Beispiel einer probabilistischen Vorhersage mit Envision

Beispiel einer probabilistischen Vorhersage mit Envision












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Das untere Skript veranschaulicht, wie probabilistische Vorhersagen erstellt werden können, zuerst für Durchlaufzeiten und danach für Bedarf. Die Prognose wird so in eine Ion-Datei persisitiert. Das Ion-Dateiformat ist erforderlich, da gewöhnliche Flatfiles, wie CSV, den direkten Export des Distribution-Datentyps nicht unterstützen. Zuletzt wird die Verteilung in ein Raster erweitert.
/// Probabilistische Vorhersage für Durchlaufzeit und Bedarf
read "/sample/Lokad_Items.tsv"
read "/sample/Lokad_Orders.tsv" as Orders
read "/sample/Lokad_PurchaseOrders.tsv" as PO

path:="/sample/"

// Vorhersage der Verteilung der Durchlaufzeit mit der Bestellungshistorie
Leadtime = forecast.leadtime(
category: Brand, Category, SubCategory
supplier: Supplier
offset: 0
present: (max(Orders.Date) by 1) + 1
leadtimeDate: PO.Date
leadtimeValue: PO.DeliveryDate - PO.Date + 1
leadtimeSupplier: PO.Supplier)

// Vorhersage des Bedarf mit sich ändernden Durchlaufzeiten und Absatzhistorie
// (in der Praxis wird häufig auch die Durchlaufzeit der Bestellung berücksichtigt)
Demand = forecast.demand(
  category: Brand, Category, SubCategory
  horizon: Leadtime
  offset: 0
  present: (max(Orders.Date) by 1) + 1
  demandDate: Orders.Date
  demandValue: Orders.Quantity)

//Distribution in Ion-Dateityp persistieren
show table "Distributions" export:"\{path}Lokad_Distrib.ion" with Id, Demand

//Verteilung des Bedarfs in Raster erweitern
table Grid = extend.distrib(Demand)
Grid.Probability = int(Demand, Grid.Min, Grid.Max)

show table "Grid" with
  Id
  Grid.Min as "Min"
  Grid.Max as "Max"
  Grid.Probability as "Probability"