Demand Planning 首頁

不準確的預測和需求計畫可能會導致收入損失和供應鏈效率低下。 但情報豐富的預測可以帶來更準確、更有效的需求計畫。 直接影響可以透過收入增加和缺貨減少來衡量。 需要較少演習的供應鏈，其營運費用也隨之降低。

Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management 中的 Demand planning 是 Microsoft 的新一代協作需求規劃解決方案。 該應用程式由一流的預測演算法和模型提供支援，並提供身臨其境的用戶體驗、智慧報告和分析。 它使組織能夠在智慧和協作的推動下建立敏捷、有彈性和可持續的需求規劃實踐。

Demand planning 提供以下功能：

• 用於需求建模和規劃設定的無程式碼方法。 靈活的建構元素使絕大多數 (超過 85%) 非資料科學家的需求規劃人員能夠在幾分鐘內完成假設規劃並分析、最佳化和比較情境。
• 無縫、動態彙總和分解。 因此，規劃人員可以在公司或產品群組層級編輯預測，然後放大並立即查看區域和庫存單位 (SKU) 層級的影響。
• 透過自動 AI 參數調整提高預測準確度，有助於確保準確的預測和預處理。 外部訊號透過考慮促銷或缺貨來實現卓越的預測準確性。
• 透過互動式和快速的假設分析，做好顛覆準備。 版本歷史記錄可以追蹤、評估預測變更，並利用吸取的經驗教訓來改進決策過程。
• 整個規劃週期中的有效協作。 此功能是透過整個規劃過程中的 Microsoft Teams 情境溝通、產品內評論和預測值的可還原版本來實現的。
• 透過整合的規劃和執行流程 以及與 Supply Chain Management、可自訂工作表和基於異常的規劃的本地整合，提高了敏捷性。

需求規劃流程

Demand Planning 提供完整需求規劃流程的功能。 此流程包含以下步驟：

1. 匯入資料 – 將您的歷史資料、產品、網站、倉儲、價格等匯入到應用程式中。

2. 建立轉換 – 透過識別資料列、選擇時間段和移動日期，將匯入的資料從資料表轉換為時間序列。 例如，您可以將去年的歷史資料轉移到明年，以便將其用作預測的基礎。 或者，您可以套用乘法或組合來自不同系統的資料。

3. 建立預測 – 使用不同的預測模型 (包括您自己的 Azure 機器學習模型) 來建立預測，或讓 AI 確定哪種預測模型最有效。

4. 審查並調整預測 – 進行預測、調整數值，並從不同角度了解定價、天氣、促銷活動和其他因素可能如何影響預測。 協作實現最準確的預測。

5. 匯出資料 – 預測完成後，您可以將其匯出到任何可以使用預測的外部系統。

授權

若要在實際執行環境中使用 Demand planning，您必須擁有它的授權。 有關授權選項和定價詳細資訊，請參閱 Dynamics 365 定價。