Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Créez votre plan de première demande Lorsque vous vous connectez à Demand Planning pour la première fois, vous pourrez consulter les pages d'accueil qui mettent en évidence les principales fonctionnalités du produit et vous aident à vous familiariser avec les fonctionnalités de planification de la demande. **Vue d'ensemble du processus :** Pour créer votre première prévision, dans la barre de navigation de gauche, choisissez **Planification de la demande**, **Gérer le plan de demande** et **Créer une prévision**. Le système vous guide à travers les étapes suivantes. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Contrôle d’accès basé sur les rôles](rolebased.md). 1. *Ingestion des données* — Avant de procéder à la configuration, le système vérifie que les ensembles de données requis sont ingérés dans Data Lake. Vous avez besoin des éléments suivants, au minimum. Pour plus d'informations sur les tables et les colonnes utilisées par Demand Planning, y compris les conditions requises, consultez[Planification de la demande](required_entities.md). + Obligatoire : ligne de commande sortante et données sur les produits + Recommandé : données de séries chronologiques alternatives et supplémentaires sur le produit 1. *Configuration du plan* : une fois l'ingestion des données terminée, vous allez configurer différents aspects de votre plan de demande, notamment les dimensions de prévision, les délais, les paramètres et les options de planification. Une fois la planification de la demande configurée, vous pouvez consulter ou modifier les paramètres de configuration du plan de la demande en choisissant **Paramètres**, **Organisation** et **Planification de la demande**. 1. *Création du plan* — Après la configuration, le choix de **Generate Forecast** lance trois sous-processus : + Validation des données : le système valide la qualité et l'exhaustivité des données + Analyse des modèles de demande et recommandations : le système analyse les modèles historiques et fournit des informations + Création de prévisions : le système génère les prévisions Dans un scénario idéal, où aucune erreur de validation des données n'est détectée, le système passe en douceur par les trois étapes, créant à la fois le rapport d'analyse des modèles de demande et les prévisions. Toutefois, si des erreurs de validation des données sont détectées, le système arrête à la fois la création des prévisions et l'analyse des modèles de demande jusqu'à ce que les erreurs soient résolues. Contactez votre administrateur de données pour corriger les problèmes de données sous-jacents, puis choisissez **Réessayer pour réessayer** de créer des prévisions. 1. La page **Configurer la planification de la demande** comporte cinq étapes pour configurer la planification de la demande. + **Champ d'application** — Définit les dimensions et le délai dans lesquels la planification de la demande doit générer des prévisions. + **Configurer votre jeu de données** — Définit le jeu de données outbound\_order\_line. Cette option est obligatoire pour que Demand Planning génère une prévision précise. Vous définissez également la manière dont vous souhaitez que Demand Planning gère les valeurs de quantité négatives dans le jeu de données outbound\_order\_line. Pour plus d'informations sur les champs obligatoires et facultatifs de planification de la demande, consultez[Entités de données et colonnes utilisées dans AWS Supply Chain](data-model.md). + **Paramètres de prévision** : définissez des paramètres globaux pour déterminer la période de prévision, la valeur de prévision minimale et les valeurs d'initialisation pour les nouveaux produits sans données alternatives. + **Planificateur** : vous pouvez définir comment et quand les prévisions doivent être actualisées et publiées. + **Paramètres de l'organisation** : définit l'endroit où vos plans de demande seront publiés. Il affiche également d'autres options de configuration au sein de l'application. 