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# 개선 작업 계획
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Amazon Connect Decisions는 비즈니스 컨텍스트가 필요한 패턴과 이상을 감지하여 수요 예측 정확도를 개선할 기회를 사전에 식별합니다. 계획 개선 작업은 입력이 예측 품질을 가장 의미 있게 향상시킬 수 있는 위치를 보여 주는 AI 생성 작업으로, AI 팀원이 전문 지식을 통해 배우고 시간이 지남에 따라 더 정확한 계획을 수립할 수 있도록 합니다.

시스템은 ML 기반 탐지를 사용하여 수요 데이터를 분석하고, 예측이 입력의 이점을 누릴 수 있는 제품 및 사이트를 식별하고, 유형별로 그룹화된 작업을 제공합니다. Supply Chain Decisions Teammate를 통해 의견을 제공하면 피드백이 향후 예측 실행에 자동으로 통합되어 사용자와 AI 팀원 간에 지속적인 개선 루프가 생성됩니다.

## 계획 개선 작업의 작동 방식
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계획 개선 작업은 3단계 워크플로를 따릅니다.

1. **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.

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

1. **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.

**참고**  
계획이 실행될 때마다 계획 개선 작업이 새로 고쳐져 증분 데이터가 시스템에 수집되면(예: 계획 또는 최근 수요 기록 업로드에 추가된 추가 제품/사이트) 입력이 필요한 제품 및 패턴에 대한 업데이트된 작업이 계속 수신됩니다.

## 계획 개선 작업 보기
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Amazon Connect Decisions에 로그인하면 플랜 목록 페이지에서 플랜 개선 작업에 액세스할 수 있습니다.

**계획 개선 작업을 보려면:**

1. 랜딩 페이지(로그인 → 홈)에서 플랜 페이지로 이동합니다.

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

1. 계획을 선택하여 계획 세부 정보 보기를 엽니다.

1. 개선 작업 계획 탭을 선택합니다.

이 탭에는 예측 출력과 함께 작업 유형별로 그룹화된 작업 목록이 표시됩니다. 각 작업에는 다음이 포함됩니다.
+ **입력 주제** - 필요한 입력 범주(정적)
+ **설명** - 제품, 사이트 및 제품 사이트 세부 정보를 포함하여 감지된 특정 패턴 또는 문제에 대한 동적 설명
+ **상태** - 현재 진행 상황(열림 또는 닫힘)
+ **작업** - 사용 가능한 작업(보기, 완료)

## 작업 유형 이해
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계획 개선 작업은 플래너 전문 지식이 예측 정확도를 개선하는 가장 일반적인 시나리오를 다룹니다.


| \# | 작업 유형 | 설명 | 예제 | 
| --- | --- | --- | --- | 
| 1 | **새 제품/사이트에 대한 입력 제공** | 사용 가능한 제품 계보 데이터가 없고 기록이 없거나 제한된 상태로 최근에 출시된 제품. | 지난 2개월 동안 출시된 25개의 제품은 기록이 없거나 제한되어 있으며 사용 가능한 제품 계보 데이터가 없습니다. | 
| 2 | **예측 가능성이 매우 낮은 제품에 대한 입력 제공** | 느린 판매자 및 롱 테일 제품과 같이 내역에서 시작/최초 주문 이후 기간당 평균 수요가 < 0.5인 제품. | 시작/최초 주문 이후 기간당 평균 수요가 < 0.5인 슬로우 셀러/긴 테일 제품/스포라딕 셀러 30명. | 
| 3 | **연속 판매 기간이 0인 제품에 대한 입력 제공** | 작년에 중단 또는 범위 조정이 필요할 수 있는 주문이 없는 활성 제품/제품 사이트. | 100 지난 1년 동안 주문이 없는 활성 제품/제품 사이트. | 
| 4 | **과거 수요의 간헐적 격차에 대한 근거 제공** | 상관관계가 있는 인과 관계(관련 시계열) 없이 임의/반복되지 않는 수요 급증 및 수요 감소. | 설명할 수 없는 간헐적 판매 없음 기간(예: 무작위/반복되지 않는 수요 급증 또는 상관관계가 있는 인과 관계 없이 기록의 수요 감소). | 
| 5 | **"알려진" 글로벌 이벤트 검증** | 특정 기간 동안 알려진 글로벌 중단 또는 추세 수준의 주요 차이와 일치하는 일회성 이상. | 알려진 글로벌 중단과 일치하는 일회성 이상/코로나와 일치하는 2020-2021년 기간 동안 100개의 제품에 대한 추세 수준의 주요 차이. | 
| 6 | **가변성이 높은 제품에 대한 인과 관계/이벤트 제공** | 과거 수요 및 "고정" 예측 출력에서 높은 변동성을 보이는 제품. | 26개의 제품은 과거 수요와 "플랫" 예측 출력에서 높은 변동성을 보입니다. | 

## 계획 개선 작업 완료
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Supply Chain Decisions Teammate를 통해 의견을 제공합니다. 이를 통해 자연어 대화를 통해 여러 제품의 비즈니스 컨텍스트를 공유할 수 있습니다.

