Optimierung in mit Dispositions- Lösung Forecast · Langfristplanung SAP-Prognose ....

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Logistik Optimierung in SAP® mit Dispositions- Lösung ForecastMEHRWERK

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Logistik

Optimierung in

SAP®

mit Dispositions-

Lösung

“Forecast”

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Dispositionslösung „Forecast“

Controlling Operations Planning Kanban

Logistik-Optimierung in SAP®

Forecast

Forecast-Kreislauf

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Dispositionslösung „Forecast“

Planung vorbereiten / Festlegungen

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Dispositionslösung „Forecast“

Planungshierarchie

Beispiel: Regionen

Beispiel: Regionen/Kunde

Planung vorbereiten / Festlegungen

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Dispositionslösung „Forecast“

Planungsszenario

Beispiel: 18 Monate rollierend

Prognose-Rechnung aus 36 Monaten der Vergangenheit

Bedarfsübergabe an Werk 1000

Planung vorbereiten / Festlegungen

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Dispositionslösung „Forecast“

Planungsszenario

Versionen (Zeilen im Planungs-Sheet)

Kopierregeln

Ergebnis

Planung vorbereiten / Festlegungen

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Dispositionslösung „Forecast“

Ergebnis der Einstellungen:

Planungs-Sheet

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Dispositionslösung „Forecast“

Konsolidierungsebenen

Planung in Hierarchie 10100

Planung in Hierarchie 10101

Ergebnis in Hierarchie

10011

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Dispositionslösung „Forecast“

Konsolidierungsebenen

Planänderung in Hierarchie 10011

Ergebnis in Hierarchien 10100 und 10101

150 200

Planung durchführen & konsolidieren (Bottom-Up / Top-Down)

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Dispositionslösung „Forecast“

Beispiel: Planung auf Aggregation Warengruppe

Planungsverfahren

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Dispositionslösung „Forecast“

Manuelle Pflege im Planungstableau

SAP®-Prognoseverfahren (auf beliebigen Zahlenreihen)

Konstantenmodell

Trendmodell

Saisonmodell

Herstellereigene - Prognoseverfahren (auf beliebigen Zahlenreihen)

Croston

Median

Ex-Post Prognosen mit autom. Auswahl des „besten“ Verfahrens…

Planungsverfahren: SAP®-Prognoseverfahren

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Dispositionslösung „Forecast“

Prognose mit

gleitendem Mittelwert

Prognose mit gleitendem

Mittelwert (Trendfaktor)

Prognose mit Median

Exp. Glättung 2. Ordnung

Prognose nach Winters

(multiplikativ, additiv)

Prognose mit

Saisonfaktoren

Prognose nach Croston

PROGNOSE-

VERFAHREN

Konstanter

Verlauf

Trendförmiger

Verlauf

Saisonaler Verlauf Trendsaisonaler

Verlauf

Sporadischer

Verlauf

VERBRAUCHSMODELLE

Exp. Glättung 1. Ordnung

Planungsverfahren: Herstellereigene-Prognoseverfahren

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Dispositionslösung „Forecast“

Prognose mit

gleitendem Mittelwert

Prognose mit gleitendem

Mittelwert (Trendfaktor)

Prognose mit Median

Exp. Glättung 2. Ordnung

Prognose nach Winters

(multiplikativ, additiv)

Prognose mit

Saisonfaktoren

Prognose nach Croston

PROGNOSE-

VERFAHREN

Konstanter

Verlauf

Trendförmiger

Verlauf

Saisonaler Verlauf Trendsaisonaler

Verlauf

Sporadischer

Verlauf

VERBRAUCHSMODELLE

Exp. Glättung 1. Ordnung

Planungsverfahren: Ablauf der Prognose

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Dispositionslösung „Forecast“

