| Дата | На кого рассчитан курс | Название программы | Форма проведения | КОМПАНИЯ |
|---|---|---|---|---|
| Август. | ||||
| 22-23 Петербург | Для руководителей и менеджеров отдела закупки | Математика закупки: анализ, прогнозирование, контроль | Семинар-практикум | Клуб Закупщиков |
| Сентябрь | ||||
| 19-20 Москва | Для руководителей и менеджеров отдела закупки | Управление отделом закупок. Планирование, организация, мотивация | Семинар-практикум | Клуб Закупщиков |
| Расписание семинаров для Закупщиков на 2017 год | ||||
Всем доброго дня !
igorekvarus писал(а):Бьюсь над вопросом корректного планирования по категориям товаров для сети супермаркетов. Сейчас план считается на основании динамики прошлого года (месяц к месяцу) и наложения этой динамики на текущий период. Погрешности в основном 10-15%, на некоторых группах - до 40%. Меня такие цифры абсолютно не устраивают.
Поделитесь опытом - кто как считает?
igorekvarus писал(а): какую погрешность считать нормальной?
igorekvarus писал(а):Логически понятно, но как технически это быстро реализовать?
igorekvarus писал(а):как технически это быстро реализовать?
igorekvarus писал(а):70 групп (около 500 категорий)?
igorekvarus писал(а):Плюс большое количество групп на которые влияют внешние факторы (погода, цена, ажиотажный спрос и т.д.) Как это все учесть?
igorekvarus писал(а):А можно по конкретнее про специализированое програмное обеспечение для планирования?
igorekvarus писал(а):Т.е. если я правильно понимаю одним Excel здесь и близко не обойтись?
igorekvarus писал(а):Презентацию просмотрел. Достойный материал.
igorekvarus писал(а):Кто занимался внедрением и сопровождением этого проекта.
igorekvarus писал(а):Как это ПО работает с другими учетными системами - 1С, Спрут? Какие еще есть возможности?
[/quote]
[/quote]igorekvarus писал(а):Т.е. если я правильно понимаю одним Excel здесь и близко не обойтись?
Ну почему же? Если модель упростить, то можно справиться и Excel-ем. Только трудозатрат на ежедневное обновления данных потребуется больше.
igorekvarus писал(а):А здесь у меня вопрос о "ежедневном обновлении данных". О каких конкретно данных идет речь? Т.е. например для корректного составления прогноза НУЖНЫ:
1.)Динамика продаж категории, в шт и ден. выражении в разрезе конкретных наименований (какая периодичность? -по месяцам, неделям, дням)
igorekvarus писал(а):2. Динамика изменения цены в разрезе конкретных наименований
igorekvarus писал(а):3. Анализ дефицитов за прошлые периоды
igorekvarus писал(а):p.s А как учесть изменение покупательских предпочстений - например переход на более низкий ценовой сегмент (в шт покупают столько-же а в деньгах прироста нет)?
KaPrAL писал(а):igorekvarus писал(а):А здесь у меня вопрос о "ежедневном обновлении данных". О каких конкретно данных идет речь? Т.е. например для корректного составления прогноза НУЖНЫ:
1.)Динамика продаж категории, в шт и ден. выражении в разрезе конкретных наименований (какая периодичность? -по месяцам, неделям, дням)
В рознице период детализации времени- "День", поэтому информация о продажах и запасах должна обновляться и обрабатываться ежедневно, т.к. прогнозы рассчитываются за каждый день.
[/quote]KaPrAL писал(а):
Увидеть эти и другие закономерности помогает удобная отчетность.
igorekvarus писал(а):А как быть с новыми брендами - которых не было в прошлом году? наложить на них среднюю регрессию всей группы (k*х)+b
igorekvarus писал(а):KaPrAL писал(а):
Увидеть эти и другие закономерности помогает удобная отчетность.
Какая например?
igorekvarus писал(а):Т.е. мне чтобы посчитать прогноз на следующий месяц например по группе "коньяк" нужны продажи за предыдущие периоды (аналогичные месяца прошлого года по дням в разрезе брендов и наименований + предыдущий месяц этого года опять же по дням)?
stanley писал(а):коллеги, я извиняюсь, можно специально для крайне неторопливого меня пояснить фишку насчет применения "регрессии с b=0"?