1. Sous **Étendue**, **horizon de planification**, sélectionnez les options suivantes : + **Intervalle** de temps : sélectionnez l'intervalle de temps parmi les options quotidiennes, hebdomadaires, mensuelles ou annuelles. L'intervalle de temps est utilisé pour agréger et analyser les données. Choisissez un intervalle de temps en fonction de la nature de votre activité, de la disponibilité et de la granularité des données historiques. + **Horizon temporel** — L'horizon temporel est la période spécifique pendant laquelle une prévision est générée. La valeur doit être un nombre entier avec une valeur minimale de 1 et une valeur maximale de 500. La quantité de données historiques disponibles dictera également l'horizon temporel. Assurez-vous qu'au moins un produit du jeu de données outbound\_order\_line possède un historique des ventes au moins quatre fois supérieur à l'horizon temporel défini. Par exemple, si vous définissez un **horizon temporel** sur 26 et un **intervalle de temps** sur une fréquence *hebdomadaire*, le minimum de données de commande requis est de 26\*4 = 104 semaines. Sous **Granularité des prévisions**, **hiérarchie requise**, sélectionnez les paramètres pour définir votre hiérarchie de prévisions. L'attribut Product ID est obligatoire et est automatiquement sélectionné comme dernier niveau de la hiérarchie. Vous pouvez choisir **Ajouter un niveau pour ajouter** des niveaux hiérarchiques supplémentaires entre product\_group\_id, product\_type, brand\_name, color, display\_desc et parent\_product\_id. Assurez-vous que les attributs hiérarchiques requis contiennent des informations dans le jeu de données du produit, car vous pouvez utiliser ces attributs pour filtrer le plan de demande. Sous **Hiérarchie facultative**, choisissez **Ajouter un niveau** pour ajouter jusqu'à cinq attributs provenant du **site**, du **canal** et **du client** afin de mieux gérer vos prévisions. Les colonnes prises en charge par le jeu de données *outbound\_order\_line* sont les suivantes : + Hiérarchie du site = ship\_from\_site\_id, ship\_to\_site\_id, ship\_to\_site\_address\_city, ship\_to\_address\_state, ship\_to\_address\_country + Hiérarchie des canaux = channel\_id + Hiérarchie des clients = customer\_tpartner\_id Assurez-vous que les attributs hiérarchiques requis contiennent des informations dans le jeu de données du produit, car ces attributs sont utilisés pour filtrer les plans de demande. 1. Sélectionnez **Continuer**. 1. Sur la page **Configurer votre jeu de données**, sous **Configure Forecast Input**, vous devez configurer les ensembles de données requis et recommandés. **Note** AWS Supply Chain recommande de télécharger l'historique des lignes de commandes sortantes sur deux à trois ans comme entrée pour générer des prévisions précises. Cette durée permet aux modèles de prévision de capturer vos cycles économiques et de garantir une prévision plus robuste et plus fiable. Pour améliorer la précision des prévisions, il est également recommandé d'inclure les attributs du produit tels que la *marque*, le *product\_group\_id* et le *prix* dans le jeu de données du produit. + Ensembles de données obligatoires — Les entités *outbound\_order\_line* et de données de *produit* sont requises pour générer une prévision. + Ensembles de données recommandés — Les entités de données *product\_alternate* et *supplementary\_time\_series* sont facultatives. Vous pouvez générer une prévision sans ces entités de données, mais lorsqu'elles sont fournies, la qualité de la prévision sera améliorée. 1. Sous **Ensembles de données requis**, développez **la demande historique** et choisissez **Configurer** pour définir la valeur négative des données manquantes. Le jeu de données *outbound\_order\_line* est la principale source de demande historique. + **Ignorer** : sélectionnez cette option si vous AWS Supply Chain souhaitez ignorer les produits pour lesquels la date de commande est manquante avant de créer les prévisions. + **Remplacer par zéro** : sélectionnez cette option si vous AWS Supply Chain souhaitez remplacer les champs order\_date manquants par zéro par défaut par rapport à la quantité finale demandée. 1. Aucune configuration supplémentaire n'est requise pour l'entité de données *du produit*. Les attributs du produit sont utilisés pour les filtres, la configuration de la hiérarchie et pour l'entraînement du modèle d'apprentissage. 1. Sous **Ensembles de données recommandés**, aucune configuration supplémentaire n'est requise pour *product\_lineage*. Vous pouvez utiliser l'entité de données *product\_alternate* pour fournir des informations sur une version alternative ou précédente du produit. Pour plus d'informations sur la gamme de produits, consultez[Lignée de produits](product_lineage.md). 