如何优化产品配置
如何优化产品配置
提问于 2016-12-12 15:34:51
方案是定期从多个供应商购买产品或原材料，问题是如何在供应商之间最好地分配订单数量。
例如，在一定时间内需要100台产品。例如，根据历史平均数，4个供应商的分配百分比可以是50、25、15、10。但有时供应商会受到环境的影响，由此产生的分裂程度约为60,30,5,5。如果一个生产商不能满足需求，那么在这段时间内，请求就会被重新分配到生产效率最高的供应商那里。
还有其他变数，如供应商与其他客户的忙碌程度，甚至是季节性调整。有些变量是已知的，另一些则是未知的。
如何对此问题进行优化，使初始分配最准确，使再分配最小化？
附带注意:尝试理解Python中是否有任何工具或方法--学习通常可以用于此问题的工具或方法。
提前感谢您的任何想法！
回答 1
Data Science用户
发布于 2016-12-13 08:07:04
为了解决这个问题，我想你们是在提前预测5家供应商的产能。这样，您就可以为每个供货商分配比容量小的订单大小，这样就不需要重新分配。
然而，我怀疑您是否能够知道每个供应商的全部能力，正如您所提到的，每个供应商也有其他客户，因此您不知道除了您以前的订单之外，每个供应商还能处理多少。
作为一个(大的)妥协，您可以建模，就像每个供应商在100%的能力，当他们服务您过去的订单。这样，您就可以将Y系列输入到您的回归模型中。至于投入，你可以增加季节性，例如每年的时间。我不确定作为一个局外人，你会有足够的有意义的输入变量来训练模型。也许简单的均值(OrderSize)+ 2StdDev(OrderSize)方法可能更好。
希望这能有所帮助。
页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://datascience.stackexchange.com/questions/15700
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
