产品数据分析的制作方法

文档序号:10540892阅读:384来源:国知局
产品数据分析的制作方法
【专利摘要】一种根据本公开内容的方面的用于分析产品数据的示例性方法包括从用户接收对产品的选择,获得与产品相关联的数据,提供数据的可视分析,以及基于数据来呈现推荐。所述数据至少包括参数的不同类型。
【专利说明】产品数据分析
【背景技术】
[0001] 库存优化对于以下是重要的:涉及成品和产品销售的零售业以及生产成品、产品 和/或用于在其它商品和产品中使用的组件的制造业。库存的管理可以基于若干变量和目 标,包括预算目标、产品优先级以及库存成本。
【附图说明】
[0002] 在以下的【具体实施方式】中并且参考附图来描述示例性实现方式,在所述附图中: 图1图示了根据各种示例的示例性系统图解; 图2图示了根据各种示例的库存优先化和分类系统的示例; 图3图示了根据一个示例的、可与图1的示例性系统的显示模块一起使用的用户接口; 图4图示了根据各种示例的图3的用户接口的组件; 图5图示了根据各种示例的图3的用户接口的组件; 图6图示了根据各种示例的图3的用户接口的组件; 图7图示了根据各种示例的图3的用户接口的组件; 图8是图示了根据各种示例的库存预测的示例性图表; 图9是图示了根据各种示例的库存预测的示例性图表; 图10是图示了根据各种示例的库存预测的示例性图表;以及 图11图示了根据各种示例的示例性方法。
【具体实施方式】
[0003] 本文中描述的各种实现方式的目的在于库存优化。更具体地,并且如在以下更详 细地描述的,本公开内容的各种方面目的在于一种方式,通过所述方式,过程的集合使用平 台来被实现从而允许企业优化端对端库存、控制现金流、并且最小化贯穿季度的营运资本 中的周期性行为。
[0004] 本文中描述的本公开内容的各方面实现一种允许库存管理和智能决策制定的综 合性且集成式的工具。库存优化需要在一批花色品种齐全的库存单位(SKU)上平衡资本投 资约束或目标与服务水平目标,而同时考虑需求和供应易变性。组织可以管理关于数百万 SKU的数据、收集并且合并贯穿配送链的巨大数据量,然后对这些数据进行变换、标准化和 净化以供库存优化。而且,为了最大化产品相关决策的结果,零售商店和供应商管理可以使 用统计建模和策略计划来优化用于许多产品决策的决策制定过程。除了别的之外,该方法 尤其允许用户利用这样的工具来实现这些目标。
[0005] 此外,本文中描述的本公开内容的各方面还允许用户评估其零件的绩效 (performance)并且采取行动。除了别的之外,该方法尤其允许用户控制增加的自由现金流 并且降低营运资本需求。
[0006] 在根据本公开内容的一个示例中,提供了一种用于分析产品数据的方法。所述方 法包括从用户接收对产品的选择、获得与产品相关联的数据、提供数据的可视分析、并且基 于数据来呈现推荐。数据至少包括参数的不同类型,并且用户基于推荐而从所述参数的不 同类型中选择类型。
[0007] 在根据本公开内容的另一个示例中,提供了一种系统。所述系统包括:数据捕获模 块,其用以收集与产品相关联的数据,所述产品由用户选择并且所述数据包括多个产品库 存水平中的至少一个;显示模块,其用以提供数据的可视分析,所述显示模块控制多个显示 区域,其中所述多个显示区域中的第一个包括至少一个图形表示,并且所述多个显示区域 中的第二个包括多个区格(cell),并且其中所述多个显示区域中的第一个和第二个表示多 个库存水平中的所述至少一个;以及推荐模块,其用以提供与所述多个产品库存水平中的 所述至少一个有关的推荐。
[0008] 在根据本公开内容的另外的示例中,提供了一种非暂时性计算机可读介质。所述 非暂时性计算机可读介质包括指令,所述指令在被执行时使得设备:(i)获得与用户所选的 产品相关联的数据,所述数据至少包括参数的不同类型,(ii)提供数据的可视分析,(iii) 基于数据来呈现推荐,其中用户基于推荐来从所述参数的不同类型中选择类型,以及(iv) 基于用户所选的参数的类型来更新数据。
[0009] 图1图示了根据实现方式的示例性库存优化平台110。库存优化平台110是库存优 化系统的部分,并且平台110包括数据捕获模块112、显示模块114、以及推荐模块116,其中 的每一个在以下被更详细地描述。应当容易显而易见的是,图1中图示的平台110表示一般 化的描绘,并且可以添加其它组件或者现有组件可以被移除、修改或重新布置而不脱离本 公开内容的范围。此外,尽管在图1中各种模块112-116被示出为分离的模块,但是在其它实 现方式中,模块112-116的全部或子集的功能性可以被实现为单个模块。
