Prévision des stocks de matières premières avec PHP : algorithmes, modèles et guide pratique

Introduction

La prévision des stocks de matières premières utilise des algorithmes et des modèles pour estimer les tendances des ventes de produits et les niveaux de stocks, aidant ainsi les responsables de la chaîne d'approvisionnement à formuler des plans d'approvisionnement et des stratégies d'ajustement des stocks. Une prévision précise des stocks peut améliorer efficacement l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et réduire les coûts. Cet article détaille comment utiliser PHP pour mettre en œuvre des prévisions de stocks basées sur les données de ventes historiques.

Préparation des données

Premièrement, les données historiques sur les ventes doivent être collectées comme base pour la formation du modèle. Les données doivent inclure la quantité vendue de chaque article et la date correspondante. Les données peuvent être obtenues à partir d'une base de données ou importées via un fichier CSV. Dans l'exemple de cet article, les fichiers CSV sont utilisés pour l'importation des données.

Prétraitement des données

Avant de faire des prédictions, les données doivent être nettoyées et prétraitées. Les dates doivent être converties en horodatages pour le calcul et les quantités vendues doivent être normalisées afin que les différentes données sur les produits puissent être analysées uniformément. L'exemple de code est le suivant :

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

// Définir un tableau pour stocker les données prétraitées
$normalizedData = array();

// Prétraiter les données
foreach ($data as $row) {
    $date = strtotime($row[0]);
    $quantity = $row[1];

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

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

Formation sur modèle

Une fois le prétraitement des données terminé, le modèle doit être entraîné à l'aide de données historiques. Cet article utilise un modèle de régression linéaire comme exemple pour prédire la quantité des ventes par date. L'exemple de code de formation est le suivant :

 // Séparer les valeurs des fonctionnalités et les valeurs cibles
$dates = array_column($normalizedData, 0);
$quantities = array_column($normalizedData, 1);

// Utiliser un modèle de régression linéaire
$model = new LinearRegression();
$model->train($dates, $quantities);

Prévisions d'inventaire

Une fois la formation du modèle terminée, les ventes futures peuvent être prédites afin de déterminer les besoins en inventaire de produits. L'exemple de code est le suivant :

 // Définir la plage horaire de prévision
$startDate = strtotime('2022-01-01');
$endDate = strtotime('2022-12-31');

// Quantité de ventes prévue
$predictedQuantities = array();

// Faites des prédictions pour chaque date
for ($date = $startDate; $date <= $endDate; $date += 86400) {
    $predictedQuantity = $model->predict($date);

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

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

Affichage et analyse des résultats

Une fois les prévisions terminées, la quantité des ventes peut être affichée et analysée pour faciliter la prise de décision en matière de chaîne d'approvisionnement. Peut dessiner des graphiques courbes ou calculer les ventes mensuelles totales et d'autres indicateurs. L'exemple de code est le suivant :

 // Dessinez des graphiques ou calculez les ventes totales et d'autres indicateurs
foreach ($predictedQuantities as $row) {
    echo $row[0] . '：' . $row[1] . '</br>';
}

Grâce aux étapes ci-dessus, vous pouvez utiliser PHP pour réaliser une prévision d'inventaire de produits basée sur les données de ventes historiques. De cette manière, les besoins en stocks peuvent être estimés avec plus de précision, les achats et les ajustements des stocks peuvent être raisonnablement organisés, l'efficacité de la gestion de la chaîne d'approvisionnement peut être améliorée et les coûts d'exploitation peuvent être réduits. Dans le même temps, les entreprises peuvent combiner des modèles plus complexes ou d’autres facteurs d’influence (tels que les activités promotionnelles, les changements saisonniers, les facteurs météorologiques) pour une analyse prévisionnelle plus précise.