Libere el potencial de su cadena de suministro con SAP Integrated Business Planning AI
By s4pcademy
¿Busca optimizar la planificación de su cadena de suministro? No busque más allá de SAP Integrated Business Planning para la cadena de suministro. Con una amplia variedad de casos de uso inteligentes integrados y en paralelo, SAP IBP AI ofrece verificaciones de anomalías de datos maestros, pronósticos de aprendizaje automático, optimización de suministro e inventario, y más.
Determinación del umbral de alerta
Las alertas personalizadas se utilizan para identificar problemas importantes o críticos de la cadena de suministro, como escasez de inventario, un desequilibrio entre la oferta y la demanda o cualquier cambio inesperado en la cadena de suministro. Puede especificar los valores de umbral que se utilizarán para determinar los problemas. Por ejemplo, puede establecer valores de umbral para niveles mínimos de existencias para una ubicación específica.
Pero, ¿qué sucede si no sabe cuáles deberían ser estos umbrales? Con las reglas de aprendizaje automático, puede definir alertas personalizadas sin conocer los umbrales exactos. Si los datos cambian, su definición de alerta personalizada se ajusta automáticamente. Se pueden utilizar los algoritmos basados en agrupamiento DBSCAN y k-means.
Más información: Determinación de alerta
Licencia requerida: SAP IBP Control Tower
Detección de anomalías de trabajos por lotes
Usar el aprendizaje automático para trabajos por lotes puede ayudarlo detectar anomalías en la duración del trabajo y permitirle revisar sus horarios de trabajo. La plantilla de trabajo de detección de trabajos atípicos utiliza un algoritmo de aprendizaje automático, a saber, el algoritmo de agrupación en clústeres basado en la densidad (DBSCAN), para determinar los trabajos atípicos.
El algoritmo utiliza el nombre y la duración del trabajo y analiza los registros de los trabajos de aplicación ejecutados que todavía están disponibles en el sistema.
Proporciona los mejores resultados si se utiliza el mismo nombre de trabajo para programar el mismo tipo de trabajo con los mismos parámetros y si ya se han ejecutado varias instancias del mismo nombre de trabajo.
Más información: Detección de anomalías de trabajos por lotes
Licencia requeridacualquier licencia de SAP IBP
Verificación de consistencia de datos maestros
Aprendizaje automático para la consistencia de datos maestros mejora la calidad de los datos maestros para la planificación en SAP IBP mediante reglas semánticas de autoaprendizaje para identificar problemas en los datos maestros y recomendar valores para su corrección.
El aprendizaje automático para la coherencia de los datos se ejecuta como un trabajo de aplicación utilizando la plantilla de trabajo ML Master Data Consistency. Puede identificar las relaciones y patrones semánticos en datos maestros y derivar reglas de asociación. A partir de las reglas derivadas, el algoritmo identifica valores atípicos con mayor probabilidad de confianza y recomienda valores para los valores atípicos. En función de las reglas y recomendaciones generadas, puede decidir si las reglas coinciden con la semántica empresarial y si los valores atípicos y las recomendaciones generados son válidos. A continuación, puede realizar los cambios apropiados en los datos maestros, ya sea en el sistema de origen o en SAP IBP. Puede entrenar el algoritmo y probar los datos una vez o periódicamente.
Más información: Verificación de consistencia de datos maestros
Licencia requerida: cualquier licencia de SAP IBP
Segmentación
La segmentación lo ayuda a definir alertas e informes más específicos y generar resultados más precisos para la planificación de la demanda y la planificación del inventario.
La segmentación ABC es la priorización de los objetos de planificación en función de su importancia relativa, mientras que la segmentación XYZ es la clasificación de los objetos de planificación en función de la volatilidad de su demanda.
Entre los métodos de segmentación, puede elegir k-means. En este caso, el sistema utiliza el aprendizaje automático para crear segmentos lo más homogéneos posible con respecto a los valores de la medida de segmentación. Este enfoque es particularmente útil cuando no está seguro de qué umbrales se deben definir para los segmentos.
