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SAP S/4HANA云提供了诱人的机器学习-嵌入式预测性采购创新解决方案-"供应商交货预测"

智能型企业有效利用采购创新，消费返现，以更快、更低的风险实现预期的结果。响应个别客户的需求，以新的方式吸引供应商，并创建颠覆性的商业模式，这些都是至关重要的业务需求。通过成为智能企业，您可以实现这些目标，甚至更多。

以下是您需要了解的有关部署机器学习以构建智能企业的所有信息，如果您不想在新技术领域站稳脚跟，那么您应该避免的关键步骤是

让我们更深入地了解SAP s/4HANA Cloud的采购预测嵌入式分析的业务驱动创新

预测功能使用户能够通过SAP s/4HANA Cloud为采购活动做出更好的决策自我学习分析解决方案。

供应商交货预测避免了原材料供应延迟和生产重新安排（例如对工厂准时生产的影响和成本非常高昂的重新安排装配线）。

生产所需的材料由多个供应商供应。延迟交货可能会影响工厂的准时生产，智能工厂解决方案，并导致重新安排装配线，这是非常昂贵的。间接的实质性延误也会导致为员工提供所需产品或服务的工作中断。机器学习算法根据多种情况识别供应商延迟，并预测延迟的可能性。

在创建采购订单或请购单时，物料主数据的提前期有时不考虑处理和批准时间。欲了解更多信息，请访问Best Practices Explorer–Supplier Delivery Prediction（‏3FY 8207;）。

可通过SAP Fiori launchpad访问Predictive Embedded Analytics应用程序。

机器学习算法基于多种情况识别供应商延迟，并预测延迟供应材料的可能性

建议通过机器学习算法收集的信息丰富了这些信息，大数据服务，以便在创建请购单/采购订单时预测更可靠的交货提前期，预测装运的到达日期，并将状态分类为不同的类别

基于交易数据预测的结果可在以后在触发源（如物料）上重用需求规划（MRP）或供应源（SoS），以更新交货提前期或相关参数，避免延误，从而实现交货性能优化。

应以满足业务条件为前提

应安装并启动直接材料范围项目采购（J45）角色SAP\u BR\u采购员应用程序监控采购订单项目应增加新字段，如预测交货日期和预测日期。收集一组历史采购订单，以了解和培训系统与供应商的交货行为。采购订单包含代表材料的项目，其中采购商应提及每种材料的预期交货日期。供应商交付材料的实际交货日期来源于收货单。应将预期交货日期和实际交货日期与采购订单创建日期进行比较，以确定供应商交货的性质。根据此信息，数据分为延迟、准时和提前交货。

供应商交货预测解决方案流程图

应用程序监控采购订单项目创新

应创建CDS视图，从采购订单对应的计划行（I\U PurchaseOrderScheduleLine）和收货中提取数据采购订单历史记录（I\U PurchaseOrderHistory）中的项目。

使用预测分析集成器（PAI）开发和交付ML需要以下工件：

培训CD视图预测模型预测情景CDS表函数（包装生成的API）预测CD视图

用户可以选择预测场景（监控采购订单项目）来使用客户数据对模型进行培训。

模型状态–设置激活/重新培训和删除。预测模型可以有多个版本，淘客联盟，每个版本可以有不同的状态。"就绪"状态表示模型可以设置为活动或重新培训（如果需要）。

预测能力KI和预测置信度KR指标用于评估模型版本的性能

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