[0010] 库存优化平台110可以使用供应链管理概念来高效地显示产品库存水平并且贡献 于库存优化系统对产品库存水平的管理以满足多个因素。这些因素可以包括但不限于存货 水平目标、预算约束、边际利润、产品量和收益。
[0011] 平台110图示了一种工具以用于系统的用户(例如计划者)快速评估各种零件的绩 效并且采取行动。平台110可以执行涉及以下各项但不限于以下各项的任务:再查看针对至 少一个零件(例如产品、产品的零件)的目标存货天数(TD0S)、设置再订购点(R0P)、以及查 看所有相关零件属性以及缓冲投影。该信息可以基于实际的历史使用数据和/或预测的数 据(例如,销售增长预测)。因此,平台110考虑多个R0P类型并且向用户推荐所述多个R0P类 型中的一个以便管理供应可用性以满足所确立的服务水平。此外,本文中公开的系统和技 术分析针对组件的历史生产和/或消费数据和/或预测数据并且进行一个或多个数学分析。 结果得到的分析生成与目标库存水平有关的各种图形视图和表格,所述目标库存水平可以 确保手头上和/或已订购了有足够的材料来满足所指定的服务水平。
[0012] 服务水平可以被定义为顾客针对产品的请求可以从存货中满足的时间百分比。月艮 务水平可以取决于公司可能有多愿意满足顾客针对产品的请求来选定。这可以影响存货水 平以及库存成本,因为高服务水平可能增加要求保持的存货量,其可以直接影响对于公司 的总体成本。
[0013] 在一个实现方式中,零件(part)可以包括在销售或由计划者管理的产品。此外,零 件信息可以包括关于多个产品的各种属性以及数据。与每个产品相关联的数据可以包括再 订购点的值、由计划者所指派的类别以及记录的计划。以各种组合的各种属性和数据可以 由平台110使用在呈现库存和安全存货目标中。关于产品的另外的数据可以包括预测和消 费需求、针对每个产品的递送时间和递送时间方面相关联的可变性、以及其它基本的产品 信息(号码、线、位置、平台等等)。
[0014] 在图1中,平台110被示出为独立的系统并且连接到用户120所使用的计算设备 130。在一些实现方式中,平台110可以并入到计算设备130中。
[0015] 在一个实现方式中,平台110可以包括捕获模块112。捕获模块112从库存优化系统 (平台110是所述系统的一部分)的各种组件收集库存数据。库存数据可以用于通过应用算 法集来导出另外的分析。
[0016] 显示模块114包括在图形视图或微件(widget)处显示的库存数据。多个微件可以 显示在用户的操纵盘(dashboard)屏幕上,以供使用在管理库存中。显示模块114向用户显 示库存优化信息并且允许用户与平台110交互以做出选择或改变。
[0017] 推荐模块116可以通过应用算法集来导出另外的分析,并且基于某些数据,可以推 荐例如R0P类型(例如,基于预测或消费的R0P)。在一个实现方式中,用户可以选择基于从推 荐模块116所接收的推荐、经由平台110来改变某些数据。在这样的实现方式中,平台110可 以包括附加模块(例如,修正模块),所述附加模块保存从推荐模块116所提供的推荐中产生 的经改变的数据。
[0018] 在一个实现方式中,计算设备130可以是以任何便携式、移动式或手持式电子设备 的形式,诸如膝上型电脑、笔记本电脑、平板设备、个人数字助理(PDA)、或移动电话。计算设 备130可以包括处理器(例如中央处理单元)和计算机存储器(例如RAM)。计算机存储器可以 存储数据和指令并且处理器执行指令并且处理来自计算机存储器的数据。处理器可以在将 指令和其它数据加载到计算机存储器中之前从存储设备(例如硬驱动器)检索这样的指令 和其它数据。处理器、计算机存储器和存储设备可以由总线以常规方式连接。
[0019]在一个实现方式中,与本公开内容一致,显示器可以是电子设备130的一部分。在 另一实现方式中,显示器可以是独立的单元,其与电子设备130分离。电子设备130和/或平 台11〇(更具体地,显示模块114)可以耦合到外部显示器,以用于向显示器输出显示信号。在 这样的实现方式中,显示器可以通过任何类型的接口或连接而被连接到电子设备130和/或 平台110,为列出若干非限制性示例,所述任何类型的接口或连接包括12(:、5?145/2、通用 串行总线(USB)、蓝牙、RF、IRDA、键盘扫描线或任何其它类型的有线或无线连接。
