기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 제품 계보 *제품 계보*는 제품과 이전 버전 또는 대체 제품 간에 설정된 관계를 나타냅니다. Demand Planning은 제품 계보 정보를 사용하여 수요 예측을 위한 예측 입력 역할을 하는 이러한 제품에 대한 대리 기록을 생성합니다. 제품 계보는 다음과 같은 패턴을 지원합니다. + 단일 제품에 하나의 계보 또는 대체 제품이 있음 = 1:1 ![\[제품 계보 패턴 = 1:1\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/product_lineage_pattern1.png) 다음 예는 1:1 시나리오를 보여줍니다. ![\[제품 계보 패턴 = 1:1\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/1 is to 1_example.png) + 단일 제품에 계보 또는 대체 제품이 두 개 이상 있음 = 다:1 ![\[제품 계보 패턴 = 다:1\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/product_lineage_pattern2.png) Demand Planning은 *체인* 또는 *평면화된* 메서드로 모델링된 제품 계보 관계를 지원합니다. + **체인 형식** - A에서 B로, B에서 C로 계보 관계를 직접 모델링할 수 있습니다. 다음 예제에서는 Demand Planning은 계보 관계를 A에서 B로, B에서 C로, A에서 C로 모델링합니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/product_lineage.html) 다음 예제는 다대일 시나리오 - 체인 형식을 보여줍니다. ![\[제품 계보 패턴 = 체인 형식\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/chain_format.png) + **평면화된 형식** - Demand Planning은 A\$1B 및 A\$1C 형식의 계보 정보를 계속 지원합니다. 다음 예제에서 Demand Planning은 계보 관계를 A\$1B 및 A\$1C로 모델링합니다. B\$1C는 고려되지 않습니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/product_lineage.html) **참고** 체인 형식은 6가지 수준의 계보 관계만 지원합니다. 6개를 초과하는 경우 평면화된 형식을 사용하여 계보 관계를 모델링할 수 있습니다. 다음 예제는 다대일 시나리오 - 평면화된 형식을 보여줍니다. ![\[제품 계보 패턴 = 평면화된 형식\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/1 is to many_example.png) + 단일 제품이 2개 이상의 제품에 대한 계보 또는 대체 제품이 될 수 있음 = 1 : 다 ![\[제품 계보 패턴 = 1:다\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/aws-supply-chain/latest/userguide/images/product_lineage_pattern3.png) 제품 계보 기능을 활성화하려면 *product\$1alternate* 데이터 엔터티에서 다양한 버전의 제품 또는 대체/교체품에 대한 계보 관계를 정의하면 됩니다. 자세한 내용은 [Demand Planning](required_entities.md) 단원을 참조하십시오. 인스턴스가 2023년 9월 11일 이후에 생성된 경우 데이터 연결 모듈에 *product\$1alternate* AWS Supply Chain 데이터 개체가 표시됩니다. 인스턴스가 2023년 9월 11일 전에 생성된 경우 *product\$1alternate* 데이터 엔터티를 수집할 수 있도록 새 데이터 연결을 생성합니다. *product\$1alternate* 데이터 엔터티에 데이터를 수집하려면 아래 지침을 따릅니다. + *product\$1id* - 예측을 생성하는 기본 제품입니다. + *alternative\$1product\$1id* - 제품의 이전 버전 또는 대체/교체 제품입니다. 단일 *product\$1id*에 대해 여러 개의 *alternative\$1product\$1id*를 고려하려면 별도의 행에 입력하세요. + Demand Planning에서는 값이 다음 형식으로 제공된 경우에만 데이터를 고려합니다. + *alternate\$1type*이 *similar\$1demand\$1product*입니다. + *status*가 *활성*입니다. + *alternate\$1product\$1qty\$1uom*은 텍스트 *백분율*입니다. + *alternate\$1product\$1qty* - *alternate\$1product\$1qty* 데이터 필드에 신제품 예측에 사용하려는 대체 제품의 기록 비율을 입력합니다. 예를 들어 60%인 경우 60을 입력합니다. 단일 *product\$1id*에 대해 여러 *alternative\$1product\$1id*가 있는 경우 *alternate\$1product\$1qty* 합계가 100이 될 필요는 없습니다. + *eff\$1start\$1date* 및 *eff\$1end\$1date* 데이터 필드가 필요합니다. 그러나이 필드를 비워 둘 수 있으며 Demand Planning은 각각 1000년과 9999년으로 자동 채워집니다. 