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# Patrón de demanda y recomendación
Demand Pattern and Recommendation examina la entrada de demanda histórica transformada en cada nivel de granularidad de previsión configurado (por ejemplo, producto, ubicación o canal) para descubrir los patrones y características subyacentes en los datos de demanda. Su objetivo principal es identificar la distribución de los patrones clave de la demanda, como la distribución uniforme, intermitente, errática y irregular. También proporciona información estadística sobre la duración del historial y los últimos 12 meses de demanda.
El análisis se activa automáticamente después de una validación de datos exitosa durante el proceso de generación de pronósticos y se ejecuta en paralelo con la creación del pronóstico. Sin embargo, no bloquea ni retrasa el proceso de previsión. El análisis del patrón de demanda se activa como parte del mismo flujo de trabajo que la validación de datos al iniciar la creación de la previsión. Sin embargo, cualquier error en la validación de los datos impide que se genere el análisis y que se cree la previsión.
Al proporcionar esta descripción analítica, el sistema ayuda a los usuarios a comprender los patrones del conjunto de datos para mejorar la precisión de las previsiones.
# Componentes de los patrones de demanda
El análisis de los patrones de demanda se realiza en tres dimensiones:
+ Patrones de demanda (basados en cómo cambia la demanda a lo largo del tiempo y en cantidad)
+ Demanda anual (cantidad total demandada durante un período de 12 meses)
+ Duración del historial (el período de tiempo para el que están disponibles los datos históricos de la demanda)
El análisis clasifica los patrones de demanda en cuatro tipos distintos: uniformes, intermitentes, erráticos y irregulares. Cada uno se determina mediante el análisis de la frecuencia y la variabilidad de la demanda. Si hay productos incluidos en el ámbito de aplicación sin datos históricos, se agrupan en la sección **Zero Forecast Demand**. Para obtener más información, consulta [Patrón de demanda.](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/overview_dp.html#demand-pattern)
La distribución de los patrones de demanda entre sus productos proporciona información valiosa sobre la fiabilidad prevista de las previsiones. Los productos con patrones de demanda uniformes (que muestran volúmenes y frecuencias de pedidos consistentes) suelen ofrecer las previsiones más fiables, ya que su comportamiento es más predecible. Por el contrario, los patrones erráticos o irregulares, caracterizados por picos irregulares y frecuencias de pedido variables, suelen reducir la fiabilidad de las previsiones debido a su naturaleza impredecible. Al comprender esta distribución, los planificadores de la demanda pueden establecer las expectativas adecuadas y tomar medidas proactivas.
El sistema también analiza la demanda de los últimos 12 meses (sujeta a una configuración de recorte), también conocida como demanda anual, inmediatamente antes de la fecha de inicio prevista. Por ejemplo, supongamos que la fecha de inicio de la previsión es el 15 de enero de 2024 (lunes) y que el período de planificación es semanal. El sistema considera que el período de análisis de los últimos 12 meses va del 16 de enero de 2023 al 14 de enero de 2024. El análisis de la demanda de los últimos 12 meses ayuda a los planificadores de la demanda a distinguir entre productos activos e inactivos y, al mismo tiempo, a identificar los productos en transición entre estos estados, patrones que afectan directamente a la fiabilidad de las previsiones. Al centrarse en el historial reciente y no en los patrones de datos más antiguos, puede tomar decisiones más fundamentadas sobre qué productos requieren una atención especial o enfoques de previsión alternativos, especialmente en casos como los de temporada, los productos descatalogados o los artículos que se están retirando gradualmente. Para obtener más información, consulte [Forecast Algorithms](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/forecast-algorithims.html).
La longitud del historial en años se calcula para cada granularidad de previsión (por ejemplo, una combinación de producto y ubicación) en función de las fechas más tempranas y más recientes disponibles en los datos históricos de demanda preprocesados, tras ajustar las fechas al inicio predeterminado del período. Este análisis ayuda a determinar si los productos han acumulado suficientes datos históricos como para generar previsiones fiables, y normalmente se necesitan un mínimo de dos años para captar los patrones estacionales y las tendencias a largo plazo.
