Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Erstellen Sie Ihren ersten Bedarfsplan Wenn Sie sich zum ersten Mal bei Demand Planning anmelden, können Sie die Onboarding-Seiten aufrufen, auf denen die wichtigsten Produktfunktionen hervorgehoben werden und Sie sich mit den Demand Planning-Funktionen vertraut machen können. **Überblick über den Prozess:** Um Ihre erste Prognose zu erstellen, wählen Sie in der linken Navigationsleiste **Bedarfsplanung**, **Bedarfsplan verwalten** und **Prognose erstellen** aus. Das System führt Sie durch die folgenden Schritte. Weitere Informationen finden Sie unter [Rollenbasierte Zugriffskontrolle](rolebased.md). 1. *Datenaufnahme* — Bevor mit der Konfiguration fortgefahren wird, überprüft das System, ob die erforderlichen Datensätze in Data Lake aufgenommen wurden. Sie benötigen mindestens Folgendes. Weitere Informationen darüber, welche Tabellen und Spalten von Demand Planning verwendet werden, einschließlich der Voraussetzungen, finden Sie unter[Bedarfsplanung](required_entities.md). + Erforderlich: Daten zur ausgehenden Auftragsposition und zum Produkt + Empfohlen: Alternative und ergänzende Zeitreihendaten für Produkte 1. *Plankonfiguration* — Nach Abschluss der Datenaufnahme konfigurieren Sie verschiedene Aspekte Ihres Bedarfsplans, einschließlich Prognosedimensionen, Zeitrahmen, Einstellungen und Planungsoptionen. Nach der Konfiguration der Bedarfsplanung können Sie die Konfigurationseinstellungen für den Bedarfsplan anzeigen oder ändern, indem Sie **Einstellungen**, **Organisation** und **Bedarfsplanung** wählen. 1. *Planerstellung* — Nach der Konfiguration werden durch Auswahl von **Generate Forecast** drei Unterprozesse initiiert: + Datenvalidierung: Das System validiert die Qualität und Vollständigkeit der Daten + Analyse und Empfehlungen des Nachfragemusters: Das System analysiert historische Muster und bietet Einblicke + Erstellung von Prognosen: Das System generiert die Forecast In einem idealen Szenario, in dem keine Fehler bei der Datenvalidierung gefunden werden, führt das System alle drei Schritte reibungslos durch und erstellt sowohl den Bericht zur Bedarfsmusteranalyse als auch die Prognose. Wenn jedoch Fehler bei der Datenvalidierung festgestellt werden, stoppt das System sowohl die Prognoseerstellung als auch die Analyse des Nachfragemusters, bis die Fehler behoben sind. Arbeiten Sie mit Ihrem Datenadministrator zusammen, um die zugrunde liegenden Datenprobleme zu korrigieren, und wählen Sie „Wiederholen“, um erneut zu **versuchen**, die Prognose zu erstellen. 1. Auf der Seite **Bedarfsplanung konfigurieren** gibt es fünf Schritte zur Konfiguration der Bedarfsplanung. + **Umfang** — Definiert die Dimensionen und den Zeitrahmen für die Bedarfsplanung zur Generierung von Prognosen. + **Konfigurieren Sie Ihren Datensatz** — Definiert den Datensatz outbound\$1order\$1line. Diese Option ist für Demand Planning erforderlich, um eine genaue Prognose zu erstellen. Sie definieren auch, wie Demand Planning negative Mengenwerte im Datensatz outbound\$1order\$1line behandeln soll. Weitere Informationen zu den obligatorischen und optionalen Feldern für die Bedarfsplanung finden Sie unter. [Datenentitäten und Spalten, die verwendet werden in AWS Supply Chain](data-model.md) + **Prognoseeinstellungen** — Legen Sie globale Parameter fest, um den Prognosezeitraum, den minimalen Prognosewert und die Initialisierungswerte für neue Produkte ohne alternative Daten zu bestimmen. + **Scheduler** — Sie können definieren, wie und wann Prognosen aktualisiert und veröffentlicht werden sollen. + **Organisationseinstellungen** — Definiert, wo Ihre Bedarfspläne veröffentlicht werden. Außerdem werden andere Konfigurationsoptionen innerhalb der Anwendung angezeigt. 