Программа автоматические обобщает данные, отмечая сложные тенденции, которые могут ускользнуть от аналитика, а зачастую находятся за рамками возможностей человека. Далее строятся прогнозы продаж и проводится расчет оптимального товарного запаса. Затем происходит автоматическое формирование заказа, с учетом частоты поставок, кратности партии, минимального остатка на полке и учета рисков (рисунок 1). Отчет представляется по товарным группам и в разрезе поставщиков или производителей.
Программа получает на обработку историю продаж товаров и другие факторы, например изменение температур в данном регионе. Чем больше факторов, которые влияют на продажи, подается на вход, тем более точен прогноз.
Для решения задачи оптимизации размера складских товарных запасов фирмой «Инжэниус Тим» разработан программный продукт «Forecast NOW!», который помогает снижать издержки на хранение, повышать оборачиваемость средств и автоматизировать работу отдела закупок.
Таким образом, имеющиеся на рынке системы не позволяют производить автоматический сбор данных из информационных баз предприятий и требуют от пользователя специальной подготовки для построения прогноза.
Средняя точность прогноза нечеткими системами составляет 80,3%, а методами классического анализа - 74%. При этом устойчивость прогноза во времени нечеткими системами выше на 6%, чем методами классического анализа.
Для работы с NeuroShell® DayTrader Professional – продуктом, использующим методы неклассического анализа, также требуется специалист для создания адекватной нейронной сети.
В России большая часть программного обеспечения на рынке представлена продуктами зарубежных компаний - SPSS, STATISTICA, Forexsal, Caterpillar. В своей основе они используют алгоритмы классического статистического анализа и прогнозирования. Однако в большинстве случаев они показывают менее точные результаты, чем нечеткие системы. Также они требуют наличие специалиста и сложны в освоении для пользователя.
Используя средства прогнозирования, можно решить данную задачу и найти оптимальный запас и количество товара, которое нужно закупить в определенный день. От точности этого решения зависит процент сэкономленных средств.
На сегодня потребность в решении задач прогнозирования постоянно увеличивается. Одной из них является необходимость оптимизации объема складских товарных запасов предприятий в сфере торговли. Товарный запас позволяет сгладить колебания спроса, снизить риски при работе с контрагентами. Низкий товарный запас порождает дефицит товара и негативно сказывается на сервисе и лояльности покупателей. Большой товарный запас влечет за собой залежалый товар, срок годности которого постепенно истекает, а издержки на хранение увеличиваются.
Прогнозирование потребительского спроса с использованием нейронных сетей и генетической оптимизации
Рецензируемый раздел
Авиация и космонавтика
Факты и гипотезы
Свободная трибуна
Концепции и изобретения
Профессиональная защита интеллектуальной собственности
2008-2013 Сен Мишель Груп | О проекте
Дайджест новостей науки и техники
Наука 21 век » Прогнозирование потребительского спроса с использованием нейронных сетей и генетической оптимизации
Прогнозирование потребительского спроса с использованием нейронных сетей и генетической оптимизации | Наука 21 век
Комментариев нет:
Отправить комментарий