수요 계획 구성

수요 계획을 생성하여 조직 전체의 재고 수요를 정확하게 예측할 수 있습니다.

참고

수요 계획에 처음 로그인하면 주요 기능을 강조하는 온보딩 페이지를 볼 수 있습니다. 이를 통해 Demand Planning 기능에 익숙해질 수 있습니다. 수요 계획이 구성되면 설정 > 조직 > 수요 계획에서 수요 계획 구성 설정을 보거나 수정할 수 있습니다.

엔터프라이즈 수요 계획은 단일 예측 구성 설정에서 파생됩니다. 따라서 조직의 누군가가 다음 단계에 따라 예측 구성 설정을 완료했는지 확인해야 합니다. 조직의 다른 사람이 이미 설정한 경우에는 이 단계를 완료하지 않아도 됩니다. 대신 예측 검토를 시작할 수 있는 Demand Planning 페이지로 이동합니다.

1. Demand Planning 페이지에서 다음을 선택합니다.

   Demand Planning이 무엇을 제공하는지 이해하기 위해 끝까지 읽어보거나 Demand Planning 구성 페이지가 나올 때까지 다음을 선택할 수 있습니다.

2. Demand Planning 구성 페이지에는 Demand Planning을 구성하는 다섯 단계가 있습니다.

   • 범위 — 수요 계획이 예측을 생성하기 위한 차원 및 기간을 정의합니다.

   • 데이터 세트 구성 - outbound_order_line 데이터 세트를 정의합니다. Demand Planning에서 정확한 예측을 생성하려면 이 옵션이 필수입니다. 또한 Demand Planning에서 outbound_order_line 데이터 세트의 음수 수량 값을 처리하는 방법을 정의합니다. 필수 및 선택적 Demand Planning 필드에 관한 자세한 내용은 에서 사용된 데이터 항목 및 열 AWS Supply Chain 단원을 참조하세요.

   • 예측 설정 — 글로벌 매개 변수를 설정하여 대체 데이터가 없는 신제품에 대한 예측 기간, 최소 예측 값 및 초기화 값을 결정합니다.

   • 스케줄러 - 예측을 새로 고치고 게시해야 하는 방법과 시기를 정의할 수 있습니다.

   • 조직 설정 - 수요 계획을 게시할 위치를 정의합니다. 또한 이 단계에서는 애플리케이션 내의 다른 구성 옵션도 표시됩니다.

3. 범위, 계획 기간에서 다음을 선택합니다.

   • 시간 간격 - 매일, 매주, 매월 또는 매년 옵션 중에서 시간 간격을 선택합니다. 시간 간격은 데이터를 집계하고 분석하는 데 사용됩니다. 비즈니스 특성, 가용성, 기록 데이터 세부 수준에 따라 시간 간격을 선택합니다.

   • 시간 범위 - 시간 범위는 예측이 생성되는 특정 기간입니다. 값은 최소값이 1이고 최대값이 500인 정수여야 합니다. 사용 가능한 기록 데이터의 양에 따라서도 시간 범위가 결정됩니다. outbound_order_line 데이터 세트의 제품 하나 이상에는 설정된 시간 범위 4배 이상의 판매 기록이 있어야 합니다. 예를 들어 시간 범위를 26으로 설정하고 시간 간격을 매주로 설정한 경우 최소 주문 데이터 요구 사항은 26*4 = 104주입니다.

   예상 세부 수준, 필수 계층 구조에서 파라미터를 선택하여 예측 계층 구조를 정의합니다. 제품 ID 속성은 필수이며 계층 구조의 마지막 레벨로 자동으로 선택됩니다. 레벨 추가를 선택하여 product_group_id, product_type, brand_name, color, display_desc, parent_product_id 사이에 계층 구조 레벨을 추가할 수 있습니다. 필수 계층 구조 속성을 사용하여 수요 계획을 필터링할 수 있으므로 이러한 속성에 제품 데이터 세트의 정보가 있어야 합니다.

