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The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions.The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle.

Forecasting mit Oracle Demantra –Ein ÜberblickDr. Hans-H.SchulzSales Consultant

Agenda

• Was bringt gutes Forecasting ein?• Einordnung in die Oracle-JDE APS-Landschaft• Inhaltlicher Überblick

• User Interface• Zusammenarbeit – Workflow• Statistisches Forecasting• Collaborative Forecasting• Externe Einflussfaktoren & Promotions• Neue Produkte

• Sales & Operations Planning

Folgen einer schlechten Prognose

Prognosefehler

Forecast zu hoch Forecast zu niedrig

Überschüssige Bestände

Lagerkosten

Umlagerungskosten

Veralteter Bestand

Verringerte Marge

Kosten f. Auftr.beschleunigung

Höhere Produktkosten

Umsatzverlust

Verlorene Umsätze bei Begleitprodukten

Geringe Kundenzufriedenheit

�Mit jedem Forecastfehler sind zusätzliche Kosten ve rbunden

�Die Minimierung dieses Fehlers spart Geld

Nutzung verbesserter Prognosemodelle

ERP Forecast

APS Forecast

Excess Costs and Profit Loss From Forecast Error

Note: Use slider bars in presentation show mode for what-if analysis

Agenda

• User Interface• Zusammenarbeit – Workflow• Statistisches Forecasting• Collaborative Forecasting• Externe Einflussfaktoren & Promotions• Neue Produkte• Weitere Möglichkeiten: Sales & Operations Planning

Wer ist Demantra ?

• Gegründet 1996 in Israel (bis 2000: Eventus) – Sitz in Ramat Gan (Tel Aviv)

• Hauptsitz in Cambridge, Massachusetts (Boston)• Ca. 85 Mitarbeiter• Bis ca. 2002 – OEM-Abkommen mit JDEdwards ( auch

Baan etc.)• Übernahme durch Oracle am 1.6.2006• Integration in Oracle EBS und JDEdwards EnterpriseOne

• Führender Anbieter von Forecast-/ S&OP Software

Oracle Advanced Planning Solution

Future *

IntegratedPlanningFunctions

Products

Platform

E1 EBS …Legacy

ERP* *

Real-Time Sales and

OperationsPlanning

DemandManagement

and AdvancedForecasting

Predictive Trade

Planning and Optimization

InventoryOptimization

AdvancedSupply Chain

Planning

ProductionScheduling

Global Order

Promising

CollaborativePlanning

WFL Common planning data model

Connectors

NetworkDesign Demand Sensing

And Shaping PostponementOptimization Holistic

Supply Planning

Promise,Distribute, and

ReplenishExecute to plan

Embedded Analytics

Role-based Portals

Preconfigured Worksheets and

Workbenches

Operational Excellence

Real-Time S&OP

Demand drivenadaptive planning

Multi-EnterpriseCollaboration

Trading Partners

Best in classBusinessProcesses

StrategicNetwork

Optimization

Supply ChainRisk Management

Complete, best-in-class e-business planning process platform

Design Procure Make Deliver Sell

Suppliers

CustomersDeploy resources to match Deploy resources to match

supply to demandsupply to demand

�� ObjectivesObjectives�� Supply policies (service levels)Supply policies (service levels)�� Network designNetwork design

�� Collaborative demand forecastCollaborative demand forecast�� Procurement, production, logistics planProcurement, production, logistics plan�� Stakeholder inventory targetsStakeholder inventory targets

�� Work center schedulingWork center scheduling�� Supplier schedulingSupplier scheduling�� Customer order promising / trackingCustomer order promising / tracking

�� Order cycleOrder cycle�� Material movementMaterial movement

Strategic Network OptimizationStrategic Network Optimization

Production and Distribution PlanningProduction and Distribution Planning

Production SchedulingProduction Scheduling

Product Product

Data Data

Mgmt. Mgmt.

Buy, build, store and Buy, build, store and transporttransport

Procurement Procurement

Management Management

Inventory MgmtInventory Mgmt

Shop Floor MgmtShop Floor Mgmt

Trans. Trans.

