analysis

Описание работы приложения

Приложение предназначено для анализа и прогнозирования управления запасами. Оно предоставляет подробные расчеты как для исторических данных, так и для прогнозных значений, что позволяет оптимизировать управление запасами, снижать затраты и улучшать качество обслуживания клиентов.

Прототип приложения

Прототип приложения доступен по ссылке: демонстрация приложения

Исторические данные

Приложение анализирует исторические данные и предоставляет следующие расчеты:

Скриншоты исторических данных

Пояснение расчетов на примере материала MAT-001 в филиале Филиал 1:

• Рост за период: 7.38 раз за 35.0 месяцев

  • Формула: Рост = Конечный запас / Начальный запас
  • Описание: Показывает, как изменился запас материала за весь период. Если больше 1, запас вырос. Если меньше 1, запас уменьшился.
  • Рекомендация: Если рост большой, проверьте, не накапливаются ли излишки.

• Среднее списание: -28 единиц в месяц

  • Формула: Среднее списание = Среднее (Начальный запас - Конечный запас) за все месяцы
  • Описание: Сколько в среднем материала используется за месяц.
  • Рекомендация: Используйте это значение для планирования закупок.

• Оборачиваемость: 1.37

  • Формула: Оборачиваемость = Общее использование / Средний запас
  • Описание: Показывает, сколько раз запас полностью обновляется за период. Чем выше, тем эффективнее используется запас.
  • Рекомендация: Стремитесь увеличить этот показатель, это сэкономит деньги.

• Сезонность: 0.25

  • Формула: Сезонность = Стандартное отклонение сезонной компоненты / Стандартное отклонение запаса
  • Описание: Показывает, насколько сильно меняется спрос в разные сезоны.
  • Рекомендация: Если высокая, планируйте закупки с учетом сезонных колебаний.

• Тренд: 22.69

  • Формула: Тренд = Наклон линейной регрессии по запасам
  • Описание: Показывает общее направление изменения запаса. Положительный - запас растет, отрицательный - уменьшается.
  • Рекомендация: Учитывайте при долгосрочном планировании.

• ABC-класс: C

  • Описание: ABC-классификация — это метод разделения материалов на три группы, основанный на их важности для компании. В нашем случае важность измеряется через среднее списание, то есть сколько материала обычно используется каждый месяц.
  • Группы в ABC-классификации:
    • A: Самые важные материалы, которых расходуется больше всего (более 100 единиц в месяц).
    • B: Материалы средней важности (от 50 до 100 единиц в месяц).
    • C: Менее важные материалы, которые используются меньше всех (менее 50 единиц в месяц).
  • Рекомендации:
    • Для класса A: Постоянно следите за уровнем запасов, прогнозируйте спрос, оптимизируйте закупки.
    • Для класса B: Регулярно проверяйте запасы, но не так часто, как для A.
    • Для класса C: Можно использовать более простые методы управления запасами, например, пополнять запас, когда он достигает определенного минимума.

• XYZ-класс: Z

  • Формула: XYZ-класс основан на коэффициенте вариации спроса
  • Описание: X - стабильный спрос, Y - колеблющийся спрос, Z - непредсказуемый спрос.
  • Рекомендация: Для Z-класса держите больший страховой запас.

• Коэффициент вариации спроса: 2.73

  • Формула: Коэффициент вариации = Стандартное отклонение списаний / Среднее списание
  • Описание: Показывает, насколько сильно колеблется спрос.
  • Рекомендация: Чем выше, тем больше страховой запас нужен.

• Рекомендуемый уровень запаса: 61 единиц

  • Формула: Уровень запаса = Среднее списание * 2 (скорректированный на сезонность и тренд)
  • Описание: Оптимальный уровень запаса с учетом всех факторов.
  • Рекомендация: Старайтесь поддерживать запас на этом уровне.

• Упущенная выгода: 4702.08 руб.