[0020] 显示可以是指平台110可以呈现给用户120的图形、文本和听觉信息,以及用户120 可以采用来控制平台110的控制序列(例如利用键盘的键击)。在一些实现方式中,用户120 可以通过多个输入设备来与电子设备130交互,所述输入设备诸如键盘、鼠标、触摸设备或 言语命令。例如,用户120可以控制可以作为用于平台110的输入设备的键盘。电子设备130 可以帮助转化键盘所接收的输入。用户可以在键盘上执行各种手势。这样的手势可以涉及 但不限于触摸、按压、放弃、将对象置于附近。
[0021 ]图2图示了根据实现方式的系统200的架构的示例性框图。应当容易显而易见的 是,图2中图示的系统200表示一般化的描绘并且可以添加其它组件或者现有组件可以被移 除、修改或重新布置而不脱离本公开内容的范围。系统200包括处理器210和计算机可读介 质220。计算机可读介质220包括数据捕获指令222、显示指令224和推荐指令226。
[0022] 在一个实现方式中,处理器210可以与计算机可读介质220进行数据通信。处理器 210可以检索并且执行在计算机可读介质220中所存储的指令。处理器210可以是例如中央 处理单元(CRJ)、基于半导体的微处理器、专用集成电路(ASIC)、被配置成检索并且执行指 令的现场可编程门阵列(FPGA)、适合于检索并且执行计算机可读存储介质上所存储的指令 的其它电子电路、或其组合。处理器210可以取出、解码并且执行存储介质220上所存储的指 令以根据上述示例来操作设备。作为可替换方案或附加于检索并执行指令,处理器210可以 包括至少一个集成电路(1C)、其它控制逻辑、其它电子电路、或由此的组合,其包括多个电 子组件以用于执行存储介质220上所存储的指令的功能性。因此,处理器310可以跨多个处 理单元来被实现并且存储介质220上存储的指令可以由用户设备300的不同区域中的不同 处理单元来实现。
[0023] 计算机可读介质220可以是存储机器可读指令、代码、数据和/或其它信息的非暂 时性计算机可读介质。在某些实现方式中,计算机可读介质220可以与处理器210集成,而在 其它实现方式中,计算机可读介质220和处理器210可以是分立的单元。
[0024] 在一个实现方式中,计算机可读介质220可以包括程序存储器,所述程序存储器包 括程序和软件,诸如操作系统、用户检测软件组件、以及任何其它的应用软件程序。此外,计 算机可读介质220可以参与向处理器210提供指令以供执行。计算机可读介质220可以是一 个或多个的非易失性存储器、易失性存储器和/或一个或多个存储设备。非易失性存储器的 示例包括但不限于电子可擦除可编程的只读存储器(EEPR0M)和只读存储器(ROM)。易失性 存储器的示例包括但不限于静态随机存取存储器(SRAM)和动态随机存取存储器(DRAM)。存 储设备的示例包括但不限于硬盘驱动器、光盘驱动器、数字通用盘驱动器、光学设备和闪速 存储器设备。
[0025] 存储在存储介质220上的指令222、224、226,当被处理器210执行(例如经由处理器 的一个处理元件或多个处理元件)时可以使得处理器210执行过程,例如本文中描绘的过 程。
[0026]数据捕获指令222可以使得处理器210检索与产品相关联的数据,所述产品由用户 标识。显示指令224可以使得处理器310提供数据的可视分析。更具体地,显示指令224可以 包括指令来控制多个显示区域。所述多个显示区域中的第一个可以包括至少一个图形表 示。此外,所述多个显示区域中的第二个包括多个表格(例如区格)。因此,所述多个显示区 域中的第一个和第二个提供与产品的库存水平有关的可视信息。