1. Sélectionnez **Moteurs de demande** Si vous disposez d'informations sur les inducteurs de demande, telles que les promotions, les modifications de prix, etc., vous pouvez utiliser l'entité de données *supplementary\_time\_series* pour ingérer des données. Vous pouvez sélectionner jusqu'à 13 facteurs de demande et configurer l'agrégation et la stratégie de remplissage des données manquantes. Pour plus d'informations sur les facteurs de demande, voir[Prévisions basées sur les moteurs de demande](demand_drivers.md). 1. Sélectionnez **Continuer**. 1. Sur la page **Forecast Settings**, vous devez configurer les éléments suivants : + Choisissez les prévisions model/ensembler pour le plan. AWS Supply Chain Un modèle de prévision par défaut est attribué à la planification de la demande. Les clients ont la possibilité de modifier la valeur par défaut s'ils le souhaitent. **Note** Le modèle par défaut AWS Supply Chain attribué sera utilisé si l'utilisateur ne modifie pas la sélection. + Sous **Date de début des prévisions**, entrez la date de début des prévisions pour démarrer le cycle de planification. + Date historique maximale : sélectionnez cette option si vous souhaitez commencer les prévisions à partir de la période suivante après le dernier point de données historiques complet. + Date d'exécution du plan — Demand Planning utilise cette date de déclenchement de la prévision comme point de départ du cycle de planification. + Date personnalisée : sélectionnez cette option lorsque la date de début des prévisions sélectionnée est ultérieure à la date de fin du jeu de données outbound\_order\_line, la date de début du cycle de planification par défaut est prise en compte. Si la date de début de prévision sélectionnée est antérieure à la date de début de outbound\_order\_line ou si la longueur de l'historique des demandes est insuffisante, la prévision échouera et affichera une erreur. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Conditions préalables au téléchargement de votre jeu de données](data_quality.md). Il est recommandé de sélectionner le premier du mois pour les intervalles mensuels ou le lundi pour les intervalles hebdomadaires. Si vous choisissez une autre date, Demand Planning s'ajuste automatiquement à la date par défaut la plus proche. Par exemple, si vous avez sélectionné le mercredi comme date de début des prévisions, Demand Planning sélectionnera le lundi suivant comme date de début des prévisions pour les intervalles hebdomadaires. De même, en choisissant le 10 mai 2024, le 1er juin 2024 sera la date de début du cycle de planification pour les intervalles mensuels. + Sous **Gestion de l'historique partiel et stratégie de remplissage**, sélectionnez l'une des options suivantes : + Supprimer l'historique partiel : sélectionnez cette option pour réduire l'historique partiel. Par exemple, l'illustration ci-dessous explique comment fonctionne l'historique partiel du découpage pour les paramètres suivants : + Période de début de granularité hebdomadaire : lundi (paramètre de planification de la demande par défaut) + Période de début de granularité mensuelle : 1er du mois civil grégorien (paramètre de planification de la demande par défaut) + Granularité du plan de demande — Hebdomadaire + Date de début de la prévision : date d'exécution du plan + Supprimer l'historique partiel — Réglé sur *Oui* + Date d'exécution du plan : fixée au *lundi* + Horizon de prévision — Quatre semaines ![Exemple de réduction partielle de l'historique](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/Trim_history.png) + Inclure l'historique partiel : sélectionnez cette option pour inclure l'historique partiel et utiliser une stratégie de remplissage pour combler les lacunes. Par exemple, si vous faites des prévisions mensuelles et que le dernier mois de votre historique ne comporte que 10 jours de données, vous pouvez choisir de réduire ou d'exclure les 10 jours de données. Si vous choisissez de ne pas réduire ou exclure les 10 jours de données, vous pouvez sélectionner une stratégie de remplissage pour remplir les données pour le reste du mois. + Zéro — Utilisez cette méthode de remplissage lorsqu'aucune activité de vente n'est prévue pendant certaines périodes. Incidence : pourrait entraîner une baisse des prévisions, ce qui est préférable pour les données saisonnières où la demande est nulle + NaN — Utilisez cette méthode de remplissage lorsque des données de marquage sont manquantes. + Moyenne — Utilisez cette méthode de remplissage pour atténuer les fluctuations. + Médiane : utilisez cette méthode de remplissage pour minimiser l'influence des valeurs aberrantes ou de l'asymétrie des données. + Min : utilisez cette méthode de remplissage lorsque vous représentez la valeur la plus basse possible pour des prévisions prudentes. + Max — Utilisez cette méthode de remplissage lorsque vous supposez la valeur la plus élevée possible pour des prévisions d'impact optimistes. + Sous **Configurer les périodes de prévision dans...