文档介绍：业务成效权衡仿真器的制作方法
专利名称：业务成效权衡仿真器的制作方法
技术领域：
本公开内容涉及供应链管理系统以及用于确定由该系统管理的产品是否应当使 用统计预测模型被预测的过程。
背景技术：
供应链管理(SCM)系统使用规则来确或多个业务特性的加权平均的计分，并且一个或多个计算机可以通过比较生成的计分来选择可预测性策略。业务成效特性可以包括以下至少一个平均库存，逾期订单的数目，平均客户等待时间，请购单的数目，以及请购单的价值。仿真可以接收指定针对每个业务成效特性要使用的权重，并且可以使用指定的权重来生成加权平均。
在另一总体方面，一种非瞬态计算机可读介质，存储由包括一个或多个计算机可执行的指令的软件。在执行这些指令时，一个或多个计算机接收一组预定义的可预测性策略和历史供应链管理数据。每个可预测性策略表示一组规则，这组规则用于确定供应链管理系统内的多个产品中的每个产品是否将使用统计预测来管理。历史供应链管理数据表示与从供应链管理系统内的多个产品中选择的至少两个产品相关联的供应链中的过去事件。一个或多个计算机将每个可预测性策略应用于历史数据，以生成针对每个可预测性策略的业务成效。基于业务成效，一个可预测性策略从可预测性策略的组中被选择，并且在供应链管理系统内被实现以管理多个产品中的每个产品。在此描述的每个实现和示例可以被实施为方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。下面将在附图和说明书中记载一个或多个实现的细节。通过描述和附图，本公开内容的其他潜在特征和优点将是易见的。
图I、图5和图6是示例性系统的框图。图2示出了示例性业务成效特性。图3是一个示例性过程的流程图。图4示出了示例性业务成效特性权重。
具体实施例方式生成用于产品的统计预测可能耗费大量的人力和数据处理资源。因此，机构通常将产品分类为可预测的或不可预测的，以降低执行统计预测的产品的数目。可以针对被分类为可预测的产品而生成统计预测，并且被分类为不可预测的产品可以通过不同方式来管理，诸如使用与统计预测相比需要较少数据处理和较少人为交互的简单业务规则。简单业务规则的示例是如果当前产品量达到6个单位，则订购该产品的20个单位的量。这种业务规则可以称为“最小/最大”规则。利用“最小/最大”规则，当一个产品的库存水平下降到预先指定的最小水平时，将订购预定义量的单位以补充该产品。可以对该量进行选择以提供一个平衡的量，其最好地使库存的购买成本和运输成本二者最小化。“最大”是指最大量，诸如产品的最大量。“最大”表示期望在接收到补给订单之后可用的量。作为另一示例，可以基于简单业务规则或者简单统计来确定产品是否为可预测的。例如，可以检查针对一个产品的历史订购活动，并且如果在过去的12个月中存在针对该产品的至少4个需求(例如，订单)，并且如果针对该产品的需求的总量小于10个单位，则可以将该产品分类为可预测的。如果针对该产品的需求发生少于4次或者需求单位少于10个，则可以将该产品分类为不可预测的。作为另一示例，确定一个产品是否是可预测的可以基于计算方差统计的系数。如果系数小于阈值，则产品可被分类为可预测的，如果系数大于或等于阈值，则产品可被分类为不可预测的。作为确定可预测性的另一示例，可以从其他策略中选择用于确定可预测性的策略，其基础是测量每个策略如何影响机构的业务成效。例如，如图I