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- 預測訂單和計劃工單構成需求面, 我們常說Forecast, 就是指這兩部份. Dynamics NAV的MRP也是由這些功能構成, 但, 由於NAV的MRP計算引擎設計相當靈活, 所以, 我們只要把預測訂單、客戶訂單和計劃工單建好, 物料基本資料中的計劃、補貨、採購等相關屬性建好, 就可以由BOM結構表來計算出用料需求了.
ithelp.ithome.com.tw/articles/10079784
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預測訂單和計劃工單構成需求面是什麼?
需求預測是什麼?
什麼是計畫?
什麼是計畫訂貨入庫量?
需求規劃和 需求管理是接受、識別和處理需求資訊的流程和應用程式。 需求規劃功能會開發未來需求的預測，同時與製造和物料規劃合作，以定位組織以滿足未來需求。
- 概觀
- 需求預測的主要功能
- 需求預測中的主要主題
- 需求預測的基本流程
- 限制
- 其他資源
需求預測是愈來預測獨立的銷售訂單需求，以及任何拆解客戶訂單下的依賴性需求。 增強後的需求預測減少規則，是大量自訂的理想解決方案。
若要產生預測的基準，需要將歷史交易摘要，傳送至 Azure 上的 Microsoft Azure Machine Learning 主機。 由於這項服務尚未於使用者之間共用，因此可以自訂滿足特定產業的要求。 您可以使用 Supply Chain Management 將預測視覺化呈現、調整預測，並查看趨勢預測準確定的關鍵績效指標 (KPI)。
以下是需求預測的一些主要功能：
•根據歷史資料產生統計基準線預測。
•使用動態的預測維度。
•將需求趨勢、信賴區間和預測調整以視覺化方式呈現。
•授權要用於計劃流程的調整後預測。
•刪除異常值。
需求預測中實行三大主題：
•模組化 – 將需求預測模組化以便於設定。 您可以透過變更交易>庫存預測>需求預測的設定金鑰，開啟或關閉此功能。
•重複使用 Microsoft Stack – Machine Learning 是 Microsoft Cortana Analytics Suite 的一部分，通過使用 R 演算法或 Python 語言，搭配簡單的拖放功能介面，您可以快速輕鬆建立預測分析實驗，例如：需求預估實驗。
•您可以下載需求預測實驗，根據個人業務需求進行變更，並發佈至 Azure Web 服務上，用於產生需求預測。 如果您已購買 Supply Chain Management 訂用帳戶，為企業級使用者生產計畫員的身分，則可以下載實驗。
•您可以從 Cortana Analytics Gallery 下載任何目前可用的需求預測實驗。 儘管需求預測實驗會自動與 Supply Chain Management 整合，但是客戶與合作夥伴，必須處理從 Cortana Analytics Gallery 下載的實驗。 因此，Cortana Analytics Gallery 的實驗，與財務和營運的需求預測實驗不同，不能直接使用。 您必須修改實驗代碼，才能用於財務和營運應用程式介面 (API)。
•您可以在 Microsoft Azure Machine Learning 工作室 (傳統) 內建立自己的實驗，將它們作為服務發佈在 Azure 上，並用於產生需求預測。
下列圖表顯示需求預測的基本流程。
從 Supply Chain Management 開始產生需求預測。 來自 Supply Chain Management 交易資料庫中的歷史交易資料，會集中並填入暫存資料表中。 稍後，此暫存資料表將用於 Machine Learning 服務。 透過執行最小程度的自訂，您可以將各種資料來源插入暫存資料表。 資料來源可以是 Microsoft Excel 檔案、逗號分隔值 (CSV) 檔案和 Microsoft Dynamics AX 2009 與 Microsoft Dynamics AX 2012 的資料。 因此，您可以考慮分佈在多個系統中的歷史資料，用於建立需求預測。 但是，各種資料來源中的主資料 (例如：項目名稱和測量單位) 必須相同。
如果您使用需求預測 Machine Learning 實驗，會從五種時間序列中，尋找最合適的方法計算基準線預測。 預測方法的參數，可從 Supply Chain Management 中進行管理。
然後，先前反覆運算的預測、歷史資料，以及對需求預測進行的變更，才能用於 Supply Chain Management。
需求預測變量轉換限制
如果庫存的測量單位 (UOM) 與需求預測的 UOM 不同，則產生需求預測時，無法完全支援 UOM 的變量轉換。 產生預測 (庫存 UOM>需求預測 UOM) 使用產品 UOM 轉換。 當載入產生需求預測的歷史資料時，從庫存 UOM 轉換為需求預測 UOM 時，即使變量中已定義轉換，每一次都仍會使用產品的 UOM 轉換。 授權預測的第一部分 (需求預測 UOM>庫存 UOM) 使用產品 UOM 轉換。 授權預測的第二部分 (庫存 UOM>銷售 UOM) 使用變量 UOM 轉換。 當產生的需求預測經授權之後，從需求預測 UOM 到庫存 UOM 的之間轉換，將會使用產品等級的 UOM 轉換完成。 同時，庫存單位與銷售 UOM 之間的轉換，會遵循轉換定義的變量等級。
維護作業類型追蹤預測需要兩項設定：. 在 資產管理 > 設定 > 資產管理參數 中選擇一個專案，然後在 資產 索引標籤> 專案 FastTab 上的 維護預測專案 欄位中選擇一個專案。. 建立維護作業類型預設明細時，系統會自動在 維護作業類型預設值 頁面 ( 資產管理 ...
物資需求計畫（Material Requirement Planning，MRP）即指根據產品結構各層次物品的從屬和數量關係，以每個物品為計畫對象，以完工時期為時間基準倒排計畫，按提前期長短區別各個物品下達計畫時間的先後順序，是一種工業製造企業內物資計畫管理模式。 MRP是根據市場需求預測和顧客訂單制定產品的生產計畫，然後基於產品生成 進度計畫 ，組成產品的材料結構表和庫存狀況，通過計算機計算所需物料的需求量和需求時間，從而確定材料的加工進度和訂貨日程的一種實用技術。 基本介紹. 中文名 ：物料需求計畫. 外文名 ：Material Requirement Planning. 英文縮寫 ：MRP. 計畫對象 ：每個物品.
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2024年1月3日 · 在這種情況下，主規劃建立計劃訂單以供應預測的需求 (預測要求)。 無論其他類型的需求如何，這些計劃訂單中維持建議的數量。 例如，如果發佈銷售訂單，主規劃將建立更多計劃訂單以供應銷售訂單。 預測要求的數量不會減少。 百分比 – 縮減參數
