Cogit Planning and Scheduling (CPS) ist ein hocheffizientes und flexibles System für die Angebotsplanung und Absatzprognose, das auf der Infor EPM-Plattform basiert. Es kann sowohl in der Cloud als auch on-premises (eigene Infrastruktur) verfügbar sein.
Sie zeichnet sich durch die einfache Erstellung verschiedener Versionen, Szenarien und Simulationen von Daten sowie deren Zusammenhänge und Berechnungen aus. Das Wesentliche an der Lösung ist auch die einfache Verwaltung und die Möglichkeit der eigenständigen laufenden Pflege durch die Fachabteilung.
Cogit Planning and Scheduling (CPS)
Sehen Sie sich eine Reihe von Webinaren an, in denen das System und einige seiner Funktionen vorgestellt werden.
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Einzigartige Merkmale des Cogit Planning and Scheduling (CSP)-Systems
- Das System hat ein Standardplanungsverhalten (Notfallpläne) implementiert, z. B. für den Fall von Lagerknappheit oder atypischer Nachfrage.
- Jedes Produkt wird einzeln auf der niedrigsten Ebene der verfügbaren Daten prognostiziert, und die Optimierung der Prognosedaten erfolgt auf der Ebene der aggregierten Prognose.
- Jedes Produkt wird individuell berechnet und parametrisiert, so dass die Auswahl spezifischer Zeitpläne auf einer sehr detaillierten Ebene möglich ist.
- Alle Pläne können vor der Implementierung getestet und bewertet werden, und zwar parallel zu aktiv laufenden Produktionsschemata auf einer einzigen Prognoseinstanz.
- Das System ist keine Blackbox – es garantiert Offenheit und vollen Zugang zu allen Algorithmen.
Cogit Planungs- und Terminierungsmodule
Das System ist in zwei Hauptmodule unterteilt, die für die Erstellung von Verkaufsprognosen und die optimale Planung von Lieferungen an Verkaufsstellen.
Auf der Grundlage von Daten aus Lagerbeständen, täglichen Verkäufen, historischen Daten, Prognosen und einer Reihe von Parametern entscheidet das System über die Lieferung eines bestimmten Produkts. Zu diesem Zweck berechnet das System täglich (oder in einem bestimmten Intervall) Hunderte von Millionen von Datenkombinationen und erstellt Prognosen für den Zustand jedes Artikels in jedem Regal für die folgenden Zeiträume. Das Ergebnis ist ein Lieferplan, der die Verfügbarkeit des Produkts oder die Erfüllung anderer erwarteter Qualitätsparameter gewährleistet.
Die Schlüsselfunktionen des Prozesses werden vom System ausgeführt, und die Benutzer können sich statt auf die mühsame Planung auf die Parametrisierung und die Handhabung von Ausnahmesituationen konzentrieren, die Änderungen an den vom System erstellten Plänen erfordern.
Modul Lieferplanung und -vorhersage
Das Hauptziel des Moduls ist es, optimale Bestellungen für ausgewählte Referenzen zu generieren. Dabei werden Faktoren wie geplanter Bedarf, Lieferzeiten, Regal- und Expositionskapazitäten berücksichtigt. Außerdem sorgt das System bei Engpässen im Zentrallager für eine gerechte Rationierung der Waren zwischen den Filialen.
Bei entsprechender Parametrierung arbeitet das System vollautomatisch, ohne dass der Benutzer manuell eingreifen muss.
Ein Schlüsselfaktor, der die Aufträge bestimmt, ist der Satz der Expositionsparameter. Ihre Auswahl ermöglicht es dem System, die Aufträge optimal aufeinander abzustimmen, um den Warenbestand am Point of Sale innerhalb des erwarteten Bereichs der optimalen Exposition zu halten.
Außerdem ermöglicht die Exposition die Steuerung der Auftragsgrößen (Nachschub) für die Planung:
- Werbeaktionen und Verkaufskampagnen
- Rekonstruktionen, zusätzliche „Stände“, Expositionsänderungen.