   선택적 계층 구조에서 레벨 추가를 선택하여 사이트, 채널 및 고객의 속성을 최대 5개까지 추가하면 예측을 더욱 효율적으로 관리할 수 있습니다. outbound_order_line 데이터셋에서 지원되는 열은 다음과 같습니다.

   • 사이트 계층 구조 = ship_from_site_id, ship_to_site_id, ship_to_site_address_city, ship_to_address_state, ship_to_address_country

   • 채널 계층 구조 = channel_id

   • 고객 계층 구조 = customer_tpartner_id

   필수 계층 속성은 수요 계획을 필터링하는 데 사용되므로 필수 계층 속성은 제품 데이터세트의 정보를 포함해야 합니다.

4. 계속을 선택합니다.

5. 데이터세트 구성 페이지의 Forecast Input 구성에서 필수 및 권장 데이터세트를 구성해야 합니다.

   • 필수 데이터세트 — 예측을 생성하려면 outbound_order_line 및 제품 데이터 엔티티가 필요합니다.

   • 권장 데이터세트 — 제품_대체 및 보충_time_series 데이터 엔티티는 선택 사항입니다. 이러한 데이터 항목 없이 예측을 생성할 수 있지만 제공하면 예측 품질이 향상됩니다.

6. 필수 데이터세트에서 과거 수요를 확장하고 구성을 선택하여 누락된 데이터에 대해 음수 값을 설정합니다. 아웃바운드_order_line 데이터세트는 과거 수요의 주요 원천입니다.

   • 무시 — 예측을 생성하기 전에 order_date가 누락된 제품을 AWS Supply Chain 무시하려면 이 옵션을 선택합니다.

   • 0으로 바꾸기 - 누락된 order_date 필드를 최종 요청 수량에 대해 기본적으로 0으로 AWS Supply Chain 바꾸려면 이 옵션을 선택합니다.

7. 제품 데이터 엔티티에는 추가 구성이 필요하지 않습니다. 제품 속성은 필터, 계층 구성 및 학습 모델 교육에 사용됩니다.

8. 권장 데이터셋에서는 product_lineage에 대한 추가 구성이 필요하지 않습니다. product_alternate 데이터 엔티티를 사용하여 제품의 대체 또는 이전 버전에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 제품 계보에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오. 제품 계보

9. 프로모션, 가격 변동 등과 같은 수요 동인 정보가 있는 경우 수요 동인을 선택합니다. supplementary_time_series 데이터 엔티티를 사용하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 최대 13개의 수요 요인을 선택하고 집계 및 누락 데이터 채우기 전략을 구성할 수 있습니다. 디맨드 드라이버에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오수요 동인에 따른 예측.

10. 계속을 선택합니다.

11. 예측 설정 페이지에서 다음을 구성해야 합니다.

    • 예측 시작 및 종료 날짜 구성에서 신제품 소개 (NPI) 및 E nd-of-life EOL) 제품에 대한 예측 시작 및 종료 날짜를 입력합니다. 자세한 내용은 제품 수명 주기 단원을 참조하십시오.

    • 수요 계획 웹 애플리케이션에서 제품을 검색하고 예측을 생성하려면 신규 제품 초기 예측에서 수요 내역이나 제품 계보가 없는 제품에 대한 초기 예측 값을 입력합니다. 적용할 값과 기간을 지정합니다.

      참고

      표시되는 기간은 계획 기간 페이지의 시간 간격에서 선택한 기간에 따라 달라집니다. 예를 들어 시간 간격에서 매월을 선택한 경우 수요 내역이 없는 제품에 대해 예측을 시작하고 중지하기 전후의 개월 수를 지정할 수 있습니다.

    • 계획 주기 시작 날짜는 아웃바운드 주문 라인 데이터 세트의 마지막 주문 날짜를 기반으로 합니다. 시간 간격 구성이 다음과 같은 경우:

      • 매일 - 계획 주기 시작 날짜는 마지막 주문 날짜 다음 날이 됩니다. 예를 들어 마지막 주문 날짜가 2023년 10월 30일인 경우 계획 주기 시작 날짜는 2023년 10월 31일이 됩니다.