я напрочь не улавливаю нити рассуждений...
igorekvarus писал(а):Спасибо за информацию. А по поводу ПО на основе OLAP - видел презентацию по Qlikview http://www.qlikview.com/ru. Кто нибудь знаком с этой программой?
igorekvarus писал(а):Есть ли другие аналоги для розницы?
igorekvarus писал(а):Есть ли другие аналоги для розницы?
igorekvarus писал(а):И еще один вопрос. Как должна проходить схема утверждения плановых показателей по товарообороту на розничном предприятии. Снизу- вверх (Категорийщики и торговые площадки говорят сколько они смогут продать в следующем месяце а шеф утверждает окончательную цифру) или сверху-вниз (шеф да план, а дальше все разбросали кто сколько потянет).
igorekvarus писал(а):Разница в цене покупки, внедрения и сопровождения?
KaPrAL писал(а):stanley писал(а):коллеги, я извиняюсь, можно специально для крайне неторопливого меня пояснить фишку насчет применения "регрессии с b=0"?
я напрочь не улавливаю нити рассуждений...
Пусть, например, даны 2 вектора: X=(100; 120; 95; 97) и Y=(12; 14; 10; 11) и надо найти такое k, при котором Y=k*X+b (если b=0, то Y=k*X).
k можно найти по обычной формуле:
k=(100*12+120*14+95*10+97*11)/(100^2+120^2+ 95^2+97^2) = 0,114325, а можно по "взвешенной" по-времени (это мои мысли):
k=(100*12*0,25 + 120*14*0,5 + 95*10*0,75 + 97*11*1)/(100^2*0,25+120^2*0,5+ 95^2*0,75+97^2*1) = 0,112819
Смысл взвешенности- в добавлении весов, которые тем больше, чем новее данные.
KaPrAL писал(а):Алгоритмы различаются в зависимости от вида товарных групп: если в пределах группы товары частично или полностью взаимозаменяемы, то используется подход "сверху-вниз": вычисляется план по товарной группе, и для каждого товара из этой группы вычисляется параметр k в модели взвешенной линейной регрессии (k*x+b) с b=0, затем план по каждому товару находится умножением соответствующего k на план всей группы. Для этого подхода, на этапе нахождения плана всей группы учитываются и обрабатываются периоды дефицита группы в целом.
stanley писал(а):но вот это ставит меня в тупик:KaPrAL писал(а):Алгоритмы различаются в зависимости от вида товарных групп: если в пределах группы товары частично или полностью взаимозаменяемы, то используется подход "сверху-вниз": вычисляется план по товарной группе, и для каждого товара из этой группы вычисляется параметр k в модели взвешенной линейной регрессии (k*x+b) с b=0, затем план по каждому товару находится умножением соответствующего k на план всей группы. Для этого подхода, на этапе нахождения плана всей группы учитываются и обрабатываются периоды дефицита группы в целом.
stanley писал(а):ага, вектор k - доля в общем котле.
stanley писал(а):осталось проверить состоятельность взвешивания, что-то мне тут подозрительно...
И еще, подход работает только при грамотном управлении ассортиментом: нельзя допускать, чтобы присутствовали товары-"каннибалы", иначе по каждому из них алгоритм даст завышенные прогнозы.
Роман Бодряков писал(а):А ты их канибаль дальше. Сумма закупок по аналогам. Без возможности ее разбиения на товары. Так в заказ два и вываливаются. С одной потребностью. Пусть чел дальше сам думает.
Роман Бодряков писал(а):Механически можно через группирующий виртуальный товар посчитать, и в заказе выводить его первым, а под ним товары с пустой потребностью и фактическими остатками. Можно еще отсортировать по проданному ранее количеству для удобства.
Роман Бодряков писал(а):Через эту же схему можно аналоги от разных поставщиков отрабатывать.
Роман Бодряков писал(а):Введи еще на управленческом контуре, что бы продажи нового не начинались до распродажи старого и назначь ответственного за процесс
Роман Бодряков писал(а):А как быть с твоим маслом Анжу 200, 300 и 400 мл?
Это будут разные, но взаимозаменяемые товары. Причем прямая заменяемость будет отличаться от обратной.
Роман Бодряков писал(а):Кран бабочка с внутренней резьбой на 1/2 дюйма можно заменить на кран с наружными резьбами и двумя переходниками, а можно с наружными резьбами, но с фиттингами на внутреннюю резьбу. Технически задача будет решена. И зачастую клиента не сильно волнует как.
Вот в таких случаях, предлагаемый тобой алгоритм наследования, работать не будет.
Вернуться в «Реальные задачи из жизни»
Количество пользователей, которые сейчас просматривают этот форум: CommonCrawl [Bot], Yandex [Bot] и 0 гостей