| Articles plan - Paramètres de prévision (cpdsp1110m000) |  |
| Cette session permet de gérer les paramètres de prévision dont ERP LN a besoin pour calculer la prévision de la demande à partir des données de l'article plan indiqué. La prévision de la demande est générée à partir de ces paramètres dans la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Prévisions de la demande dans Enterprise Planning Utilisation d'une session de vue générale Gestion des enregistrements dans une session de vue générale
Champs | Description
Erreur moyenne de prévision | Erreur moyenne de prévision déterminée au cours du calcul de la prévision de la demande afin de générer un plan de la demande pour un article plan. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Erreurs de prévision et corrélation saisonnière
Mise à jour automatique des paramètres de prévision | Si cette case est cochée, vous pouvez recalculer les paramètres de prévision au moyen de la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Vous pouvez recalculer les champs suivants : Type de variation de tendance Type de variation saisonnière Temps de cycle saisonnier Facteur de lissage pour demande Facteur de lissage pour tendance Facteur de lissage pour saison Facteur de lissage pour erreur de prévision Degré de régression polynomiale Si cette case n'est pas cochée, vous devez mettre à jour les paramètres de prévision manuellement. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande
Canal de distribution | Permet d'indiquer l'un des canaux que vous avez définis pour l'article plan dans la session Article plan - Canaux de distribution (cpdsp5100m000). Rubriques liées Canaux de distribution dans Enterprise Planning
Signal de dérive critique | Si vous avez coché la case Signal de dérive pour la prévision de la demande, saisissez la valeur critique que le signal de dérive de la prévision de la demande ne doit pas dépasser. Valeurs autorisées Saisissez une valeur comprise entre 0 et 1. Si la case Signal de dérive pour la prévision de la demande est cochée, ERP LN utilise le signal de dérive pour la prévision de la demande durant le calcul de la demande selon la méthode de lissage exponentiel. Si le signal de dérive dépasse le signal de dérive critique, la méthode de lissage exponentiel emploie une valeur plus grande pour le facteur de lissage, au lieu de la valeur spécifiée dans le champ Facteur de lissage pour demande. Plus la valeur du signal de dérive est élevée, moins la méthode de lissage exponentiel a d'effet sur les erreurs de prévision. Une valeur de signal de dérive critique raisonnable est une valeur comprise entre 0,5 et 0,8. Pour être efficace, le signal de dérive critique doit être une valeur largement supérieure au contenu du champ Facteur de lissage pour demande. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : lissage exponentiel
Degré de régression polynomiale | Ce champ n'est accessible que si vous avez coché Régression polynomiale dans le champ Méthode de prévision. Valeurs autorisées Saisissez un nombre entier compris entre 0 et 9. Degré du polynôme employé pour les calculs de prévision de la demande via la méthode de régression polynomiale. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : régression polynomiale
Méthode de prévision | Méthode mathématique utilisée par ERP LN pour calculer la prévision de la demande. Chaque méthode de prévision fait appel aux données d'historique de la demande correspondant à la période comprise entre la date de début du scénario et la période actuelle. ERP LN extrait ces données du champ Livraisons clients de la session Plan directeur article (cprmp2101m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthodes de prévision
Ecart moyen absolu | L'écart moyen absolu ou erreur de prévision est égal à la différence moyenne entre la prévision de la demande et la demande réelle. Remarque Cette erreur de prévision n'est pas l'erreur moyenne absolue sur laquelle est basé le signal de dérive pour la prévision de la demande. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Erreurs de prévision et corrélation saisonnière
Décalage moyenne mobile | Ce champ détermine le point de départ du calcul de la moyenne mobile et n'est accessible que si vous avez coché Moyenne mobile dans le champ Méthode de prévision. Le décalage de moyenne mobile est le nombre de jours calendaires entre : le point de départ du calcul de la moyenne mobile, la période de prévision. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : moyenne mobile
Période moyenne mobile | Ce champ n'est accessible que si vous avez coché Moyenne mobile dans le champ Méthode de prévision. Valeurs autorisées Saisissez une valeur inférieure ou égale à celle du champ Décalage moyenne mobile. Durée de la période pour laquelle la moyenne mobile doit être calculée (en jours calendaires). La date de départ de cette période est déterminée par le contenu du champ Décalage moyenne mobile. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : moyenne mobile
Ecart moyen relatif | Ecart moyen relatif ou erreur de prévision de la demande par rapport à la demande réelle. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Erreurs de prévision et corrélation saisonnière
Scénario | Scénario pour lequel vous définissez les paramètres de prévision de la demande relative à l'article plan dans cette session. Rubriques liées Scénarios dans Enterprise Planning
Scén ario | Nom ou description du scénario.
Article plan | Article plan pour lequel vous gérez les paramètres de prévision. Il peut s'agir de l'article plan standard ou de l'article lié à un canal de distribution. Remarque Si vous indiquez la demande spéciale au niveau de l'article plan et non au niveau du canal de distribution, celle-ci est alors saisie dans le champ Demande spéciale de la session Plan directeur article (cprmp2101m000).
