Moving Average Table Sap

Registrierung Es gibt nun einen SAP-Standardbericht, um die Veränderungen im Moving Average Price zu analysieren. Alternativ können Sie die Tabelle CKMI1 verwenden, um die Abweichungen Ihres Moving Average Price zu sehen. Überprüfen Sie die Informationen im KBA: 1506200 - Bestimmen Sie, wie sich der gleitende Durchschnittspreis geändert hat Suchen Sie nach MBEW-KALN1 (Kalkulationszahl - Produktkalkulation) des Materials: Transaktion ausführen SE16 Tabelle MBEW (Materialbewertung) Markieren Sie die Felder für die Materialbewertung (Falls vorhanden) Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen Erhalten Sie den KALN1-Eintrag Holen Sie sich die Liste aus der Tabelle CKMI1 (Index für Buchhaltungsbelege für Material): Führen Sie die Transaktion SE16 aus Tabelle CKMI1 Geben Sie das Feld KALNR (Kostenschätzungsnummer für Kosten Est Struktur) mit KALN1 aus Schritt 1 Eintrag entfernen im Feld quotMaximum Anzahl der Hitsquot Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen Eine Liste erscheint nach der eingegebenen Auswahl Gehe zu Menüpfad quittierenSetzequot - gtquatUser Parameterquot und Wechsel zu quotalV Gitter displayquot Markieren Sie die zwei Spalten für DATUM (Tag, an dem das Buchhaltungsbeleg eingegeben wurde) und UZEIT (Uhrzeit der Eintragung) und sortieren in aufsteigender Reihenfolge Analyse der Liste: Die Liste ist jetzt in chronologischer Reihenfolge POPER gibt die Buchungsperiode an LBKUM ist die Bestandsmenge, bevor die entsprechende Buchung SALK3 ist Wert vor der entsprechenden Buchung VERPR ist der MAP vor der entsprechenden Buchung Aus der Liste sehen Sie, wie sich die LBKUM und SALK3 durch die Buchung geändert haben und dies ändert die MAP als: VERPR (Moving Average Price) SALK3 LBKUM AWTYP MKPF Preis wurde geändert Wurde ein Materialbeleg AWTYP RMRP-Preis durch einen Rechnungsbeleg geändert. Die Felder Gesamtbestand (LBKUM), Summenwert (SALK3) und VERPR zeigen Werte vor dem Buchen des Belegs (Materialinvoice) an. Also, wenn Sie die Preiskontrolle V-Moving Average Price verwenden. Der nächste Eintrag für VERPR ist das Ergebnis der Berechnung SALK3LBKUM. Beispiel aus anderen History Tables: MARDH. Historientabelle für Bestandsmenge auf Lagerortebene. MBEWH: Historientabelle für Bestandswert. Verlaufstabellen werden nur für den PREVIOUS-Zeitraum aktualisiert, wenn eine Änderung in der aktuellen Periode vorgenommen wird. Erst ab der ersten Änderung der aktuellen Periode erzeugt das System einen Eintrag in der Historientabelle der Vorperiode. Weitere Informationen finden Sie im SAP-Hinweis 193554. Dieser Hinweis erklärt, wie die History-Tabelle funktioniert. In Verlaufstabellen sehen Sie, dass die Buchung in der aktuellen Periode immer die vorherige Periode aktualisiert. Wenn es keine Bestandsbuchung in der aktuellen Periode gibt, sehen Sie eine Lücke in dieser Tabelle. Sie ändern den Zeitraum bis September 2010 (009 2010). Dies ändert nichts an den Bestands - oder Bewertungstabellen. Sie buchen dann einen Wareneingang im September 2010 (009 2010). Damit wird ein Eintrag in der Historientabelle der Vorperiode (August 2010 008 2010) erstellt. Sie müssen vergleichen MBEWH x CKMI1, um diese Beziehung zu sehen. Diese Verlaufstabellen können pro Eintrag einen Eintrag haben. Die Werte eines solchen Eintrags beziehen sich auf das Ende des Zeitraums. Für den aktuellen Zeitraum gibt es keine Einträge in den Verlaufstabellen. In dieser Verlaufstabelle wird für jede Periode kein Eintrag geschrieben. Wenn sich die Bestandsrelevanten oder wertrelevanten Daten ändern, kann das System einen Eintrag in der Historientabelle generieren. Darüber hinaus werden die Felder LFMON (Laufende Periode (Buchungsperiode)) und LFGJA (Geschäftsjahr der laufenden Periode) in den Bestands-Tabellen nicht mehr automatisch auf die aktuelle Periode durch das Periodenschließprogramm eingestellt. Die Periode wird nur während des ersten Satzes auf den neuen Zeitraum übertragen. Gleichzeitig werden die relevanten Historieneinträge generiert. Einfacher Moving Average Dieser Algorithmus wird häufig für die Erstellung einer Umsatzprognose für ausgereifte Produkte mit relativ konstanten Verkaufszahlen verwendet. Sie berechnet den Durchschnitt der Zeitreihenwerte, die in aufeinanderfolgenden Teilmengen von Zeitperioden gemessen werden. Die resultierende Prognose ist eine konstante Zahl, basierend auf der wöchentlichen oder monatlichen Geschichte. Einfacher