配置避免缺货和降价功能

作为 Sterling Intelligent Promising Premium 的客户，您可以从避免缺货和避免降价等业务目标中获益。要启用 IBM® Sterling Intelligent Promising 人工智能和 ML 模型来避免缺货和降价，您必须借助数据集成来配置避免缺货和降价。

开始之前

熟悉避免缺货和避免降价的概念以及数据整合流程。

避免缺货: 避免缺货是一个优化目标，它分析了节点可能出现缺货的可能性。有关详细信息，请参阅优化目标：避免缺货。

避免减价: 避免减价是一个优化目标，它分析了节点上潜在减价的可能性。有关详细信息，请参阅优化目标：避免降价。

数据整合过程: 数据整合是将多个来源的数据合并和协调为统一、连贯格式的过程，用于分析、操作和决策目的。更多信息，请参阅整合数据。

关于此任务

要配置避免缺货和降价，您需要上传所需数据源类型的数据。

注意：要启用人工智能和 ML 模型来避免标记符，您必须上传所有数据类型的数据。但是，为了启用人工智能和 ML 模型以避免缺货，您可以上传除标记数据以外的所有数据。

过程

传输 T-log 数据，获取有助于确定需求的交易销售历史记录。有关更多信息，请参阅传输 T 日志数据.
传输标记数据，以确定避免标记的成本。有关更多信息，请参阅传输标记符数据.
传输目录项目数据，其中列出了与项目相关的所有信息。有关详细信息，请参阅传输目录项数据。
传输计算库存绩效成本的可用性数据，其中包括估算供应周数等关键因素。有关详细信息，请参阅传输可用性数据。
传输用于确定补货可能性的供应计划数据。有关详细信息，请参阅传输供应计划数据。
传输订单线状态数据，用于计算出货成本优化和节点平衡优化的节点容量积压。有关详细信息，请参阅传输订单行状态数据。