क्रय पूर्वानुमान: नारकीय लेकिन बहुत उपयोगी गणित

दो नायकों की कल्पना करें: व्यापारी अलेक्जेंडर और सिस्टम प्रशासक वसीली। वासिया, एक औसत ग्राहक की पहचान के रूप में, हर शाम साशा के स्टोर (खुदरा नेटवर्क का प्रतिनिधि) में आता है और बीयर खरीदता है। साशा उसके लिए एक हफ्ते में 7 बोतल बीयर ऑर्डर करती है। कभी-कभी वास्या रात भर काम करती रहती है और सर्वर रूम से बाहर नहीं निकलती है, और कभी-कभी काम के बाद अपने और मुख्य लेखाकार के लिए दो बोतल बीयर लेती है।


^{वासिया के जीवन कारनामों पर आधारित बीयर की मांग का ग्राफ}

साशा इन अवधियों की भविष्यवाणी नहीं कर सकती है, इसलिए वह लगातार दो आग के बीच है: या तो अधिक सामान खरीदें, "फ्रीज" पैसे खरीदें और उसके भंडारण पर पैसा खर्च करें, या वास्या और उसके दोस्त लेखाकार को परेशान करने के जोखिम में, औसत मांग के अनुसार बिल्कुल खरीदें। बीयर की मात्रा।

तो, साशा के लिए स्टॉक में बहुत सारे सामान खराब हैं। इसमें पैसा लगाया गया था और इसे "फ्रीज" किया गया था, और इसे बनाए रखना महंगा है। स्टोर में कुछ सामान खराब हैं, ग्राहकों को यह नहीं मिलता है कि उन्हें क्या चाहिए, वह उन्हें खो देता है और प्रत्यक्ष लाभ होता है। यह जानने के लिए कि उत्पाद को कितना खरीदा जाना चाहिए, एक मांग पूर्वानुमान प्रणाली की आवश्यकता है। एक ही प्रणाली बिंदुओं पर उत्पाद की सही मात्रा बनाए रखने में मदद करती है।

सिद्धांत रूप में यह कैसा दिखता है?

मांग और आपूर्ति को उद्देश्य फ़ंक्शन द्वारा वर्णित किया जाता है, जिसमें दो भाग होते हैं: एक तरफ, अंडर-पूर्वानुमान, दूसरे पर - फिर से पूर्वानुमान। एक तरफ, लागत, अगर सामान बहुत लंबा है, तो दूसरी तरफ, मुनाफा कम हो गया। साथ ही यह याद रखने योग्य है कि अभी भी एक्सपायर हो चुके उत्पाद, डिस्क पर पुराना सॉफ्टवेयर और अन्य समस्याएं जैसे कि सही रूप में गणना को बनाए रखना जैसी चीजें हैं।

सबसे सरल मामले में, आपको दो मात्राएं मिलती हैं: यदि आप कम खरीद लेते हैं या अतिरिक्त सामान लाते हैं तो क्या होगा। सिस्टम वितरण नेटवर्क के सभी उत्पादों का व्यक्तिगत रूप से विश्लेषण करता है और पूर्वानुमान बनाता है।

साशा के लिए क्या महत्वपूर्ण है: सही क्रम या बड़ा लाभ?

वितरण नेटवर्क आपूर्ति प्रक्रिया का अनुकूलन करना चाहते हैं । महत्वपूर्ण बिंदुओं में से एक - टुकड़ों में नहीं, बल्कि कुल लागतों पर विचार करना आवश्यक है, उदाहरण के लिए, कर्मचारियों के काम और प्रक्रिया दक्षता पर। नेटवर्क के लिए, परिणाम के रूप में लाभ महत्वपूर्ण है, न कि पूर्वानुमान की सटीकता। तो, सब कुछ गोदाम के बाकी सामानों पर टिकी हुई है, जहां खरीदार इसे ऑर्डर करते हैं। शेष स्टॉक को ठीक से प्रबंधित करने के लिए, हमें पहले मांग की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, मांग बिक्री नहीं है: माल की अनुपस्थिति में, मांग हो सकती है, लेकिन बिक्री नहीं होगी। यह एक बहुत महत्वपूर्ण अंतर है, क्योंकि कई प्रणालियां बिक्री के साथ काम करती हैं।

हम मांग को बहाल करते हैं

हमारे मामले में एनालिटिक्स का पहला चरण सभी क्षणों को ट्रैक करके वास्तविक मांग को बहाल करना है जब उत्पाद वास्तव में अनुपलब्ध था (उदाहरण के लिए, बीयर का एक बॉक्स डेटाबेस में सूचीबद्ध था, लेकिन वास्तव में गोदाम में खो गया था)।

लब्बोलुआब यह है कि कुछ गणना मूल्य के साथ माल के "अंतराल" को बदलना है। आप कई अलग-अलग औसत तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, एक चलती औसत: गणना स्वयं सिद्धांत के रूप में महत्वपूर्ण नहीं है। इसलिए, सबसे पहले, हम मांग के स्तर को बहाल करते हैं। फिर हम अगली अवधि के लिए पूर्वानुमान बनाते हैं। अगला, हमें इस तथ्य में संशोधन करने की आवश्यकता है कि वास्तविक मांग हमेशा पूर्वानुमान से भिन्न होती है, अर्थात, एक इष्टतम सहिष्णुता बैंड का निर्माण करने के लिए।

