Архив форума

Нужен совет !!!!!                                            
Я разработал систему закупок и распределения товаров по филалам при этом используя систему с регулярным пополнением запасов до максимума. Устанавливая максимум в расчете я взял за основу статистическую обработку продаж за прошлый период и прогнозирование с помощью распределения Стьюдента. В качестве сезонной компоненты я взял весовые коэффициенты, сформированные из соотношения себестоимости продаж за прошлый сезон.
Данная система привязана к 1С. Но мат. аппарат и большая номенклатура не позволяет мне применить прогнозирование с помощью логарифмического тренда.
 
Кто может подскажите:
1. Кто знает другие методы вероятносного моделирования  
2. Как можно привязать серъезные вероятносно-статистическое прогнозировнаие к 1С
3. Поделитесь опытом создания подобных систем, как они работали, с какими проблемами Вы сталкивались.
 
Заранее признателен за ответы

Добрый день, Ярослав!
Я считаю, что большая номенклатура товаров - это не помеха прогнозированию, т.к. прогнозирование продаж и закупок в любом случае осуществляется по каждому товару отдельно. Нужно просто применить Ваш метод расчета к каждой позиции.  
А что Вы имели ввиду под "мат. аппаратом"? Даже встроенные функции MS EXCEL - достаточно мощный инструмент анализа, не говоря уже о специализированных программах.  
Вы профессиональный программист или это Ваше хобби? Вопросы увязки 1С с другими программами - это вопросы программирования (в них, я, как логист, к сожалению, не разбираюсь). А вот если  Вам интересно применение возможностей старого доброго EXCEL-я, то могу поделиться опытом.
 
С уважением, Ольга
 

Я думаю, что интересные выкладки из "старого, доброго, вечного" были бы интересны всем. У меня где-то в шкафах есть книга "Бизнес-анализ с помощью Excel". Правда, как увязать с 1С мат.модель толком я тоже не знаю.

Процитировано сообщение: Ольга Рыкова   от 29.07.2003 :: 19:01:26:

 
Всем здрасьте!  
Ох уж этот Excel! Хороший инструмент, я тоже за него и он много дает. ОДНАКО, нужно помнить,что любой тренд (линейный, нелинейный) строится на предыдущих данных. Например, вы строите тренд на данных трех месяцев и ваш тренд показывает к концу года одну тенденцию, наступает 4-й месяц и тренд может резко уйти в сторону. Таким образом, просто статистика может завести не туда, если не учитывать предполагаемые мероприятия (внешние и внутренние). Я такие проблемы испытал, когда планировал закупки для торга (25 - магазинов промтоваров). Закупки осуществлялись 4-6 раз в месяц. Если тупо опираться на методику трендов, то в начале месяца ситуация не ахти (продаж мало) и тренд соответственно носом вниз. Потом бах, на нескольких заводах выплатили з/п и мой тренд стал почти вертикальным (все посметали с полок). Наверное кроме математического аппарата еще нужно некоторое понимание обстановки (внешней среды) чутье, что-ли!
А так я за!  1С -это все таки бухгалтерская программа, она может служить (т.е. ее данные) как основа для анализа, но сама не является,  в истинном понимани, управленческой программой (ей еще расти да расти)
 
Всем всех благ!!!

Мы на 1С-Астор работаем. Блок заказов нам так и не запустили. А вообще он от мин. остатков работает. Аналетики минимум, в основном на уровне констатации фактов. Меня сейчас Simplsoft заинтересовал (http://simplesoft.ru). Кто нибудь его пробовал? Там, кстати, много теории.

Добрый день.
По тематике прогноза и статистики посмотри ссылку http://www.basegroup.ru/ там дана по моему достаточная информация. Это коротко чем фирма занимается. (Нейронные сети, генетические алгоритмы, вейвлет анализ, деревья решений, спектральный анализ, статистика  
Базы данных, OLAP, добыча данных (Data Mining), анализ данных, моделирование, прогнозирование)
Интересно посмотреть твою систему.
С Уважением Сергей.
 
Процитировано сообщение: Ярослав Степченков   от 20.06.2003 :: 21:58:50:

Посмотрите в GPSS (Wprld, PC) - много интересного найдете.

Есть 2 способа ввести в машину сведения о сезонности- либо вручную, либо чтоб машина сама по прошлым данным вычислила действие фактора сезонности. Следовательно, чтобы учесть спад в сентябре, нужна характеристика спроса сентября- то есть требуются данные хотя бы за 2 года, чтобы выявить типичность спада в сентябре. Иначе (только по летним данным) машина не сообразит, что в сентябре - будет сезонное падение никак. Она не экстрасенс.

Добрый день всем коллегам и тем кого заинтересовал поднятый мной вопрос.
 
Спустя год с ммента первого сообщения я преобрел не малый опыт, чем и хочу со всеми поделиться:
 
1. При составлении прогнозов мы в большинстве не анализируем насколько товар предсказуем в своем потреблении (например XYZ анализ). Соответсвенно мы разрабатываем системы пополнения запасов для товаров которые ведт в продаже себя по разному, тем самым обрекая себя на ошибку.
 
2. Используя тренд мы находим компоненту (долгосрочную) роста и практически игнорируем краткосрочные флуктуации. При этом большинство не пытаются выделить и устранить выбросы не характерные для пведения этого товара (разовые большие продажи).
 
3. Очень мало людей используют коэффициенты погрешностей прогноза и еще меньше использую так называемый "следящий сигнал". Зачем, спросите Вы, такие сложности ? Прогноз это перенос прошлого опыта на будущее, но при этом подразумевается, что внешнии условия прошлого останутся не изменными в будущем. Т.е. с изменением внешних факторов Ваш прогноз становится не актуальным.  
 
4. Степень детализации обрабатываемой статистики значительно влияет на прогноз и построение модели.
 
Этот перечень можно продолжить. Я согласен, что ЕXEL имеет серъезный мат. аппарат. Но для гибкого моделирования прогноза запасов встроенных обработок мало. Все зависит от аналитика, который ставит задачу.
 
С большим удовольствие отвечу на вопросы и помогу в решении некоторых вопросов.

Проблема сезонности (в самом пещерном варианте решается следующим образом.
 
1. Берется предыдущий период (предыдущий год в самом общем случае).  
2. Оценивается тренд за предыдущий год.
3. Вносятся поправки на тренд во временной ряд.
4. Временной ряд нормализуется по первому (или любому другому) периоду. Теперь мы получили ряд коэффициентов.
 
5. Прогноз в этом случае будет являться функцией от тренда за этот год, показателей контрольного периода и соответсвующего коэффициента.
 
Грубо, но эффективно. Хотя факторов на самом деле море.
 
А вообще же хочу сказать, что все проблемы с анализом намного чаще связаны не с дефектами методологии.
 
Методология становится адекватной практически сразу, как только анализ начинает использоваться в работе. Обратная связь появляется.

Процитировано сообщение: Sergey Romanenko   от 04.08.2004 :: 17:32:47:

 
 
Сергей , прогнозное значение линии тренда в Екселе можно получить подставив в уравнение следеющий прогнозный период , то есть если период ретроспекции равен 12 месяцев , то подставляете число 13 вместо икса и получаете прогнозное значение. А метод средних квадратов скорее всего это метод наименьших квадратов , и он используется при построении любой линии тренда в Екселе, а коэффициент детерминации это ваши проценты , то есть если R=0.95 то умножив его на сто получите приблизительно 95 процентов.