개선 작업 계획

감지 - 시스템은 ML 기반 감지 및 클러스터링을 사용하여 수요 데이터를 분석합니다. 이는 기록이 제한된 신제품, 예측 가능성이 매우 낮은 제품, 간헐적 수요 격차, 비정상적인 수요 패턴, 알려진 글로벌 이벤트 및 고변동성 제품을 포함하여 미리 결정된 시나리오를 기반으로 입력이 필요한 제품 및 제품 사이트를 식별합니다.

표면 - 감지된 작업은 확인, 수정 또는 컨텍스트화할 수 있는 다이제스트 가능한 패턴 수준 인사이트로 변환됩니다. 작업은 작업 유형별로 그룹화된 Demand Plan에 표시됩니다.

조치 - Supply Chain Decisions Teammate를 통해 입력을 제공하여 검증된 수정 사항을 적용합니다. 입력은 계획 구성 업데이트, 데이터 처리 규칙, 관련 시계열 입력 및 예측 재정의 규칙에 통합됩니다. 그런 다음 시스템은 입력을 사용하여 모델을 구체화하고 향후 예측 정확도를 개선합니다.

랜딩 페이지(로그인 → 홈)에서 플랜 페이지로 이동합니다.

계획 목록 페이지에서 검토하려는 수요 계획을 찾습니다. 계획 우선 순위는 보류 중인 계획 개선 작업을 요인 중 하나로 기반으로 합니다.

계획을 선택하여 계획 세부 정보 보기를 엽니다.

개선 작업 계획 탭을 선택합니다.

개선 작업 계획 탭에서 해결하려는 작업에서 보기를 선택합니다.

선택한 작업 주제에 따라 화면 오른쪽에 Supply Chain Decisions Teammate 패널이 열립니다.

에이전트는 범위 내 제품에 대해 명확하고 구체적인 질문을 합니다. 예제:

자연어로 응답을 제공합니다. 에이전트는 다음을 수행합니다.

범위의 모든 제품 사이트에 대한 입력 제공을 완료하면 작업 상태가 종료됨으로 변경됩니다.

수요 계획 규칙 개선 - 예를 들어 수요가 장기간 누락된 이유에 대한 입력으로 인해 제품이 계획 범위에서 제거됩니다(제품 중단).

인과 관계 데이터로 예측 입력 강화 - 제공된 비즈니스 컨텍스트를 기반으로 자연어로 구성된 인과 관계 데이터/관련 시계열(RTS)로 예측 입력 강화(예: 반복 홍보를 위해 관련 시계열 자동 구성).

비즈니스 규칙 캡처 - 일부 제품 패턴에 고유한 비즈니스 규칙을 캡처하는 데 도움이 됩니다(예: 주문이 3개 미만인 제품 예측에서 제외).