博客提供了一个用例，演示了基于TS的供应启发式如何在供应链网络中为您提供供应计划。

A）业务场景假设：

产品从供应商处外部采购基于中心配送中心和区域配送中心发货量的统计预测假设客户是提供服务的外地办事处，他们从区域配送中心接收货物，因此从技术上讲，面向客户的节点是区域配送中心IBP库存优化输出已由计划人员审核并发布（复制运算符）以运行基于TS的供应启发式算法由于在库存优化过程中，云品，中央DC的传播需求已经将其考虑在内，因此忽略了从中央DC到区域DC的历史装运（在统计预测期间）。因此，大数据分析是什么专业，central DC forecast只反映现场办事处或最终客户的直接发货（直运）

B）供应链网络：

C）输入关键数字：

库存目标（使用复制运算符从TARGETINVENTORYPOSITION复制）独立需求（使用复制运算符从IOFORECAST复制）初始库存库存更正TLEADTIME

D）输出关键数字：

PROJECTEDINVENTORY依赖需求网络需求总收货（基于供应链节点的收货/运输）供应IOTARGETONHANDSTOCK

E）S&OP启发式操作员配置：

F）计划应用作业：

G）基于TS的供应启发式运行后的供应计划-Excel加载项审核：

中心DC：

DEPENDENTDEMAND=每个供应地点的TLEADTIME偏移量（向后）

NETDEMAND=INVENTORYTARGET–INITIALINVENTORY（如果本周没有）PROJECTEDINVENTORY of previous week）–库存修正（在途采购订单或STO）+独立需求+独立需求

总收货=净需求

区域DC:

H）摘要：

以上用例演示了在运行基于TS的供应启发式算法后，返利app开发，如何在供应链网络中可视化供应计划。这将作为一个加速器开始计划使用IBP S&OP模块与现实生活的例子。请仔细考虑您的供应链网络和商业模式，软件企业的认定，以有效地利用基于TS的供应启发式

，大数据时代的特点