Ein Pivot Forecasting Modell ist eine Sammlung von Daten und zeitbasierten Kennzahlen. Es stammt aus Ihrer Netstock-App und wird in einer vielseitigen und funktionalen Benutzeroberfläche dargestellt, die einen Rahmen für einen genauen Prognoseprozess bietet.

Ein Modell kann mehrere Ziele der Prognose unterstützen. Es kann Zeit im Prognoseprozess sparen, die Prognosegenauigkeit verbessern und die Verantwortlichkeit für die Prognosegenauigkeit fördern. Es kann auch verwendet werden, um die Verkaufsprognose mit der Budgetierung und den Finanzplänen abzustimmen. Man kann leicht zwischen den verschiedenen rollenbasierten Perspektiven wechseln. Zusätzlich zu den Einheiten können auch Preise, Kosten oder Margen prognostiziert werden.

Das Pivot Forecasting setzt sich aus Dimensionen zusammen. Diese Dimensionen, darunter:

Lassen Sie uns jede dieser Dimensionen näher betrachten.

Ein Attribut wird zur Beschreibung einer Eigenschaft, eines Merkmals oder einer Charakteristik verwendet. In Pivot Forecasting werden Attribute als Schlüssel, Nicht-Schlüssel, bearbeitbar oder numerisch identifiziert. Sobald auf ein Modell zugegriffen wird, wird der Attributselektor oben links im Bildschirm mit allen Attributen geladen, die im ausgewählten Modell verfügbar sind.

Schlüsselattribute ändern sich selten. Dazu gehören Artikel, Standorte oder Standortgruppen und wichtige Kundengruppen. Die Kombination verschiedener Schlüsselattribute bestimmt die niedrigste Detailebene für die Prognosen. Beispiele hierfür sind Kunden-ID und Artikel-ID.

Nicht-Schlüssel-Attribute beschreiben oft einen oder mehrere Schlüssel. Zum Beispiel kann ein Artikel, der ein Schlüssel ist, Teil einer Produktgruppe oder Kategorie sein, die kein Schlüssel ist. Alle Gruppierungsdimensionen in Ihrer Bestandsplanungsanwendung werden automatisch zu Ihrem Pivot Forecasting hinzugefügt. Benutzer können Prognosen und Planungen mit Hierarchien erstellen, die aus jeder Art von Attributen bestehen. Beispielsweise können Prognosen auf der Ebene von Artikel-, Regionen- oder Kundengruppierungen oder beliebigen Kombinationen dieser Attribute verwaltet werden

Bearbeitbare Attribute können ad hoc, entweder einzeln oder in Gruppen von Endbenutzern, ausgefüllt werden. Im Gegensatz zu den meisten Attributen, die importiert werden, können editierbare Attribute vom Benutzer geändert werden, um Artikel oder Kunden für zukünftige Folgemaßnahmen zu kennzeichnen. Editierbare Attribute können auch vom System ausgefüllte Deskriptoren wie ABC, Prognostizierbarkeit oder Geschwindigkeit sein. In Pivot Forecasting beginnen bearbeitbare Attribute mit "Z_" und können über das Rechtsklickmenü in der Struktur oder interaktiv über das Dashboard Daten - Attribute aktualisiert werden.

Pivot Forecasting Modelle können entweder monatlich oder wöchentlich sein. Die Anzahl der historischen und zukünftigen Perioden wird durch Ihre Bestandsplanungseinstellungen bestimmt.

Rhythmische Phasen sind für den Zweck des Modells relevant. Dazu gehören Transaktionsdaten für die Prognose, z. B. Rechnungs- oder Kundenauftragshistorie und offene Kundenaufträge. Ein weiteres Beispiel für zeitbasierte Daten ist die Prognose selbst, die den künftigen Bedarf vorhersagt.

Planungspositionen haben eine Basismengeneinheit, die mit der Basismengeneinheit in der Bestandsplanungsanwendung identisch ist. Umrechnungen in Pivot Forecasting ermöglichen die Anzeige und Anpassung von Plänen in finanziellen oder alternativen Maßeinheiten.

Referenzkennzahlen sind konfigurierbar und können auf verschiedene Weise verwendet werden. Referenzkennzahlen können zum Beispiel für rollenbasierte Bedarfspläne konfiguriert werden, die Prognosen des Verkaufsteams widerspiegeln. Referenzkennzahlen können auch Ergebnisse von benutzerdefinierten Berechnungen anzeigen. Sie können auch so konfiguriert werden, dass frühere Prognosen zur Analyse der Prognoseleistung archiviert werden. Pivot Forecasting wird zunächst mit vier voreingestellten Referenzkennzahlen eingerichtet - eine für kollaborative Vertriebsprognosen und drei für Prognoseszenario-Archive.

Ein Pivot-Prognosemodell ist eine Datenbank, die aus Attributen, Umrechnungen und zeitbasierten Daten besteht, um einen fortschrittlichen Prognoseprozess zu unterstützen. Prognosen werden innerhalb des Pivot Forecasting Modells entwickelt und verwaltet, und die meisten anderen Daten werden automatisch direkt aus Ihrer Bestandsplanungs-App bezogen.

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