1. Wählen Sie unter **Umfang**, **Planungshorizont** die folgenden Optionen aus: + **Zeitintervall** — Wählen Sie das Zeitintervall aus den Optionen täglich, wöchentlich, monatlich oder jährlich aus. Das Zeitintervall wird verwendet, um Daten zu aggregieren und zu analysieren. Wählen Sie ein Zeitintervall, das auf der Art Ihres Geschäfts, der Verfügbarkeit und der Granularität historischer Daten basiert. + **Zeithorizont** — Der Zeithorizont ist der spezifische Zeitraum, in dem eine Prognose erstellt wird. Der Wert sollte eine ganze Zahl mit einem Mindestwert von 1 und einem Höchstwert von 500 sein. Die Menge der verfügbaren historischen Daten bestimmt auch den Zeithorizont. Stellen Sie sicher, dass mindestens ein Produkt im Datensatz outbound\$1order\$1line über eine Verkaufshistorie verfügt, die mindestens viermal so hoch ist wie der festgelegte Zeithorizont. Wenn Sie beispielsweise den **Zeithorizont auf 26 und das **Zeitintervall**** auf *wöchentlich* festlegen, beträgt die Mindestbestelldatenanforderung 26\$14 = 104 Wochen. Wählen Sie unter **Prognosegranularität**, **Erforderliche Hierarchie** die Parameter aus, um Ihre Prognosehierarchie zu definieren. Das Produkt-ID-Attribut ist obligatorisch und wird automatisch als letzte Ebene in der Hierarchie ausgewählt. Sie können „**Ebene hinzufügen**“ wählen, um zusätzliche Hierarchieebenen zwischen product\$1group\$1id, product\$1type, brand\$1name, color, display\$1desc und parent\$1product\$1id hinzuzufügen. Stellen Sie sicher, dass die erforderlichen Hierarchieattribute Informationen im Produktdatensatz enthalten, da Sie diese Attribute verwenden können, um den Bedarfsplan zu filtern. Wählen Sie unter **Optionale Hierarchie** die Option **Ebene hinzufügen** aus, um bis zu fünf Attribute aus **Standort**, **Kanal** und **Kunde** hinzuzufügen, um Ihre Prognose besser verwalten zu können. Die unterstützten Spalten aus dem Datensatz *outbound\$1order\$1line* sind: + Standorthierarchie = ship\$1from\$1site\$1id, ship\$1to\$1site\$1id, ship\$1to\$1site\$1address\$1city, ship\$1to\$1address\$1state, ship\$1to\$1address\$1country + Kanalhierarchie = channel\$1id + Kundenhierarchie = customer\$1tpartner\$1id Stellen Sie sicher, dass die erforderlichen Hierarchieattribute Informationen im Produktdatensatz enthalten, da diese Attribute zum Filtern von Bedarfsplänen verwendet werden. 1. Klicken Sie auf **Weiter**. 1. Auf der Seite „**Datensatz konfigurieren**“ unter **Prognoseeingabe** konfigurieren sollten Sie die erforderlichen und empfohlenen Datensätze konfigurieren. **Anmerkung** AWS Supply Chain empfiehlt, die Historie ausgehender Bestellungen aus zwei bis drei Jahren als Eingabe hochzuladen, um eine genaue Prognose zu erstellen. Diese Dauer ermöglicht es den Prognosemodellen, Ihre Geschäftszyklen zu erfassen und eine robustere und zuverlässigere Prognose zu gewährleisten. Für eine bessere Prognosegenauigkeit wird außerdem empfohlen, Produktattribute wie *Marke*, *Produktgruppen-ID und *Preis* in den Produktdatensatz* aufzunehmen. + *Erforderliche Datensätze — Die Entitäten *outbound\$1order\$1line* und product data sind erforderlich, um eine Prognose zu generieren.