Промышленное прогнозирование презентация

Содержание

Постановка задачи Прогнозированием можно назвать любой способ предсказать значения одной переменной в зависимости от других. Рассмотрим частный случай – предсказание последующего значения временного ряда в зависимости от

Слайд 1Промышленное прогнозирование

Слайд 2Постановка задачи
Прогнозированием можно назвать любой способ предсказать значения одной переменной в

зависимости от других.



Рассмотрим частный случай – предсказание последующего значения временного ряда в зависимости от предыдущих. Такого рода модели называются авторегрессионными.

F

Слайд 3Требуемый результат
Система, решающая задачу прогнозирования в идеале должна удовлетворять следующим требованиям:
Точность
Простота
Гибкость
Адаптивность
Оперативность
Предсказуемость
Интегрированость

Слайд 4Проблемы создания системы
Решение задачи осложняется следующими:
Сложность закономерностей
Непредсказуемость окружения
Влияние множества факторов
Недостаток данных
Избыток

данных
Плохое качество данных
Большая номенклатура
и прочее…

Слайд 5Промышленный подход к прогнозированию
Описанный далее подход к прогнозированию реализован в различных

проектах, в частности в крупной аптечной сети. Ежедневно обрабатывает информацию по множеству аптек, автоматически прогнозирует спрос и оптимизирует процесс закупки.

Реализация данной методики позволяет построить модульную, легко расширяемую и способную к адаптации систему прогнозирования.

Слайд 6Схема работы
Все операции над данными сводятся к следующим действиям:
Сбор данных из

разнородных источников
Очистка данных
Консолидация данных
Автоматическая группировка товаров
Автоматическое прогнозирование множеством способов c выбором оптимального прогноза
Расчет оптимальной партии

Слайд 7Буфер обмена
Очистка
Хранилище данных
Группировка
Прогнозирование
Расчет заказа
Протоколирование
Блок-схема системы

Слайд 8Буфер обмена
Стандартизация представления
Минимизация формальностей
Поддержка разнородных источников
Простота модификации при изменении источников
Буфер обмена
Протокол

загрузки

Отчеты о загрузке

Очистка

Слайд 9Очистка данных
Обнаружение, классификация и протоколирование известных ошибок
Исправление, при наличии возможностей
Гарантия качества

данных
Мониторинг качества данных

Очистка

Протокол ошибок

Отчет о качестве

Хранилище
данных

Буфер
обмена

Возврат на
доработку

Нет критических ошибок

Есть критические ошибки

Слайд 10Консолидация данных
Единый унифицированный источник данных для анализа
Сквозная история
Быстрый и удобный доступ
Аналитическая

отчетность

Хранилище данных

Аналитическая отчетность

Группировка

Очистка

Слайд 11Группировка
АВС, ХYZ
Ценовые категории
Функциональное назначение
Экспертная оценка
Группировка
Прогнозирование
Хранилище
данных
Протокол группировки
Отчет о группировке

Слайд 12Прогнозирование
Построение множества вариантов прогноза
Автоматическая адаптация под имеющиеся данные
Протоколирование всех вариантов прогноза
Прогнозирование
Отчеты

о
прогнозах

Расчет заказа

Группировка

Протокол прогнозов

Лучший из ретро-прогнозов

Переобучение, подстройка
под новые данные

Слайд 13Расчет заказа
Учет наличия товара и товара в пути
Расчет страхового запаса
Определение даты

завоза
Определение номенклатуры

Расчет заказа

Перенос в
учетную систему

Прогнозирование

Протокол заказа

Отчет о заказах

Слайд 14Достоинства методики
Производительность – обработка больших объемов данных при минимальном участии человека
Гибкость

– модульная архитектура, простота расширения
Адаптивность – перестройка моделей по мере поступления данных
Предсказуемость – автоматический выбор лучших моделей
Интегрированность – способность обмена данными

Слайд 15Экономическое обоснование
Изменив любой модуль системы можно рассчитать что произойдет в конце

конвейера обработки, например насколько изменится оборачиваемость или рентабельность.

Таким образом, реализация в рамках системы всей цепочки анализа от получения данных до расчета оптимального заказа, позволяет свести сравнение различных способов обработки к экономическим показателям.

Слайд 16Системный подход
Описанный подход не обеспечивает получение идеального результата и не гарантирует

высокую точность прогнозов – это невозможно гарантировать в принципе.

Системный подход гарантирует, что будет получен лучший из возможных вариантов прогноза. А механизмы очистки, группировки и подстройки под новые данные позволяют постепенно повышать качество.

Слайд 17Результаты применения

Увеличение оборачиваемости
Улучшение планирования
Удовлетворение клиентов
Повышение рентабельности
Снижение трудоемкости

Слайд 18BaseGroup Labs
BaseGroup Labs – профессиональный поставщик Data Warehouse, OLAP, KDD, Data

Mining решений и инструментов.

Web-сайт: www.basegroup.ru
Образование: edu.basegroup.ru
E-mail: info@basegroup.ru

Похожие презентации

ЕГЭ – 2014по русскому языку 449
Быстрый карандаш А. С. Пушкина на полях его рукописей 420
Л 6. Динамические звенья и преобразование структурных схем (3) 263
Преемственность организации духовно-нравственного воспитания в условиях работы учреждения школа- сад 239
Средняя общеобразовательная школа №16 была открыта в 1965 году. В последующие годы школа повысила свой статус: в 1989 году школа получила статус Школа-комплекс, в 1995 – Школа-гимназия, в 1996 году школа награждена Дипломом Министерства народного образова 159
Результаты государственной итоговой аттестации МОУ СОШ №7 в 2011 году 198

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.

Для правообладателей

Яндекс.Метрика