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
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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
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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。

1. **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。

1. **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
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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。

1. 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。

1. 選取計劃以開啟計劃詳細資訊檢視。

1. 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
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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：


| \# | 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
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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
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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。

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

1. 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？」

1. 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？」)

1. 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
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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
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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）。

1. **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）。

1. **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
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+ **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。