Aggregazioni giornaliere, settimanali o mensili - Software di ottimizzazione delle scorte

Aggregazioni giornaliere, settimanali o mensili


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Aggiornamento maggio 2016: Le complicazioni di cui parliamo in questa pagina sono state eliminate totalmente attraverso le nuove e più potenti funzionalità del nostro motore di previsione probabilistica. Consigliamo quindi un aggiornamento alla nostra nuova tecnologia di previsione.

Aggregare i dati a livello giornaliero, settimanale o mensile comporta una serie di problemi, a partire dalla definizione stessa di giorno, settimana o mese. In questo articolo vedremo come Lokad gestisce le aggregazioni, sia a livello di input (dati storici) che a livello di output (previsioni), e spiegheremo come usare le convenzioni per l'aggregazione dei dati.


Terminologia specifica: articolo e ordine

I termini articolo e ordine fanno riferimento al formato dei dati di input usati da Lokad. In questo articolo useremo i due termini nel senso attribuito da Lokad: un articolo è un obiettivo da prevedere (un prodotto, una SKU, un codice a barre, a seconda del contesto), un ordine è una quantità associata a un articolo in una precisa data passata (una vendita, una spedizione, un consumo, a seconda del contesto).

Le aggregazioni con Lokad

Lokad segue una serie di convenzioni:

  • I giorni iniziano alle 00:00, quindi ogni previsione giornaliera prende in considerazione i valori compresi nel periodo di tempo che va dalle 00:00 alle 23:59:59.
  • Le settimane iniziano il lunedì, quindi ogni previsione settimanale prende in considerazione i valori compresi nel periodo che va dal lunedì (compreso) alla domenica (compresa).
  • I mesi iniziano il 1° di ogni mese, quindi ogni previsione mensile prende in considerazione i valori compresi nel periodo che va dal primo giorno del mese all'ultimo giorno del mese.

Queste convenzioni, prestabilite da Lokad, non possono essere modificate. Vediamo quindi come adattarle a convenzioni diverse.

Tolleranza verso modelli di aggregazione alternativi

Lokad è piuttosto tollerante riguardo l'elaborazione dei dati storici: anche se raccomandiamo di aggregare i dati su base giornaliera (ossia sommare tutti gli ordini del giorno per un dato articolo, fino a ottenere un'unica quantità), Lokad accetta anche altre situazioni.

Dati storici non aggregati

Le aggregazioni giornaliere riducono le dimensioni del set di dati da caricare in Lokad, senza per questo compromettere l'accuratezza delle previsioni. Certo, se il set di dati è già di dimensioni contenute, il cambiamento non è significativo. Per questo Lokad è anche in grado di elaborare dati storici non aggregati, con una riga per ogni transazione. In questo caso, le quantità giornaliere vengono calcolate come la somma dei valori ordine per un dato articolo in un dato giorno.

Dati già aggregati su base settimanale o mensile

A volte, nei sistemi gestionali di un'azienda vengono conservati i dati storici aggregati su base settimanale o mensile, ma non su base giornaliera. Lokad può elaborare senza problemi gli ordini già aggregati a livello settimanale o mensile. Se i dati sono aggregati su base settimanale, potrai usare solo le previsioni tradizionali settimanali di Lokad: le previsioni giornaliere, mensili o quantiliche restituirebbero infatti valori statistici senza senso. Allo stesso modo, se i dati sono aggregati su base mensile, potrai usare solo le previsioni tradizionali mensili di Lokad.

Il fatto che i dati siano già aggregati ci costringe a restringere il nostro campo d'azione a un unico tipo di previsione, oltre a diminuire l'accuratezza delle previsioni. Lokad è in grado di sfruttare pattern di comportamento giornalieri per rifinire le previsioni settimanali o mensili.

Quando iniziano le previsioni?

Per elaborare una previsione, Lokad stabilisce una soglia, che rappresenta il presente, ossia la data di inizio delle previsioni. Per calcolare la soglia, Lokad adotta un punto di vista incentrato sui dati: le previsioni iniziano lì dove i dati storici finiscono. Ad esempio, se i dati storici finiscono il 15 maggio (compreso), le previsioni giornaliere inizieranno il giorno successivo, quindi il 16 maggio.

