Разработка системы прогнозирования спроса на запасы

Question

Запасы и затоваривание деталей становятся проблемой для одного из моих клиентов. Заказы на покупку подаются каждые две недели. Доставка занимает 1-2 недели. Мой клиент отслеживает записи инвентаризации с помощью системы на основе .NET, которую я построил.

Я хочу усовершенствовать систему управления запасами, чтобы постоянно консультировать по уровням запасов, прогнозируя спрос на запасы и предлагая оптимальные заказы на покупку. Я прочитал много из того, что я мог найти в алгоритмах прогнозирования, но мне нужна помощь в разработке хорошего алгоритма (или взвешивания нескольких алгоритмов) для точного прогноза.

Предметы с неповрежденным товаром стоят дороже, чем товары с затовариванием, так как большинство деталей в конечном итоге будут использованы, но деньги могли бы быть использованы для чего-то другого.

Было бы неплохо представить спрос с возрастающим риском, который склоняется к первоначальной реализации в Монте-Карло.

Как мне подойти к этой проблеме? Какие хорошие / стандартные алгоритмы использовать для этого типа проблемы? Существуют ли хорошие бесплатные библиотеки для решения проблемы спроса на товары?

Answer 1

Это довольно хорошо понимаемая область. Он также называется «прогнозирование спроса», «управление запасами» или «пополнение запасов».

Простая техника, которая хорошо работает, называется «экспоненциальное сглаживание». Это явилось результатом исследований, проведенных в 40-х годах для военно-морского флота - выяснения того, как сохранить запасы верфей для строительства военных кораблей.

Оригинальный документ Чарльза С. Холта «Прогнозирование сезонных колебаний и тенденций с помощью экспоненциально взвешенных скользящих средних» был перепечатан в 2004 году в « Международном журнале прогнозирования », но я уверен, что вы можете найти другие учебники и статьи - это стало стандартной техникой.

Существует стек-обмен, включающий эту тему: http://stats.stackexchange.com. «Прогнозирование» и «сглаживание» - это хорошие теги для использования. Роб Хиндман дал много хороших ответов и написал по крайней мере одну книгу на эту тему: " Прогнозирование: методы и применения ".

Answer 2

Прежде чем вы попытаетесь угадать будущее, вы сможете представить своим пользователям что-то такое же полезное. Могут ли они в настоящее время получить график прошлых заказов с различными периодами времени, чтобы получить представление о циклическом характере вашего бизнеса?

Мне кажется, что проблема заключается не в том, что система не способна предсказать будущие потребности, а в том, чтобы представить пользователю текущие и прошлые тренды данных. Даже печатный график или график, на котором есть дополнительное пространство в «будущем», позволил бы им самим рисовать карандаш в будущем, может оказаться огромным благом.

В конце концов, я бы с осторожностью отнесся к принципам «управления рисками», которые слишком сильно доверяют, поскольку эти плохо понятые алгоритмы (пользователями) привели к гибели более чем одного бизнеса.

Я понимаю, что это не отвечает на ваш вопрос, но, возможно, ответ находится в другом месте? Если вы хотите, я удалю этот ответ, чтобы другие считали этот вопрос все еще без ответа.