Untersuchung auf Nullbedarfe

Test auf „weißes“ Rauschen

(Ex-Post-) Prognose nach Croston

(Ex-Post-) Prognose mit den Saisonfaktoren

>= 66%

negativ positiv

Analyse XYZ

< 66%

Durchführung der (Ex-Post-) Prognose

Berechnung der Tracking Signale

Ermittlung der optimalen Prognose anhand des Punktevergabe-Verfahren

Planungsverfahren: Prognosefehler, Trackingsignale

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Dispositionslösung „Forecast“

KS (Varianz): Theilscher Ungleichheits-koeffizient: Relative Ungenauigkeit: Prozentuale Genauigkeit:

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Mittlerer einfacher Prognosefehler: Mittlerer prozentualer Prognosefehler: Mittlerer relativer Prognosefehler: Mittlerer absoluter Prognosefehler: Mittlerer absoluter prozentualer Prognosefehler: Mittlerer quadratischer Prognosefehler: Wurzel des mittleren quadratischen Prognosefehlers:

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Planungsverfahren: Punktevergabe

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Dispositionslösung „Forecast“

Allen berechneten Prognoseverfahren werden Punkte vergeben.

Ein Prognoseverfahren kann maximal 245 Punkte erzielen.

Das Verfahren, welches die meisten Punkte erzielt hat, liefert die beste Prognose.

Planungsverfahren: Prognose mit Saisonfaktoren

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Dispositionslösung „Forecast“

Planungsverfahren: Prognose nach Winter

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Dispositionslösung „Forecast“

Planungsverfahren

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Dispositionslösung „Forecast“

" Wirtschaftswissenschaftler sind jene Experten, die morgen wissen werden, wieso das, was sie heute vorhergesagt haben, nicht

geschehen ist. "

Dr. Laurence Johnston Peter (September 16, 1919 – January 12, 1990)

" Prognosen haben eines gemeinsam: sie sind normalerweise falsch. "

Die einzelnen Prognoseverfahren und die ihnen zugrunde liegenden Prognosemodelle

unterscheiden sich vor allem darin, wie falsch eine Prognose ist.

Steven Nahmias is Professor of Operations and MIS at Santa Clara University and author of

Production and Operations Analysis,

„Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen.“

Planung durchführen & konsolidieren

Funktionen

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Dispositionslösung „Forecast“

Rollen, Berechtigungen

flexible Aggregation, Disaggregation

variable Aufriss-Ebenen (Materialstammfelder, Klassifizierung, …)

Versionen, Szenarien

Alert-Funktionen

Status-Kontrolle, Änderungshistorie

Texte auf Zellen möglich

Prozentuale Anpassungen

Kalender einblenden

Steuerung von Auslauf, Anlauf von Produkten

Promotionen

Planfestschreibung

Methoden

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Dispositionslösung „Forecast“

Manuell

Automatisch nach Planungskalender

Aktive/inaktive Planprimärbedarfs-Versionen

Langfristplanung

SAP-Prognose

Planfestschreibung

Auswertung

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Dispositionslösung „Forecast“

Kundenbeispiel Planungshierarchie

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Dispositionslösung „Forecast“

Kundenbeispiel Planungssheet

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Dispositionslösung „Forecast“

Kundenbeispiel Planungssheet

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Dispositionslösung „Forecast“

Direktes Umschalten zwischen den

Aggregationsebenen und Planung auf verdichteter

Ebene mit anteiliger Verteilung

Prozentuale Mengenerhöhung markierter Spalten

Direktes Umschalten auf Monatsverdichtung, zur

Kommunikation mit dem Vertrieb

Kundenbeispiel Planungssheet

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Dispositionslösung „Forecast“

Informationen zur Baureihe

Artikel zur Baureihe

Zusätzliche Informationen zum ausgewählten Artikel

Navigationsfenster zum Wechsel zwischen den einzelnen Baureihen

Kundenbeispiel Prognose

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Dispositionslösung „Forecast“

Kundenbeispiel Prognose

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