Questo punto di vista è utile soprattutto per eseguire confronti: i dati possono essere troncati in un qualsiasi momento passato; sulla base dei dati troncati, Lokad produrrà nuove previsioni, da confrontare con quelle già prodotte con i dati storici originali (non troncati), poiché le stesse previsioni sono parte del passato.

Le previsioni tradizionali e le previsioni quantiliche si comportano allo stesso modo: la previsione inizia sempre dal giorno successivo all'ordine più recente osservabile nel set di dati di input.

Nel caso delle previsioni tradizionali settimanali o mensili, la situazione è più complessa. Poniamo che i dati storici (gli ordini nella terminologia di Lokad) finiscano il 15 maggio: le previsioni dovrebbero iniziare il 1° maggio o il 1° giugno? La risposta di Lokad è che dovrebbero iniziare il 1° maggio: visto che i dati per il mese di maggio sono solo parziali, Lokad tronca i dati all'ultimo giorno di aprile, in modo da poter eseguire una previsione tradizionale mensile (*) per tutto il mese di maggio.

(*) Tecnicamente, sarebbe possibile sviluppare un software in grado di considerare i dati relativi a periodi parziali, ma ciò richiederebbe una funzionalità molto complessa, al momento non supportata da Lokad.

Dati aggregati su base mensile o settimanale

Nel caso dei dati aggregati su base mensile (o settimanale), troncare i dati porterebbe a risultati inattesi. Poniamo di dover lavorare su dati storici relativi agli ordini, con un solo ordine il 1° di ogni mese. Poniamo che i dati storici si fermino al 1° maggio 2013. In questo caso, Lokad considera il mese di maggio come periodo parziale; i dati di maggio vengono troncati, per cui le previsioni iniziano il 1° maggio. Dato che il 1° maggio rappresenta tutti gli ordini del mese di maggio, questo comportamento è quantomeno inatteso.

Per evitare di troncare i dati, è consigliabile inserire un'unica riga per gli ordini (con una quantità pari a zero) alla data che corrisponde all'ultimo giorno del mese in corso. Nel nostro caso, l'introduzione di una riga ordine datata 31 maggio indica a Lokad che il mese di maggio è completo e che le previsioni devono iniziare il 1° giugno. La stessa tecnica può essere utilizzata anche con le previsioni settimanali.

Aggiungere una riga per gli ordini con un valore pari a zero avrebbe ripercussioni negative su una qualsiasi previsione quantilica prodotta parallelamente a una previsione mensile tradizionale elaborata con Lokad. Quando i dati sono aggregati su base mensile, non possiamo applicare ai dati una previsione quantilica.

Pulizia dei dati futuri: un'eccezione al metodo incentrato sui dati

Esiste un'eccezione all'approccio incentrato sui dati che abbiamo visto finora: per ripulire i dati, Lokad esclude tutti gli ordini che vanno oltre 1 settimana nel futuro (il futuro viene definito sulla base dell'orologio del server Lokad).

Molti dei nostri clienti finiscono per estrarre dal loro sistema artefatti che riguardano un futuro più o meno lontano. Non si tratta di vere e proprie vendite o spedizioni, ma del risultato di test eseguiti sul sistema dell'azienda.

Sicuramente, da un punto di vista commerciale, non ha molto senso basarsi su dati storici che non esistono ancora. Lokad tronca quindi i dati per un procedimento di pulizia e riprende poi le previsioni.

Aggregazioni alternative su base mensile o settimanale

Per Lokad, il periodo mensile inizia sempre il 1° del mese. Alcune aziende, però, seguono convenzioni diverse, facendo iniziare il periodo, ad esempio, il 25 di ogni mese. Per gestire una simile situazione, ti consigliamo di aggregare preliminarmente i dati storici riguardo gli ordini in periodi chiave. Nel caso che abbiamo citato sopra, il periodo che va dal 25 maggio al 24 giugno dovrebbe essere aggregato in una singola riga. Questa riga rappresenta il valore mensile personalizzato dell'articolo, che dovrà essere inserito in corrispondenza del primo giorno del primo mese del periodo originale (in questo caso, il 1° maggio). Lokad produrrà delle previsioni a partire dal primo giorno del mese, che potranno essere successivamente riportate alla convenzione originale, ad esempio il 25 di ogni mese.

In questi casi è importante usare una data precedente al periodo, altrimenti una parte dei risultati finirebbe per trovarsi nel futuro e quindi essere troncata da Lokad per ragioni di pulizia, come abbiamo visto nella sezione precedente.