  • Описание: Излишки определяются как превышение конечного запаса над удвоенным значением среднего списания. Это дает возможность выявить ситуации, когда запас превышает ожидаемую потребность.
  • Формула: Упущенная выгода = (Конечный запас - 2 × Среднее списание) × Стоимость единицы × Процентная ставка / 100
  • Рекомендации:
    • Регулярно анализируйте уровень запасов и выявляйте излишки.
    • Разработайте стратегию по сокращению излишков, например, через акции или специальные предложения.
    • Оптимизируйте процесс закупок, чтобы избежать накопления излишков в будущем.
    • Рассмотрите возможность инвестирования средств, высвобожденных от сокращения излишков, в более прибыльные направления бизнеса.

Прогнозные значения

Приложение также предоставляет расчеты для прогнозных значений:

Скриншоты прогнозных значений

Пояснение расчетов на примере:

Рассмотрим строку для MAT-002 в Филиал 1 на дату 2024-01-01 00:00:00:

• Запланированная потребность: 1736.6

  • Описание: Это значение берется напрямую из загруженных исходных данных.
  • Рекомендация: Используйте это значение для планирования закупок на указанную дату, чтобы избежать нехватки материала.

• Прогноз остатка на начало: 1818

  • Описание: Рассчитывается на основе исторических данных, предыдущего прогноза или с использованием модели Exponential Smoothing. Модель Exponential Smoothing помогает предсказать, сколько материала останется, учитывая прошлое использование и тренды.
  • Рекомендация: Сравните этот остаток с запланированной потребностью, чтобы понять, достаточно ли материала.

• Прогноз остатка на конец: 62

  • Формула: Прогноз остатка на начало - Запланированная потребность
  • Описание: Это ожидаемый остаток MAT-002 в Филиал 1 в конце дня 2024-01-01 00:00:00 после удовлетворения запланированной потребности.
  • Рекомендация: Если прогноз остатка на конец слишком мал, подумайте о дополнительных закупках, чтобы избежать нехватки.

• Рекомендация по закупке: 2045.2

  • Формула: max(0, Будущий спрос + Страховой запас - Прогноз остатка на конец)
  • Описание: Рассчитывается на основе будущего спроса и текущих остатков с учетом страхового запаса.
  • Рекомендация: Если значение больше 0, необходимо заказать дополнительное количество материала, чтобы покрыть будущий спрос и избежать нехватки.

• Будущий спрос: 1756.0

  • Описание: Сумма запланированных потребностей за текущий и два следующих периода.
  • Рекомендация: Используйте этот показатель для планирования закупок на ближайшее время. Убедитесь, что у вас есть достаточно материала для покрытия будущего спроса.

• Страховой запас: 351.2

  • Описание: Рассчитывается как процент от запланированной потребности. Помогает обеспечить наличие достаточного количества материала в случае непредвиденных обстоятельств.
  • Рекомендация: Держите достаточный страховой запас, чтобы избежать перебоев в поставках при внезапном увеличении спроса.

Поля датасетов

Для корректной работы приложения необходимо подавать на вход следующие поля датасетов:

Исторические данные:

• date_column: Дата
• branch_column: Филиал
• material_column: Материал
• start_quantity_column: Начальный запас
• end_quantity_column: Конечный запас
• end_cost_column: Стоимость на конец периода

Прогнозные данные:

• date_column: Дата
• branch_column: Филиал
• material_column: Материал
• demand_column: Запланированная потребность

Динамическое пояснение расчетов

Пояснение расчетов в этом приложении происходит динамически. Это означает, что если ваш набор данных содержит другие данные, приложение будет их брать за основу для выполнения расчетов и предоставления рекомендаций.

Бизнес-выгоды от использования этой аналитики:

• Снижение затрат на хранение за счет оптимизации уровня запасов.
• Уменьшение рисков дефицита благодаря правильному планированию.
• Повышение оборачиваемости капитала.
• Улучшение качества обслуживания клиентов за счет наличия нужных материалов.
• Более эффективное использование складских помещений.

Установка

Рекомендуется использовать conda для управления зависимостями и создания изолированной среды. Следуйте этим шагам для настройки проекта:

1. Установите Anaconda или Miniconda.

2. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/mihnin/analysis.git

3. Перейдите в директорию проекта:

   cd analysis

4. Создайте и активируйте новую среду:

   conda create --name analysis python=3.12 -y
   conda activate analysis

5. Установите зависимости:

   pip install -r requirements.txt

Использование

1. Запустите приложение Streamlit:

   streamlit run app.py