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# 前置時間洞見
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AWS Supply Chain 提供有關廠商、產品和目的地網站層級前置時間偏差的洞見。供應商前置時間偏差洞見也包括運輸模式、來源位置，並在更精細的層級識別前置時間偏差。您可以在規劃週期中納入建議的前置時間，以提高規劃準確性並避免缺貨風險。

例如，對於供應商 S、產品 P、目的地站點 D、來源站點 S 和運輸模式，例如 Truck、Ship 等，**遺漏頻率**會顯示與在 vendor\$1lead\$1time 實體中共用的計劃前置時間 （即合約前置時間） 相比，錯過前置時間的頻率。因此，Insights 建議更新相同廠商、產品和網站的計劃前置時間，以避免未來的前置時間問題。

![\[供應商前置時間偏差\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/aws-supply-chain/latest/userguide/images/insights_leadtime_deviation.png)


選擇**匯出所有建議**，將 .csv 檔案中擷取產品、網站或廠商組合的廠商前置時間建議匯出至您的 Amazon S3 儲存貯體。匯出完成後，您會在 AWS Supply Chain Web 應用程式中收到電子郵件和通知，其中包含匯出建議的 Amazon S3 儲存貯體連結。

當在 *vendor**\$1lead\$1time 資料實體中無法使用選用資料欄 source\$1site\$1id* 和 *trans\$1mode* 的值時，Insights 將使用主記錄來計算前置時間。不過，當產品、來源網站、目的地網站、廠商和運輸模式的交易資料處於更精細的層級時，即 *inbound\$1order\$1line* 和 *inbound\$1shipment*，會影響建議和計劃的前置時間。當主資料檔案中有多個規劃的前置時間記錄時，Insights 將使用規劃的最高前置時間進行計算。

# 前置時間偏差和建議
<a name="lead-time-deviations"></a>

對於每個產生的前置時間洞見，您可以選取一列來檢視廠商在將產品從指定運送地點交付到目的地位置時，其效能的歷史趨勢。

對於所有正在進行的訂單，您可以檢視訂單狀態並預測交付日期。Insights 使用根據 1 到 5 年的歷史資料訓練的機器學習模型，這是監視清單建立程序期間選擇的時間範圍，以提供不同可信度的預測交付日期。

**歷史訂單**圖表會根據提交和交付日期，顯示從歷史訂單資料計算的每月歷史平均前置時間。長條圖代表指定產品特定據點廠商目前規劃的前置時間值和建議的前置時間。未來訂單的實際前置時間將等於或低於建議的前置時間 50%。

**即將進行的訂單**圖表會逐日顯示未來的採購訂單前置時間，計算方式為檢視訂單提交的日期和交付日期。長條圖代表指定產品特定據點廠商目前規劃的前置時間值和建議的前置時間。未來訂單的實際前置時間將等於或低於建議的前置時間 50%。

**進行中訂單**表格顯示根據指定廠商、產品和網站的歷史資料中的模型預測，存在風險的目前或即將發生的採購訂單詳細資訊。資料表會顯示所有未結訂單的精細檢視，其中包含訂單數量、訂單行資料中可用的預期或計劃交付日期，以及 Insights 預測交付日期，其中多個選項分類為*預估 - 低*和*預估 - 高*。*偏差*會決定預估高日期與訂單行層級可用的實際交付日期之間的差異。

**注意**  
歷史訂單圖表中的 x 軸會根據 UTC 時區顯示月份，無論您的位置為何。這表示當月的開始與當月第一天的 00：00m：00s UTC 一致，而當月的結束與當月最後一天的 23h：59m：59s UTC 一致。