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상품 재고 예측은 알고리즘과 모델을 사용하여 제품 판매 추세와 재고 수준을 추정하므로 공급망 관리자가 조달 계획과 재고 조정 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 정확한 재고 예측은 공급망 효율성을 효과적으로 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 과거 판매 데이터를 기반으로 재고 예측을 구현하는 방법을 자세히 설명합니다.
첫째, 모델 훈련을 위한 기초로 과거 판매 데이터를 수집해야 합니다. 데이터에는 각 품목의 판매 수량과 해당 날짜가 포함되어야 합니다. 데이터는 데이터베이스에서 가져오거나 CSV 파일을 통해 가져올 수 있습니다. 이 문서의 예에서는 데이터 가져오기에 CSV 파일이 사용됩니다.
예측을 하기 전에 데이터를 정리하고 전처리해야 합니다. 날짜를 타임스탬프로 변환하여 계산해야 하며, 판매 수량을 정규화하여 다양한 제품 데이터를 균일하게 분석해야 합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
// 읽다CSV문서
$data = array_map('str_getcsv', file('sales_data.csv'));
// 전처리된 데이터를 저장할 배열 정의
$normalizedData = array();
// 데이터 전처리
foreach ($data as $row) {
$date = strtotime($row[0]);
$quantity = $row[1];
// 표준화
$normalizedQuantity = ($quantity - $min) / ($max - $min);
$normalizedData[] = array($date, $normalizedQuantity);
}데이터 전처리가 완료된 후에는 과거 데이터를 사용하여 모델을 학습해야 합니다. 이 문서에서는 날짜별 판매량을 예측하기 위해 선형 회귀 모델을 예로 사용합니다. 훈련 샘플 코드는 다음과 같습니다.
// 특성값과 목표값을 분리
$dates = array_column($normalizedData, 0);
$quantities = array_column($normalizedData, 1);
// 선형 회귀 모델 사용
$model = new LinearRegression();
$model->train($dates, $quantities);모델 훈련이 완료된 후 향후 판매를 예측하여 제품 재고 요구 사항을 결정할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
// 예측 시간 범위 설정
$startDate = strtotime('2022-01-01');
$endDate = strtotime('2022-12-31');
// 판매량 예측
$predictedQuantities = array();
// 각 날짜에 대해 예측하기
for ($date = $startDate; $date <= $endDate; $date += 86400) {
$predictedQuantity = $model->predict($date);
// 还原표준화
$quantity = $predictedQuantity * ($max - $min) + $min;
$predictedQuantities[] = array(date('Y-m-d', $date), $quantity);
}예측이 완료된 후 판매 수량을 표시하고 분석하여 공급망 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 곡선 차트를 그리거나 월간 총 매출 및 기타 지표를 계산할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
// 그래프를 그리거나 총 매출 및 기타 지표를 계산합니다.
foreach ($predictedQuantities as $row) {
echo $row[0] . '：' . $row[1] . '</br>';
}위의 단계를 통해 PHP를 사용하여 과거 판매 데이터를 기반으로 제품 재고 예측을 달성할 수 있습니다. 이러한 방식으로 재고 요구 사항을 보다 정확하게 예측할 수 있고 조달 및 재고 조정을 합리적으로 조정할 수 있으며 공급망 관리 효율성을 향상하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 동시에 기업은 보다 정확한 예측 분석을 위해 보다 복잡한 모델이나 기타 영향 요인(예: 판촉 활동, 계절 변화, 날씨 요인)을 결합할 수 있습니다.
