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計劃改進動作 - Amazon Connect 決策
計劃改善動作的運作方式檢視計畫改進動作了解動作類型完成計畫改進動作追蹤進度您的輸入如何改善預測最佳實務

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

計劃改進動作

Amazon Connect Decisions 透過偵測需要您業務內容的模式和異常狀況，主動識別改善需求預測準確性的機會。計劃改善動作是 AI 產生的任務，可顯示您的輸入最有意義的增強預測品質，讓您的 AI 團隊成員能夠從專業知識中學習，並隨著時間產生更準確的計劃。

系統會使用 ML 驅動的偵測來分析您的需求資料、識別預測將受益於您輸入的產品和網站，以及呈現依類型分組的動作。您可以透過供應鏈決策團隊成員提供意見，您的意見回饋會自動整合到未來的預測執行中，在您和您的 AI 團隊成員之間建立持續改進迴圈。

計劃改善動作的運作方式

計劃改進動作遵循三個步驟的工作流程：

  1. Detect - 系統會使用 ML 驅動的偵測和叢集來分析您的需求資料。它根據預先確定的案例來識別需要您輸入的產品和產品網站，包括具有有限歷史記錄的新產品、可預測性極低的產品、間歇性需求差距、異常需求模式、已知全球事件和高可變性產品。

  2. 表面 - 偵測到的動作會轉換為易於理解的模式層級洞見，您可以確認、更正或情境化。動作會顯示在需求計劃中，依動作類型分組。

  3. 行動 - 您可以透過供應鏈決策團隊成員提供輸入來套用經過驗證的更正。您的輸入會整合至規劃組態更新、資料處理規則、相關時間序列輸入，以及預測覆寫規則。然後，系統會使用您的輸入來精簡模型並改善未來的預測準確性。

注意

每次執行計劃時，計劃改進動作都會重新整理，以確保隨著增量資料擷取到系統 （例如，新增至規劃或最近需求歷史記錄上傳的額外產品/網站），您將繼續收到需要您輸入的產品和模式的更新動作。

