减少模型复杂性的另一种方法是汇总。汇总是指对时间、决策变量以及数据进行合理分组以减少模型和数据量的复杂性。在已汇总的组别中可以通过减少数据的变化来提高数据的准确性，并可以减少高计划水平对信息详尽程度的要求。
除此之外，未来各时期的不准确性也会不断增加。这种不准确性可以通过合理的汇总来平衡，例如在产品类别的需求中，如果一个种别中各个产品的预测误差不完全相关，就可以通过合理的汇总来平衡。因此，汇总产品类别的能力要求（作为主的结果）会更精确，甚至对未来某个时期也是如此。
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