MgmtMgmt

Demantra Sales & Ops PlanningDemantra Sales & Ops Planning

Business IntelligenceBusiness Intelligence

Sales Order Sales Order

ManagementManagement

DemantraDemantra

Trade Trade

Promotions Promotions

PlanningPlanning

ForecastingForecasting

Order Order

Promising Promising

WarehouseWarehouse

ManagementManagement

JD Edwards EnterpriseOne Offers a Complete & Flexible Supply Chain Planning Solution

Suppliers

Customers

Was ist Demantra?

Advanced Forecasting and Demand Modeling

Real-time Sales andOperations Planning

Demand Management

Trade Promotion Optimization

Deduction and Settlement Mgmt

Predictive Trade Planning

Oracle Demantra

Was ist Demantra?

Advanced Forecasting and Demand Modeling

Real-time Sales andOperations Planning

Demand Management

Trade Promotion Optimization

Deduction and Settlement Mgmt

Predictive Trade Planning

Oracle Demantra

• Umfassende Forecastlösung• Offene Schnittstellen• Webbasiert• Statistisches Forecasting• ∞ causal factors• ∞ Hierarchien, Aggr.ebenen

• Promotion Analyse+Planung• Consensus Forecasting• Analyse• Frei definierbare Funktionen• Frei definierbarer Workflow• Genehmigungen

Agenda

Das Demand Management Portal:Zugriff auf alle Forecast Details

Zugriff auf benutzerdefinierte Alarme und Work-flow - bezogene Aktionen

Zugriff auf die Planungsbildschirme

Zugriff auf benutzer-definierte KPI's

Menü mit definier-barem Inhalt

Worksheet

Einige Zeitreihen können als Graph dargestellt werden

Hierarchische Navigation (2 Typen

Zeitreihen (freie Definition)

Hist. WertePlandaten (Forecast)

Vom System generierte DatenHistoric sales data

WorksheetAnzeige der Eingaben der ganzen Arbeitsgruppe (Finanzen, Marketing, Produktion, …)

Jeder Bearbeiter hat eine rollenbasierte, konfigurierbare Ansicht

Überblick über die Prognosegenauigkeit in der Vergangenheit

Flexible Hierarchien unterstützen die Planung auf jeder Ebene

• Unbegrenzte Anzahl von Hierarchien um alle Plandaten darstellen zu können :

• Produkte und Produktfamilien• Werke und Distributionsnetzwerke• Kundenlokationen, DC's, Märkte• Verkaufsgebiete, Kunden-Verkäufer-

Beziehungen• Promotions, Marketingprogramme• Attribute und Charakteristiken

• Neue Level können jederzeit eingefügt werden

• Daten werden auf der untersten Ebene gespeichert und aggregiert

• Intelligentes Datenmanagement findet unvollständige Datensätze

• Die Planung findet autoatisch auf dem nächsten Lavel statt, wenn keine statistisch relevante Datenmenge verfügbar ist

Marketing

Sales Rep

Audit Trail / Notes

Export / Import Excel

Agenda

Demand Management Portal - Workflow

Zugriff auf benutzerdefinierte Alarme und Work-flow - bezogene Aktionen

Zugriff auf die Planungsbildschirme

Menü mit definier-barem Inhalt

Workflow

• Datenübernahme• Benachrichtigung per email• Nachrichten im Task-Fester• Starten von Prozessen• Starten von externen Programmen

Agenda

“They say no two economists ever agree, so Chrysler tries averaging

their opinions” - Wall Street Journal

“They say no two economists ever agree, so Chrysler tries averaging

their opinions” - Wall Street Journal

Advanced Demand Modeling TechnologyBayesian – Markov Modeling

• Wir suchen die Modelle, die den besten Forecast aus den historischen Daten generieren.

• Es wird die beste Kombination aus vielen Modellen identifiziert – jedes trägt bestimmte Charakteristiken zum Gesamtmodell bei.

• Jedes Modell bekommt einen Wichtungsfaktor entsprechend seiner Anpassungsgüte.

• Es entsteht ein hybrides Modell aus gewichteteten Einzelmodellen.

• Neben der Historie, werden auch externe Informationen und Kausalfaktoren berücksichtigt.