[0027]推荐指令226可以使得处理器310向用户呈现至少一个推荐。推荐可以有关于同数 据相关联的参数。例如,系统可以推荐用户选择特定类型的R0P。系统可以再查看产品的预 测增值(FVA)的值并且确定什么类型的R0P是针对产品的最佳拟合。在一个示例中,系统可 以确定FVA是0或更大,并且系统可以推荐使用基于预测的R0P。在另一示例中,系统可以确 定FVA小于0,但是基于消费的R0P并不覆盖预测值。因此,系统可以推荐使用基于预测的 R0P。在另外的示例中,系统可以确定FVA小于0,并且基于消费的R0P覆盖预测值。因而,系统 可以推荐使用基于消费的R0P。在各种实现方式中,用户遵循系统所呈现的推荐,除非存在 对于不遵循推荐的正当理由(例如,有效的商业驱动力(driver))。
[0028]在一个实现方式中,计算机可读介质220可以具有多个数据库,包括但不限于计划 者简档数据库。计划者简档数据库可以存储计划者简档数据,诸如计划者标识数据、计划者 接口数据、以及简档管理数据和/或类似的。
[0029] 图3图示了根据实现方式的图1的库存优化平台110的用户接口 300的示例。作为显 示模块(即,如图1中所示的显示模块114)的部分而可使用的用户接口300的一个实现方式 可以称为计划者操纵盘。用户接口 300可以包括任何适当数目的部分或区域(例如显示区 域),其中的每一个可以可操作成向用户传达各种类型的信息和/或允许用户与用户接口 300交互。例如,用户接口 300可以包括多个表格和图表。特别地,用户接口 300可以包括与一 个或多个组件或最终产品有关的、可以由用户适当操纵的各种文本和数字信息和/或数据。 此外,用户接口 300可以包括与一个或多个所选组件或最终产品有关的、至少部分地与位于 用户接口 300的其它部分(例如表格)中的信息相对应的一个或多个图形表示(例如,线图)。
[0030] 在一个实现方式中,库存优化系统可以要求认证信息用于用户能够查看并控制计 划者操纵盘。更具体地,可以要求经授权的个体录入信息,诸如经授权个体的用户ID/密码。
[0031] 在一个实现方式中,对于以用户接口300而图示的计划者操纵盘的输入包括与至 少一个零件(例如,产品、产品的零件)有关的所建议的补给前置时间(RLT)、R0P类型、TD0S、 在先一次性看板(SUK)条目、预测增值、当前预测、消费历史。对于用户接口300的所有输入 可以被包含在单个数据库中或可以汇编自跨组织而分布的并且经由网络(诸如广域网 (WAN)、存储区域网络(SAN))而连接的若干数据库,或在连接到因特网的各种数据服务器 中。
[0032] 在一个实现方式中,R0P类型可以包括基于预测的R0P(即,预测R0P)和基于历史消 费的R0P(即,消费R0P)。R0P可以通过RLT上的需求和安全存货的总和来确定。例如,预测R0P 可以计算为针对开始于预测R0P起因于的该周的、等于RLT+TD0S的天数的时段的预测的总 和。
[0033] 消费R0P可以通过将RLT上的CONS需求(如以下进一步描述的)除以RLT从而导致每 日消费率来计算。该每日消费率然后可以乘以RLT+TD0S天数。
[0034]针对产品的目标存货天数(TD0S)水平或库存目标可以受许多因素影响。在一些实 现方式中,TD0S可以被定义为被请求(前拉)以覆盖预测和供应可变性的附加供应。TD0S可 以通过使用以下等式来计算: TDOS ^ k * RLT ^ CoV, 其中k代表标准正态分布的参数,其基于所选定的服务水平而变化。标准正态分布还可 以定义在RLT时段的百分比与所选定的服务水平需求之间的关系。RLT以天数来度量并且包 括整个订购到递送时段。RLT可以包括其自己的置信度,诸如90%。然而,置信度可以基于经 验、随着供应商和或产品而改变。在另一实现方式中,RLT可以被有效补给前置时间(ERLT) 代替,所述有效补给前置时间(ERLT)可以包括一些附加的前置时间。更具体地,ERLT包括整 个订购到递送时段和由于有限供应商响应能力引起的在补给前置时间之外的附加有效前 置时间。附加的前置时间可以基于产品的CoV以及任何已知的供应商响应参数或工厂操作 原则来计算。
[0035]此外,CoV是变异系数。在一个实现方式中,基于消费的ID0S可以被计算,并且在这 样的实现方式中,RLT上的累积消费的变异系数(CoVcCONS)参数可以被使用,其将会基于相 对于产品实际消费的基于过去消费的预测的RLT变异。可替换地,在另一实现方式中,基于 预测的TD0S可以被计算,并且在这样的实现方式中,RLT上的累积预测误差的变异系数 (CoVcFE )参数可以被使用。CoV参数表示企业准确预测产品的补给前置时间(RLT)上的消费 的能力。为0的CoV将会意味着完美的预测,而较大的值指示不太准确的预测能力。
