Stock Demand Trends and Forecast v.15
The tool to calculate stock demand trends and make prediction for future demand statistically. Stock prediction. Inventory forecast. Stock forecast
If you knew stock demand trends per warehouses, you would have a clue to decrease keeping costs and to have a flawless supply chain. Regretfully, you can't know the future. However, you can predict it with a certain reliability. This is an Odoo tool for that goal. The app lets you construct stock demand per periods and forecast further demand.
Scientific approach for forecasting
The app assumes applying statistical methods to calculate historical trends and make a forecast. Make a few experiments with suggested solutions and coefficients to achieve the most accurate prediction
Focused analysis
Shrink considered stock operations for a definite warehouse location (with or without child locations) or analyze global company stocks demand
Topical data
Apply time frames for historical data to check statistical reliability through 'predicting' actually passed intervals. Stock demand is calculated as all done stock moves for this period which source location is one of internal locations under consideration and which destination location is not of this range
Trends interfaces
Work with stock demands forecasts in a way you like: as an Odoo chart, as an Odoo report (pivot), as an Excel table
Widely applicable solutions
Analyze trends for both a product template in general (e.g. all iPads) or a specific product variant (iPad 32Gb). The app might be of especial use for markets experiencing seasonal changes: try to define statistical factors in your industry to make reliable forecasts
Inventory trends analysts
Grant the right for forecast tools for any WMS user (the group Other > Stock Demand Forecast). To start analysis it is needed to push the button 'Stock Trends' on a product template, variant, or stock location form. Be cautious: all stock operations of a current company would be under consideration.
Statistical methods to forecast stock demand
-
The tool allows to calculate inventory demand trends based on a number of statistical methods. They have different complexity and might be suitable for a definite market or a specific business. The final choice of the method and related statistical parameters is up to end users
-
Autoregression (AutoReg) is the simplest but still widely used statistical method for time series forecast
-
Autoregressive Distributed Lag (ARDR) takes into account 'errors' in previous observations
-
Autoregressive Moving Average (ARMA) is a combination of both AR and MA methods. To apply the ARMA method use the MA method with auto regression coefficient (P coefficient) as 2
-
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) combines the methods AR and MA, but beside that it tries to make data stationary. It is appropriate to use for historical data with pure trend but without seasonal changes
-
Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average (SARIMA) enriches the ARIMA method with considering seasonal changes. It is one of the most complex and wide spread methods utilized for forecasting time series now
-
Simple Exponential Smoothing (SES) is similar to the AR method, but instead of relying upon linear function, it exploits exponential one
-
Holt Winter's Exponential Smoothing (HWES) enriches the SES method to work with time series trends and seasonal effects
-
For more technical details have a look at the page: https://www.statsmodels.org/stable/api.html
Usage requirements
-
You have enough historical stock moves data (per location or a company), since it is senseless to make forecast based on last 5 days of operations
-
Stock demand is regular and is not chaotic, meaning that your decisions do not have 100% impact and there is at least some correlation between market demand and your WMS operations.
-
You consider seasonal changes and/or trends, which you noticed but can't fully analyze. You understand which assumptions you try to check.
-
You have clear understanding of how statistics works.
কনফিগারেশন ও ইনস্টলেশন টিপস: Stock Demand Trends and Forecast Odoo v.15
Python dependencies
To guarantee tool correct work you would need a number of Python libraries: pandas, numpy, statsmodels, scipy, xlsxwriter. To install those packages execute the command:
pip3 install pandas numpy statsmodels scipy xlsxwriter
If you run Odoo on Python prior or equal to version 3.7, please install the following versions of the packages pandas==1.3.5, statsmodels==0.13.1
সম্পর্কে সাধারণ জিজ্ঞাসা Stock Demand Trends and Forecast Odoo v.15
আপনার সরঞ্জামের হালনাগাদ নীতি কী?
বর্তমান Odoo Apps Store নীতি অনুসারে:
- সংস্করণ 12.0 ও তার আগের জন্য কেনা প্রতিটি মডিউল 12.0 পর্যন্ত সব সংস্করণে প্রবেশ দেয়।
- সংস্করণ 13.0 থেকে প্রতিটি মডিউল সংস্করণ আলাদা কিনতে হয়।
- সংস্করণ যাই হোক, কেনায় সেই প্রধান সংস্করণের সব হালনাগাদ ও বাগ সংশোধনের অধিকার মেলে।
মনে রাখুন, faOtools দল এই নীতি নিয়ন্ত্রণ করে না। সব প্রশ্নে সরাসরি Odoo Apps Store প্রতিনিধিদের সাথে যোগাযোগ করুন।
আপনার অ্যাপ Odoo.sh-এ কীভাবে ইনস্টল করব?