제품 계보 데이터를 사용하여 예측을 생성하면 *제품 ID*별로 필터링할 때 Demand Planning 페이지에 *예측이 대체 제품의 기록을 기반으로 한다*는 표시기가 나타납니다. 다음 표는 *product\$1alternate* 데이터 엔터티에 수집된 데이터를 기반으로 Demand Planning 제품 계보 기능이 작동하는 방식의 예를 보여줍니다. | 열 | 필수 또는 선택 | 예제 1. | 예제 2. | 예제 3 | 예 4 | 예 5 | 예제 6 | 예제 7 | 예 8 | 예 9 | 예 10 | 예 11 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | product\$1id | 필수 | 제품 123 | 제품 123 | 제품 123 | 제품 123 | 제품 123 | 제품 123 | 제품 123 | 제품 123 | 제품 123 | Null | 제품 123 | | alternative\$1product\$1id | 필수 | 제품 XYZ | Null | 제품 XYZ | 제품 XYZ | 제품 XYZ | 제품 XYZ | 제품 XYZ | 제품 XYZ | 제품 XYZ | Null | 제품 XYZ | | alternate\$1type | 필수 | Similar\$1Demand\$1Product | Similar\$1Demand\$1Product | Null 또는 다른 값 | Similar\$1Demand\$1Product | Similar\$1Demand\$1Product | Similar\$1Demand\$1Product | Similar\$1Demand\$1Product | Similar\$1Demand\$1Product | Similar\$1Demand\$1Product | Similar\$1Demand\$1Product | Similar\$1Demand\$1Product | | 상태\$1 | 필수 | 활성화 | 활성화 | 활성화 | 비활성 | 활성화 | 활성화 | Null | 활성화 | 활성화 | 활성화 | 활성화 | | alternate\$1product\$1qty | 필수 | 100 | 60 | 100 | 100 | Null | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 60 | | alternate\$1product\$1qty\$1uom | 필수 | percentage | percentage | percentage | percentage | percentage | Null 또는 다른 값 | percentage | percentage | percentage | percentage | percentage | | eff\$1start\$1date | 필수 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | Null | 2023-01-01 00:00:00 | 2023-01-01 00:00:00 | Null | | eff\$1end\$1date | 필수 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | 2025-12-31 23:59:59 | Null | 2025-12-31 23:59:59 | Null | | **예상되는 동작** | NA | 2023년 1월 1일부터 2025년 12월 31일까지 제품 XYZ의 기록 100%를 사용하여 제품 123을 예측합니다. | alternative\$1product\$1id가 누락되어 매핑이 잘못되었습니다. | alternate\$1type이 'similar\$1demand\$1product'가 아니므로 매핑이 잘못되었습니다. | 매핑이 비활성 상태입니다. | alternate\$1product\$1qty가 누락되어 매핑이 잘못되었습니다. | alternate\$1product\$1qty\$1uom이 누락되었거나 백분율이 아니므로 매핑이 잘못되었습니다. | status가 누락되어 매핑이 잘못되었습니다. | 수집이 실패합니다. | 수집이 실패합니다. | product\$1id 및 alternative\$1product\$1id가 누락되어 매핑이 잘못되었습니다. | 수집이 실패합니다. | | | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | Demand Planning은 *eff\$1start\$1date*를 1000년으로 자동 채웁니다. 이 시나리오는 유효하며 데이터 수집이 실패하지 않습니다. | Demand Planning은 *eff\$1end\$1date*를 9999년으로 자동 채웁니다. 이 시나리오는 유효하며 수집에 실패하지 않습니다. | NA | Demand Planning은 *eff\$1start\$1date*를 1000년으로, *eff\$1end\$1date*를 9999년으로 자동 채웁니다. 이 시나리오는 유효하며 수집에 실패하지 않습니다. | 다음 예제에서는 Demand Planning이 *상태가* *비활성*으로 설정되고 제품 계보가 체인 형식일 때를 해석하는 방법을 설명합니다. | 열 | 열 | Status | | --- | --- | --- | | A | B | 활성 | | B | C | 비활성 | | C | D | 활성 | 수요 계획은 첫 번째 루트 및 하위 매핑의 상태를 전체 체인의 상태로 간주합니다. A에서 B로 활성 A\$1C 활성 A\$1D 활성 B에서 C로 비활성 B에서 D로 비활성 C\$1D 활성