Предиктивная логика заказа

Question

У меня проблема, и мне было интересно, может ли кто-нибудь помочь, или если есть даже возможность иметь алгоритм для чего-то подобного.

Мне нужно создать интеллектуальный мастер заказа. Поэтому, основываясь на предыдущих продажах, мы определим, что требуется определенное количество товара. Например, 31 яблок. Теперь мне нужно выяснить количество дел, которые нужно заказать. Если в случаях, скажем, 60, 30, 15, 10 яблок, заказ должен быть случай 30 и случай из 10 яблок.

Количество элементов, которые необходимо заказывать, изменяется в каждой строке набора результатов. Размеры корпуса могут также изменяться для каждого элемента. Таким образом, у некоторых предметов может быть выбор из 5 разных случаев, и некоторые предметы могут приземляться с возможностью только одного случая.

Другие примеры: мне нужно 39 банок из кокса, а корпуса - всего 24 случая. Поэтому требуется 2 случая. Мне нужно 2 выстрела baileys и бутылка baileys приходят в 50cl или 70cl. Поэтому мне нужен 50cl.

В столбцах наборы результатов входят ItemName, ItemSize, QuantityRequired, PackSize и PackSizeMultiple.

ItemName - это предмет, который нужно заказать. ItemSize - это размер элемента, который используется, например. банка колы. QuantityRequired как человек предмета, в данном случае банки кокса, нужно заказать. PackSize - это размер корпуса. PackSizeMultiple - это число, в котором умножается элемент, чтобы определить, сколько из них находится в этом случае.

пс. это будет запрос в SQL Server 2008

Answer 1

Похоже, вам нужна таблица UOM (единица измерения), а также функция для подсчета количества мешков и количества единиц измерения единиц измерения. с типом UOM, основанным на времени между заказами. Вам также необходимо создать цикл cron и таблицу замораживания, управляемую недельным/временным интервалом, чтобы создать представление о замораживании текущего количества проданных каждую неделю и количество единиц с последнего заказа. Основываясь на двух предыдущих заказах для вашего предыдущего заказа, вы должны установить текущее предсказание на основе минимального времени между двумя последними циклами замораживания, содержащими порядок и продолжительность дней между ними. исходя из среднего времени между заказами и единицей в каждом порядке, вы можете создать процентный коэффициент распада единицы на основе дней и сохранить его в каждом фрагменте вперед. Основываясь на ссылке на эти данные, вы сможете создать прогноз, который позволит вам инициировать уведомление о продажах или сообщение клиенту для изменения порядка. Кроме того, если вы используете данные ответа от продаж на основе обратной связи от клиента, вы можете ссылаться на фактическую и настраивать свою скорость распада на ваш прогноз. Вы также должны рассмотреть возможность управления и свертывания этих замораживаний по месяцам, чтобы вы могли просматривать доходы от трендов и прогнозов, основанные на скорости изменения порядка и в том же периоде прошлого года. В основном это похоже на тотализацию продаж, и мы отказываемся от вашего процентного процента, близкого к прогнозируемому оставшемуся количеству. процент остался.