gleitender Durchschnitt (rollierende 3 Perioden) Berechnung Der einfache gleitende Durchschnittsalgorithmus berechnet den Durchschnitt von m Perioden. Dann verschiebt es die Berechnung um eine Periode in die Zukunft, berücksichtigt aber immer m Perioden für die Berechnung. Der Durchschnitt der letzten m historischen Perioden wird die Prognose für die erste Zukunft sein. Die Ex-post-Prognose berechnet sich wie folgt: Berechnung der Ex-post-Prognose unter Verwendung der benutzten einfachen gleitenden Durchschnittsalgorithmusvariablen: X1, X2. Xn Zeitreihenwerte m die Größe der Teilmenge i m. N-1 und 0 lt m n-1 Die Prognose berechnet sich wie folgt: Berechnung der Prognose mit den benutzten einfachen gleitenden Durchschnittsalgorithmen: X1, X2. Xn Zeitreihenwerte m die Größe des Teilsatzes Neben der Angabe der Kennzahlen für die Prognose und die Ex-post-Prognose müssen Sie folgende Einstellung vornehmen, wenn Sie den einfachen gleitenden Durchschnittsalgorithmus in Ihrem Modell verwenden möchten: Anzahl der Perioden Die Länge der Teilmengen in der Zeitreihe, für die der gleitende Durchschnitt berechnet wird. Wenn Sie z. B. 3 für diese Einstellung auswählen und die Periodizität auf Monat einstellen, berechnet der Algorithmus den Durchschnitt für die Monate 1, 2 und 3, dann für die Monate 2, 3 und 4 und so weiter innerhalb der Historie Horizont. Berechnung auf zukünftige Perioden verlängern Wenn Sie diese Option auswählen, wird die gleitende Durchschnittslogik von den letzten Perioden in der Vergangenheit auf die Perioden in der Zukunft übertragen. Die Berechnungsmethode, die auch als Bootstrapping bezeichnet wird, wird im folgenden Beispiel veranschaulicht, wobei die Anzahl der Perioden in einer Teilmenge 3 ist: Die Tabelle zeigt, dass der Mittelwert der Werte in jeder Teilmenge der historischen Perioden als Ex-post-Prognose verwendet wird Für den nachfolgenden Zeitraum. Dies ändert sich in der ersten Periode der Zukunft, die in unserem Beispiel März ist. Die gleitende Durchschnittslogik wird wie folgt auf die Zukunft ausgedehnt: Im März wird der Durchschnitt der historischen Werte aus der Dezember-Januar-Februar-Teilmenge der Perioden (8, 9 und 10) nicht als Ex-post-Prognose verwendet Sondern als die Prognose. Im April wird der Durchschnitt der historischen Werte von Januar und Februar und der prognostizierte Wert ab März (9, 10 und 9) als Prognose herangezogen. Im Mai wird der Durchschnittswert des historischen Wertes im Februar und die prognostizierten Werte im März und April (10, 9 und 9,33) als Prognose herangezogen. Von Juni, die Prognose basiert auf zukünftigen Daten nur der Durchschnitt der Prognosen im März, April und Mai als Prognose im Juni verwendet wird, wird der Durchschnitt der Prognosen im April, Mai und Juni als die Prognose für Juli verwendet , Und so weiter. Registration Der Moving Average Preis eines Materials in einer Pflanze leidet starke Abweichungen, die Sie nicht erklären können. Nicht nur die Warenbewegungen verändern den Moving Average Price eines Materials. Rechnungen, Gutschriften, Preisänderungen, Auftragsabschlüsse können auch den Bestandswert ändern, ohne die Bestandsmenge zu ändern und somit zu Änderungen des gleitenden Durchschnittspreises führen. NEUER Analysebericht MBMAPCHANGES: Wir haben die im SAP N ote 1506200 erläuterte Lösung verfolgt, um die Änderungen zu erläutern, die durch den Moving Average Price eines Materials verursacht wurden. Dieser Vorgang beinhaltet jedoch viele manuelle Schritte und die Überprüfung von Daten direkt in Datenbanktabellen, für die die meisten Benutzer keine Berechtigung in SAP-Systemen haben. Aus diesem Grund hat die SAP-Unterstützung einen Bericht erstellt, der die Liste der Dokumente abfragen kann, die den gleitenden Durchschnittspreis eines bestimmten Materials verändert haben. Über das Tool: Basierend auf den im Hauptbildschirm des Berichts eingegebenen Selektionskriterien baut das System eine ALV-Liste der Dokumente auf, die den gleitenden Durchschnittspreis verändert haben. Jede Zeile enthält die Schlüsselfelder der Referenzdokumente, die Menge und Menge des Belegs, den Gesamtbestand und den Gesamtbestandswert vor der Buchung sowie den gleitenden Durchschnittspreis vor und nach der Buchung. V-Preisänderungen über den Hervorhebungsschwellenwert werden zur leichteren Analyse hervorgehoben. Doppelklickleisten öffnen die Referenzbelege in der entsprechenden Anzeigetransaktion.