* + *Empfohlene Datensätze — Die Datenentitäten *product\$1alternate* und supplementary\$1time\$1series sind optional.* Sie können eine Prognose auch ohne diese Datenentitäten erstellen, aber wenn sie bereitgestellt werden, wird die Prognosequalität verbessert. 1. Erweitern Sie unter **Erforderliche Datensätze** den Eintrag **Historischer Bedarf** und wählen Sie **Konfigurieren** aus, um den negativen Wert für fehlende Daten festzulegen. Der Datensatz *outbound\$1order\$1line* ist die Hauptquelle der historischen Nachfrage. + **Ignorieren** — Wählen Sie diese Option aus, wenn Sie die Produkte mit fehlendem Bestelldatum ignorieren möchten AWS Supply Chain , bevor Sie die Prognose erstellen. + Durch **Null ersetzen** — Wählen Sie aus, ob Sie die fehlenden Felder AWS Supply Chain für das Bestelldatum standardmäßig durch Null ersetzen möchten, bis die endgültige angeforderte Menge erreicht ist. 1. Für die *Produktdateneinheit* ist keine zusätzliche Konfiguration erforderlich. Produktattribute werden für Filter, die Konfiguration der Hierarchie und für das Training des Lernmodells verwendet. 1. Unter **Empfohlene Datensätze** ist keine zusätzliche Konfiguration für *product\$1lineage* erforderlich. Sie können die Datenentität *product\$1alternate* verwenden, um Informationen zu alternativen oder früheren Versionen des Produkts bereitzustellen. Weitere Informationen zur Produktlinie finden Sie unter. [Produktlinie](product_lineage.md) 1. Wählen Sie **Bedarfstreiber** aus, wenn Sie über Informationen zu Nachfragetreibern wie Werbeaktionen, Preisänderungen usw. verfügen. Sie können die Datenentität *supplementary\$1time\$1series* verwenden, um Daten aufzunehmen. Sie können bis zu 13 Bedarfstreiber auswählen und die Aggregation sowie die Strategie zum Ausfüllen fehlender Daten konfigurieren. Weitere Informationen zu Nachfragetreibern finden Sie unter[Forecast auf der Grundlage von Nachfragetreibern](demand_drivers.md). 1. Klicken Sie auf **Weiter**. 1. Auf der Seite mit den **Prognoseeinstellungen** müssen Sie Folgendes konfigurieren: + Wählen Sie die Prognose model/ensembler für den Plan aus. AWS Supply Chain Demand Planning hat ein Standard-Prognosemodell für den Bedarfsplan zugewiesen. Kunden haben die Möglichkeit, die Standardeinstellung zu ändern, wenn sie dies wünschen. **Anmerkung** Das AWS Supply Chain zugewiesene Standardmodell wird verwendet, wenn der Benutzer die Auswahl nicht ändert. + Geben Sie unter **Prognose-Startdatum** das Prognose-Startdatum ein, an dem der Planungszyklus beginnen soll. + Maximales Verlaufsdatum — Wählen Sie diese Option, wenn Sie mit der Prognose ab dem nächsten Zeitraum beginnen möchten, der auf den letzten vollständigen historischen Datenpunkt folgt. + Datum der Planausführung — Demand Planning verwendet dieses Datum, an dem die Prognose ausgelöst wird, als Beginn des Planungszyklus. + Benutzerdefiniertes Datum — Wählen Sie diese Option, wenn das gewählte Startdatum der Prognose nach dem Enddatum des Datensatzes outbound\$1order\$1line liegt. Dann wird das standardmäßige Startdatum des Planungszyklus berücksichtigt. Wenn das gewählte Startdatum der Prognose vor dem Startdatum von outbound\$1order\$1line liegt oder wenn die Länge der Bedarfshistorie nicht ausreicht, schlägt die Prognose fehl und es wird ein Fehler