ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ!!!

[Gait]

Уважаемые коллеги!

Просьба поделиться опытом, в реализации механизма ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДАЖ (спроса), для того чтобы можно было планировать объем закупаемых товаров и услуг. Ну и конечно хотелось бы в применение к ним услышать, какие системы позволяют добиться лучших результатов.

Задача примерно звучит следующим образом: Необходимо спрогнозировать продажы товаров для определения объема закупаемого сырья с целью
своевременного потребления (не залеживалось на складе, не выходил сроки годности к моменту переработки и реализации) и в связи с периодичностью (раз в период) закупаемого сырья.

Похожая тема уже была от 09.11.2005г с заголовком "Как планировать продажи". Не хочу сказать ничего плохого в ее адрес, но прошло уже много времени и с тех пор скорее всего инструменты и механизмы возможно стали совершенне, а в некоторых случаях и поменялись совсем.

Хочу сразу оговориться:
1. Demand Planner не предлагать. Сам Microsoft его не продает с версией Dynamics Ax2009.
2. Хотелось бы услышать предложения (плюсы и минусы) по поводу реализации этого механизма на Dynamics Ax2009 или средствами MS SQL Server Integration Services, чтобы обрабатывать данные другим инструментом(на стороне), а затем загружать их в Dynamics Ax2009.

[George Nordic]

Прогнозирование - отдельная тема. И довольно сложная, если по-уму.

Консалтинг по построению правильных прогнозных моделей может стоить больше стоимости внедрения ERP.

Самый простой способ - Excel, до определенного количества товарных позиций, несложных моделях, отсутстии необходимости в многофакторном анализе его вполне хватает.

Минусы MS SQL Analysis Services (Forecasting) в том, что он не ориентирован на пользователя. Хотя разработчикам в нем хорошо - это действительно сильный механизм. Одно из наших решений действительно базируется на нем, потом данные выгружаются в версию плана продаж для сводного планирования.

Однако тут минус - отсутствие доверия пользователей к результатам работы "черого ящика".

Так же есть опыт постоения прогнозов на специализированных продуктах, таких как Oracle RPAS и ряда других.

Опять же, прогнозирование сильно отличается по вертикалям: одно дело - фэшн, и совсем другое - электроника.

Сначала расскажите более детально.

С Уважением,
Георгий

[oleg61858]

Соглашусь с Георгием.
Для построения правильного прогноза недостаточно одной программы.
В первую очередь нужно проанализировать спрос и понять какую модель лучше всего использовать.
Существует несколько видов прогнозных моделей (статистические, регрессионные, нейросетевые и т.д.)
Если у вас "красивый и ровненький" спрос и нормально распределенная ошибка, то Excel вам в помощь (либо любая программа для статистики).
Если нет, то выбираем более подходящую модель.
И, как заметил Георгий, у каждой отрасли своя специфика. Если вы занимаетесь микросхемами, которые за 1 год морально устаревают, то требуется иной подход.
В целом рекомендую посмотреть MS Analisys Services.

С Уважением.
Олег.

[ppson]

знаю одну фирму которая моделировала планы продажи с помощью MathCad

[oleg61858]

Цитата:

Сообщение от ppson

знаю одну фирму которая моделировала планы продажи с помощью MathCad

Отличный вариант.
MatLab еще лучше. В нем и нейросеть построить можно.
Главное модель выбрать. А реализовать можно на чем угодно.

[George Nordic]

Кстати, вовсе не одна фирма. На маткаде можно строить довольно сильные модели.

Дело не том, как и где строить. Основные сложности:
1. Какая модель лучше подходит для той или иной группы товаров.
2. А какие группы товаров? Как строить группировки? По одной и той же группе товаров можно выделить подгруппы, по которым спрос будет очень разным в течении года. Например, сверла.
Кроме стандартных аналитик (диаметр, длина, бренд, ценовая категория) необходимо учитывать: тип цоколя (обычные, для перфоратора, для Max перфоратора), тип наконечника - для сверления бетона, для дерева, для металла.
Например, для дерева берут весной и летом, по бетону - с весны по осень, по металлу есть всплески осенью и зимой (на дни жестянщика, например).
3. Многофакторность - как кроме тренда и сезонности отразить наложение маркетиноговой компании, например.
4. "Чистка" данных. Устраненние белого шума, всплесков, когда не было у конкурентов и все покупали именно в этой компании, или 0 продаж из-за того, что не было на складе.
5. Заменяемость. Одни товары и бренды приходят, другие уходят, а спрос именно на данну группу может быть стабильным. Например, карточки SD. Сначала были совсем маленькие, потом 256, потом 512, потом 1-2-4-8-... Меняется объем карты, но народ довольно стабильно продолжает их брать, просто большего объема.
6. Взаимозаменяемость. По цене, по характеристикам, по брендам..
7. Влияние цены на спрос...

Ох. Да не счесть нюансов.

С Уважением,
Георгий

[Gait]

Цитата:

Сообщение от George Nordic

Прогнозирование - отдельная тема. И довольно сложная, если по-уму.

Консалтинг по построению правильных прогнозных моделей может стоить больше стоимости внедрения ERP.

Самый простой способ - Excel, до определенного количества товарных позиций, несложных моделях, отсутстии необходимости в многофакторном анализе его вполне хватает.

