SAP Integrated Business Planning for Supply Chain (SAP IBP) 2302: ¡ya disponible!
By s4pcademy
Prepárese para un nuevo año con características emocionantes que están orientadas a enfrentar los desafíos de construir una cadena de suministro sostenible y resistente a los riesgos.
Hoy, 3 de febrero de 2023, SAP Integrated Business Planning for Supply Chain 2302 se ha publicado en general según lo previsto.
Hemos tenido un gran comienzo en 2023 con una gran cantidad de temas nuevos e innovadores que planeamos ofrecer a lo largo del año: espacios de trabajo de planificador de próxima generación, subcontratación con planificación de suministro operativo y predicción del nivel de servicio en la optimización de inventario, solo por nombrar un pocos.
Pero centrémonos ahora en algunos de los aspectos destacados incluidos en SAP IBP 2302:
La visibilidad del riesgo y la resiliencia al riesgo es un tema de enfoque clave para nosotros y nuestros clientes en 2023. Como primer paso, definimos un nuevo tablero de riesgos basado en los riesgos que se pueden encontrar dentro de los propios datos de planificación de la cadena de suministro. Los puntajes ayudan a descubrir los riesgos y dirigen la planificación de la cadena de suministro en función de los factores de riesgo, por ejemplo, durante las reuniones de revisión ejecutiva o como una tarea recurrente del planificador. Estamos entregando el tablero como un elemento de alcance de SAP Best Practices.
Las puntuaciones se utilizan para ilustrar los riesgos que resultan de la baja precisión de los pronósticos, los niveles de existencias de seguridad imprecisos, los cuellos de botella de los recursos y el exceso de emisiones de CO2. Las capacidades de desglose para detallar las páginas en cada área ayudan a analizar los efectos y las causas principales.
Este elemento del alcance es un excelente ejemplo de cómo las nuevas historias de análisis integradas en SAP IBP aprovechan las mejores capacidades de visualización y análisis de su clase. Admite informes desde la aplicación comercial y ayuda a los planificadores a descubrir y, posteriormente, eliminar los riesgos de planificación en toda la red de la cadena de suministro para mejorar la resiliencia.
Planeación de Ventas y Operaciones
Respuesta y suministro
Demanda
La identificación y corrección de valores atípicos en el historial de ventas es una función central de pronóstico. En la mayoría de los casos, la lógica existente de SAP IBP detecta y maneja de manera confiable los valores atípicos. Sin embargo, puede haber situaciones especiales que el sistema no pueda explicar o malinterprete, por ejemplo, eventos climáticos extremos como inundaciones o tormentas que causen una caída en las ventas dentro de una región determinada.
Con SAP IBP 2302, el planificador puede incluir fácilmente información comercial externa en el manejo de valores atípicos manteniendo una nueva cifra clave para «marcadores de valores atípicos» y marcando manualmente ciertos períodos de ventas como atípicos o no atípicos. El marcado de valores atípicos también se puede realizar a nivel agregado. Por ejemplo, después de un huracán, puede marcar las ventas de una determinada semana en la región «Costo Este de EE. UU.» como un valor atípico.
Incluir información externa relevante para el negocio en su planificación ayuda a aumentar significativamente la precisión del pronóstico.
En el pasado, las medidas de error disponibles para seleccionar el mejor algoritmo en un escenario de mejor ajuste no siempre eran adecuadas para artículos con un patrón de ventas esporádico. Con la nueva medida de error de pronóstico «Costos de error de predicción orientados al mantenimiento de existencias» (SPEC), ahora estamos cerrando esta brecha.
Al usar SPEC, el planificador puede definir en el modelo de pronóstico si la prioridad debe ser evitar los desabastecimientos o los altos costos de inventario. La nueva medida de pronóstico ayuda a aumentar la precisión del pronóstico, especialmente cuando se trata de patrones de ventas esporádicos.
SPEC se puede utilizar dentro de la selección de mejor ajuste, así como una nueva medida de error del proceso de posprocesamiento (error de ajuste del modelo).