[0036]在一些实现方式中,计划者操纵盘显示警报以用于用户再查看,并且提供SKU(库 存单位)水平的模拟。此外,计划者操纵盘可以允许用户评估递增的消费历史和历史预测、 针对改变的R0P警报、UK计划、TD0S覆盖。此外,计划者操纵盘可以允许用户设置R0P类型和 值以及录入SUK。当用户在计划者操纵盘上显示的数据上做出改变时,这样的改变可以记入 到数据库。
[0037]图4图示了根据实现方式的图3的计划者操纵盘300的零件选择组件400。应当容易 显而易见的是,图4中图示的零件选择组件400表示一般化的描绘并且可以添加其它组件或 者现有组件可以被移除、修改或重新布置而不脱离本公开内容的范围。例如,零件选择组件 400包括三个下拉菜单。虽然图4中图示的零件选择组件400包括三个下拉菜单,但是系统可 以实际上包括更少或更多的下拉菜单,并且为了简单而仅仅示出和描述了三个。
[0038]以零件选择组件400开始,用户可以评估各种零件的健康状况并且经由计划者操 纵盘来采取必要的行动。在一个实现方式中,用户可以通过使用选择计划者_ID菜单410来 选择计划者_ID从而将所显示的零件/位置过滤成仅示出被指派给所选计划者的那些。更具 体地,可以基于用户ID而生成零件的列表。例如,当用户选择ID时,与该ID相关联的零件被 显示在列表中。
[0039] 警报或全部420包括四种类型的变更过滤器、R0P警报,R0P警报可以适用于在所建 议的改变处于警报阈值之外的情况下需要R0P的零件。R0P全部(R〇P All)显示需要R0P的所 有零件,而无论警报阈值的值。NRP显示需要TD0S的所有零件,排除需要R0P的那些。全部 (All)示出需要R0P或TD0S的全部零件。此外,用户通过在选择零件立0^菜单430下选择零 件号来定义什么零件要被分析。
[0040] 图5图示了根据实现方式的图3的计划者操纵盘300的零件位置信息组件500。应当 容易显而易见的是,图5中图示的零件位置信息组件500表示一般化的描绘并且可以添加其 它组件或者现有组件可以被移除、修改或重新布置而不脱离本公开内容的范围。
[0041] 零件位置信息组件500包括多个字段,包括产品线、平台和族。此外,零件位置信息 组件500包括参与方类型字段。零件类型,多个描述中之一,包括C0MP(组件)或FGI(成品库 存)。另外,RLT(补给前置时间)、批量、ESC(企业标准成本)被显示。组件500中的所有字段是 在如图4中所示的零件选择组件400中所选的特定零件的属性。
[0042] 两种类型的ERLT都基于F0G(工厂操作原贝lj)来计算。特别地,ERLT_Fcst使用预测 C0V并且表示考虑了工厂订购原则(F0G)约束的有效补给前置时间。在一些实现方式中, ERLT_Fcst可以大于或等于RLLERLTJons使用消费⑶V并且表示考虑了工厂订购原则 (F0G)约束的有效补给前置时间。在一些实现方式中,ERLT_Cons可以大于或等于RLT。
[0043]图6图示了根据实现方式的图3的计划者操纵盘300的需求信息组件600。应当容易 显而易见的是图6中图示的需求信息组件600表示一般化的描绘并且可以添加其它组件或 者现有组件可以被移除、修改或重新布置而不脱离本公开内容的范围。
[0044]需求信息组件600包括与基于预测(FCST)的信息以及基于消费(CONS)的信息有关 的数据。例如,RLT时段上的需求具有两个值,一个基于预测并且另一个基于历史消费。更具 体地,在图6中,FCST是开始于第一周的RLT上的当前需求的总和。CONS是指定时段上的RLT 消费的平均值。在一个实现方式中,被选来计算RLT上的CONS需求的时段可以是3个月。
[0045]此外,需求信息组件600包括每周的需求。平均每周需求可以通过使用以下的等式 来计算: 平均每周需求=(RLT上的需求)/(RLT天数*7)。