Más información:
Licencia requerida: cualquier licencia de SAP IBP
Detección de demanda
La detección de demanda optimiza las previsiones diarias para múltiples productos de forma altamente automatizada durante un período corto de entre 4 y 8 semanas. Los pronósticos se basan en una revisión de la demanda de consenso y las señales de demanda más recientes recuperadas de fuentes internas, como órdenes de venta y fuentes externas. La detección de la demanda puede impulsar una mejor decisión de implementación y transporte, lo que conduce a una reducción de los desabastecimientos y menos pedidos urgentes, al mejorar el pronóstico a corto plazo y aumentar la automatización de las siguientes maneras.
En particular, el algoritmo xGBoost (eXtreme Gradient Boosting, es decir, Demand Sensing with Gradient Boosting) utiliza el aprendizaje automático para pronosticar la demanda semanal. Luego, el reconocimiento de patrones desagrega la demanda detectada en demanda diaria teniendo en cuenta los días hábiles, los días festivos y otras variables.
Más información: Detección de demanda
Licencia requerida: SAP IBP for Demand
Algoritmos de pronóstico avanzados
El pronóstico estadístico se utiliza para crear pronósticos para un período más largo, como de 2 a 3 años para pronósticos a largo plazo o de 12 a 18 meses para pronósticos a mediano plazo.
Los tres algoritmos Gradient Boosting of Decision Trees, (S)ARIMAX y Multiple Linear Regression usan variables independientes (impulsores comerciales, internos y externos) para explicar una variable objetivo como el historial de ventas y calcular un pronóstico basado en los resultados. También puede analizar el impacto de estos impulsores utilizando las cifras clave de impacto.
Más información:
Licencia requerida: SAP IBP for Demand
Detección de punto de cambio
Si desea ver qué cambios importantes ocurrieron en el historial de ventas que tuvieron efectos a largo plazo en los datos, puede configurar el sistema para que detecte dichos cambios en función de reglas predefinidas. Este proceso se denomina detección de punto de cambio. Los cambios pueden ser un cambio de nivel (cuando la media de los valores de la serie temporal se altera significativamente) o un cambio de tendencia (cuando la dirección o pendiente de una tendencia se altera significativamente).
Más información: Detección de punto de cambio
Licencia requerida: SAP IBP para demanda
Traiga su propio algoritmo de aprendizaje automático
Puede impulsar las capacidades de previsión ya existentes de SAP IBP para la demanda mediante el uso de algoritmos de previsión personalizados en un proceso estrechamente integrado dentro de IBP. SAP IBP se encarga del preprocesamiento (incluida la lectura y agregación de datos de cifras clave relevantes, la aplicación de la configuración del ciclo de vida del producto en caso de que se introduzca un nuevo producto) y el posprocesamiento (incluida la evaluación en un modelo de mejor ajuste, la aplicación de la configuración del ciclo de vida del producto y la desagregación) , mientras que el algoritmo personalizado crea el pronóstico. Esto se hace en un proceso síncrono, lo que significa que el algoritmo externo se llama solo si desencadena un pronóstico en SAP IBP, ya sea a través de pronósticos interactivos en Excel o mediante un trabajo de pronóstico. El intercambio de datos se realiza a través de un servicio OData y el algoritmo externo se puede escribir en R, Python o cualquier otra herramienta adecuada.
Más información:
Licencia requerida: SAP IBP para demanda, sistema externo (SAP Data Intelligence)
Optimización de inventario de varias etapas
La optimización de inventario de múltiples etapas recomienda objetivos de inventario total para maximizar las ganancias mientras se amortigua la incertidumbre y se mantienen los niveles de servicio al cliente.
Mediante el uso de un conjunto de algoritmos matemáticos estocásticos, la optimización del inventario determina el costo de almacenamiento más bajo posible para las ubicaciones en toda la cadena de suministro y proporciona objetivos de almacenamiento directamente a los planificadores en un nivel de granularidad de artículo-ubicación-período.
