2020-09-09 08:48发布
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专家，
计算IO的预测误差CV时，存在以下问题。
因此，我正在考虑计算"每月产品系列-客户"组（无位置）的预测误差CV，并在"每周-产品-位置-客户"组的标准水平上复制该值。 因为我可以计划从位置1出售产品A，但是最后可以从位置2出售产品B，这对于企业来说是完全可以的，但是预测误差会很大。
您认为专家是什么？ 对你有意义吗？ 可能会出现什么潜在的弊端？
谢谢
Héctor
嗨，Héctor，
关于产品和位置的汇总，如果您找到合适的分组（例如，来自ECC的优质旧产品，那么您可以考虑在这些分组产品中的单个SKU之间 在优化器中替代产品），这似乎是一种有效的方法。 他们应该有类似的半成品。
关于时间安排，我不是100％确信，按月交易量计算是最好的解决方案，取决于您的业务（" depends"是一个不错的选择 "我不知道"的占位符...）。 无论如何，无论如何您都需要将库存的预测分解为每周水平，并且您需要足够的缓冲以防销售过早，这意味着如果按月水平计算，您的错误简历可能会有点低，而如果按月水平计算，则可能会太高 每周一次...
老实说，我不知道您的"最佳"情况是什么。 可能同时运行并比较结果，或者在两者之间选择某种权重，例如计算两者并从每月计算的2/3和每周计算的1/3中获取（好吧，也许那是非常愚蠢的 想法，只是大声思考...）。
但这是一个非常有趣的用例。 请，如果您找到"最佳"解决方案，请在此处发布：-）
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嗨，Héctor，
关于产品和位置的汇总，如果您找到合适的分组（例如，来自ECC的优质旧产品，那么您可以考虑在这些分组产品中的单个SKU之间 在优化器中替代产品），这似乎是一种有效的方法。 他们应该有类似的半成品。
关于时间安排，我不是100％确信，按月交易量计算是最好的解决方案，取决于您的业务（" depends"是一个不错的选择 "我不知道"的占位符...）。 无论如何，无论如何您都需要将库存的预测分解为每周水平，并且您需要足够的缓冲以防销售过早，这意味着如果按月水平计算，您的错误简历可能会有点低，而如果按月水平计算，则可能会太高 每周一次...
老实说，我不知道您的"最佳"情况是什么。 可能同时运行并比较结果，或者在两者之间选择某种权重，例如计算两者并从每月计算的2/3和每周计算的1/3中获取（好吧，也许那是非常愚蠢的 想法，只是大声思考...）。
但这是一个非常有趣的用例。 请，如果您找到"最佳"解决方案，请在此处发布：-）
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