[0046] 此外,需求信息组件600包括变异系数(C0V)和假设(What-if)COV,所述假设C0V用 于允许用户分析C0V中的改变。在一些实现方式中,用户还可以分析C0V中的改变的影响。例 如,C0V中的改变将影响所计算的TD0SX0V中的增加引起TD0S中的增加并且将导致更高的 所预测库存缓冲。缓冲方面改变的大小可以被用户在图10中描绘的所投影的库存缓冲的图 形表示中看到。假设分析使得能够实现对过去数据的分析连同给出对未来趋势的预料,这 通过使得用户能够在某些给定的假设下模拟并且检查复杂系统的行为。假设分析是数据密 集的模拟,其参考模拟模型来度量自变量集合中的改变如何影响因变量集合,所述模拟模 型提供简化的商业表示,被设计成显示显著的商业特征并且根据历史企业数据来被调谐。 [0047]在一个实现方式中,用户可以选择在清除假设按钮上点击以移除任何的假设C0V 值。当移除了假设C0V值时,计划者选择可以被保存,因为不能保存假设场景。在另一实现方 式中,假设场景值可以被保存并且用于附加的分析。
[0048] 图7图示了相应地根据实现方式的计划选择组件710的示例。应当容易显而易见的 是,图7中图示的计划选择组件710表示一般化的描绘并且可以添加其它组件或者现有组件 可以被移除、修改或重新布置而不脱离本公开内容的范围。
[0049] 如较早先讨论的,R0P类型可以是预测或历史消费。在图7中图示的示例中,当前 R0P类型被设置成预测(FCST)。此外,在计划选择组件710上显示的FVA(预测增值)值是 〇. 99,其有关于R0P类型。更具体地,基于FVA值,库存优化系统可以推荐基于预测或基于消 费的R0P。例如,等于或大于0的FVA值指示预测作为R0P类型是对于库存优化系统的更好的 选择,并且小于0的FVA值指示消费作为R0P类型是更好的选择。
[0050] 预测R0P可以通过如下来确定:分析针对特定组件的预测数据点(例如,指示所预 测消费的组件使用数据),从而建立基础库存量。例如,在确定了针对特定组件的适当供应 商前置时间(例如4周)之后,平均组件预测(例如,销售预测)可以以与所确定的供应商前置 时间相同的单位来计算(例如,每周平均)。其后,可以通过将平均组件预测乘以供应商前置 时间来确定基础库存量。可以通过使用未调整的前置时间来确定统计库存量。基础库存量 和统计库存量然后可以被加在一起以获得预测R0P或目标库存水平。
[0051] 在图7中,计划选择组件710包括新R0P选择组件,其充当帮助用户的推荐引擎。新 R0P选择组件除了当前R0P类型之外还显示针对两个R0P类型(例如FCST和CONS)的值。此外, FCST R0P类型可以被示为WKO FCST或WK1 FSCT,其中WKO FCST值通过使用开始于当前这周 的预测的前置时间加上1D0S天数上的预测来被计算,并且WK1 FCST通过使用开始于下一周 (即,从所计算的值中排除WK0)的前置时间加上TD0S天数上的预测来被计算。预测和消费 R0P值是基于最新近的数据(预测、消费、C0V等)来计算的。例如,针对当前R0P类型的值是 11879,针对WKO FCST的值是11464,针对WK1 FCST的值是9997,并且针对CONS的值是7435。 此外,推荐引擎基于所述值来提供推荐以供用户考虑。
[0052]在一个实现方式中,新R0P选择组件包括改变警报(例如,%Chng警报),其示出了在 当前R0P与新R0P选择选项(例如,WKO FCST、WK1 FCST和CONS)的值之间的百分比差异。在一 个实现方式中,可以以红色强调百分比,其指示:如果在当前值与R0P类型的值之间的改变 高于预定阈值,则改变是必要的。例如,阈值可以被设置为10%,如图示为警报%。在各种实现 方式中,用户可以将警报阈值改变成不同的数目,并且可以为不同的ROP类型定义不同的阈 值的值)。因此,当值之间的改变多于10%(例如高于+10%或小于-10%)时,库存优化系统可以 通过针对%Chng警报框以红色强调数字来向用户发出警报。
[0053]在一个实现方式中,新R0P选择组件图示了所推荐的R0P类型以供用户考虑。更具 体地,如较早先所描述的,推荐引擎基于由库存优化系统所计算的FVA值来向用户推荐R0P 类型。例如,如果FVA值等于或大于0,则推荐引擎推荐预测作为R0P类型,并且如果FVA值小 于〇,则推荐引擎推荐消费作为R0P类型。所推荐的R0P类型可以用文本"所推荐的"来被标 记,并且用户可以通过在其上点击来选择所推荐的R0P类型。在一个实现方式中,如果⑶NS R0P不大于前置时间(RLT)上的预测的总和,则文本"FCST未被覆盖"可以被显示以提醒用户 注意该状况。