![\[Historial de demanda bruta\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/aws-supply-chain/latest/userguide/images/raw-demand-history.png)
# Recomendaciones de patrones de demanda
El sistema proporciona recomendaciones específicas basadas en los patrones de demanda identificados para ayudar a mejorar la precisión de las previsiones. En el caso de los productos con una demanda irregular, caracterizada por picos irregulares en el volumen de pedidos, el sistema sugiere incorporar posibles influencias externas, como promociones o cambios en los precios. En estos casos, puede mejorar considerablemente la precisión de las previsiones si colabora con el administrador de datos para cargar los datos relevantes que impulsan la demanda en la tabla de [https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/demand_drivers.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/demand_drivers.html) del lago de datos. Este contexto adicional ayuda a los modelos de previsión a comprender y predecir mejor las fluctuaciones de la demanda.
En el caso de los productos con un historial insuficiente (menos de 2 años) o que no tienen ningún historial, el sistema recomienda utilizar un mapeo de productos alternativo. Este enfoque le permite utilizar los patrones de demanda de productos similares y establecidos para mejorar la fiabilidad de las previsiones. Trabaje con su administrador de datos para cargar estas relaciones de productos en la tabla de [https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/product_lineage.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-supply-chain/latest/userguide/product_lineage.html) del lago de datos. Esto es particularmente importante porque la detección precisa de la estacionalidad y las tendencias a largo plazo requieren al menos 2 años completos de datos históricos. Al mapear productos alternativos con un historial suficiente, puede establecer una base de previsión más fiable para los productos más nuevos o con un historial limitado.
# Acceso a los informes sobre patrones de demanda y recomendaciones
## Creación de pronósticos por primera vez
Al crear una previsión por primera vez, en el módulo de **planificación de la demanda** de AWS Supply Chain, seleccione **Crear un plan**. El sistema lo guía a través de tres pasos: ingesta de datos, configuración del plan y, por último, generación de Forecast. Tras completar la ingesta de datos y la configuración del plan, elija **Generate Forecast** para iniciar la validación de los datos. Tras la validación correcta, el sistema realiza un análisis del patrón de demanda y verá un hipervínculo para acceder a este análisis mientras se genera la previsión.
## Creación posterior de la previsión
Para previsiones posteriores, elija **Generate Forecast**. Verá un banner que muestra tres pasos: validación de datos, análisis y recomendación del patrón de demanda y creación de previsiones. Una vez que la validación de los datos se haya realizado correctamente y se haya completado el análisis del patrón de demanda, acceda al informe seleccionando el hipervínculo correspondiente en el banner.
## Contenido del informe
El informe sobre patrones de demanda y recomendaciones proporciona una vista resumida del análisis de datos exploratorios en el nivel de previsión configurado para un plan determinado. En la parte superior de la pantalla, aparecen cinco tarjetas de patrones clave que muestran cómo se distribuyen los productos: patrones uniformes, patrones intermitentes, patrones erráticos, patrones irregulares y productos con demanda histórica cero.
Debajo de este resumen, en la configuración del plan de demanda, encontrarás una tabla detallada en la que se desglosan los patrones por el nivel más alto configurado de la jerarquía de productos. Por ejemplo, si la configuración de la jerarquía de productos sigue el patrón de identificación del producto y del grupo de productos, verá el resumen en la identificación del grupo de productos. Para cada categoría, puedes ver lo siguiente:
+ \$1 Previsiones, que indican las series temporales únicas que son aptas para la previsión y su porcentaje del total
+ El volumen de demanda anual y su porcentaje del total
+ Un desglose visual del patrón de demanda dentro de esa categoría
+ Un desglose visual de la longitud del historial disponible en esa categoría
Para ayudarle a navegar por esta información, puede hacer lo siguiente:
+ Usa el cuadro de búsqueda para encontrar categorías de productos específicas
+ Descarga un informe detallado. El informe contiene un análisis detallado de cada previsión individual en el nivel de granularidad que haya configurado
+ Ordene cualquier categoría de producto, número de pronósticos y demanda anual para centrarse en métricas específicas. En el caso de las categorías de productos que contienen formatos alfanuméricos o valores en blanco, puede resultar más eficaz utilizar la función de búsqueda.
## Acceso continuo
Tras crear correctamente una previsión, puede volver a consultar este análisis en la pestaña **Patrón de demanda** de las páginas de revisión de previsiones. En esta vista, el análisis responde a cualquier filtro que se aplique en la revisión de la previsión. El informe descargado contiene un análisis específico de la selección filtrada.