Udvidelsen Salgs- og lagerprognose
Lagerstyring håndterer balancen mellem kundeservice og styring af omkostningerne. På én side kræver et lille lager mindre driftskapital, men på den anden side kan manglende lager medføre tabt salg. Udvidelsen Salgs- og lagerprognose forudsiger muligt salg ved hjælp af historiske data og giver et klart overblik over forbruget af lageret. Baseret på prognosen hjælper udvidelsen med at oprette genbestillingsanmodninger til dine leverandører og sparer tid.
Konfigurere prognose
I Business Central er forbindelsen til Azure AI allerede konfigureret for dig. Du kan dog konfigurere en prognose, hvis du vil bruge en anden type periode i rapporten, f.eks hvis du vil skifte fra prognose pr. måned til prognose pr. kvartal. Du kan også vælge, hvor mange perioder prognosen skal beregnes for, afhængigt af hvor detaljeret prognosen skal være. Vi anbefaler prognose pr. måned og en horisont på 12 måneder for prognosen.
Tip
Overvej længden på de perioder, som tjenesten skal bruge i beregningerne. Jo flere data du angiver, desto mere nøjagtige forudsigelser får du. Hold også øje med store variationer mellem perioderne. De kan også påvirke forudsigelserne. Hvis Azure AI ikke finder nok data, eller dataene varierer meget, opretter tjenesten ikke en forudsigelse.
Brug af prognoser
Udvidelsen bruger Azure AI til at forudse fremtidigt salg ud fra din salgsoversigt, så du bedre kan undgå manglende lager. Når du f.eks. vælger en vare på siden Varer , og diagrammet i ruden Vareprognose viser det anslåede salg af varen i den kommende periode. På denne måde kan du se, om du sandsynligvis vil løbe tør for lager inden længe.
Du kan også bruge udvidelsen til at foreslå, hvornår lageret skal øges. Du kan f.eks. oprette en købsordre, så Fabrikam kan købe deres nye skrivebordsstol. Udvidelsen Salgs- og lagerforecast kan foreslå, at du også genopfylder med den LONDON-drejestol, som du normalt køber hos denne leverandør. Udvidelsen kan forudse, at lageret af LONDON-drejestolen snart vil løbe tørt, så du med fordel kan bestille flere stole allerede nu.
Designoplysninger
Abonnementer på Business Central giver adgang til flere prognosewebtjenester i alle områder, hvor Business Central er tilgængelig. Du kan få flere oplysninger i Licensvejledning til Microsoft Dynamics 365 Business Central. Denne vejledning kan hentes på webstedet for Business Central.
Disse webtjenester har ingen status, hvilket betyder, at de kun bruger data til at beregne forudsigelser efter behov. De gemmer ikke data.
Bemærk
Du kan også bruge din egen prognosewebtjeneste. Du kan finde flere oplysninger i Oprette og bruge din egen prognosewebtjeneste til salgs- og lagerprognoser.
Data, der kræves i forbindelse med prognoser
Webtjenesten kræver kvantitative data om tidligere salg for at kunne udarbejde prognoser i forbindelse med fremtidige salg. Dataene stammer fra felterne Bogføringsdato, Varenr og Antal på siden Vareposter, hvor:
- Posttypen er "Salg".
- Bogføringsdatoen er mellem den dato, der beregnes på grundlag af værdierne i felterne Historiske perioder og Periodetype på siden Opsætning af salgs- og lagerprognose og arbejdsdatoen.
Før den bruger webtjenesten, komprimerer Business Central transaktioner efter Varenr. og Bogføringsdato på grundlag af værdien i feltet Periodetype på siden Opsætning af salgs- og lagerprognose.
Oprette og bruge din egen prognosewebtjeneste til salgs- og lagerprognose
For Business Central online udgives modellen af Microsoft og er forbundet med Microsoft-abonnementet. Hvis du vil have andre udrulningsmuligheder, skal du oprette Machine Learning-ressourcer i dit eget Azure-abonnement. Du kan finde eksempeltrin i prøvelager. Formålet med denne opgave er at hente API-URI'en og API-nøglen.
- Vælg det
ikon, skriv Opsætning af salgs- og lagerprognose, og vælg derefter det relaterede link. - Udvid oversigtspanelet Generelt, og udfyld derefter felterne med API URL-adressen og API-nøglen.
Se også
Salg
Lagerbeholdning
Tilpasse Business Central ved hjælp af udvidelser
Bruge Kunstig intelligens i Microsoft Dynamics 365 Business Central
Forecastoversigt over API