Markdown సంచిక

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# AI యాప్‌లు నిర్మించే గిడ్డంగి బృందాలు: సరుకు కదలికకు ఇంకా ప్రణాళిక అవసరం

> AutoScheduler ప్రకటించిన యాప్ బిల్డర్ గిడ్డంగి బృందాలకు ఒక ఆచరణాత్మక ప్రశ్నను లేవనెత్తుతుంది: ఇప్పటికే ఉన్న పనులు, నిల్వ పరిమితులు, చర్య తీసుకునే అధికారం గౌరవిస్తూనే స్థానిక సాధనం సరుకుల పునఃనింపులో సమస్యలను ఎలా గుర్తించగలదు?

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-22T13:49:06.432Z
Updated: 2026-09-22T13:49:06.432Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/warehouse-ai-app-builder-replenishment

![A warehouse aisle has a partly empty picking shelf in the foreground and a loaded manual pallet jack parked in a separate staging bay.](https://bigchange.ai/api/media/file/warehouse-picking-staged-stock-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE. A local warehouse tool must account for the stock, space and work already on the floor. Conceptual warehouse scene, not an AutoScheduler interface, customer result or demonstration of equipment control.

AutoScheduler.AI సెప్టెంబర్ 21, 2026న తన AI App Builderను ప్రకటిస్తూ, Warehouse AI Platformలో ఇది సాధారణ వినియోగానికి అందుబాటులో ఉందని తెలిపింది. గిడ్డంగి సిబ్బంది, అనుసంధానమైన కార్యాచరణ డేటా, ఆప్టిమైజేషన్ సాధనాలను ఉపయోగించి సాధారణ భాషలో అప్లికేషన్‌ను వివరించవచ్చు. తగిన అప్లికేషన్‌లు పనులను అమలు కోసం గిడ్డంగి నిర్వహణ వ్యవస్థ (WMS)కు కూడా పంపగలవని కంపెనీ చెబుతోంది. [కంపెనీ ప్రకటన](https://www.globenewswire.com/news-release/2026/09/21/3365593/0/en/autoscheduler-ai-expands-warehouse-ai-platform-with-ai-app-builder-letting-warehouse-teams-build-their-own-applications.html)

షిఫ్ట్ సమయంలో గమనించిన సమస్య వివరాలు ఇంకా స్పష్టంగా ఉన్నప్పుడే దాన్ని ఉపయోగకరమైన సాధనంగా మార్చుకోవడం సైట్ మేనేజర్‌కు లభించే అవకాశం. ఆ సాధనం హెచ్చరిక చూపాలా, మార్పును సిఫార్సు చేయాలా, లేక పనిని సృష్టించాలా అనేది వేరే కార్యాచరణ నిర్ణయం. అప్లికేషన్ సరుకు కదలికలపై ప్రభావం చూపిన తర్వాత, పొరపాటు విలువైన స్థలాన్ని, కార్యస్థలంలోని ఎవరో ఒకరి సమయాన్ని వృథా చేయవచ్చు.

## పెద్ద మార్పు

- **ఏం మారింది:**గిడ్డంగి బృందాలు అనుసంధానమైన వేదికలో సహజ భాషలో ఇచ్చే సూచనలతో అప్లికేషన్‌లు సృష్టించవచ్చని AutoScheduler చెబుతోంది. ఇది ప్రకటించిన సామర్థ్యం మాత్రమే; స్వతంత్రంగా కొలిచిన కార్యాచరణ మెరుగుదల కాదు.
- **ఇది ఎందుకు ముఖ్యం:**స్థానిక పరిజ్ఞానం త్వరగా ఉపయోగకరమైన సాఫ్ట్‌వేర్‌గా మారి, సాధారణ వీక్షణల్లో కనిపించని మినహాయింపులను బృందాలు గుర్తించడంలో సహాయపడవచ్చు. పనులు సృష్టించే అప్లికేషన్‌లు ఇప్పటికే ఉన్న ప్రణాళికలు, అనుమతులను కూడా గౌరవించాలి.
- **ఏమి గమనించాలి:**ఒక నిర్దిష్ట ఆలస్యాన్ని యాప్ నివారిస్తూనే, నకిలీ కదలికలు, తప్పించగలిగే నిర్వహణ పని లేదా షిఫ్ట్‌లోని ఇతర చోట్ల సమస్యలు సృష్టించకుండా ఉంటుందా అన్నది గమనించాలి.

