Diese Funktion dient zur Bearbeitung von Ereignissen, die jedes Jahr an verschiedenen Daten oder in verschiedenen Zeiträumen stattfinden, wie Ostern, Erntedankfest, Chinesisches Neujahr, Sportveranstaltungen, Konzerte ... Solche Ereignisse können sich stark auf die Verkaufszahlen des Artikels auswirken, und da die Ereignisse jedes Jahr in verschiedenen Zeiträumen auftreten, können sie nicht mit Saisonprofilen gehandhabt werden. In der Tat bringen solche Ereignisse das Saisonmuster der Artikel durcheinander und führen dazu, dass die Saisonalgorithmen nicht richtig funktionieren.
Der Ansatz „Wiederkehrendes Ereignis“ in der Bedarfsplanung dient zur Ermittlung eines normalen täglichen Verkaufs. Dieser Verkauf stellt dar, wie die Verkaufsmenge für einen Tag innerhalb des Ereignisses gewesen wäre, wenn kein Ereignis stattgefunden hätte. Dieser normale Tagesumsatz wird durch Ausführen einer exponentiellen Glättung (EWMA) der täglichen Verkäufe für jeden täglichen Verkauf berechnet, der in keinem Ereigniszeitraum liegt. Das verwendete Alpha wird auf dem Bedarfsplanungsserver unter Erweiterte Servereinstellungen festgelegt. ForecastModels\Holiday\AlphaDayQty. Die empfohlenen Werte für diesen Alpha-Tag liegen zwischen 0,02 und 0,08, der Standardwert ist 0,045. Beachten Sie, dass es mit der Funktion des wiederkehrenden Ereignisses eine Schwierigkeit gibt. Wenn ein Ereignistag in der Nähe eines Zeitraums mit hohen Verkaufszahlen liegt, das Ereignis selbst jedoch nicht in diesem Zeitraum liegt, sind die für dieses Ereignis berechneten Ereignisindizes zu niedrig, sodass der Ereigniseffekt seinerseits zu gering ausfällt.
Während des Ereigniszeitraums werden die Ereignisindizes für jeden Tag des Ereignisses berechnet. Ein Ereignisindex wird wie folgt berechnet: Ereignisindex = Tatsächliche verkaufte Menge/normale Tagesmenge. Dieser Index wird verwendet, um die prognostizierte tägliche Menge in zukünftigen Ereigniszeiträumen zu erhöhen oder zu verringern. Der angepasste Bedarf im Ereigniszeitraum wird auf die normale Tagesmenge gesetzt (berechnet durch den oben beschriebenen AlphaDayQty EWMA-Algorithmus), der Bedarf wird wie immer auf die tatsächliche verkaufte Menge gesetzt. Die Ereignisindizes werden auch von einem Ereignis zum nächsten geglättet. Dies geschieht ebenfalls durch eine exponentielle Glättung (EWMA) jedes täglichen Indexes. Die Alpha-Glättungskonstante wird im Eintrag ForecastModels\Holiday\AlphaHolidayIndex unter Erweiterte Servereinstellungen festgelegt. Der Standardwert ist 0,6. Dies ist die Standardeinstellung für diese Konstante. Das letzte eintretende Ereignis erhält daher eine hohe Gewichtung beim Berechnen des zukünftigen Ereignisindex.
Zusammengefasst funktioniert die Funktion „Wiederkehrendes Ereignis“ wie folgt: Wir entfernen den Ereigniseffekt aus dem angepassten Bedarf, sodass er sich nicht auf die Berechnung von Saisonprofilen und die zukünftige Prognose auswirkt. Dann wird der prognostizierte Ereigniseffekt der zukünftigen Systemprognose hinzugefügt, wobei der berechnete Ereignisindex Tag für Tag in der zukünftigen Prognose verwendet wird.
Es kann sinnvoll sein, die Vorlage für wiederkehrende Ereignisse nur mit den Artikeln zu verknüpfen, die von dem Ereignis betroffen sind, während die nicht betroffenen Artikel nicht in die Berechnung des Ereignisses einbezogen werden. Dadurch wird eine unnötige Beeinflussung des globalen Ereignisindexes für dieses Ereignis vermieden. Der globale Ereignisindex wird verwendet, um die Auswirkungen wiederkehrender Ereignisse auf Artikel ohne historische Daten zu berechnen, und kann über den Ereignismischfaktor auch auf Artikel mit historischen Daten angewendet werden. Es kann auch hilfreich sein, die Tage vor und nach einem Ereignis anzusehen, um zu bestimmen, ob diese vom Ereignis betroffen sind, und diese eventuell auch der Ereignisperiode hinzuzufügen.