Логика прогнозирующего заказа

Question

У меня есть проблема, и мне было интересно, может ли кто-нибудь помочь или возможно ли иметь алгоритм для чего-то подобного.

Мне нужно создать мастер прогнозирующего упорядочения.Исходя из предыдущих продаж, мы определим, что требуется определенное количество товара.Например, 31 яблоко.Теперь мне нужно определить количество дел, которые нужно заказать.Если речь идет о 60, 30, 15, 10 яблоках, порядок должен составлять 30 и 10 яблок.

Количество элементов, которые необходимо упорядочить, изменяется в каждой строке набора результатов.Размеры кейсов также могут меняться для каждого предмета.Таким образом, у некоторых предметов может быть выбор из 5 разных случаев, а у некоторых предметов может быть вариант только с одним случаем.

Другими примерами может быть то, что мне нужно 39 банок кока-колы, и случаи поступают только в 24 для случая,Поэтому нужны 2 случая.Мне нужно 2 выстрела Бейлис, и бутылка Бейлис входит в 50cl или 70cl.Поэтому мне нужно 50cl.

Столбцы наборов результатов: ItemName, ItemSize, QuantityRequired, PackSize и PackSizeMultiple.

ItemName - это товар, который нужно заказать.ItemSize - это размер, в котором используется элемент, например.банка колы.Количество: Требуется, чтобы человек из данного пункта, в данном случае банок с колой, должен быть заказан.PackSize - это размер корпуса.PackSizeMultiple - это число, на которое умножается элемент, чтобы определить, сколько элементов в футляре.

ps.это будет запрос в SQL Server 2008

Answer 1

Похоже, вам нужна таблица UOM (Единица измерения) и функция для расчета количества мер в пакете и количества единиц измерения. с типом UOM, основанным на времени между заказами. Вам также необходимо создать цикл cron и таблицу замораживания, управляемые по неделям / временным интервалам, чтобы создать представление о текущем количестве проданных кол-во каждую неделю и количестве единиц с момента последнего заказа. На основе 2 предыдущих заказов к вашему предыдущему заказу вы устанавливаете текущий прогноз на основе минимального времени между последними 2 циклами заморозки, содержащего заказ, и продолжительности дней между ними. основываясь на среднем времени между заказами и количеством единиц в каждом заказе, вы можете создать процентное соотношение потерь в единицах на основе дней и сохранить его в каждом срезе вперед. На основе ссылки на эти данные вы сможете создать прогноз, который позволит вам инициировать уведомление о продажах или сообщение клиенту для изменения порядка. Кроме того, если вы задействуете данные ответов от продаж, основанные на отзывах клиентов, вы можете ссылаться на фактические данные и настраивать коэффициент затухания в соответствии с вашим прогнозом. Вам также следует подумать об управлении и свертывании этих замораживаний по месяцам, чтобы вы могли просматривать исторические тренды и прогнозировать доходы на основе скорости повторного заказа и того же периода в прошлом году. По сути, это похоже на прогнозирование продаж, и мы переключаем процент вероятности закрытия с прогнозируемым оставшимся количеством. оставшийся процент.