Warenbestandsprognose mit PHP: Algorithmen, Modelle und praktischer Leitfaden

Einführung

Die Warenbestandsprognose nutzt Algorithmen und Modelle, um Produktverkaufstrends und Lagerbestände abzuschätzen und so Supply-Chain-Manager bei der Formulierung von Beschaffungsplänen und Lageranpassungsstrategien zu unterstützen. Eine genaue Bestandsprognose kann die Effizienz der Lieferkette effektiv verbessern und Kosten senken. In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie Sie mit PHP eine Bestandsprognose basierend auf historischen Verkaufsdaten implementieren.

Datenaufbereitung

Zunächst müssen historische Verkaufsdaten als Grundlage für das Modelltraining gesammelt werden. Die Daten sollten die Verkaufsmenge jedes Artikels und das entsprechende Datum enthalten. Die Daten können aus einer Datenbank bezogen oder per CSV-Datei importiert werden. Im Beispiel dieses Artikels werden CSV-Dateien für den Datenimport verwendet.

Datenvorverarbeitung

Bevor Vorhersagen getroffen werden können, müssen die Daten bereinigt und vorverarbeitet werden. Zur Berechnung müssen Daten in Zeitstempel umgewandelt und Verkaufsmengen normalisiert werden, damit unterschiedliche Produktdaten einheitlich analysiert werden können. Der Beispielcode lautet wie folgt:

 // lesenCSVdokumentieren
$data = array_map('str_getcsv', file('sales_data.csv'));

// Definieren Sie ein Array zum Speichern vorverarbeiteter Daten
$normalizedData = array();

// Verarbeiten Sie die Daten vor
foreach ($data as $row) {
    $date = strtotime($row[0]);
    $quantity = $row[1];

    // Normalisierung
    $normalizedQuantity = ($quantity - $min) / ($max - $min);

    $normalizedData[] = array($date, $normalizedQuantity);
}

Modelltraining

Nachdem die Datenvorverarbeitung abgeschlossen ist, muss das Modell anhand historischer Daten trainiert werden. In diesem Artikel wird als Beispiel ein lineares Regressionsmodell verwendet, um die Verkaufsmenge nach Datum vorherzusagen. Der Trainingsbeispielcode lautet wie folgt:

 // Trennen Sie Merkmalswerte und Zielwerte
$dates = array_column($normalizedData, 0);
$quantities = array_column($normalizedData, 1);

// Verwenden Sie ein lineares Regressionsmodell
$model = new LinearRegression();
$model->train($dates, $quantities);

Bestandsprognose

Nach Abschluss des Modelltrainings können zukünftige Verkäufe vorhergesagt werden, um den Produktbestandsbedarf zu ermitteln. Der Beispielcode lautet wie folgt:

 // Legen Sie den Prognosezeitraum fest
$startDate = strtotime('2022-01-01');
$endDate = strtotime('2022-12-31');

// Verkaufsmenge prognostizieren
$predictedQuantities = array();

// Machen Sie Vorhersagen für jedes Datum
for ($date = $startDate; $date <= $endDate; $date += 86400) {
    $predictedQuantity = $model->predict($date);

    // 还原Normalisierung
    $quantity = $predictedQuantity * ($max - $min) + $min;

    $predictedQuantities[] = array(date('Y-m-d', $date), $quantity);
}

Ergebnisanzeige und -analyse

Nach Abschluss der Prognose kann die Verkaufsmenge angezeigt und analysiert werden, um die Entscheidungsfindung in der Lieferkette zu unterstützen. Kann Kurvendiagramme zeichnen oder den monatlichen Gesamtumsatz und andere Indikatoren berechnen. Der Beispielcode lautet wie folgt:

 // Zeichnen Sie Diagramme oder berechnen Sie den Gesamtumsatz und andere Indikatoren
foreach ($predictedQuantities as $row) {
    echo $row[0] . '：' . $row[1] . '</br>';
}

Durch die oben genannten Schritte können Sie PHP verwenden, um eine Produktbestandsvorhersage basierend auf historischen Verkaufsdaten zu erzielen. Auf diese Weise kann der Lagerbedarf genauer abgeschätzt, Beschaffungs- und Lagerbestandsanpassungen sinnvoll arrangiert, die Effizienz des Supply Chain Managements verbessert und Betriebskosten eingespart werden. Gleichzeitig können Unternehmen komplexere Modelle oder andere Einflussfaktoren (z. B. Werbemaßnahmen, saisonale Veränderungen, Wetterfaktoren) für eine genauere Prognoseanalyse kombinieren.