## వేదిక ముఖచిత్రంతో సమానంగా గిడ్డంగి సందర్భమూ ముఖ్యం

AutoScheduler అమలు మార్గదర్శకంలో, ఇప్పటికే ఉన్న వ్యవస్థల నుంచి చదవగల ప్రాప్యత, పంచుకున్న గిడ్డంగి భావనలతో డేటాను సరిపోల్చడం, సైట్ నియమాలు తెలిసిన నిర్వాహకులతో ధృవీకరించడం వివరించబడ్డాయి. అప్లికేషన్‌లు నిర్మించడాన్ని, మొత్తం కార్యకలాపాన్ని నమూనా చేసి ఆప్టిమైజ్ చేసే ప్రత్యేక పరిధి పనితో ఇది వేరు చేస్తుంది. ఇది విక్రేత తెలిపిన ప్రక్రియ మాత్రమే; అమల్లో ఉన్న వ్యవస్థపై మా అంచనా కాదు. [వేదిక అమలు](https://autoscheduler.ai/how-autoscheduler-works/)

నిల్వకు ఒకే నిర్వచనం ఉండటం ముఖ్యంగా అవసరం. “అందుబాటులో ఉంది” అని చూపే సంఖ్య భౌతికంగా అక్కడున్న సరుకును, నిర్దిష్ట ఆర్డర్‌కు అర్హమైన సరుకును లేదా ఇంకా స్వీకరణ కోసం ఎదురుచూస్తున్న సరుకును సూచించవచ్చు. ఫీల్డులను చదవగలదనే కారణంతో ఆ అర్థాలన్నింటినీ యాప్ ఒకటిగా భావించడం సురక్షితం కాదు.

Microsoft నిల్వ పత్రాలు దీనికి స్పష్టమైన ఉదాహరణ ఇస్తాయి: ప్రస్తుతం చేతిలో ఉన్న నిల్వనూ, ఆర్డర్ చేసి ఇంకా అందని నిల్వనూ దాని వ్యవస్థ రిజర్వ్ చేయగలదు. నిర్దిష్ట విక్రయ ఆర్డర్‌కు రిజర్వ్ చేసిన నిల్వను ఆ రిజర్వేషన్ రద్దు చేయకపోతే ఇతర ఆర్డర్ల కోసం తీసుకోకుండా కూడా అది కాపాడుతుంది. ఇవి Dynamics 365లో పత్రబద్ధమైన ప్రవర్తనలు మాత్రమే; AutoSchedulerతో అనుసంధానం ఉందనడానికి ఆధారం కావు. [నిల్వ రిజర్వేషన్లు](https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/inventory/reserve-inventory-quantities)

యాప్ బిల్డర్‌కు దీని అర్థం, గిడ్డంగి నైపుణ్యం డేటా నమూనాలో ప్రతిబింబించాలి. లెక్కలో ఏ పరిమాణాన్ని వాడాలి, దాని స్థితి ఏ చర్యను అనుమతిస్తుంది అన్నదానిపై సిబ్బంది ఏకాభిప్రాయానికి రావాలి. వేర్వేరు రకాల నిల్వలను కలిపి చూపే తెర నమ్మకం కలిగించవచ్చు; కానీ అవసరమైన సరుకు ఎంపిక చేసే చోట అందుబాటులో లేకపోవచ్చు.

ఉపయోగకరమైన ముందస్తు హెచ్చరికకూ, అనవసరంగా వెంబడింపజేసే సంఖ్యకూ మధ్య తేడాను అనుభవజ్ఞుడైన ప్రణాళికకర్త గుర్తించగలడు. ఆ వ్యక్తి అప్లికేషన్ రూపకల్పనలో నేరుగా సహాయపడితే, సమస్యను వివరించడంలో, అపార్థాలను సరిచేయడంలో బృందం తక్కువ సమయం వెచ్చించవచ్చు. ఆధార రికార్డులను పరిశీలించగలిగేలా ఉంచుతూ, నిర్దిష్ట తేడాను సరిగ్గా నమోదు చేయడమే ప్రయోజనాన్ని తెస్తుంది.

