Amazon Forecast ya no está disponible para nuevos clientes. Los clientes actuales de Amazon Forecast pueden seguir utilizando el servicio con normalidad. [Más información](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# Dominio INVENTORY\_PLANNING
<a name="inv-planning-domain"></a>

Utilice el dominio INVENTORY\_PLANNING para la previsión de la demanda de materias primas y para determinar la cantidad de inventario de un determinado artículo en existencias. Admite los tipos de conjunto de datos siguientes: Para cada tipo de conjunto de datos, incluimos los campos obligatorios y opcionales. Para obtener más información acerca de cómo asignar los campos a columnas en los datos de entrenamiento, consulte [Dominios de conjunto de datos y tipos de conjunto de datos](howitworks-datasets-groups.md#howitworks-dataset-domainstypes).

**Topics**
+ [Tipo de conjuntos de datos de serie temporal de destino](#target-time-series-type-inv-planning-domain)
+ [Tipo de conjunto de datos de serie temporal relacionada](#related-time-series-type-related-time-series-domain)
+ [Tipo de conjunto de datos de metadatos de artículo](#item-metadata-type-related-time-series-domain)

## Tipo de conjuntos de datos de serie temporal de destino
<a name="target-time-series-type-inv-planning-domain"></a>

Los siguientes campos son obligatorios: 
+ `item_id` (cadena)
+ `timestamp` (marca temporal)
+ `demand` (flotante): este también es el campo `target` para el que Amazon Forecast genera una previsión.

La dimensión siguiente es opcional y se puede utilizar para cambiar la granularidad de la previsión:
+ `location` (cadena): la ubicación del centro de distribución donde se encuentra almacenado el artículo. Esto solo debe usarse si tiene varios stores/locations.

Lo ideal es que solo se incluyan los campos obligatorios y las dimensiones opcionales. El resto de los datos de serie temporal adicionales debería incluirse en un conjunto de datos de serie temporal relacionada.

## Tipo de conjunto de datos de serie temporal relacionada
<a name="related-time-series-type-related-time-series-domain"></a>

Los siguientes campos son obligatorios: 
+ `item_id` (cadena)
+ `timestamp` (marca temporal)

Los siguientes campos son opcionales y pueden ser útiles para mejorar los resultados de las previsiones:
+ `price` (flotante): el precio del artículo 

Además de los campos obligatorios y opcionales sugeridos, los datos de entrenamiento pueden incluir otros campos. Para incluir otros campos en el conjunto de datos, proporcione los campos en un esquema al crear el conjunto de datos.

## Tipo de conjunto de datos de metadatos de artículo
<a name="item-metadata-type-related-time-series-domain"></a>

Los siguientes campos son obligatorios: 
+ `item_id` (cadena)

Los siguientes campos son opcionales y pueden ser útiles para mejorar los resultados de las previsiones:
+ `category` (cadena): la categoría del artículo.
+ `brand` (cadena): la marca del artículo.
+ `lead_time` (cadena): el plazo, en días, para fabricar el artículo.
+ `order_cycle` (cadena): el ciclo de pedidos comienza cuando comienza el trabajo y finaliza cuando el artículo está listo para su entrega.
+ `safety_stock` (cadena): la cantidad mínima de existencias que hay que tener a mano para ese artículo.

Además de los campos obligatorios y opcionales sugeridos, los datos de entrenamiento pueden incluir otros campos. Para incluir otros campos en el conjunto de datos, proporcione los campos en un esquema al crear el conjunto de datos.