angezeigt. Weitere Informationen finden Sie unter [Voraussetzungen vor dem Hochladen Ihres Datensatzes](data_quality.md). Es wird empfohlen, für monatliche Intervalle den ersten Tag des Monats oder für wöchentliche Intervalle den Montag auszuwählen. Wenn Sie ein anderes Datum wählen, passt sich Demand Planning automatisch an das nächstgelegene Standarddatum an. Wenn Sie beispielsweise Mittwoch als Startdatum für die Prognose ausgewählt haben, wählt Demand Planning den nächsten Montag als Prognose-Startdatum für wöchentliche Intervalle aus. In ähnlicher Weise führt die Auswahl des 10. Mai 2024 zum 1. Juni 2024 als Startdatum des Planungszyklus für monatliche Intervalle. + Wählen Sie unter **Umgang mit teilweisem Verlauf und Füllstrategie** eine der folgenden Optionen aus: + Teilweise Historie kürzen — Wählen Sie diese Option, um die unvollständige Historie zu kürzen. In der folgenden Abbildung wird beispielsweise erklärt, wie die Funktion „Teilweise Historie kürzen“ für die folgenden Einstellungen funktioniert: + Startzeitraum für wöchentliche Granularität — Montag (Standardeinstellung für die Bedarfsplanung) + Startperiode mit monatlicher Granularität — 1. Tag des gregorianischen Kalendermonats (Standardeinstellung für die Bedarfsplanung) + Granularität des Bedarfsplans — Wöchentlich + Startdatum der Forecast — Ausführungsdatum des Plans + Teilweise Historie kürzen — Auf *Ja* setzen + Ausführungsdatum des Plans — Auf *Montag* festgelegt + Prognosehorizont — Vier Wochen ![\[Beispiel für einen Teil der Historie kürzen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/aws-supply-chain/latest/userguide/images/Trim_history.png) + Teilweise Historie einbeziehen — Wählen Sie diese Option, um die unvollständige Historie einzubeziehen und die Lücken mit einer Strategie zu füllen. Wenn Sie beispielsweise Prognosen auf monatlicher Ebene erstellen und Ihr letzter Monat in der Historie nur Daten von 10 Tagen enthält, können Sie wählen, ob Sie die Daten von 10 Tagen kürzen oder ausschließen möchten. Wenn Sie sich dafür entscheiden, die 10-Tage-Daten nicht zu kürzen oder auszuschließen, können Sie eine Füllstrategie wählen, um die Daten für den Rest des Monats zu füllen. + Null — Verwenden Sie diese Füllmethode, wenn für bestimmte Zeiträume keine Verkaufsaktivitäten zu erwarten sind. Auswirkung: Kann zu einer niedrigeren Prognose führen, am besten für saisonale Daten mit erwarteter Nullnachfrage + NaN — Verwenden Sie diese Füllmethode, wenn Markierungsdaten fehlen. + Mittelwert — Verwenden Sie diese Füllmethode, um Schwankungen auszugleichen. + Median — Verwenden Sie diese Füllmethode, um den Einfluss von Ausreißern oder Datenschiefe zu minimieren. + Min — Verwenden Sie diese Füllmethode, wenn Sie für konservative Prognosen den niedrigstmöglichen Wert angeben. + Max — Verwenden Sie diese Füllmethode, wenn Sie bei optimistischen Prognosen vom höchstmöglichen Wert ausgehen. + Unter **Prognoseperioden konfigurieren in...