The solution…. is designed to be "complex on the inside, so that it is simple on the outside”. This means it needs less tuning and less experienced demand planners will find it easier to work with than many solutions. – ARC, June 2006

� Bayesian mixed modeling� Bibliothek mit 15 Modellen

• Auto-regressive moving average (ARMA)• Regressionsmodell nach Winters• Logistic and logarithmic models• Ridge regression, Markov chain regression• Intermittend Demand

• Unbegrenzte Zahl kausaler Faktoren• Saisonalität, Wetter, Marktindikatoren• Basis+Preis+mehrfache Ereignis-Dekomposition

� Promotioneffekte� Cross-Product & Cross-Location Effekte� Effekte vor und nach dem Event

� Automatische Ausreißererkennung� Trend: kurzfrist / langfrist / gedämpft� Interpolation fehlender Daten� Shape modeling und auto-correction� Regimewechsel� Validierung der Anpassung und des Forecasts

Modell-bibliothek

Historische Absatzdaten

Bayesian Estimator

Kausale Faktoren

Kombiniertes Bayes Modell

Bedarfs-vorhersage

Wie wird das Prognosemodell ermittelt ?

Bayesian-Markov Analytics

Bayesian-Markov Modeling: bessere Ergebnisse als Best-Fit

Source: Demantra CPG customer

Agenda

Forecast: Planabstimmung Eingaben aller anderen Prognosebeteiligten:Marketing, Sales,

Produktion, Einkauf etc.

Konfigurierbare, rollenbasierte Ansichten

Integrierter Genehmigungs-workflow

Bewertung der Prog-nosegenauigkeit in der

Vergangenheit

Interne Zusammenarbeit

Sales Input

Sales Accuracy(Bonus)

Key Account PlanInformation

Promotions Kalender

Consensus

Kundeninput in den Plan einbeziehen

Partner Input:XML, EDI,manuell

Produktmix

Partner Forecast Metriken

Verbesserung der Sichtbarkeit der Bedarfe durch Zusammenarbeit

mit Kunden

Zusammenarbeit mit Kunden

Agenda

Kausale Faktoren

Drei Typen kausaler Faktoren:• Global – gelten für alle Produkte (Daten sind produktunabhängig)• Local – gelten nur für spezifische Produkte (produktabhängige Daten) • Promotional – gelten für spezifische Produkte, die einem Promotion-

Event zugeordnet sind (Daten spezifisch für die Promotion)

• Kann z.B. für das Setzen des Osterdatums oder des Schulbeginns (landesspezifisch) genutzt werden

• System prüft, wie die hist. Absatzdaten durch diese Ereignisse beeinflusst werden und "korrigiert" den erwarteten Absatz um daszukünftige Ereignisdatum

Kausale Faktoren

Kausale Faktoren - Promotions

Bedarf beeinflussen - Demand Modeling

• What-if Szenarien• Sandbox Planung

• Vergleich von Promotion Alternativen

• Analyseergebnisse sind stets aktuell• Volumen / Profitabilität zukünftiger Promotions

• Einfluß der Variation von Promotion-Taktiken und des Preispunkts

• Profitabilität bei Hersteller und Kunden

• Lift-Dekomposition zur Identifizierung von Kanni-balisierung, Bevorratungs- und Halo-Effekten

Baseline

Incremental

CompetitiveBrand

Switching

BrandGrowth

Pre and PostPromotion

Effect

BrandCannibalization

Typical Demantra

Baseline

Den finanziellen und operativen Einfluß von Promotions und Verkaufs-anreizen verstehen

Agenda

Planung neuer Produkte

• Neue Produkte sind eine Herausforderung im Forecastprozess• Wenig oder keine Bedarfe für eine SKU

• Können Charakteristiken verschiedener Vorgängerprodukte kombinieren• Preispunkt, Marktkonditionen können unterschiedlich sein

Chaining

Neues Produkt C = 30% Produkt A + 75% Produkt B

Shape Modeling

•Nutzung von Mustern, die in Menge und Zeit skaliert werden

•Neuskalierung mit den ersten Bedarfs-daten

Attribute-Based Forecasting

Modellierung der neuen SKU auf der Basis des Verhaltens anderer SKU's mit ähnlichen Attributen

Planung neuer Produkte

Zweischrittiger Ansatz:• Prognose, basierend auf einer kombinierten Historie

anderer Produkte• Benutzerdefinierte Produktkombination• Systemdefinierte Kombination basierend auf Produktattributen

(Buchkategorie, Author, Paperback/Hardcover,...)