![A loaded reserve pallet connects by one dashed rightward arrow to a partly stocked picking rack.](/api/media/file/existing-replenishment-inline-v1.png)

## ఇప్పటికే పునఃనింపు పని ఉన్న లోటు

ఉద్దేశపూర్వకంగా సరళీకరించిన ఉదాహరణను చూద్దాం. సరుకు ఎంచుకునే ప్రదేశంలో 18 పెట్టెలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. పంపిణీ గడువులోపు ఆర్డర్లకు 42 పెట్టెలు అవసరం. మరో 24 పెట్టెల కోసం పునఃనింపు పని ఇప్పటికే ఉంది; ఆ ప్రదేశం 48 పెట్టెలను పట్టగలదు. అన్నీ ఒకే కొలమానంలో ఉన్నాయి. ఇవి వివరించడానికి కల్పించిన సంఖ్యలు మాత్రమే; కస్టమర్ ఫలితం లేదా కొత్త ఉత్పత్తి పరీక్ష కాదు.

ప్రస్తుత నిల్వను డిమాండ్‌తో మాత్రమే పోల్చే యాప్ 24 పెట్టెల లోటును గుర్తిస్తుంది. అది మరో 24 పెట్టెలను ఆటోమేటిక్‌గా కోరితే, ఇప్పటికే ప్రణాళికలో ఉన్న పనిని నకలు చేస్తుంది. రెండు పునఃనింపులూ సరుకు ఎంచుకునే పని మొదలయ్యేలోపు వస్తే, 66 పెట్టెలు ఆ ప్రదేశం 48 పెట్టెల సామర్థ్యాన్ని మించిపోతాయి. లెక్క సరిగ్గానే ఉంది; కానీ నిర్ణయం ఇప్పటికే ఉన్న పనిని, సరుకు కదిలే సమయాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోలేదు.

మరింత ఉపయోగకరమైన పర్యవేక్షణ సాధనం, లోటుతో పాటు పెండింగ్‌లో ఉన్న పునఃనింపును చూపుతుంది. సరుకు అవసరమయ్యేలోపు ఆ పని పూర్తయ్యే అవకాశం ఉందా అనేది దాని ప్రశ్న. పని ఆలస్యమైతే, ప్రణాళికకర్త కారణాన్ని పరిశీలించవచ్చు లేదా అనుమతితో ప్రాధాన్యత మార్చమని కోరవచ్చు. మరో కదలికను సృష్టించడం వల్ల ఆలస్యం తప్పనిసరిగా తొలగిపోదు.

ఇప్పటికే ఉన్న గిడ్డంగి సాఫ్ట్‌వేర్‌లో సంబంధిత ప్రణాళిక తర్కం ఉంది. Microsoft పునఃనింపు పత్రాలు, నమూనాల ద్వారా అమర్చే డిమాండ్ ఆధారిత, కనిష్ఠ/గరిష్ఠ వ్యూహాలను వివరిస్తాయి. నిర్దిష్ట అమరికల్లో, డిమాండ్‌కు సంబంధించిన పునఃనింపు లెక్క ఇప్పటికే ఉన్న పనిలో కేటాయించని పరిమాణాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవచ్చు. WMS అమరికను పరిశీలించాకే దాని చుట్టూ రెండో నిర్ణయకర్తను జోడించాలని ఇది గుర్తుచేస్తుంది. [పునఃనింపు అవలోకనం](https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/warehousing/replenishment)

అప్లికేషన్ ఒక మినహాయింపును స్పష్టం చేయవచ్చు: ఈ ఆర్డర్ పునఃనింపుపై ఆధారపడి ఉంది; కానీ అది ఆశించినట్లు ముందుకు సాగలేదు. ఆ సంబంధాన్ని చూపితే అనేక తెరలను సరిపోల్చే ప్రణాళికకర్త సమయం ఆదా చేయవచ్చు. సంబంధిత రికార్డులు చివరిసారిగా ఎప్పుడు నవీకరించబడ్డాయో కూడా చూపాలి. పూర్తయిన కదలిక నిర్ధారణ ఇంకా రాకపోయిందని కారణంగా ఎవరినీ మళ్లీ పంపకూడదు.