檢視計畫改進動作

當您登入 Amazon Connect Decisions 時，您可以從 Plans 清單頁面存取計劃改進動作。

若要檢視計畫改進動作：

  1. 從登陸頁面 (Login→Home) 導覽至 Plans 頁面。

  2. 在計劃清單頁面中，找到您要檢閱的需求計劃。計劃優先順序是根據待定的計劃改進動作作為其中一個因素。

  3. 選取計劃以開啟計劃詳細資訊檢視。

  4. 選擇計劃改進動作索引標籤。

標籤會顯示動作清單，這些動作會與預測輸出一起依動作類型分組。每個動作包括：

  • 輸入主題 - 所需的輸入類別 （靜態）

  • 描述 - 偵測到的特定模式或問題的動態描述，包括產品、網站和產品網站詳細資訊

  • 狀態 - 目前進度 （開啟或關閉）

  • 動作 - 可用的操作 （檢視、完成）

了解動作類型

計畫改進動作涵蓋規劃器專業知識改善預測準確性的最常見案例：

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動作類型

說明

範例

1

提供新產品/網站的輸入

最近推出的產品具有零或有限的歷史記錄，而且沒有可用的產品歷程資料。

在過去 2 個月內啟動的 25 個產品具有零或有限的歷史記錄，而且沒有可用的產品歷程資料。

2

針對可預測性極低的產品提供輸入

歷史記錄中自啟動/第一個訂單起，每個期間的平均需求產品 < 0.5，例如慢速賣方和長尾產品。

30 Slow Sellers/Long Tail Products/Sporadic sellers，自歷史上啟動/第一個訂單 < 0.5 以來，每個期間的平均需求。

3

提供連續銷售期間為零的產品輸入

在過去一年中具有零訂單且可能需要終止或範圍調整的作用中產品/產品站點。

100 個作用中產品/產品網站，過去 1 年沒有訂單。

4

為歷史需求的間歇性差距提供推理

歷史記錄中的隨機/非重複需求激增和需求下降，沒有相互關聯的因果關係 （相關時間序列）。

原因不明的間歇性無銷售期間 （例如，隨機/非重複的需求激增或歷史記錄中的需求下降，沒有相互關聯的因果關係）。

5

驗證「已知」全域事件

在特定期間，一次性異常與已知的全域中斷或趨勢層級的主要差異一致。

與 年期間 100 個產品與 COVID 共存的趨勢水準已知全球中斷/重大差異2020-2021一致的一次性異常。

6

為高變異性產品提供因果關係/事件

在歷史需求和「平面」預測輸出中展現高變異性的產品。

26 種產品在歷史需求和「平面」預測輸出中具有高變異性。

完成計畫改進動作

您可以透過供應鏈決策團隊成員提供意見，這可讓您透過自然語言對話分享多個產品的商業內容。

使用供應鏈決策團隊成員

  1. 從計劃改進動作索引標籤中，選擇在您要處理的動作上檢視。

  2. Supply Chain Decisions Teammate 面板會在畫面右側開啟，與所選動作主題相關。

  3. 客服人員將詢問有關範圍內產品的明確和具體問題。例如：

    • 「2024 年 2 月產品 X 需求增加 4 倍的原因是什麼？」

    • 「您預期此事件會重複發生嗎？」

  4. 以自然語言提供您的回應。代理程式將：

    • 視需要釐清後續問題 （例如，如果您先前的輸入與新的輸入衝突）

    • 智慧地管理和防止備援問題 （由智慧記憶體啟用）

    • 提供假設供您驗證 （例如，「我應該將此視為提升提升或真正的尖峰？」)

  5. 當您完成提供範圍內所有產品站點的輸入後，動作狀態會變更為關閉。

注意

您也可以啟動與客服人員的對話，主動提供輸入，即使沒有從特定動作導覽也一樣。例如，您可以詢問「為什麼我對產品 XX 的整個預測期間看到零預測？」

注意

如果 10 個產品有類似的輸入，系統會將它們分組為客服人員群組，以協助簡化和簡化規劃器動作。

追蹤進度

計劃改善動作的狀態生命週期如下：

狀態

說明

Open

已偵測到動作並浮水印，但尚未提供規劃器輸入。

Closed (封閉式)

規劃人員已透過供應鏈決策團隊成員提供意見，涵蓋範圍內的所有產品網站。

追蹤整體進度：

  • 系統會在每次計劃執行後持續追蹤關閉與開啟的動作。

  • 動作清單會根據最新資料重新整理。隨著增量資料在新的規劃週期 （例如，新增至規劃或最近需求歷史記錄上傳的其他產品/網站） 擷取到系統中，您將繼續收到更新/重新整理的動作。

您的輸入如何改善預測

您從計畫改進動作的輸入無縫整合到三個關鍵領域：

  1. 需求規劃規則的精簡 - 例如，您對長時間缺少需求原因的輸入會導致產品從規劃範圍中移除 （產品終止）。

  2. 使用因果資料充實預測輸入 - 使用因果資料/相關時間序列 (RTS) 充實預測輸入，以您提供的自然語言業務內容為基礎建構 （例如，自動建構週期性提升的相關時間序列）。

  3. 擷取業務規則 - 協助擷取特定產品模式特有的業務規則 （例如，排除預測少於 3 個訂單的產品）。

您的輸入可能會導致不同類型的計劃組態更新，包括：

  • 上傳產品系列或網站系列資料 - 擷取產品替代、網站替代或產品網站替代資料

  • 更新計劃組態 - 規劃規則 - 更新預測覆寫規則 （例如，使用銷售預測或行銷預測作為自啟動日期起 3 個月的共識計劃輸入）

  • 更新計劃組態 - 計劃範圍 - 從預測中排除，使用最後 n 個期間平均值進行預測

  • 將因果資料建構為相關時間序列 - 建構 RTS 以取得異常、 COVID 期間或因果資料 （例如，價格、促銷或行銷資料）

最佳實務

  • 提供內容，而不只是答案 - 使用供應鏈決策團隊成員時，請解釋您輸入背後的業務推理。這有助於客服人員學習可一般化的模式。

  • 檢閱每個規劃週期的動作 - 在擷取新資料時，會針對每個計劃執行產生新動作。定期審查可確保您的預測持續改進。