Vasyaのライフアドベンチャーに基づくビール需要グラフ
サーシャはこれらの期間を予測できません。したがって、彼は常に2つの火災の間にあります。ビールの量。
だから、サーシャの在庫品の多くは悪いです。 お金が投資されて「凍結」され、それを維持するのは単純に高価です。 店内の商品はほとんどなく、顧客は必要なものを見つけられず、彼はそれらを失い、利益をもたらします。 どのくらいの製品を購入する必要があるかを知るには、 需要予測システムが必要です。 同じシステムは、ポイントで適切な量の製品を維持するのに役立ちます。
原理的にはどのように見えますか？
需要と供給は、2つの部分から構成される目的関数によって記述されます。一方では、予測不足、もう一方は再予測です。 一方で、商品が長すぎる場合、費用は利益を失います。 さらに、期限切れの製品、ディスク上の古いソフトウェア、および正しい形式で計算を維持するなどの他の問題などがまだあることを覚えておく価値があります。
最も単純なケースでは、お金で2つの数量を取得します。過剰な商品を購入したり持ち込んだりするとどうなりますか。 システムは、流通ネットワークのすべての製品を個別に分析し、予測を行います。
サーシャにとって何が重要か：正しい注文か大きな利益か？
流通ネットワークは、供給プロセスを最適化しようとします 。 重要なポイントの1つ-スタッフの作業やプロセスの効率性など、断片的にではなく総コストを考慮する必要があります。 ネットワークにとって、結果としての利益は重要であり、それ自体の予測精度ではありません。 したがって、すべては、購入者が注文する倉庫内の残りの商品に置かれます。 残りの在庫を適切に管理するには、最初に需要を予測する必要があります。 さらに、需要は販売ではありません。商品がない場合、需要があるかもしれませんが、販売はありません。 これは非常に重要な違いです。なぜなら、多くのシステムは営業を行っているからです。
需要を取り戻す
私たちの場合の分析の最初のステップは、製品が事実上利用できなくなった瞬間をすべて追跡することで、実際の需要を回復することです（たとえば、ビールの箱がデータベースにリストされていたが、実際には倉庫で失われた）。
一番下の行は、商品の「ギャップ」を計算値で置き換えることです。 移動平均など、いくつかの異なる平均化方法を使用できます。計算は原則自体ほど重要ではありません。 したがって、まず第一に、需要のレベルを回復します。 次に、次の期間の予測を作成します。 次に、実際の需要が常に予測と異なるという事実、つまり最適な許容範囲を構築するという事実を修正する必要があります。
ヴァシャを見ています
たとえば、彼らは私たちから1日平均7本のボトルを購入しますが、10のピークと最低4で購入できます。したがって、廊下は7プラスまたはマイナス3です。これも平均です。 Vasyaにはパーティーがあり、一度に20本のボトルを必要とする場合がありますが、そのような場合、推定によると、倉庫に10本の余分なものを保管するよりも、10本を販売して燃料を探すように依頼する方が有利です。 最終的に、彼はシステム管理者であり、彼のためのパーティーは非常にまれです。 信頼区間は、4〜10ユニットの需要予測の確率が80％のときに構築されます。 製品の普及が大きい場合（たとえば、4〜10台のブレードサーバーを取引する場合）-これは、製品を手動で処理する機会です。 散布が小さい場合（4〜10ステープル）-自動化を任せることは非常に可能です。
サーシャのお金を数える
次に、配達時に残高がどうあるべきかを理解する必要があります。そうすれば、次の配達までに十分です。 ここでは、お金がすでに発生し、損失のバランスが取れています。 予測中および再予測中の損失を記述する目的関数を追加し、この目的関数はリスクを追加します。 したがって、原則として、製品は引き続き販売されるため、製品を再注文する方が収益性が高く、購入したという事実はそれほど怖くはなく、費やされたお金の費用はそれほど大きくありません。
抽象化されたお金のコストは、さまざまな方法で考慮することができます。 最も簡単なオプション-銀行レートで-このお金を預金に入れるとどうなりますか。 より正確な方法は、平均的なビジネスパフォーマンスに費やされたお金の実際の価値を評価することです。 この入札は、再注文の上限を予測するために重要です。
さらに、金の過少予測と再予測によるエラーを追加すると、このエラーが最小になる剰余の値を推定できます。 次のステップ：この製品を提供する必要があります。 たとえば、分析では14本のビールを提案しています。 明らかに、12個または24個の箱に入れて持ち運ぶことができます。より収益性の高いものを理解する必要があります。 。 マーケティング担当者は、品揃えを維持することで顧客を維持することの重要性についておおよその経験則を与えることができます。これは、機能でも考慮することができます。
有効性は何ですか？
私の実践では、小売チェーンでの実装により、会社の売上高を最大3％節約できます。
社内の誰がこのことを扱っていますか？
アナリストは通常働いており、通常は履歴データで実行されます。 システムの作業結果の観点から見ると、すべてが単純です。3つの数値が発行されます。これは、需要予測、推奨残高、推奨順序です。 さらに、これらはすべて、商品の専門家にすでに馴染みのある注文インターフェースにロードされます。 彼らは彼らの仕事の面での変化を見ていません、彼らはただ他の数字を持っています。 他のシステムを変更する必要はありません。
実装例
システムの制限は何ですか？
自動化は、たとえば、広告キャンペーンを考慮に入れてトレンドを予測できますが、需要の変動が激しい市場では常に調整が必要です。 たとえば、ファッション業界では、直観と経験がそのような自動化以上のものを意味します。トップの位置にある携帯電話小売店では、それを自動機だけと考えることも問題です。 違いはこれです。たとえば、ハードドライブやパンを取引することで、需要を満たします。 新世代のファッショナブルなドレスやタブレットの取引-私たちはそれを作成します。