Más información: Optimización de inventario
Planificación Probabilística de Inventarios – Incertidumbre de la Demanda
Protección contra errores de pronóstico y otras incertidumbres del lado de la demanda, para respaldar su cadena de suministro impulsada por la demanda. Mejore los niveles de servicio al cliente al planificar el inventario correcto en el lugar correcto en el momento correcto. Maximice la eficiencia del inventario y el capital de trabajo. Estandarice y simplifique el proceso de establecimiento de objetivos de inventario en cada nivel de la cadena de suministro
Más información: Cálculos de error de pronóstico
Licencia requerida: SAP IBP para ventas y operaciones, SAP IBP para inventario, SAP IBP para demanda, SAP IBP para reabastecimiento basado en la demanda
Planificación de inventario probabilístico – Incertidumbre de suministro
Amortigüe contra la incertidumbre del lado de la oferta, incluidas las entregas tardías, los retrasos en la producción y el rendimiento variable del proveedor.
Un algoritmo de aprendizaje automático para la recomendación de tiempo de entrega está disponible en SAP BTP
y se puede utilizar para sugerir plazos de entrega calculados en función de los datos reales de ERP.
Un ejemplo de Misión BTP está disponible para la integración con SAP IBP.
Más información: Predicción inteligente del tiempo de entrega
Licencia requerida: cualquier licencia de SAP IBP, SAP Data Intelligence
Optimice su red de suministro
El optimizador de suministro le permite crear un plan de demanda y suministro para su red de cadena de suministro que tiene costos optimizados. Puede planificar la producción, la distribución y el aprovisionamiento para toda la red de la cadena de suministro, teniendo en cuenta determinadas limitaciones. El algoritmo se puede configurar para generar un plan que maximice las ganancias o la entrega.
La optimización tiene como objetivo satisfacer las demandas en la medida de lo posible bajo las restricciones dadas (planificación de capacidad finita). El optimizador permite la planificación basada en costos: el enfoque del optimizador es tomar todas las decisiones (qué, cuándo, dónde y cuánto transportar, producir o adquirir) en función de los costos especificados.
Más información: Optimizador de suministro basado en TS
Licencia requerida: SAP IBP for Response and Supply
Optimice su despliegue
Con el optimizador de implementación, puede crear planes de distribución a corto plazo basados en suministros determinados. Puede distribuir el suministro sobre la red de suministro de su organización, dadas sus prioridades y elementos disponibles para implementar. El optimizador considera los parámetros de costo para crear el plan.
El optimizador tiene en cuenta toda la demanda de los clientes (pedidos de cliente), todas las demandas de componentes confirmadas (por ejemplo, de órdenes de producción o de traslado de stock), todas las demandas previstas de los clientes y el stock de seguridad. Luego trata de satisfacer las demandas con los elementos de oferta existentes. Como salida, se crean solicitudes de traslado de stock. Las solicitudes de transferencia de stock que están vinculadas solo a elementos de suministro que se consideran disponibles para implementar se convierten en solicitudes de transferencia de stock para implementación.
Más información: Ejecución de implementación
Licencia requerida: SAP IBP for Response and Supply
Asigne espacio automáticamente usando Machine Learning
Con Hana Cloud, el sistema puede reasignar hardware según sea necesario. La inteligencia artificial evalúa las ejecuciones de trabajos anteriores y decide automáticamente si la nueva ejecución del trabajo debe ejecutarse en un nodo de cómputo elástico (ECN) o en la base de datos principal de HANA. Luego, el tamaño necesario para el ECN se calcula automáticamente.
Esto significa un mejor rendimiento debido a más oportunidades de paralelización y un TCO más bajo: la capacidad total del hardware aumenta, pero solo se usa cuando es necesario.
Licencia requerida: cualquier licencia de SAP IBP
Las capacidades de inteligencia artificial integradas y en paralelo en SAP IBP impulsan significativamente la precisión y la automatización de la planificación y garantizan que aproveche al máximo su cadena de suministro. ¡Súbete al tren de la IA y pruébalos! Y por supuesto, no dudes en contactar con nosotros para cualquier consulta.