నిల్వ సామర్థ్య పరిమితి వల్ల పునఃనింపు పని వేచి ఉండటం సమంజసమే కావచ్చు. స్థల సామర్థ్యాన్ని మించి పని సృష్టించినా, నిల్వ తగినంత తగ్గేవరకు దాని పూర్తిని నిలిపివేసే సదుపాయాన్ని Dynamics 365 పత్రబద్ధం చేస్తుంది. ఒక సమయంలో అందుబాటులో ఉన్న స్థలాన్ని ప్రణాళికాబద్ధ డిమాండ్ మించవచ్చు. [స్థల సామర్థ్య నిర్వహణ](https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/warehousing/replenishment-over-location-capacity)

అందువల్ల మా ఉదాహరణలో పెండింగ్ పని దాని స్థితిని పరిశీలించడానికి కారణం. వేచి ఉన్న ప్రతి పనినీ వైఫల్యంగా గుర్తించే యాప్, సమంజసమైన పరిమితిని అధిగమించమని సిబ్బందిపై ఒత్తిడి చేయవచ్చు. హెచ్చరికతో ఇచ్చే వివరణ కూడా దాని కార్యాచరణ విలువలో భాగమే.

## యాప్‌ను ప్రచురించే అనుమతి, పని సృష్టించే అనుమతితో సమానం కాదు

AutoScheduler అమలు మార్గదర్శకంలో వేర్వేరు ప్రాప్యత పాత్రలు, పేరుతో గుర్తించిన కార్యాచరణ బాధ్యతదారు, పంపకుండా చర్యలను పరీక్షించడం వివరించబడ్డాయి. ముందే ఆమోదించిన చర్యల కోసం అనుసంధానిత వ్యవస్థల్లో పనిచేయడాన్ని ఉద్దేశపూర్వకంగా ప్రారంభించాలనీ దాని తరచుగా అడిగే ప్రశ్నల పేజీ చెబుతోంది. ఈ పత్రబద్ధమైన నియంత్రణలు ఉత్పత్తిని అంచనా వేయడంలో ఉపయోగపడతాయి; నిర్దిష్ట సైట్‌లో అవి ఉన్నాయా, సరిగ్గా అమర్చారా అన్నది మాత్రం ధృవీకరించాలి. [చర్యలు, పాలన](https://autoscheduler.ai/how-autoscheduler-works/)

పునఃనింపు పర్యవేక్షణకు తొలి పరిధిగా ప్రమాదంలో ఉన్న పనిని చూపించి, దాని ప్రణాళికకర్తకు తెలియజేయవచ్చు. కార్యస్థలానికి కొత్త కదలికలను జోడించకుండానే, తర్కం అర్థవంతమైన మినహాయింపులను గుర్తిస్తుందా అని పరీక్షించడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది. తరువాత సైట్ పనిని సృష్టించడానికి లేదా ప్రాధాన్యత మార్చడానికి అనుమతిస్తే, ఏ చర్యకు అనుమతి, సూచన WMSకు చేరే సమయానికీ ఏ షరతులు తప్పనిసరిగా ఉండాలి అన్నది స్పష్టంగా పేర్కొనాలి.

స్వీకరించే వ్యవస్థ కూడా ముఖ్యం. ఆదేశం పంపే సమయానికి అప్లికేషన్ ముందుగా గమనించిన విషయం పాతదై ఉండవచ్చు. మరో వినియోగదారు పనిని మార్చి ఉండవచ్చు లేదా నిల్వను రిజర్వ్ చేసి ఉండవచ్చు. అనుసంధానం ప్రస్తుత స్థితిని తనిఖీ చేసి, అభ్యర్థన అంగీకరించబడిందా, తిరస్కరించబడిందా లేదా శ్రద్ధ అవసరమా అని తెలియజేయాలి. పంపిన అభ్యర్థన విజయవంతమైందన్నదే గిడ్డంగిలో కదలిక జరిగిందని నిరూపించదు.

అప్లికేషన్‌ను నిలిపివేయడానికీ పరిమితులున్నాయి. భవిష్యత్తు అభ్యర్థనలను ఆపేలా రూపొందించవచ్చు; కానీ ఇప్పటికే తరలించిన పెట్టెలను భౌతికంగా వెనక్కి తిప్పలేదు. ఇప్పటికే కేటాయించిన పనిపై సైట్ సాధారణ నిర్వహణ ప్రక్రియలో సమన్వయ నిర్ణయం తీసుకోవాలి. ఆ యాప్‌ను నిర్మించిన వ్యక్తి అందుబాటులో లేనప్పుడు, దాని పరిణామాన్ని ఎవరు చూసుకుంటారో బాధ్యతదారునికి తెలియాలి.

