Lagerstyrning genom prediktiv analys och Python

Effektiv lagerstyrning är avgörande för att minska kostnader och maximera effektiviteten i en verksamhet. Genom att använda prediktiv analys med Python kan du förutse efterfrågan och optimera lagerhållningen, vilket leder till minskad risk för överlager och restorder.

Implementera prediktiv analys för att förutsäga efterfrågan och optimera lager:

Genom att använda maskininlärning och tidsserieanalys kan du förutsäga framtida efterfrågan baserat på historiska data, vilket gör det möjligt att optimera inköp och lagerhållning.
Python-bibliotek som Pandas, NumPy och scikit-learn används för att bearbeta och analysera data för att skapa en förutsägelsemodell som hjälper dig att förutse efterfrågan på specifika produkter.

Minskad risk för överlager och restorder:

Genom att implementera prediktiv analys kan du justera inköp i realtid, vilket gör att du kan hålla lagernivåerna på en optimal nivå.
Modellen kan kontinuerligt justera efterfrågeprognoser baserat på säsongsvariationer, marknadsförändringar och andra externa faktorer för att säkerställa att rätt mängd varor alltid finns tillgänglig.

Lillqvist Strat kan minska lagertiderna och spara upp till 400 timmar per år:

Lillqvist Strat hjälper dig att skapa och implementera en automatiserad process för lagerstyrning som baseras på prediktiv analys, vilket minskar behovet av manuell övervakning och beslut.
Genom att optimera inköp och lagerhållning kan du undvika onödiga lagerkostnader och öka lönsamheten.

Kodexempel för att skapa en enkel prediktiv modell för lagerstyrning:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Ladda historiska försäljningsdata
data = pd.read_csv('sales_data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
data['month'] = data.index.month

# Skapa funktion för att förutsäga efterfrågan baserat på tidigare månader
X = data[['month']]
y = data['sales']

# Träna modellen
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Förutsäg framtida efterfrågan
future_months = np.array([13, 14, 15]).reshape(-1, 1)
predicted_sales = model.predict(future_months)

# Visualisera resultatet
plt.plot(data.index, data['sales'], label='Historiska försäljningar')
plt.plot(pd.to_datetime(['2025-01-01', '2025-02-01', '2025-03-01']), predicted_sales, label='Förutsagd efterfrågan', linestyle='--')
plt.legend()
plt.show()

I det här kodexemplet tränas en enkel linjär regressionsmodell för att förutsäga försäljningen (efterfrågan) baserat på månadsdata. Denna modell kan sedan användas för att optimera lagerhållningen.

Lillqvist Strat hjälper dig att utveckla en mer avancerad och skräddarsydd modell som passar just ditt företags behov, och sparar värdefull tid genom att automatisera denna process.