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Mastering SAP IBP for demand | BR

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​​In this advanced course, you will gain a solid understanding of the SAP IBP for demand business processes including demand sensing with Machine Learning algorithm and their associated configuration, supplemented with hands-on exercises. DO NOT attempt to take this course without first completing the recommended courses for SAP IBP for Supply Chain Overview (IBP1010, IBP1020, IBP2200, IBP2400, IBP2500, IBP2600, IBP2700 & IBP2800) , to ensure you have attained the foundational knowledge to maximize your learning goals.​ 

Syllabus

  • Modelo de dados da área de planejamento da demanda de amostra
    • Descrição de componentes de modelo - Tipos de dados mestre e índices
    • Modelo de dados da área de planejamento da demanda de amostra
  • Preparação de dados
    • Limpando dados automaticamente
    • Limpar dados manualmente
    • Preparação de dados
  • Previsão
    • Utilizando perfis de previsão
    • Determinação do melhor modelo de previsão
    • Atribuir modelos de previsão
    • Utilização da previsão composta
    • Incorporação de insumos de mercado
    • Previsão
  • Planejamento do ciclo de vida
    • Planejamento de ciclos de vida do produto
    • Utilização de perfis de lançamento no mercado e de retirada do produto
    • Realinhando dados
    • Previsão manual
    • Planejamento do ciclo de vida
  • Planejamento de promoção
    • Planejamento de promoções
    • Criar promoções
    • Gerenciamento de promoções anteriores
    • Planejamento de promoção
  • Liberação do plano de demanda
    • Utilização de índices financeiros e determinação do preço
    • Liberação de um plano de demanda
    • Medição da performance de previsão
    • Uso de análises e dashboards
    • Utilizar instantâneos
    • Liberação do plano de demanda
  • Exatidão da previsão
    • Utilizando segmentação ABC e XYZ
    • Usando análise de série cronológica
    • Configuração de alertas para exatidão da previsão
    • Exatidão da previsão
  • Detecção de demanda
    • Introdução ao demand sensing
    • Descrever o Demand Sensing de componente de modelo
    • Administrar demand sensing
    • Aprovar o resultado do demand sensing
    • Detecção de demanda

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