Минусы MS SQL Analysis Services (Forecasting) в том, что он не ориентирован на пользователя. Хотя разработчикам в нем хорошо - это действительно сильный механизм. Одно из наших решений действительно базируется на нем, потом данные выгружаются в версию плана продаж для сводного планирования.

Однако тут минус - отсутствие доверия пользователей к результатам работы "черого ящика".

Так же есть опыт постоения прогнозов на специализированных продуктах, таких как Oracle RPAS и ряда других.

Опять же, прогнозирование сильно отличается по вертикалям: одно дело - фэшн, и совсем другое - электроника.

Сначала расскажите более детально.

С Уважением,
Георгий

Детали следующие:

Дистрибьюторская компания, занимается реализацией в частности конфет и шоколада. Требуется определить (смоделировать) прогноз продаж, для того чтобы была возможность определить объем закупаемой продукции, которая будет продана в прогнозируемый период. Также влияние оказывает и тот факт, что закупка происходит один раз за период, поэтому желательно с высокой точностью определить данный объем. Приблизительное число складов около 5, количество номенклатур около 6 тыс.единиц. Также не отбрасывается возможность прогнозирования продаж по клиентам, поэтому Excel как вариант не рассматриваем.
Хотелось бы это видеть в Dynamics Ax2009, но есть опасения что это может критично сказаться на его быстродействии.
Также может кто уже имел дело со специализированными продуктами что то порекомендует для данного конкретного случая???

[AlGol]

Один из наших заказчиков удовлетворился для таких целей одним отчетом, который выводился в Ексель.
Но это был простой линейный прогноз по результатам продаж с учетом сезонности прошлых лет и корректировки по росту объема продаж в текущем году по позициям и группам.
Когда таким отчетом пользуется менеджер по направлению (а не по всем 6тыс. позициям) работать с ним можно вполне...

[Gait]

Цитата:

Сообщение от oleg61858

Соглашусь с Георгием.
Для построения правильного прогноза недостаточно одной программы.
В первую очередь нужно проанализировать спрос и понять какую модель лучше всего использовать.
Существует несколько видов прогнозных моделей (статистические, регрессионные, нейросетевые и т.д.)
Если у вас "красивый и ровненький" спрос и нормально распределенная ошибка, то Excel вам в помощь (либо любая программа для статистики).
Если нет, то выбираем более подходящую модель.

Спрос скорее всего действительно "ровненький"(т.е. статистические или регрессионные модели). В любом случае планируется что различного рода коэффициенты и исходные данные будут храниться в Dynamics Ax2009.
Однако еще раз повторюсь...если обрабатывать их в Аксапте, может повлиять на быстродействие.

Цитата:

Сообщение от oleg61858

В целом рекомендую посмотреть MS Analisys Services.

Если обрабатывать на стороне средствами (в т.ч. и MS Analisys Services), то здесь появятся сложности связанные с импортом их обратно Dynamics Ax2009.

[oleg61858]

Цитата:

Сообщение от Gait

Спрос скорее всего действительно "ровненький"(т.е. статистические или регрессионные модели). В любом случае планируется что различного рода коэффициенты и исходные данные будут храниться в Dynamics Ax2009.
Однако еще раз повторюсь...если обрабатывать их в Аксапте, может повлиять на быстродействие.



Если обрабатывать на стороне средствами (в т.ч. и MS Analisys Services), то здесь появятся сложности связанные с импортом их обратно Dynamics Ax2009.

Согласен. Подобные риски существуют.
Если спрос стабильный, то лучшее средство - Excel. С интеграцией проблем нет.
Как правило более мощное средство используется тогда, когда менее мощное не справляется. Но к внедрению более мощного средства требуется приложить больше усилий.
Поэтому прежде всего вам нужно выяснить насколько Excel соответствует вашим требованиям.
Если выснится, что он категорически не устаривает, то можно будет обратиться к Analysis Services и прочим сторонним инструментам.

[Mileyko]

Существует замечательный математический пакет компьютерной алгебры Wolfram Mathematica, вы можете посетить сайт компании разработчика Wolfram Research http://www.wolfram.com/. В базовой версии реализованы некоторые методы прогнозирования, но наиболее полно эти методы представлены в дополнительных модулях, которые приобретаются дополнительно. Мне очень нравится этот пакет. Также же можно посмотреть на Maple, но про этот пакет не могу сказать что-то конкретное. Точно могу сказать, что MathCAD даже не стоит сравнивать (если только по цене) с Maple или Mathematica.Я хотел бы задать вопрос коллегам раз уж мы стали говорить о математике. Сейчас современные видео карты, например NVIDAI Tesla, используются, в том числе, для параллельных вычислений. В основном это задачи расчёта, но я хотел бы узнать существуют ли в бизнесе реальные задачи, где можно применить такого рода решения? Например, моделирование бизнес-процессов. Возможно, кто-нибудь знает что-нибудь о таких задачах. Кстати, NVIDIA Tesla можно программировать с помощью Mathematica!

[Mileyko]

Ещё вспомнил про Statistica. В этом пакете реализованы все известные прогнозные модели, пакет ориентирован на работу со статистическими данными. Вы можете посмотреть про этот пакет на сайте http://www.statsoft.ru/.