### Supply Chain Decisions Teammate 사용
<a name="plan-improvement-actions-using-teammate"></a>

1. 개선 작업 계획 탭에서 해결하려는 작업에서 보기를 선택합니다.

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

1. 에이전트는 범위 내 제품에 대해 명확하고 구체적인 질문을 합니다. 예제:
   + “2024년 2월에 제품 X에 대한 수요가 4배 급증하는 이유는 무엇인가요?”
   + “이 이벤트가 반복될 것으로 예상하나요?”

1. 자연어로 응답을 제공합니다. 에이전트는 다음을 수행합니다.
   + 필요한 경우 후속 질문을 명확히 합니다(예: 이전 입력이 새 입력과 모순되는 경우).
   + 중복 질문을 지능적으로 관리하고 방지(스마트 메모리에서 활성화)
   + 검증할 수 있는 현재 가설(예: "이것을 프로모션 상승 또는 실제 스파이크로 취급해야 합니까?")

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

**참고**  
특정 작업에서 이동하지 않아도 에이전트와 대화를 시작하여 입력을 사전에 제공할 수도 있습니다. 예를 들어 "제품 XX의 전체 예측 기간에 대한 제로 예측이 표시되는 이유는 무엇입니까?"라고 질문할 수 있습니다.

**참고**  
10개의 제품에 비슷한 입력이 있는 경우 시스템은 이를 에이전트 그룹으로 그룹화하여 플래너 작업을 간소화하고 용이하게 합니다.

## 진행 상황 추적
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계획 개선 작업의 상태 수명 주기는 다음과 같습니다.


| Status | 설명 | 
| --- | --- | 
| **Open** | 작업이 감지되고 표시되었지만 플래너 입력이 아직 제공되지 않았습니다. | 
| **종결됨** | 플래너는 범위 내 모든 제품 사이트를 다루는 Supply Chain Decisions Teammate를 통해 의견을 제공했습니다. | 

**전반적인 진행 상황 추적:**
+ 시스템은 모든 계획이 실행된 후 닫힌 작업과 열린 작업을 지속적으로 추적합니다.
+ 작업 목록은 최신 데이터를 기반으로 새로 고쳐집니다. 새 계획 주기(예: 계획에 추가된 추가 제품/사이트 또는 최근 수요 기록 업로드) 중에 증분 데이터가 시스템에 수집되면 업데이트/새로 고침된 작업을 계속 받게 됩니다.

## 입력이 예측을 개선하는 방법
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계획 개선 작업의 입력은 세 가지 주요 영역으로 원활하게 통합됩니다.

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

1. **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).

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

입력을 통해 다음과 같은 다양한 유형의 계획 구성 업데이트가 발생할 수 있습니다.
+ **제품 계보 또는 사이트 계보 데이터 업로드** - 제품 대체, 사이트 대체 또는 제품 사이트 대체 데이터 수집
+ **계획 구성 업데이트 - 계획 규칙** - 예측 재정의 규칙 업데이트(예: 판매 예측 또는 마케팅 예측을 출시일로부터 3개월 동안 합의 계획 입력으로 사용)
+ **계획 구성 업데이트 - 계획 범위** - 예측에서 제외, 지난 n개 기간 평균을 사용한 예측
+ **관련 시계열로 인과관계 데이터 구성** - 이상, COVID 기간 또는 인과관계 데이터(예: 가격, 프로모션 또는 마케팅 데이터)에 대한 RTS 구성

## 모범 사례
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+ **답변뿐만 아니라 컨텍스트 제공** - Supply Chain Decisions Teammate를 사용할 때 입력의 기반이 되는 비즈니스 추론을 설명합니다. 이렇게 하면 에이전트가 일반화 가능한 패턴을 학습할 수 있습니다.
+ 각 **계획 주기마다 작업 검토** - 새 데이터가 수집되면 각 계획이 실행될 때마다 새 작업이 생성됩니다. 정기적인 검토를 통해 예측을 지속적으로 개선할 수 있습니다.