      • 매주 또는 매월 - 마지막 주문 날짜가 시간 경계와 동일한 경우 계획 주기 시작 날짜는 일주일 후 또는 한 달 후가 됩니다. 예를 들어, 최종 주문 일자가 2023년 10월 29일 (일요일 및 수요 계획의 주간 시간 경계) 인 경우 계획 주기 시작 일자는 2023년 10월 30일이 됩니다.

        마지막 주문 날짜가 시간 경계 내에 속하는 경우 Demand Planning은 마지막 기간의 주문 내역을 잘라내고 새 기간에서 예측을 생성합니다. 예를 들어 최종 주문 일자가 2023년 11월 1일 (수요 계획의 주 시간 경계가 아닌 수요일) 인 경우 계획 주기 시작 일자는 2023년 10월 30일이 됩니다. Demand Planning은 2023년 10월 30일부터 2023년 11월 1일까지의 주문 내역을 무시합니다.

    • (선택사항) 기본 계획 주기 시작 일자를 대체하고 백 테스팅을 위해 과거 기간을 선택하려면 예측 시작 일자를 선택합니다.

      선택한 예측 시작 일자가 outbound_order_line 데이터세트 종료 일자 이후인 경우 기본 계획 주기 시작 일자가 고려됩니다.

      선택한 예측 시작 일자가 outbound_order_line 시작 일자 이전이거나 수요 내역 길이가 충분하지 않은 경우 예측은 실패하고 오류가 표시됩니다. 자세한 내용은 데이터세트를 업로드하기 전의 사전 요구 사항 단원을 참조하십시오.

      월별 간격의 경우 첫 번째 월을 선택하고 주간 간격의 경우 월요일을 선택하는 것이 좋습니다. 다른 날짜를 선택하면 수요 계획이 가장 가까운 기본 날짜로 자동 조정됩니다. 예를 들어 수요일을 예측 시작 일자로 선택한 경우 수요 계획에서는 다음 월요일을 주간 간격의 예측 시작 일자로 선택합니다. 마찬가지로, 2024년 5월 10일을 선택하면 월별 간격의 계획 주기 시작 일자가 2024년 6월 1일이 됩니다.

12. 계속을 선택합니다.

13. 수요 계획 게시 스케줄러 페이지의 반복 예측 실행에서 예측 반복 주기를 설정합니다. 수동이 기본 수요 계획 게시 일정 옵션입니다. 수동을 선택하는 경우 계획 주기를 수동으로 입력해야 합니다. 예측 간격에서 원하는 예측 설정 방법을 선택합니다. 다음 계획 주기를 자동으로 AWS Supply Chain 시작하려면 자동을 선택하십시오.

    자동을 선택하면 Demand Planning 페이지에 다음 예측 계획이 게시되는 시기가 표시됩니다.

14. 계속을 선택합니다.

15. 엔터프라이즈 설정 구성에서 수요 계획이 게시된 Amazon Simple Storage Service(S3) 경로를 기록해 둡니다.

    참고

    설정 페이지에서도 게시된 수요 계획의 Amazon S3 경로를 찾을 수 있습니다. 자세한 내용은 수요 계획 설정 수정 단원을 참조하십시오.

16. 완료를 선택합니다.

    엔터프라이즈 수요 계획 페이지가 표시됩니다. Demand Planning 사용을 시작하려면 예측 생성을 선택합니다.

    참고

    Forecast는 데이터를 로 AWS Supply Chain수집할 때만 생성됩니다. 선택한 모든 필수 및 선택적 속성의 정보가 데이터 세트에 있는지 확인하세요.

예측 설정을 지정한 후에는 설정한 시간 범위의 예측 및 수요 계획을 생성할 수 있습니다. 엔터프라이즈 수요 계획 페이지에서 예측 생성을 선택합니다.