## స్థానిక మెరుగుదలలు అదే వనరుల కోసం పోటీ పడవచ్చు

పునరావృతమయ్యే, బాగా అర్థం చేసుకున్న లోపాన్ని సాధనం పరిష్కరించినప్పుడు ఆశావహ దృశ్యం బలంగా ఉంటుంది. సాధారణ తెరలో స్పష్టమయ్యేలోపే ఒక రకమైన పునఃనింపు అత్యవసరమవుతుందని ప్రణాళికకర్త గమనిస్తాడు. దానిపై కేంద్రీకరించిన పర్యవేక్షణ, పదేపదే విచారణ అవసరం లేకుండా తగిన సందర్భంతో ముందుగానే చూపవచ్చు. మినహాయింపు తెలిసిన కార్మికులకు షిఫ్ట్ సమయంలో ఉపయోగించే సమాచారాన్ని మెరుగుపరిచే ప్రత్యక్ష మార్గం లభిస్తుంది.

నిరాశావహ దృశ్యం ఏమిటంటే, ఒక్కొక్కటిగా చూస్తే సమంజసంగా కనిపించే యాప్‌లు ప్రాధాన్యతలను నిరంతరం మార్చే సమూహంగా మారడం. ఒకటి పునఃనింపును ముందుకు నెడుతుంది, మరొకటి బయటకు పంపే పనిని వేగవంతం చేస్తుంది, ఇంకొకటి సరుకు స్వీకరణకు ప్రాధాన్యం ఇస్తుంది. ప్రతిదీ ఒకే సిబ్బంది లేదా పరికరాలు అందుబాటులో ఉంటాయని అనుకుంటే, ఒక వరుసను మెరుగుపరచడం వల్ల మరొకటి వేచి ఉండవచ్చు. పోటీపడే లక్ష్యాలను సాధారణ డేటా మూలం ఒక్కటే పరిష్కరించదు.

అప్లికేషన్‌ల మధ్య విభేదాలను ఎవరు పరిష్కరిస్తారో సైట్ నాయకులు నిర్ణయించాలి. విస్తృత ప్రణాళిక మరింత కీలకమైన గడువుకు వనరులను కేటాయిస్తుండగా, ఒక సాధనం కదలికను ముందుకు జరపాలని సిఫార్సు చేయవచ్చు. ఆ భేదానికి కార్యాచరణ వివరణ అవసరం. సిఫార్సు ఎందుకు ఆచరణయోగ్యం కాలేదో సిబ్బంది తెలియజేయగలగాలి; అప్పుడు స్థానికంగా ఉపయోగపడిన మినహాయింపు శాశ్వతంగా తప్పుదారి పట్టించే నియమంగా మారదు.

## యాప్ తొలగించాల్సిన ఆలస్యాన్నే కొలవండి

ఈ విడుదల ఉత్పత్తి వాదనను స్థాపిస్తుంది; మరో గిడ్డంగిలో దాని ప్రయోజనం ఎంత అన్నది కాదు. మేనేజర్ పునఃనింపు యాప్‌ను మరింత నిర్దిష్టమైన ప్రశ్నతో అంచనా వేయవచ్చు: నిల్వ ఆలస్యంగా రావడం వల్ల సరుకు ఎంచుకునే పనికి కలిగే అంతరాయాలు తగ్గాయా, అదే సమయంలో అనవసర నిర్వహణ పని లేదా ఇతరచోట్ల తప్పిన కట్టుబాట్లు పెరగలేదా?

ఈ అంచనాకు ఏ హెచ్చరికల వల్ల చర్య తీసుకున్నారు, సంబంధిత పనికి ఏమైంది, ఆ చర్య ఉపయోగపడిందా అనే రికార్డు అవసరం. నిశ్శబ్దంగా ఉండే యాప్ సమస్యలను చూడకపోవచ్చు; తరచూ హెచ్చరించేది కొత్త పనిని సృష్టిస్తూ ఉండవచ్చు. తిరస్కరించిన హెచ్చరికల్లో కొన్నింటినీ, అంగీకరించిన సిఫార్సులతో పాటు పరిశీలించాలి; డిమాండ్, సిబ్బందిలో తేడాలను పరిగణించి షిఫ్టులను పోల్చాలి.

