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ForcastPro TRAC

全面性的預測工具管理預測與監控預測績效的系統

提供簡單實用的解決方案,建立準確及可信任的預測,高效管控及優化預測程序,預設智能自動最佳選擇提供寬廣多樣的預測模型,針對新產品、推廣項目及單一事件提供專業化的預測方法。簡單易用的覆寫機制使預測與文件製作便於調整,提供團隊及協同作業預測使用並可同時使用多個階層與多個測量單位,包含”一鍵呼叫”直接連至Excel等彈性報表格式,預測與實蹟及例外狀況對應的報表,整合產銷協同作業(S&OP)所使用的多重預測結合匯入資訊的客製化工作清單 (Worksheets),易與各種資料庫及各類應用系統整合使用並支援本機32位元與64位元作業系統。

 

產品特色

全面預測與預測管理

簡單、易學、實用的解決方案,使團隊建立準確可信任的預測能力,提供高效的管理與監控工具並優化的預測流程。特別設計的企業營運專業預測透過類樹狀結構階層智動式引導介面,簡單點擊即能處理任何層級的細項資料,同步化視覺圖像顯示並與Excel無縫整合。

自動建立準確的預測

即使上千項資料,亦能幾近即時的自動最佳解特性,自製選單為模型的對話式介面,以全面性專業預測方法為基礎的預測工具。整體綜合性專業預測方法,包含季別需求、產品等級、促銷商品、新產品、遲滞品項、隨機變異、, 離群極端以及其他的專業預測方法。

配合其他狀況新增判斷與協作

協同其他作業,輕易確立預測流程,藉由工作表式介面方便團隊成員新增營運判斷,單點調整、部分或全部項目、百分比、新增量、或直接輸值,自動連動調整各個階層的所有變動,可手輸備註修整文件提高變動流程透明度。

任何所期望的預測檢視方式

任何想用的測量單位採用下拉式選單選擇測量單位的變動,如幣別、出售單位、裝載單位…等。

多種階層架構

強大的混合(“shuffling“)能力,重新排列結構層次,如客戶別產品預測改為產品別客戶預測。

有效地管控預測

結合的帕雷多(Pareto)分析與篩撿功能,提供強效的管理與檢視能力,優化預測檢視程序縮短作業時間,自動運用帕雷多分析,無論以量或序列化品項預測提供彈性等級(ABC)分配具體掌握分析及預測體現協助預測等級或預測期間的決定。

監控預測績效

藉由歷程資料比較與對應得到確切的預測績效,涵蓋歷史資料統計分析與預測模式調整歷程,瀑布式報表快速一覽清楚掌握實際上已達成目標與未完成目標的預測作業。

各式異常管理

彈性的異常報表掌握狀況零誤差,易於自行客製反映不同績效指標,如預測結果與歷史實蹟、預測指標超出限值快速辨明問題潛藏區域。內建預設異常報表,包含瀑布式異常報表 Waterfall Exception Report、封存與實蹟異常報表  Archive vs. Actual Exception Report、預測歷程與歷史資料異常報表 Forecasts vs. History Exception Report、預測與封存異常報表 Forecasting vs. Archive Exception Report、預測區間異常報表 Forecast Range Exception Report、容錯異常報表 Fitted Error Exception Report。

整併團隊預測

分解大型預測作業至多個獨立的小型作業組,整併多個小型預測作業化為一個整體的預測分析 ; 如分屬三位需求規劃人員不同區域劃分的需求規劃,重新整併為全區的需求預測規劃。

多元預測作業模式

匯入多方預測資料,創建統計分析與預測,組織各內部門及外部合作夥伴,逐品項指派不同基準線指定,融合多元預測便於創建與組織銷售、生產、協同或其他作業流程一致的新預測。

各類資料應用作業

各類相關資訊整入預測工作表,如:現行訂單資料、現行庫存資料、與現行資料計算後的新資料,設計特製的需求規劃與售銷生產協助作業工作表,以符合個別特殊的要求。

專業特定預測鎖定

區間內凍結或鎖定機能以暫時恆定變異,設定時間籓籬,全域或逐個單項,預防預測變動、重新更新或餵入資料時仍保持原值不受影響。

• 保留各項預測專案 : 預測週期循環更新、持續預測歷程與作業有效整合其他系統。

• 直接整合其他系統 : 歷史資料匯入、匯出預測結果,各類檔案介面體系 (.xls, .xlsx, .txt, .csv or XML),經由 ODBC資料鏈結。

產品功能與預測方法說明

各項預測方法

  • 專家選擇法 Expert Selection

從內建的專家系統中,選擇適合的預測方法來分析資料;進而建立計算模型,甚至能以口語化的英語說明原因

  • 平滑指數法 Exponential Smoothing

提供12種不同的Holt-Winters 平滑指數模型,針對無特別指標性的資料或是短期性的廣泛資料,配合人工或自動的參數配置進行預測

  • 帕克斯-詹金斯法 Box-Jenkins

針對穩定的資料,支援季節指數相乘模式的帕克斯-詹金斯模型(multiplicative seasonal Box-Jenkins model);能建立全自動或互動式全螢幕導向式診斷(screen-oriented diagnostics)

  • 動態回歸法 Dynamic regression

針對重要的指標,產生包含獨立變數、遲滞或轉換變數的Cochrane–Orcutt 模型,做為回歸關係的參數,進行預測

  • 事件模型法 Event models

藉由調整特殊事件,諸如:促銷、節期推案及其他非規律的發生頻率,來延展平滑指數,並且可多事件整合,包含不同類型的事件或是相同類型的多個事件,進行預測

  • 多層模型法 Multiple-level models

運用上到下或下到上的方法,群組化資料來產生所有層級一致性的預測;其中季節指數或事件指標亦可由高階層次聚合後運用至低階層的資料之中

  • 新產品預測法New Product Forecasting

提供類比、項目接替 (item supersession ) 及巴斯擴散模型 (Bass diffusion model)等方法,預測新品上市情形

  • 季別簡化法Seasonal Simplification

當每年觀測的標的物超出12項時,季別簡化法能減少資料模型中的季別指數,而且常能大幅提高預測準確率

  • 低量模型法 Low Volume Models

針對少量或是散量 (常為0的資料量)數據,提供Croston 間歇性需求模型 (intermittent demand model) 與離散資料模型 (discrete data models)等預測方式,進行預測

  • 曲線擬合法 Curve Fitting

提供簡易快速的分辨資料所呈現的曲線形狀,包含直線曲度( curves–straight line)、次方 (quadratic)、指數 (exponential) 與S曲線等方法,進行預測

  • 簡化法 Simple Methods

簡化法相當有用,包含移動平均法(Moving average)、”與去年相同” ("same as last year")、 成長率(percentage growth)與固定預測值模型(fixed forecast value),來進行預測

 

TRAC主要功能

產品畫面參考

 

                     [完整的預測及管控]
         [配合其他作業的調整與協同作業]
                [高效的預測審視與管理]
                       [監控預測績效]
                       [多元預測作業]
                   [任何所需資訊皆可運用]

 
  • 保存預測軌跡與結果

    • 準確預測建立工具 - Tools for Creating Accurate Forecasts。
    • 預測調整 - Overrides for Adding Judgment to Forecasts。
    • 團隊預測 - Team Forecasting。
    • 彈性預測與報表 - Flexibility for Working w/Forecasts & Reporting。
    • 準確測量與循跡 - Forecast Accuracy Measurement & Tracking。
    • 異常報表 - Exception Reporting。
    • 客製化預測 - Customizable Forecast Worksheets。

 

 

► 進一步資訊,原廠網站


 

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