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대규모의 정확한 자동 예측
성공하는 기업은 정확한 예측이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 특히, 기업의 현 상황을 점검하고 가장 효과적인 운영을 지원하는 데 있어 정확한 예측의 중요성은 이루 말할 수 없습니다. 오늘날 기업들은 다량의 데이터 수집을 통해 미래에 대해 보다 나은 예측을 하길 원합니다. 그러나 mySAP ERP 또는 mySAP Supply Chain Management Solution으로부터 나온 다량의 데이터를 처리할 경우, 빈번하게 최신 예측치를 내놓는 데에는 많은 어려움이 따릅니다.
귀사에서 이러한 예측에 필요한 충분한 시간과 경험을 가지고 있는 담당자는 누구입니까? 필요한 예측의 횟수가 너무나 많기 때문에 인적 상호작용을 기대하기 어려운 경우도 비일비재합니다. 게다가, 수 천, 심지어 수 백만 건의 항목에 대해 예측이 이루어지는 경우 확장성이 문제가 될 수 있습니다. 그렇다면, 가장 적절한 통계 모델을 통해 정확하게 예측할 수 있는 방법은 무엇일까요?
SAS® High-Performance Forecasting for SAP의 작동 원리
- SAP 인프라를 개선하여, 다량의 최적화된 파라미터 예측을 신속하고 정확하면서도 자동으로 산출할 수 있는 능력을 제공합니다. 그 결과, 사용자는 최신 경향을 파악하고 변동을 계획하며 확실한 비즈니스 프로세스를 통해 공급망 실행을 강화할 수 있습니다.
- 다수의 정확한 SKU(stock keeping unit) 레벨 예측을 귀사의 my SAP ERP 또는 my SAP APO 솔루션에 자동으로 제공하는 폐쇄형 수요 예측 프로세스 구현을 통해 공급망 비용을 절감할 수 있습니다.
- 계정 관리자들에게 새로운 판매 상황은 물론, 제품의 단계적 퇴출과 같은 행사 일정에 대해 통보함으로써 고객 만족도를 높여줍니다. 또한 계정 관리자들에게 모든 세부 사항을 전달하여 고객과 새로운 경향에 대해 활발히 논의하고, 필요한 경우 예측상황에 적응하도록 지원합니다.
- SAP 트랜잭션 데이터를 시계열(time-series) 형식으로 변환하여 이력 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 모델을 자동으로 선별하고, 귀사가 필요로 하는 정확하고 믿을 만한 정보를 제공하는 분석이 가능하다는 신뢰감을 불어 넣어줍니다.
SAS® High-Performance Forecasting for SAP은 가장 신속하고 분석력이 탁월한 대규모 예측 프로그램으로 정평이 나 있습니다. 또한 이 첨단 솔루션은 배치 환경에서 자동 예측을 수행하여 최고의 속도 및 정확성으로 수 백만 건의 예측치를 산출합니다. 뿐만 아니라, 통계적으로 최적화된 파라미터를 사용하여 개별적으로 계산한 각각의 예측치를 활용하므로, 정확한 최신 정보를 제공하고 기본적인 사업 변화에 신속하게 적응할 수 있도록 도와줍니다.
기타 핵심 기능
맞춤화 가능 결과 :
예측한 결과가 기업에게 유용하려면, 담당 업무를 적임자에게 신속히 넘길 수 있어야 합니다. SAS의 첨단 솔루션을 활용하면, 예측 프로세스로 도출된 결과를 웹 브라우저를 통해 전사적으로 또는 일부 사업부와
공유할 뿐만 아니라 예측 결과를 귀사의my SAP ERP 또는 my SAP SCM 솔루션으로 직접 보낼 수도 있습니다.
예외 보고 :
성과 기준 기대에 못 미치는 예측 결과가 자동으로 생성된 경우, 추가 주의 대상으로 분류되어 세부 분석이 이루어집니다.
유연성 및 확장성 :
관련 정보를 정기적으로 관계자들에게 신속하게 제공하는 자동화된 프로세스를 만들어낼 수 있습니다.
또 SAS High-Performance Forecasting for SAP을 통해 변화를 파악하고 이에 대비하는 것은 물론, 귀사가 보유한 다량의기업 데이터를 처리, 분석 및 갱신하기 위해 직원을 보유하거나 충원할 필요 없이
사업 활동 경향을 예측할 수 있습니다. 더욱이, 산출된 예측 결과가 정확하다는 신뢰감은 물론, 추후 행동 기준으로 삼을 수 있는 정보를 얻고 있다는 확신도 얻게 됩니다. 주요 예측치에 대한 정확성을 높임으로써
조직 전체가 보다 효율적으로 운영될 수 있으며, 이는 궁극적으로 수익 향상에도 이바지합니다.
SAS® High-Performance Forecasting for SAP은 다음과 같은 서비스도 제공합니다.
자동 예측 모델 :
SAS는 귀사의 이력 데이터에 가장 적합한 예측 모델을 선정한 다음, 수동적인 개입 없이 예측치를 산출합니다. 자동 예측 프로세스의 정확성을 기하기 위해 최고의 모델을 결정하는 데 사용되는 기준을
지정할 수도 있습니다. 모델 선정 프로세스에서 사용되는 적합도 통계 방식을 지정하거나 해당 시스템이 가장 적합한 모델 결정시 holdout sample을 사용할 것을 요청할 수도 있습니다.
경향 분석 :
데이터 변환 프로세스에서 생성된 각 기간 및 계절에 따라 다양한 통계 수치를 계산하여 거래 데이터에서 경향 및 계절별 분석을 실시합니다.
계절성 및 산발적 패턴 :
손쉬운 처리를 통해 이러한 요소들이 사업 활동에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 이해도를 넓힙니다.
제공된 시계열 모델은 계절 또는 주기적 변화를 설명하기 위한 예측치를 산출할 목적으로 고안되었습니다.
변동성 척도 :
모든 예측치에서 사용 가능한 신뢰 한계는 예측의 변동성을 나타냅니다.
이러한 변동성 척도는 최고 및 최악의 경우를 보여줌으로써 계획 과정에 통찰력을 부여합니다.
그룹별 프로세싱 :
지역, 부서, 제품, 가족, 고객 등 다양한 그룹별로 예측치를 산출함으로써 예측 프로세스가 다양한 기획 프로세스의 계층적 성격을 나타내도록 할 수 있습니다. SAS는 어떠한 레벨을
선정하는가와 무관하게 귀사가 필요로 하는 가장 세분화된 레벨로 결과를 산출합니다.
트랜잭션 데이터의 변환 :
SAP RFID, SAP APO, SAP ICH 및 SAP 이외 시스템 등 트랜잭션 시스템에서 수집한 시간 표시 데이터를 예측에 필요한 시계열 형식으로 변환합니다. 트랜잭션 데이터는 비즈니스와 관련된 안목을 넓히기 위해,
각각 간격을 두고 생성된 통계치와 더불어 시간 간격으로 축적이 가능합니다.
(시간별, 날짜별, 주별, 분기별, 연도별 등)
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