[0054]在一些实现方式中,基于推荐引擎的推荐,用户可以选择将当前R0P类型改变成所 推荐的R0P类型。如果R0P类型被改变,则可以通过在保存按钮上点击来保存改变。作为结 果,数据库中的数据可以被自动改变。此外,在一个实现方式中,计划选择组件700可以包括 创建DB上传文件按钮,其可以由用户在其上点击来自动生成具有库存优化系统中所进行的 所有改变的文件。
[0055]图8图示了根据实现方式的系统100的示例性图表800。图表(例如图形)800示出了 具有异常值警报的消费和预测的每周数据。消费分量包括二十六周的数据,并且预测分量 包括七十八周的数据。此外,点810指示消费异常值,并且点820指示预测异常值。在一个实 现方式中,异常值可以通过计算针对可接受值的阈值来确定并且超过阈值的那些值可以被 注解为异常值。在该实现方式中,阈值可以通过计算消费数据点的平均和标准偏差来确定 并且阈值可以设置成等于距均值的+或-3标准偏差。高于或低于该阈值的数据点被强调为 异常值。类似地,预测异常值将会通过计算预测数据点的平均和标准偏差来确定并且阈值 可以被设置成等于距均值的+或-3标准偏差。高于或低于该阈值的数据点被强调为异常值。 用于确定异常值的标准偏差的数可以是用户可选择的。
[0056]图9图示了根据实现方式的与系统100有关的数据的示例性图形视图900。图表900 示出了补给前置时间(RLT)数据和R0P选择。图表900上的点910显示当前R0P值。点930示出 了所建议的消费,并且点920示出了所建议的预测。线940表示RLT上的消费,并且线950表示 RLT上的预测。线960表示所投影的FCST R0P+SUK量。
[0057]图10图示了根据实现方式的系统100的库存模拟的示例性图形视图1000。图形视 图1000包括区域1010,其表示当没有存货可用时的初始订购时段。此外,线1020示出了服务 水平并且可以按每个季度而变化。此外,线1030表示量化的安全存货目标,其可以通过以下 来计算:TD0S*预测+SUK(如果SUK存在的话)。
[0058]图形视图1000此外包括区域1040,其表示周可用存货量的结束。周可用存货量的 结束包括考虑了所投影的装运(基于预测的)之后的按周的所有实际和投影的结束。
[0059]现在转到图1的平台110的操作,图11图示了根据实现方式的示例性过程流程图 1100。应当容易显而易见的是,图11中图示的过程表示一般化的图示,并且可以添加其它过 程或者现有的过程可以被移除、修改或重新布置而不脱离本公开内容的范围和精神。此外, 应当理解的是,过程可以表示存储器上所存储的可执行指令,所述可执行指令可以使得处 理器响应、执行动作、改变状态和/或制定决策。因而,所描述的过程可以被实现为由与平台 110相关联的存储器所提供的可执行指令和/或操作。此外,图11不意图限制所描述的实现 方式的实现,而是相反该图图示了本领域技术人员可以用来设计/制造电路、生成软件、或 使用硬件和软件的组合以执行所图示的过程的功能信息。而且,图11中描绘的各种操作可 以以所示的次序或以不同的次序执行,并且两个或更多的操作可以并行而不是串行地执 行。
[0060] 过程1100可以开始于块1105处,其中用户(例如计划者)标识产品。特别地,该过程 可以涉及用户从下拉菜单中选择产品。在一个实现方式中,可以基于用户的标识来生成下 拉菜单。如果用户提供了ID信息,则系统显示与这样的用户相关联的产品作为下拉菜单上 的选项。
[0061] 在块1110处,系统继续进行以获得与产品相关联的数据。在一个实现方式中,数据 包括预测增值、补给前置时间(RLT)、R0P类型、TD0S、在先一次性看板(SUK)条目、与产品有 关的当前、预测以及历史消费数据。在一个示例中,数据可以接收自库存优化系统的各种组 件。在其它示例中,数据可以从单个数据库拉取或者可以汇编自跨组织而分布并且经由网 络(诸如广域网(WAN)、存储区域网络(SAN))而连接的若干数据库,或在连接到因特网的各 种数据服务器中。
[0062] 在块1115处,系统可以生成并且显示数据的可视分析。如参考图3-10更详细描述 的,该过程可以包括基于数据而生成各种图形表示和数据透视表工作表。