हम वास्या को देख रहे हैं

उदाहरण के लिए, वे हमसे औसतन एक दिन में 7 बोतलें खरीदते हैं, लेकिन वे 10 के चरम पर और न्यूनतम 4 पर खरीद सकते हैं। इसलिए, गलियारा 7 प्लस या माइनस 3 है। यह, फिर, औसत पर है। कभी-कभी ऐसा होता है कि हमारी वास्या के पास एक पार्टी है और वह एक साथ 20 बोतलें चाहता है, लेकिन ऐसे मामलों में, गणना के अनुसार, हमारे लिए 10 बेचना और गोदाम में 10 अतिरिक्त रखने के लिए ईंधन की तलाश करने के लिए उसे भेजना अधिक लाभदायक है। अंत में, वह एक sysadmin है, और उसके लिए पार्टियां बेहद दुर्लभ हैं। एक विश्वास अंतराल बनाया जाता है जब 4 से 10 इकाइयों की मांग की संभावना 80% होती है। यदि उत्पाद के लिए प्रसार बड़ा है (उदाहरण के लिए, जब हम 4-10 ब्लेड सर्वर का व्यापार करते हैं) - यह मैन्युअल रूप से उत्पाद से निपटने का एक अवसर है। जब बिखराव छोटा होता है (4-10 स्टेपल) - स्वचालन को सौंपना काफी संभव है।

साशा का पैसा गिनना

अगला, आपको यह समझने की आवश्यकता है कि डिलीवरी के समय क्या संतुलन होना चाहिए, ताकि अगली डिलीवरी तक यह पर्याप्त हो। यहां पैसा पहले से ही उठता है, घाटे का एक संतुलन। हम एक उद्देश्य फ़ंक्शन जोड़ते हैं जो पूर्वानुमान और फिर से पूर्वानुमान के तहत नुकसान का वर्णन करता है और यह उद्देश्य फ़ंक्शन जोखिम जोड़ता है। तदनुसार, एक नियम के रूप में, यह पता चला है कि उत्पाद को फिर से ऑर्डर करने के लिए यह अधिक लाभदायक है, क्योंकि यह अभी भी बेचा जाएगा, और जिस तथ्य को हमने खरीदा है वह इतना डरावना नहीं है, और खर्च किए गए पैसे की लागत इतनी बड़ी नहीं है।

अमूर्त धन की लागत को विभिन्न तरीकों से माना जा सकता है। सबसे आसान विकल्प - बैंक दर पर - अगर हम इस पैसे को जमा पर रख देंगे तो क्या होगा। एक अधिक सही तरीका औसत व्यावसायिक प्रदर्शन पर खर्च किए गए पैसे के वास्तविक मूल्य का आकलन करना है। यह बोली एक सीमा की ऊपरी सीमा की भविष्यवाणी करने के लिए महत्वपूर्ण है।

इसके अलावा, जब हमने पैसे के पूर्वानुमान और फिर से पूर्वानुमान से एक त्रुटि जोड़ी, तो हम अनुमान लगा सकते हैं कि शेष यह त्रुटि किस मूल्य पर कम से कम होगी। अगला चरण: आपको इस उत्पाद को वितरित करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, एनालिटिक्स बीयर की 14 बोतलें सुझाता है। जाहिर है, हम केवल उन्हें बक्से में ले जा सकते हैं, जो कि 12 या 24 में है। आपको यह समझने की आवश्यकता है कि अधिक लाभदायक क्या है: इस बॉक्स को नहीं लाने के लिए और सिस्टम प्रशासक वसीली को परेशान करने के लिए, जो हर रात हमसे बीयर खरीदता है, या एक बॉक्स खोलने और अतिरिक्त बोतलों के साथ बैठने के लिए। । विपणक बनाए रखने के द्वारा ग्राहकों को बनाए रखने के महत्व पर मार्केटर्स अनुमानित अनुमान लगा सकते हैं - और इसे फ़ंक्शन में भी ध्यान में रखा जा सकता है।

प्रभावशीलता क्या है?

मेरे व्यवहार में, खुदरा श्रृंखलाओं में कार्यान्वयन कंपनी के कारोबार का 3% तक बचाता है।

कंपनी में कौन इस चीज के साथ काम करता है?

विश्लेषक आमतौर पर काम करते हैं, वे आमतौर पर ऐतिहासिक डेटा पर चलते हैं। सिस्टम के काम के परिणामों के दृष्टिकोण से, सब कुछ सरल है: तीन नंबर जारी किए गए हैं: यह मांग पूर्वानुमान, अनुशंसित शेष और अनुशंसित आदेश है। इसके अलावा, यह सब कमोडिटी विशेषज्ञों से परिचित ऑर्डर इंटरफेस में लोड किया गया है। वे अपने काम के संदर्भ में परिवर्तन नहीं देखते हैं, उनके पास केवल अन्य संख्याएं हैं। अन्य प्रणालियों को बदलना आवश्यक नहीं है।


^{कार्यान्वयन का उदाहरण}

सिस्टम की सीमाएं क्या हैं?

स्वचालन के रुझान का अनुमान लगा सकते हैं, उदाहरण के लिए, विज्ञापन अभियानों को ध्यान में रखें, लेकिन उच्च मांग वाले अस्थिरता वाले बाजारों में हमेशा समायोजन की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, फैशन उद्योग में, अंतर्ज्ञान और अनुभव का मतलब ऐसे स्वचालन से अधिक है, शीर्ष पदों पर सेलुलर रिटेल में यह केवल एक स्वचालित मशीन पर विचार करने के लिए भी समस्याग्रस्त है। अंतर यह है: व्यापार के द्वारा, उदाहरण के लिए, हार्ड ड्राइव या रोटी, हम मांग को पूरा करते हैं। नई पीढ़ी के फैशनेबल कपड़े या टैबलेट का व्यापार - हम इसे बनाते हैं।