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。

Demand Planning in Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management 是 Microsoft 的下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：

• 需求建模和規劃配置的無代碼方法 。 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、即時聚合和解聚。 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。
• 通過自動 AI 參數調優提高預測準確性 ，幫助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。
• 通過互動式和快速假設分析為中斷做好準備 。 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。
• 在整個規劃週期中進行有效協作。 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。
• 通過與供應鏈管理、可自定義工作表和基於異常的規劃的本機集成，集成規劃和執行流程 ，提高敏捷性。

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 –將您的歷史數據、產品、網站、倉庫、價格等導入到應用程式中。

2. 創建轉換 –透過識別資料列、選擇時間桶和移動日期，將表中導入的數據轉換為時間序列。 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. 創建預測 –使用不同的預測模型 (包括你自己的 Azure 機器學習模型) 創建預測，或讓 AI 確定哪個預測模型效果最佳。

4. 查看和調整預測 –處理預測、調整值，並獲取有關定價、天氣、促銷活動和其他因素如何影響預測的不同 Perspectives。 協作實現最準確的預測。

5. 匯出資料 –完成預測後，您可以將其匯出到可以使用預測的任何外部系統。

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。