Facteur de corrélation saisonnière | Le facteur de corrélation saisonnière est un facteur relatif qui indique l'importance d'un cycle saisonnier pour la variation d'une demande donnée. La valeur maximum du facteur de corrélation saisonnière est 1,0. ERP LN calcule ce facteur à partir des chiffres de l'historique de la demande et du contenu du champ Temps de cycle saisonnier. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Erreurs de prévision et corrélation saisonnière
Temps de cycle saisonnier | Durée du cycle des variations saisonnières de la demande, exprimée en jours calendaires. Valeurs autorisées Saisissez une valeur supérieure à 0 et inférieure à 1000 jours calendaires. Si la demande relative à l'article plan est soumise à une variation récurrente annuelle, la durée du cycle saisonnier est de 365 jours. Si le champ Type de variation saisonnière ne contient pas Sans objet, vous ne pouvez pas modifier ce champ. Remarque Si la case Mise à jour automatique des paramètres de prévision est cochée, vous pouvez déterminer la durée du cycle saisonnier à l'aide de la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande
Ecart type | Ecart type de l'erreur de prévision. L'écart type de l'erreur de prévision est la différence entre la prévision de la demande et la demande réelle, comparée à l'erreur moyenne de prévision. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Erreurs de prévision et corrélation saisonnière
Facteur de lissage pour demande | Ce champ n'est accessible que si vous avez coché Lissage exponentiel dans le champ Méthode de prévision. Valeurs autorisées Saisissez une valeur comprise entre 0 et 1. Le champ Facteur de lissage pour demande est un facteur dans le calcul de la prévision de la demande selon la méthode de lissage exponentiel. Lorsque le facteur de lissage augmente, l'impact des demandes récentes sur la prévision de la demande augmente aussi. En d'autres termes, plus le facteur de lissage est élevé et plus la prévision de la demande est influencée par les fluctuations récentes. Les valeurs comprises entre 0,1 et 0,3 donnent généralement des résultats satisfaisants. Remarque Si la case Mise à jour automatique des paramètres de prévision est cochée, vous pouvez déterminer le facteur de lissage à l'aide de la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : lissage exponentiel
Facteur de lissage pour erreur de prévision | Ce champ n'est accessible que si vous avez coché Lissage exponentiel dans le champ Méthode de prévision. Valeurs autorisées Saisissez une valeur comprise entre 0 et 1. Le champ Facteur de lissage pour erreur de prévision est un facteur dans le calcul de l'erreur moyenne de prévision, durant le calcul de la prévision de la demande selon la méthode de lissage exponentiel. Lorsque ce facteur augmente, l'impact des erreurs de prévision récentes sur l'erreur moyenne de prévision augmente aussi. Vous devez saisir une valeur proche de 1 (par exemple 0,8) afin d'obtenir une réaction rapide de l'erreur moyenne de prévision aux fluctuations de la demande. Remarque Si la case Mise à jour automatique des paramètres de prévision est cochée, vous pouvez déterminer ce facteur de lissage à l'aide de la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : lissage exponentiel
Facteur de lissage pour saison | Le champ Facteur de lissage pour saison est un facteur dans le calcul de la prévision de la demande selon la méthode de lissage exponentiel. Valeurs autorisées Saisissez une valeur comprise entre 0 et 1. Si le facteur de lissage augmente, l'impact des demandes récentes sur les variations saisonnières augmente aussi. En d'autres termes, si le facteur de lissage augmente, la prévision de la demande pour le prochain cycle saisonnier tiendra davantage compte des fluctuations de demande récentes dans le cycle saisonnier courant. Une valeur raisonnable sera comprise entre 0,1 et 0,3. Remarque Si la case Mise à jour automatique des paramètres de prévision est cochée, vous pouvez déterminer ce facteur de lissage à l'aide de la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : lissage exponentiel
Facteur de lissage pour tendance | Ce champ n'est accessible que si vous avez coché Lissage exponentiel dans le champ Méthode de prévision. Valeurs autorisées Saisissez une valeur comprise entre 0 et 1. Le champ Facteur de lissage pour tendance est un facteur dans le calcul de la pr¨¦vision de la demande selon la m¨¦thode de lissage exponentiel. Si le facteur de lissage augmente, l'impact des demandes récentes sur la variation de la tendance augmente aussi. En d'autres termes, plus le facteur de lissage augmente, plus la prévision de la demande est influencée par les erreurs de prévision récentes. Une valeur repr¨¦sentant 20 % de la valeur indiqu¨¦e dans le champ Facteur de lissage pour demande donne g¨¦n¨¦ralement des r¨¦sultats satisfaisants. Remarque Si la case Mise à jour automatique des paramètres de prévision est coch¨¦e, vous pouvez d¨¦terminer ce facteur de lissage ¨¤ l'aide de la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : lissage exponentiel
Type de variation saisonnière | Ce champ détermine l'importance de l'impact des variations saisonnières sur la prévision de la demande. Remarque Si la case Mise à jour automatique des paramètres de prévision est coch¨¦e, vous pouvez d¨¦finir la variation saisonni¨¨re ¨¤ l'aide de la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande
Type de variation de tendance | Ce champ détermine l'importance de l'impact des variations de tendance sur la prévision de la demande. Remarque Si la case Mise à jour automatique des paramètres de prévision est coch¨¦e, vous pouvez d¨¦terminer la variation de la tendance ¨¤ l'aide de la session Génération du plan de la demande et de stock (cpdsp1210m000). Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande
Signal de dérive pour la prévision de la demande | Vous ne pouvez cocher cette case que si vous avez coché Lissage exponentiel dans le champ Méthode de prévision. Si cette case est cochée, le facteur de lissage de la demande doit ¨ºtre li¨¦ ¨¤ un signal de d¨¦rive durant le calcul de la pr¨¦vision de la demande selon la m¨¦thode de lissage exponentiel. Le signal de dérive est le ratio entre l'erreur moyenne absolue et l'erreur moyenne. Si la valeur du signal de d¨¦rive est sup¨¦rieure ¨¤ celle du champ Signal de dérive critique, ERP LN ajuste automatiquement le facteur de lissage pour la demande. Rubriques liées Calcul de la prévision de la demande Méthode de prévision : lissage exponentiel