Demand Planning 홈 페이지
부정확한 예측 및 수요 계획은 공급망의 수익 손실과 비효율성을 초래할 수 있습니다. 그러나 인텔리전스가 접목된 예측은 보다 정확하고 효과적인 수요 계획으로 이어집니다. 매출 향상과 재고 부족 감소로 직접적인 영향을 측정할 수 있습니다. 더 적은 수의 소방 훈련이 필요한 공급망에서는 운영 비용이 절감됩니다.
수요 계획은 Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management Microsoft의 차세대 협업 수요 계획 솔루션입니다. 이 앱은 동급 최고의 예측 알고리즘과 모델을 기반으로 하며 몰입형 사용자 경험, 지능형 보고서 및 분석을 제공합니다. 이를 통해 조직은 인텔리전스와 협업을 통해 민첩하고 탄력적이며 지속 가능한 수요 계획 관행을 구축할 수 있습니다.
수요 계획은 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 수요 모델링 및 계획 구성에 대한 코드 없는 접근 방식입니다 . 유연한 빌딩 블록을 사용하면 데이터 과학자가 아닌 대다수(85% 이상)의 수요 계획자가 가상 계획을 수행하고 시나리오를 분석, 최적화 및 비교할 수 있습니다.
- 원활한 즉석 집계 및 분해. 따라서 기획자는 기업 또는 제품 그룹 수준에서 예측을 편집한 다음 확대하여 지역 및 SKU(재고 관리 단위) 수준에서 영향을 즉시 확인할 수 있습니다.
- 자동 AI 파라미터 튜닝으로 예측 정확도 가 향상되어 정확한 예측 및 사전 처리가 보장됩니다. 외부 신호는 판촉이나 품절을 고려하여 뛰어난 예측 정확도를 제공합니다.
- 대화형의 빠른 what-if 분석을 통한 운영 중단 대비 버전 기록을 통해 예측 변경 사항을 추적, 평가하고 학습한 교훈을 활용하여 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있습니다.
- 계획 주기 전반에 걸쳐 효과적인 협업. 이 기능은 Microsoft Teams 계획 프로세스 전반에 걸쳐 상황 내 의사소통, 제품 내 설명, 예측 값의 복원 가능한 버전을 통해 활성화됩니다.
- 공급망 관리와의 기본 통합, 사용자 지정 가능한 워크시트 및 예외 기반 계획을 통한 통합 계획 및 실행 흐름을 통해 민첩성을 높입니다.
Demand Planning 프로세스
수요 계획은 전체 수요 계획 프로세스를 위한 기능을 제공합니다. 이 프로세스에는 다음 단계가 있습니다.
데이터 가져오기 – 과거 데이터, 제품, 사이트, 창고, 가격 등을 앱으로 가져옵니다.
변환 생성 – 데이터 열을 식별하고, 시간 버킷을 선택하고, 날짜를 이동하여 테이블에서 가져온 데이터를 시계열로 변환합니다. 예를 들어 과거 데이터를 작년에서 내년으로 이동하여 예측의 기초로 사용할 수 있습니다. 또는 곱셈을 적용하거나 다른 시스템의 데이터를 결합할 수 있습니다.
예측 생성 – 다양한 예측 모델(자체 Azure 기계 학습 모델 포함)을 사용하여 예측을 생성하거나 AI가 가장 적합한 예측 모델을 결정하도록 합니다.
예측 검토 및 조정 – 예측 작업을 수행하고, 값을 조정하고, 가격, 날씨, 프로모션 이벤트 및 기타 요인이 예측에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 다양한 Perspectives 얻습니다. 가장 정확한 예측에 도달하기 위해 협업합니다.
데이터 내보내기– 예측이 완료된 후 예측을 사용할 수 있는 모든 외부 시스템으로 내보낼 수 있습니다.
라이선싱
프로덕션 환경에서 수요 계획을 사용하려면 이에 대한 라이선스가 있어야 합니다. 라이선스 옵션 및 가격 책정 세부 정보는 Dynamics 365 가격 책정을 참조하세요.