• Neuberechnung, wenn die ersten Absatzdaten verfügbar sind.• Neuskalierung der ersten Prognose in Menge und Zeit

Planung neuer ProdukteSuche nach Produkten/ Bedarfen mit relevanten

Attributen

Prognoseberechnung auf der Basis

relevanter Attribute

Agenda

Marketing

Manufacturing

Finance

ExecutiveProductDevelop-ment

Consensus

Promotional & Volume Plans

Strategic Plans

Capacity Plans

PhaseIn/Phase Out Products

Demand Plans

Profitability

Service Levels

Inventory Levels

Promotion Effectiveness

Plan Accuracy

Collaborative Real-Time Sales & Operations PlanningInputs Outputs

RT S&OP Collaborative Process

• Develop Baseline Forecast• Develop Consensus Plan• Introduce New Products• Manage Promotions • Manage Replenishment• Measure Performance

6 steps!

S n OP 5 Basic Steps to Success

• Gather the data . This means summarising the historical and future demand plans, manufacturing plans, inventories and order books, all by appropriate product family and in units and value. “Appropriate” means having commonality for manufacturing purposes rather than for marketing or other purposes.

• Begin the sales planning process . This includes reviewing performance, plan versus actual, determining future customer needs, developing sales plans, defining inventory targets and order book targets, and running preliminary sales plans and operations plans.

• Begin the operations planning process . Again, compare previous plans to actual. Check capacity plans and demonstrated capacity versus required capacity. Develop a new operations plan, factoring in people, equipment and capabilities, and then run an initial sales and operations plan.

• Have the partnership meeting. This should bring together senior people from Manufacturing, Sales / Marketing, Distribution, Purchasing, Engineering, Finance, and Human Relations. This working group should identify conflicts, obstacles and critical issues; should consider alternative plans; should devise solutions to the problems; and, most of all, should agree. Then prepare the resulting set of sales and operations plans. Now there should be a “horizontal partnership” across functional areas of the company, agreeing on just one version of the plans.

• Have the S&OP meeting. This is a top-level meeting, comprising the top managers responsible for the functions represented in S&OP, chaired by the Managing Director. This meeting can consider the enterprise implications of the unified plans prepared earlier, and take necessary policy decisions on alternatives. Now ownership of S&OP is a vertical partnership as well as horizontal

Ref – Institute of Ops Management – Knowledge Base

AMR gold standard – maybe the best one?

Sales & Operations Planning

• Abstimmungsprozeß mit Beteiligung der Geschäftsführung• Abstimmung zwischen Marketing, Sales, Produktion,

Finance,...• Abgleich der operativen Aufgaben mit den strategischen

Zielen• Betrachtet Mengen auf Produktgruppen-/-familienebene• Kann durch Software gestützt werden

• RT S&OP nutzt im Wesentlichen die Funktionalitäten, die wir bisher angesehen haben.

EBS Integration Architecture

APS Planning Instance

StagingTables

APS Collections

EBS Sources

Legacy Systems

Flat file Loads

Demantratables

ASCP IO GOP CP

SNO PS

APS Canonical Data Schema

• Single instance including EBS, or distributed with APS

• Collections process to bring data from EBS source to APS planning server

• Demantra ETL processes (integration profiles) to move data between planning server and Demantra

• Supports collection from multiple source instances

ProductionScheduling

StrategicNetwork

Optimization

Production andDistribution

Planning

FlatFiles

DEM DemandManagement

DEM PredictiveTrade Planning

and Trade Planning

Optimization

DemantraUDDM

FlatFiles

BatchExtracts

E1 ERP

E1 Integration Flow

DataTables

E1 SCP

DEM Real-TimeS&OP

Demantra 7.2 Stacks

Medical Devices

Media & Entertainment

Consumer Packaged Goods

Quick Serve Restaurants

Demantra’s Key Customer SegmentsConsumer Durables

Sales and Operations Planning DashboardEnable executive level S&OP analysis for demand, supply, inventory, and profit

Compare alternatescenarios

Analyze keyPlanning metrics

Analyze profitand loss

Analyze constrained forecast

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