** , sélectionnez les dates de début et de fin des produits « New Product Introduction » (NPI) et «  End-of-life EOL ». Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Cycle de vie du produit](product_lifecycle.md). + Sous **New Product Initial Forecast**, entrez une valeur de prévision initiale pour les produits sans historique de demande ni lignée de produits afin de rendre les produits consultables dans l'application Web du plan de demande et de créer une prévision. Spécifiez la valeur et les périodes à appliquer. **Note** La période affichée dépend de la période que vous avez choisie sous Intervalles de **temps** sur la page **Planning Horizon**. Par exemple, si vous avez choisi *Mensuel* sous **Intervalles de temps**, vous pourrez spécifier le nombre de mois avant ou après le début et l'arrêt des prévisions, ainsi que pour les produits sans historique de demande. + La date de début du cycle de planification est basée sur la date de la dernière commande dans le jeu de données des lignes de commandes sortantes. Si la configuration de l'intervalle de temps est la suivante : + **Quotidien** — La date de début du cycle de planification sera le lendemain de la dernière date de commande. Par exemple, si la date de la dernière commande est le 30 octobre 2023, la date de début du cycle de planification sera le 31 octobre 2023. + **Hebdomadaire ou mensuel** : lorsque la date de la dernière commande est identique au délai, la date de début du cycle de planification est fixée au bout d'une semaine ou d'un mois. Par exemple, lorsque la date de la dernière commande est le 29 octobre 2023 (c'est-à-dire un dimanche et une limite hebdomadaire pour Demand Planning), la date de début du cycle de planification sera le 30 octobre 2023. Lorsque la date de la dernière commande tombe dans le délai imparti, Demand Planning coupe l'historique des commandes pour la dernière période et crée des prévisions pour la nouvelle période. Par exemple, lorsque la date de la dernière commande est le 1er novembre 2023 (c'est-à-dire un mercredi et non dans le délai hebdomadaire du planning de la demande), la date de début du cycle de planification sera le 30 octobre 2023. Demand Planning ignorera l'historique des commandes entre le 30 octobre 2023 et le 1er novembre 2023. + Dans **Préférences relatives aux mesures de précision**, configurez trois décalages différents pour votre organisation. 1. Sélectionnez **Continuer**. 1. Sur la page **Planificateur de publication du plan de demande**, sous **Comment souhaitez-vous gérer l'actualisation continue des prévisions et la publication du plan de demande** ? , choisissez **Auto** pour afficher votre prochain plan de prévisions publié sur la page de planification de la demande. Sous **Définir la fréquence de publication du plan de demande final**, choisissez la fréquence à laquelle vous souhaitez publier les plans de demande pour les processus en aval et clôturez le cycle de planification. (Facultatif) Sous **Définir la fréquence d'actualisation des prévisions intra-cycle**, sélectionnez la fréquence de mise à jour des prévisions au cours du même cycle de planification sans publier les mises à jour intermédiaires des processus en aval ni fermer le cycle de planification. Vous pouvez également sélectionner **Aucun** pour désactiver la fréquence d'actualisation des prévisions intra-cycle. 1. Sélectionnez **Continuer**. 1. Sous **Paramètres de l'organisation**, notez le chemin Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) où les plans de demande sont publiés. **Note** Vous pouvez également trouver le chemin Amazon S3 pour les plans de demande publiés sur la page **Paramètres**. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Gérer les paramètres du plan de demande](settings.md). Forecast est généré uniquement lorsque vous ingérez des données dans. Chaîne d'approvisionnement Assurez-vous que tous les attributs obligatoires et facultatifs que vous avez choisis contiennent des informations dans le jeu de données.