యాప్ నిర్మించడానికి పట్టిన సమయంతో పాటు డేటాను సరిపోల్చడం, సిఫార్సులను తనిఖీ చేయడం, సాధనాన్ని నిర్వహించడం వంటి ఖర్చులనూ లెక్కించాలి. తొలి రూపం సమాచారాన్ని చూపడాన్ని మాత్రమే మెరుగుపరిచినా, వేగంగా నిర్మించడం విలువైనదే కావచ్చు. కొనసాగుతున్న ఖర్చును సమర్థించేంత తరచుగా, ఎవరికైనా మెరుగైన గిడ్డంగి నిర్ణయం తీసుకోవడంలో అది సహాయపడాలి.

తదుపరి ప్రదర్శనలో, పునఃనింపు సరుకు ఇప్పటికే వస్తున్న ఒక లోటును యాప్ బిల్డర్‌కు ఇవ్వండి. ఆ పని ఆలస్యమైతే, పూర్తయితే లేదా సామర్థ్య పరిమితితో ఆగితే ఏమి జరగాలో వివరించమని అడగండి. ఆకర్షణీయమైన తెరను ఎంత వేగంగా రూపొందించిందన్నదానికన్నా ఇది దాని ఉపయోగం గురించి ఎక్కువ తెలియజేస్తుంది.

## Sources

- [AutoScheduler: AI App Builder ప్రకటన](https://www.globenewswire.com/news-release/2026/09/21/3365593/0/en/autoscheduler-ai-expands-warehouse-ai-platform-with-ai-app-builder-letting-warehouse-teams-build-their-own-applications.html) — కంపెనీ ప్రకటన, అందుబాటు, సామర్థ్యాలపై దాని వాదనలను స్థాపిస్తుంది. పేర్లు వెల్లడించని కస్టమర్ ఉదాహరణలు, నిర్మాణ సమయ వాదనలు మరో సైట్‌లో కార్యాచరణ పొదుపు లేదా ఫలితాలను స్వతంత్రంగా నిరూపించవు.
- [AutoScheduler: వేదిక అమలు, పాలన](https://autoscheduler.ai/how-autoscheduler-works/) — విక్రేత ప్రస్తుత పేజీ డేటా సరిపోలిక, నిర్వాహకుల ధృవీకరణ, ఉద్దేశపూర్వకంగా ప్రారంభించే చర్యలతో పాటు పరీక్ష, బాధ్యతను వివరిస్తుంది. నిర్దిష్ట సైట్ అమరిక, ప్రభావశీలతకు ప్రత్యేక ధృవీకరణ అవసరం; మొత్తం సమన్వయ ఫలితాలు App Builder ఫలితాలు కావు.
- [Microsoft: నిల్వ రిజర్వేషన్లు](https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/inventory/reserve-inventory-quantities) — రిజర్వేషన్లు, చేతిలో ఉన్న నిల్వ, ఆశిస్తున్న స్వీకరణల మధ్య తేడాలకు ఉత్పత్తి పత్రాలు ఉదాహరణ ఇస్తాయి. అవి Dynamics 365 ప్రవర్తనను వివరిస్తాయి; AutoSchedulerకు ధృవీకరించిన అనుసంధానాన్ని కాదు.
- [Microsoft: పునఃనింపు అవలోకనం](https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/warehousing/replenishment) — అమర్చిన వ్యూహాలు, ఇప్పటికే ఉన్న పునఃనింపు పరిమాణాలు డిమాండ్‌ను ఎప్పుడు తీర్చగలవో వివరిస్తుంది. అమరికలు, నమూనాలు ముఖ్యం; వ్యాసంలోని లెక్కల ఉదాహరణ వేరు, ఊహాత్మకమైనది.
- [Microsoft: స్థల సామర్థ్యాన్ని మించిన పునఃనింపు](https://learn.microsoft.com/en-us/dynamics365/supply-chain/warehousing/replenishment-over-location-capacity) — పునఃనింపు పనిని సృష్టించడానికీ, దాన్ని పూర్తి చేయడానికి అందుబాటులో ఉంచడానికీ మధ్య తేడాను పత్రబద్ధం చేస్తుంది. ఆ ఉత్పత్తి ఉదాహరణ పరిమితి వివరణకు తోడ్పడుతుంది; మేము ఏ సదుపాయాన్నీ, అనుసంధానాన్నీ పరీక్షించలేదు.