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
非常感谢您的回复！
关于每周的FC错误CV。 预测将根据WEEKWEIGHT进行分解，但是例如销售可以集中在最后一周，因此，如果每周前三个星期我们很少或没有销售，则每周的误差CV将很高。
我同意位置分组是一个不错的选择，但我认为应该没有问题，因为我们可以交换位置的情况是，位置彼此之间非常接近，而选择哪个位置几乎没有关系 使用（主要用于直接销售的原始港口）。 但是，在大多数情况下，每个客户只有一个位置。
您必须认为我们将在产品和位置级别进行计划，因此我们可以计划产品A的需求，运行SOP优化器，并获得推荐的结果以从位置X提供产品A。 ，如果在执行过程中他们决定从位置Y交付产品B，那很好，这超出了我们的计划。 当我们以标准粒度比较历史记录和预测值以计算IO FC错误CV时，会出现问题，因为我们计划了" A"，而我们做了" B"。 那么您认为什么是最好的行动方案？
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非常感谢您的回复！
关于每周的FC错误CV。 预测将根据WEEKWEIGHT进行分解，但是例如销售可以集中在最后一周，因此，如果每周前三个星期我们很少或没有销售，则每周的误差CV将很高。
我同意位置分组是一个不错的选择，但我认为应该没有问题，因为我们可以交换位置的情况是，位置彼此之间非常接近，而选择哪个位置几乎没有关系 使用（主要用于直接销售的原始港口）。 但是，在大多数情况下，每个客户只有一个位置。
您必须认为我们将在产品和位置级别进行计划，因此我们可以计划产品A的需求，运行SOP优化器，并获得推荐的结果以从位置X提供产品A。 ，如果在执行过程中他们决定从位置Y交付产品B，那很好，这超出了我们的计划。 当我们以标准粒度比较历史记录和预测值以计算IO FC错误CV时，会出现问题，因为我们计划了" A"，而我们做了" B"。 那么您认为什么是最好的行动方案？
谢谢
Héctor
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