Csatlakozorendeles
Tartalomjegyzék
- 1 Forrás
- 2 A tervezett alkalmazás/megoldás címe
- 3 A feladat előtörténete
- 4 A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
- 5 A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
- 6 A feladat által érintett célcsoportok
- 7 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
- 8 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
- 9 Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
- 10 Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
- 11 Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
- 12 Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba
- 13 Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
Forrás
A tervezett alkalmazás/megoldás címe
Algoritmizált vs. szakértői becslés csatlakozórendelésnél
A feladat előtörténete
Igazolni szerettem volna tényekkel érveimet, mely szerint nem lehet egy 120k Eurós raktárkészletet csupán a már több éve ott dolgozó "szakértők" prognózisára alapozni. Feladatom volt a cégnél a raktárkészlet-optimalizáció, melyet nem ezzel a módszerrel oldottam meg, azonban igazolni állításaimat könnyedén tudtam feladatommal. 10 csatlakozót emeltem ki a cikktörzsből, köztük a két legjobban fogyó terméket (Rastelli és Manuli), a becslést pedig a Manuli csatlakozóra hegyeztem ki, de előtte megkértem a kollégát, hogy becsülje meg a rendelési mennyiséget 2012 Január hónapjára a rendelkezésre álló adatokból. Ezt a becslést 3mp gondolkodási idő után meg is tette, 475 db-ot jelzett előre, hiszen ötvenesével viszik a vevők.
A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
Számos vitám volt a kereskedelmi vezetőséggel azzal kapcsolatban, hogy a rendeléseket nem szabad automatizálni, mert "nem valós" eredményeket kapunk és ez negatívan befolyásolja a termékellátottságot és rendelkezésre állást, egy időben. A vevő, mint mondják, nem hajlandó egy percet sem várni, a JIT filozófia pedig csak filozófia marad. Általában rendelések leadásakor az - általuk javasolt mennyiség osztva kettővel és kerekítve min. rendelési mennyiségnek megfelelőre - képlet szerint jártam el. Ha nem ezt a módszert alkalmazom, valószínűleg a szokásos módon, a fogyást figyelembe véve rendelek, amit 275-ben állapítottam volna meg. Természetesen, a módszer nem 100%-os, hiszen rengeteg tényezőt hagy figyelmen kívül, de ez mit sem von le annak jelentőségéből, hogy nem csak egy fajta technikai módszer igazolja az algoritmizálás és a költséghatékonyság közötti pozitív kapcsolatot. A kereskedelmi vezető tudniillik szerette volna a rendelkezésre állás elégtelenségére fogni az idei év sikertelenségét, holott COGS (cost of goods sold) oldalon 30%-os javulás mutatható ki a YTD adatokból. A feladat tanulsága szerint 300 fölé lenne érdemes helyezni a rendelési mennyiséget, azonban a rendelési tételnagyság miatt úgy gondolom, hogy 300 az ideálisnak nevezhető darabszám.
A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
Az alapadatokat a J.D. Edwards nevű ERP-ből érthető nyelvre fordítva a bevételezési napló alapján nyertem ki 12 hónapra visszamenőleg.
Objektumok (sorok)
Egymást helyettesítő M18x1,5 és M20x1,5 csatlakozók, melyek közül a két legjelentősebb fogyással a Manuli és a Rastelli gyártók termékei bírnak. Felsorolásszerűen:
Manuli M 18x1,5
Rastelli M20x1,5
Hoi-young M20x15 sz.
Singtin Ho M18x1,5 t.
Parker M 18x1,5
Hydex M 18x1,5
Optimit M 18x1,5
Agroster M 20x1,5 Kúp
Hutchinson 20x1,5 sz.
HEBU 20x1,5 F.
Attribútumok (X, Y oszlopok)
2011.01. - 2011.12. hónapok rendelési napjai (általában 10-e a rendelési nap, ha nem hétvége, v. ünnepnap)
A feladat által érintett célcsoportok
Logisztikai koordinátor, kereskedelmi vezető
A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
Azt várom a feladattól, hogy bizonyságot nyer az állítás, mely szerint attól függetlenül, hogy szükség van a vevői igények prognosztizálására is, nem lehet többmillió forintos pénzösszeget készletté fagyasztani pusztán a megérzésre hivatkozva, hanem igenis szükség van objektív mérésre és ahhoz kell igazodni.
A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
Először is az alapadatokat exportáltam, a bevételezési napló alapján, majd készítettem egy Manuli, és egy Rastelli tanulási mintát, amely a gyorsan forgó csatlakozók fogyását mutatja meg. A két táblázatot egybe tömörítve alkottam egy kombinált tanulási mintát. Létrehoztam egy rangsor táblát sorszám függvény segítségével, aztán egy lépcsős táblát készítettem. Előkészítettem a Solver táblát F keres függvény segítségével, ezek után a Solver lefuttatásához egy segédtáblát hoztam létre, majd többször is lefuttattam a Solvert. Eredmények értékelése a valós, és a becsült értékek alapján, négyzetösszeg függvény segítségével.