[0063] 在块1120处,基于与产品相关联的数据,系统呈现推荐以供用户考虑,以便优化库 存绩效(performance)。在一个实现方式中,系统可以再查看产品的预测增值的值,并且基 于再查看,系统可以做出R0P推荐。特别地,如果FVA是正的,则系统推荐选择基于预测的 R0P。如果FVA是负的,则系统可以检查基于消费者的R0P是否覆盖预测。在基于消费者的R0P 不覆盖预测的情况下,系统推荐选择基于预测的R0P。在基于消费者的R0P覆盖预测的情况 下,系统推荐基于消费者的R0P。此外,响应于推荐,用户可以选择系统所推荐的R0P类型。 [0064]已经参考前述示例性实现方式示出和描述了本公开内容。然而,要理解的是,可以 做出其它形式、细节和示例,而不脱离在以下权利要求中所限定的本公开内容的精神和范 围。因而,贯穿本公开内容,所有示例被认为是非限制性的。
【主权项】
1. 一种用于分析产品数据的处理器实现的方法,包括: 由至少一个处理器接收来自用户的对产品的选择; 由所述至少一个处理器获得与产品相关联的数据,所述数据至少包括参数的不同类 型; 由所述至少一个处理器提供数据的可视分析;以及 由所述至少一个处理器基于数据来呈现推荐。2. 根据权利要求1所述的方法,此外包括基于用户对参数类型的选择来更新数据。3. 根据权利要求1所述的方法,其中提供数据的可视分析此外包括显示图形和表格。4. 根据权利要求1所述的方法,其中所述参数是再订购点,并且所述参数的不同类型包 括基于预测的再订购点以及基于历史消费的再订购点。5. 根据权利要求1所述的方法,此外包括从用户接收基于推荐而对来自所述参数的不 同类型中的类型的选择输入。6. 根据权利要求5所述的方法,其中被呈现给用户的推荐涉及再订购点类型,并且用户 基于推荐来选择再订购点的类型。7. 根据权利要求5所述的方法,其中所述预测增值是零或在零以上,所述推荐是要选择 基于预测的再订购点。8. 根据权利要求5所述的方法,其中所述预测增值在零以下,所述推荐是要选择基于历 史消费的再订购点。9. 根据权利要求5所述的方法,此外包括将基于预测的再订购点的值与当前再订购点 的值进行比较,并且基于所述比较来显示改变警报。10. 根据权利要求9所述的方法,其中如果基于预测的再订购点的值比当前再订购点的 值大了或小了预定阈值,则显示改变警报。11. 一种系统,包括: 数据捕获模块,其用以收集与产品相关联的数据,产品由用户选择并且数据包括多个 产品库存水平中的至少一个; 显示模块,其用以提供数据的可视分析,所述显示模块控制多个显示区域,其中所述多 个显示区域中的第一个包括至少一个图形表示,并且所述多个显示区域中的第二个包括多 个区格,并且其中所述多个显示区域中的第一个和第二个表示多个库存水平中的所述至少 一个;以及 推荐模块,其用以提供与所述多个产品库存水平中的所述至少一个有关的推荐。12. 根据权利要求11所述的系统,此外包括至少一个用户接口以提供多个用户可控制 的特征用于基于推荐来修改数据。13. 根据权利要求12所述的系统,其中对数据的修改被存储在数据库中。14. 一种包括指令的非暂时性计算机可读介质,所述指令在被执行时使得系统: 获得与用户所选的产品相关联的数据,所述数据包括以下中的至少一个:补给前置时 间、补给前置时间上的需求、预测增值、以及针对多个再订购点类型的再订购点的值; 提供数据的可视分析; 基于数据来呈现推荐,其中接收基于推荐而对来自所述参数的不同类型中的类型的选 择;以及 基于用户所选的参数的类型来更新数据。15.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读介质,此外包括指令,所述指令当被执 行时使得系统: 从用户接收对产品的选择输入以及用户标识信息; 比较产品的基于预测的再订购点的值与产品的当前再订购点的值;以及 基于所述比较来显示改变警报, 其中如果基于预测的再订购点的值比当前再订购点的值大了或小了预定阈值,则显示 改变警报。
【文档编号】G06Q10/08GK105900120SQ201380080914
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2013年11月15日
【发明人】C.J.库特兰德, B.D.沃夫, J.黃
【申请人】慧与发展有限责任合伙企业
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