- Zusätzliche Nachfrage, die von Filialleitern gemeldet wurde.
Zyklus der Auftragsplanung
In der Regel wird der gesamte Zyklus der Berechnungen und der Auftragserstellung einmal pro Tag durchgeführt. Die Ergebnisse können auch bei Bedarf oder im Falle neuer Quelldaten oder Parameter generiert werden.
Zeitpläne für die Lieferung
Der Lieferplan für jede Verkaufsstelle wird dynamisch berechnet und wirkt sich auf den Umfang der vom System generierten Aufträge aus. Bei der Berechnung des Tages, an dem die Ware im Regal stehen kann, werden Faktoren wie Lieferkadenz, Kalender und weitere Parameter berücksichtigt. Der Lieferplan ermöglicht die Bestimmung des Zeitraums, in dem der Verkauf abgedeckt werden kann.
Größe bestellen
Grundlage für die Berechnung der Bestellmenge ist die Summe aus dem aktuellen Bestand in der Filiale und der Abverkaufsprognose für den gewünschten Erfassungszeitraum. Für jedes Produkt gibt es eine Reihe von Detailparametern (z.B. logistische Einheiten), um weitere notwendige Faktoren zu bestimmen, die die Auftragsgröße beeinflussen.
Die Bestellungen werden unter Berücksichtigung verschiedener Parameter optimiert. Das System sorgt für eine optimale Verteilung der Waren im Netz im Hinblick auf das Verkaufsvolumen und minimiert die Möglichkeit von Unterbrechungen bei der Warenverfügbarkeit.
Darüber hinaus bietet das Modul Lieferplanung und -prognose viele nützliche Funktionen, wie z. B.:
- Warnungen vor unerwünschten Situationen und Unterstützung bei der Abmilderung ihrer Auswirkungen,
- Verwaltung des Warenbestands,
- Zentrallager,
- Notfallpläne und kritische Pfade;
- Herstellung von Beziehungen zwischen Produkten,
- und viele mehr.
Modul Absatzprognose
Für die Absatzprognose wird eine multidimensionale Rechenmaschine Infor OLAP verwendet. Die Datenbank befindet sich im Speicher, was eine sehr hohe Rechenleistung ermöglicht.
Für fortgeschrittene statistische Berechnungen wird die integrierte Sprache R verwendet. Dies ermöglicht die Erstellung von Prognosen direkt im Modell des Moduls auf der Grundlage beliebiger Daten. Der Benutzer kann schnell und einfach eine beliebige Teilmenge des mehrdimensionalen Modells als Grundlage für die Prognose und den Zeitraum, für den die Prognose erstellt werden soll, festlegen. R analysiert die Daten entsprechend der gewählten Prognosemethode.
Ähnlich wie bei der Integration mit der statistischen Berechnungsmaschine von R kann das Prognosemodul auch auf externe, auf künstlicher Intelligenz basierende Berechnungssysteme zurückgreifen.
Die rechnerische Effizienz ermöglicht die Berechnung einer separaten Prognose für jedes Produkt und jede Verkaufsstelle und die anschließende Konsolidierung aller Daten. Bei Vorhandensein ausreichender historischer Daten können die Prognoseparameter mit einer beliebigen Anzahl zusätzlicher Parameter und Korrelationen angereichert werden. Dieser Ansatz ermöglicht die optimale Nutzung spezifischer Merkmale auf einer detaillierten Ebene (z. B. der Verkauf eines bestimmten Produkts an einer bestimmten Tankstelle) bei gleichzeitiger Anwendung statistischer Methoden auf aggregierte große Datenmengen.
Verfügbare Prognosemethoden
Das Modul ermöglicht in der Regel Prognosen auf der Grundlage der folgenden Methoden:
- Vorperiode (Jahr)
- Parameter Vorperiode +/- Wachstum (Rückgang)
- Holt-Winters
- ARIMA
Die generierten Prognosen können hinsichtlich der Ausnutzung von Saisonalität und der Berücksichtigung von Neuprodukteffekten und atypischen Datenstörungen parametrisiert werden.
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