** , wählen Sie das Start- und Enddatum für Produkte mit neuer Produkteinführung (NPI) und End-of-life EOL (New Product Introduction) aus. Weitere Informationen finden Sie unter [Produktlebenszyklus](product_lifecycle.md). + Geben Sie unter **Erste Forecast für neue** Produkte einen anfänglichen Prognosewert für Produkte ohne Bedarfshistorie oder Produktlinie ein, damit die Produkte in der Bedarfsplan-Webanwendung durchsucht werden können und um eine Prognose zu erstellen. Geben Sie den Wert und die anzuwendenden Zeiträume an. **Anmerkung** Der angezeigte Zeitraum hängt von dem Zeitraum ab, den Sie auf der Seite **Planning Horizon** unter **Zeitintervalle** ausgewählt haben. Wenn Sie beispielsweise unter **Zeitintervalle** die Option *Monatlich* ausgewählt haben, können Sie die Anzahl der Monate vor oder nach dem Start und Ende der Prognose sowie für Produkte ohne Nachfragehistorie angeben. + Das Startdatum des Planungszyklus basiert auf dem letzten Bestelldatum im Datensatz der ausgehenden Auftragsposition. Wenn das Zeitintervall wie folgt konfiguriert ist: + **Täglich** — Das Startdatum des Planungszyklus ist der Tag nach dem letzten Bestelldatum. Wenn das letzte Bestelldatum beispielsweise der 30. Oktober 2023 ist, ist das Startdatum des Planungszyklus der 31. Oktober 2023. + **Wöchentlich oder Monatlich** — Wenn das Datum der letzten Bestellung mit der Zeitgrenze übereinstimmt, liegt das Startdatum des Planungszyklus nach einer Woche oder einem Monat. Wenn das letzte Bestelldatum beispielsweise der 29. Oktober 2023 ist (das ist die Zeitgrenze für Sonntag und Demand Planning in der Woche), ist das Startdatum des Planungszyklus der 30. Oktober 2023. Wenn das letzte Bestelldatum innerhalb des Zeitrahmens liegt, kürzt Demand Planning die Bestellhistorie für das letzte Zeitfenster und erstellt Prognosen für den neuen Zeitraum. Wenn das letzte Bestelldatum beispielsweise der 01. November 2023 ist (was ein Mittwoch ist und nicht innerhalb der Wochenzeiten von Demand Planning liegt), beginnt der Planungszyklus am 30. Oktober 2023. Demand Planning ignoriert die Bestellhistorie vom 30. Oktober 2023 bis zum 01. November 2023. + Richten Sie unter **Accuracy Metrics Preferences** drei verschiedene Lags für Ihr Unternehmen ein. 1. Klicken Sie auf **Weiter**. 1. Auf der Seite **Demand Plan Publish Scheduler** unter **Wie möchten Sie die laufende Aktualisierung von Prognosen und die Veröffentlichung von Bedarfsplänen verwalten**? , wählen Sie **Automatisch**, um Ihren nächsten Prognoseplan anzuzeigen, der auf der Seite Demand Planning veröffentlicht wurde. Wählen **Sie unter Veröffentlichungsfrequenz für den endgültigen Bedarfsplan festlegen** die Häufigkeit aus, mit der Sie die Bedarfspläne für die nachgelagerten Prozesse veröffentlichen und den Planungszyklus abschließen möchten. (Optional) Wählen Sie unter **Aktualisierungshäufigkeit für zyklusinterne Prognosen festlegen** aus, wie häufig die Prognose innerhalb desselben Planungszyklus aktualisiert werden soll, ohne die Zwischenaktualisierungen für die nachgelagerten Prozesse freizugeben oder den Planungszyklus zu schließen. Sie können auch **Keine auswählen, um die Aktualisierungshäufigkeit** der Prognosen innerhalb eines Zyklus zu deaktivieren. 1. Klicken Sie auf **Weiter**. 1. Notieren Sie sich unter **Organisationseinstellungen** den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Pfad, in dem die Bedarfspläne veröffentlicht werden. **Anmerkung** Den Amazon S3 S3-Pfad für die veröffentlichten Bedarfspläne finden Sie auch auf der Seite **Einstellungen**. Weitere Informationen finden Sie unter [Einstellungen für den Bedarfsplan verwalten](settings.md). Die Forecast wird nur generiert, wenn Sie Daten in AWS Supply Chain aufnehmen. Stellen Sie sicher, dass alle erforderlichen und optionalen Attribute, die Sie ausgewählt haben, Informationen im Datensatz enthalten.