Методика анализа статистической информации о движении товарного запаса

Актуальность

В настоящее время предприятия в сфере торговли переходят на новый уровень автоматизации, в связи с чем они нуждаются в продуктах, которые будут помогать им, особенно в сфере анализа, прогнозирования и помощи при принятии управленческих решений. В настоящее время существует достаточно много систем управления запасами, но все они не предполагают единой методики именно анализа входной статистической информации от уровня загрузки до уровня визуализации и генерации отчетов [2].

Цель: разработка методика анализа статистической информации о движении товарного запаса для последующей реализации программной системы управления товарными запасами.

Теоретические исследования

Пусть – количество наименований товаров у предприятия ,

– некоторый товар, – дата начала анализируемого периода,

– количество этапов анализа в анализируемом периоде (например, число анализируемых дней, часов).

Информация о товаре представляет собой некоторый кортеж:

, где – артикул товара ; – наименование товара ; – срок годности.

Исходя из задачи исследования входными данными для реализации информационной системы анализа статистической информации движения товарного запаса (ИС АСИДТЗ) какого-либо предприятия являются:

• Информация о закупках товаров предприятия , представляющая собой некоторое множество записей: , где – количество закупок, то есть число записей закупок предприятия .

• Информация об остатках товаров предприятия на конкретную дату представляет собой множество записей: ,

• Информация о продажах товаров предприятия представляющая собой множество: , где – количество продаж, то есть число записей продаж предприятия .

Выходными данными являются:

Множество рекомендаций по принятию управленческих решений (РПУР) предприятия : .

Множество фактов, которые являются объяснением конкретной РПУР: .

Количество фактов различается для каждого вида РПУР, например, РПУР исходя из календаря закупок, РПУР исходя из поведения поставщика.

Рассмотрим подробнее входные данные для реализации ИС АСИДТЗ.

1. Информация о закупках товаров предприятия представляет собой кортеж данных (атрибутов), которые хранят информацию о поставках и поставщиках.

, где – товар (артикул товара) в -й записи о закупках; – дата поставки партии товара в -й записи о закупках; – количество единиц товара в -й записи о закупках; – цена закупки за единицу товара в -й записи о закупках; – дата заказа партии товара (необязательный атрибут) в -й записи; – наименование поставщика в -й записи о закупках; – адрес поставщика (необязательный атрибут) в -й записи; – количество дефектных товаров в партии в -й записи о закупках; – количество дней задержки партии в -й записи о закупках;

Таким образом,

1. Информация об остатках товаров на конкретную дату предприятия представляет множество данных для конкретной даты (например, начало года). Эта информация необходима для того, чтобы иметь исходные данные о наличии товаров на складе: , где – товар в -й записи об остатках; – количество единиц товара на дату .

Таким образом, .

Остаток для товара на дату можно найти как сумму остатков товара на начало периода и сумму атрибутов , то есть сумму закупленных единиц товара за текущий период: .

1. Информация о продажах товаров предприятия представляет собой также кортеж данных (атрибутов), которые хранят данные о продажах товаров и, при необходимости, покупателях: , где – товар в -й записи о продажах; – дата (время) в -й записи о продажах; – количество проданного товара в -й записи о продажах; – цена продажи товара в -й записи о продажах; – количество дней задержки покупки (необязательный атрибут).

На практике возможна ситуация, когда вместо атрибута цены продажи товара присутствует атрибут: объем продаж . Цена в этом случае будет рассчитываться следующим образом: .

Таким образом,

Опишем последовательность этапов для реализации всего цикла анализа и выдачи необходимой выходной информации (рис. 1).

Рассмотрим подробнее каждый этап.

1. Этап «Загрузка данных о поставках, остатках и продажах» предполагает последовательную загрузку во внутреннее хранилище баз данных информации о поставках товаров в предприятие , включая сведения о поставщике и количестве поставляемого товара , об остатках товаров на складе на начало периода и о продажах товаров у предприятия включая количество проданных товаров, цену продаж и при необходимости сведения о покупателях . Цель этапа – загрузка и логичное структурирование информации во внутреннем хранилище баз данных программного средства.

Для того чтобы данные были удобно структурированы предлагается группировать данные по товарам.

Для закупок имеем следующее отображение:

,

,

- некоторый -й товар, , - некоторая -я дата для -го товара.

.

Рис. 1. Последовательность этапов анализа статистической информации движения товарного запаса

Для продаж товаров имеем следующее отображение:

.

,

– некоторый -й товар, – некоторая -я дата для -го товара, – остаток товаров на начало дня (или даже часа).

1. Этап «Предобработка исходных данных» предполагает модификацию исходных данных, полученных на предыдущем этапе. Возможная модификация предполагается двумя способами: модификация исходных данных пользователем программы (редактирование данных, удаление, добавление новых значений, удаление дубликатов и противоречий и др.); модификация данных с использованием специальных алгоритмов (алгоритмы сглаживания, редактирования аномалий, заполнения пропусков и др.).

Цель этапа – подготовка исходных данных для использования алгоритмов анализа и прогнозирования. Таким образом, на данном этапе необходимо с помощью специальных алгоритмов определить отображения:

3. Этап «Анализ данных» предполагает использование алгоритмов анализа статистической информации движения товарного запаса для информации, обработанной на предыдущем этапе: , , с целью получения результатов анализа [1].

4. Этап «Прогнозирование» предполагает использование алгоритмов прогнозирования для информации, полученной на этапе 2: , , с целью получения результатов прогнозирования [1].

5. Этап «Формирование рекомендаций по принятию управленческих решений» предполагает использование результатов анализа и прогнозирования для получения РПУР с использованием множества фактов для каждой РПУР [1].

6. Этапы «Визуализация» и «Генерация отчетов» предполагают представление результатов анализа и прогнозирования в текстовом, графическом или табличном виде.

Литература:

1. Демидова Л.А., Кираковский В.В., Пылькин А.Н. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникации в среде MATLAB. – М.: Радио и связь, 2005. – 365 с.
2. Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 304 с.