Bug 16419 - IFMSCM-INV: Integration von PAL Clustering-Algorithmen in die ABC-Analyse
Summary: IFMSCM-INV: Integration von PAL Clustering-Algorithmen in die ABC-Analyse
Status: VERIFIED FIXED
Alias: None
Product: Controlling
Classification: SCX/Suite
Component: Klassifizierung/Classification (show other bugs)
Version: 24.0
Hardware: All All
: P1 enhancement
Deadline: 2025-07-29
Assignee: Kolb, Tim
QA Contact: Bertelmann, Marc
URL:
Whiteboard: Einbindung in ABC-Analyse, Istallatio...
Keywords: Release-Notes-erstellt, Vela
Depends on: 18057
Blocks:
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Reported: 2023-09-07 15:29 CEST by Kolb, Tim
Modified: 2025-09-24 16:16 CEST (History)
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Erledigt mit: Vela
SAP Release: S/4HANA
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Description Kolb, Tim intern 2023-09-07 15:29:44 CEST 
Prototyp zur automatischen Materialklassifizierung durch Clustering-Algorithmen.

Funktionen:

1. Ausreißerbereinigung
2. Normalisierung
3. Cluster-Algorithmen: 
   - K-Means
   - DBSCAN 
   - Affinity Propagation
Comment 2 Kolb, Tim intern 2025-08-14 08:10:57 CEST 
- Pflege in "Einstellungen ABC-Analyse"
- Ausführen mit Anwendungsjob "ifm Inventory: ABC-Analyse"
- Ergebnisse einsehbar in App: - ifm Materialstamm Werksebene anzeigen
                               - Ergebnisse ABC-Analyse
Comment 1 Kolb, Tim intern 2024-09-10 15:38:59 CEST 
Die Clustering-Algorithmen aus der PAL (Predictive Analysis Library) können vielseitig eingesetzt werden. 

Beispielsweise können auf Basis einer gespeicherten XYZ-Analyse Vorschläge für neue Grenzwerte erstellt werden, was ebenfalls für die ABC-Analyse gilt.

Darüber hinaus ist es möglich, Materialien, basierend auf ihrem Verhalten,  automatisiert in Gruppen zu einzuteilen. 

Zudem könnte eine Ausreißerbereinigung mithilfe des K-means-Algorithmus in die neue IFMSCM XYZ-Analyse integriert werden.