সবচেয়ে সোজা উপায় হল Odoo স্টোরের বিল্ট-ইন ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করা:
1. মডিউলের পৃষ্ঠা খুলুন এবং Deploy on odoo.sh বোতামে ক্লিক করুন
2. তারপর আপনাকে GitHub পৃষ্ঠায় পাঠানো হবে। অ্যাকাউন্টে লগ ইন করুন, তারপর 'Create a new repo' ক্লিক করুন বা বিদ্যমানটি ব্যবহার করুন। রিপোজিটরি যেন প্রাইভেট হয়। OPL-1 লাইসেন্সের অধীনে অ্যাপ প্রকাশ করা অনুমোদিত নয়। প্রয়োজনে Odoo.sh প্রকল্পের জন্য নতুন repo তৈরি করুন
3. তারপর odoo.sh-এ যান এবং Deploy বোতামে ক্লিক করুন। পপ-আপ উইন্ডোতে সিদ্ধান্ত জমা দিন এবং 'Continue.' ক্লিক করুন। এতে ইনস্টলেশন শুরু হবে।
এই ধাপগুলো প্রকল্পের প্রোডাকশন শাখায় অ্যাপ ইনস্টল করবে। অন্য শাখায় অ্যাপ ডিপ্লয় বা মডিউল আপডেট করতে নিচের কাজগুলো করুন:
1. Odoo স্টোর থেকে অ্যাপের সোর্স কোড আপলোড করুন
2. মডিউলটি প্রয়োজনীয় GitHub রিপোজিটরিতে commit করুন। নিশ্চিত করুন অ্যাপের কোনো ফোল্ডার/ফাইল উপেক্ষিত নয় (অর্থাৎ repo-এর .gitignore-এ নেই)। রিপোজিটরি odoo.sh স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করে এবং ডিফল্টে কিছু গুরুত্বপূর্ণ আইটেম থাকতে পারে (যেমন /lib)। মডিউলের সব ডিরেক্টরি, সাবডিরেক্টরি ও ফাইল ব্যতিক্রম ছাড়া আপলোড করুন
3. odoo.sh প্রকল্পের লক্ষ্য শাখা Deploy করুন অথবা, সেটিংস যদি তা ধরে নেয়, স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করুন।
নিজের সার্ভারে আপনার অ্যাপ কীভাবে ইনস্টল করব?
2. Odoo সার্ভার রিস্টার্ট করুন;
3. ডেভেলপার মোড চালু করুন (টেকনিক্যাল সেটিংস);
4. অ্যাপ তালিকা আপডেট করুন (অ্যাপস মেনু);
5. অ্যাপ খুঁজে 'Activate'/'Install' চাপুন;
6. অ্যাপ পৃষ্ঠায় নির্দেশিকা থাকলে অনুসরণ করুন।
আপনার অ্যাপে অতিরিক্ত অ্যাড-অন আছে। পরে কিনতে পারি?
হ্যাঁ, অবশ্যই। একই সাথে Odoo সব নির্ভরতা কার্টে স্বয়ংক্রিয় যোগ করে, তাই দ্বিগুণ অর্থ এড়াতে আগে কেনা টুল বাদ দিন।
আমি আপনার অ্যাপ Odoo.sh-এ ডিপ্লয় করেছি এবং পরীক্ষায় সতর্কতা/ত্রুটি দেখছি
লাল/কমলা সতর্কতা অ্যাপের বৈশিষ্ট্যে প্রভাব ফেলে না। দুঃখজনকভাবে আমাদের মডিউল কখনো স্ট্যান্ডার্ড স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা পাস করে না, কারণ সেগুলো এমন আচরণ ধরে নেয় যা অ্যাপের লক্ষ্যের সাথে সাংঘর্ষিক। যেমন আমরা মূল্য হিসাব বদলাই, অথচ স্ট্যান্ডার্ড Odoo মডিউল পরীক্ষা চূড়ান্ত মূল্যকে স্ট্যান্ডার্ড অ্যালগরিদমের সাথে তুলনা করে।
প্রথমে ডিপ্লয় করা ডাটাবেসের বৈশিষ্ট্য দেখুন। সব ঠিকঠাক কাজ করছে?
যদি তবু মনে করেন সতর্কতা আসল বৈশিষ্ট্যে প্রভাব ফেলে, যোগাযোগ করুন এবং পূর্ণ ইনস্টলেশন লগ ও ডিপ্লয় করা মডিউলের সম্পূর্ণ তালিকা (কোর ও তৃতীয় পক্ষসহ) পাঠান।
আমি কি অ্যাপটি আপনার কোম্পানি থেকে সরাসরি কিনতে পারি?
না, আমরা টুল শুধু অফিসিয়াল Odoo অ্যাপ স্টোর.
আমি ছাড় পেতে চাই
দুঃখিত, ব্যক্তিগত মূল্য দেওয়ার কারিগরি উপায় আমাদের নেই।
আমি কি অ্যাপটি আমার Odoo Online (SaaS) ডাটাবেসে ইনস্টল করতে পারি?
না, তৃতীয় পক্ষের অ্যাপ Odoo Online-এ ব্যবহার করা যায় না। দুঃখজনকভাবে Odoo SaaS সেই সম্ভাবনা আটকে দেয়।
আপনার সরঞ্জাম অন্য অ্যাপের উপর নির্ভর করে। সেগুলো কি কিনতে হবে?
হ্যাঁ, সঠিকভাবে চলতে টুলের নির্ভরতায় চিহ্নিত সব মডিউল দরকার। অ্যাপ পাতার মূল্যে প্রয়োজনীয় নির্ভরতা ইতিমধ্যে অন্তর্ভুক্ত।
মডিউলের মূল্য মার্কিন ডলারে কত? কেন বদলেছে?
আমাদের মডিউলের মূল্য ইউরোতে নির্ধারিত। Odoo স্টোর অভ্যন্তরীণ বিনিময় হার অনুযায়ী অন্য মুদ্রায় রূপান্তর করে। তাই মার্কিন ডলারে মূল্য হার আপডেট হলে বদলাতে পারে।
ইংরেজি ছাড়া অন্য ভাষায় অ্যাপ ও ওয়েবসাইটের শব্দ AI-সহায়তায় এবং অফিসিয়াল Odoo অনুবাদের সাথে মিলিয়ে। ভুল দেখলে, অনুবাদ সঠিকতার টিকিট পাঠান আর আমরা ঠিক করব।
বাগ রিপোর্টিং
বাগ বা অসঙ্গত আচরণ দেখলে আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন। কেনার ৬০ দিনের মধ্যে সংশোধনের নিশ্চয়তা দিই এবং এই সময়ের পরেও টুল উন্নত করতে আগ্রহী।
যোগাযোগে ফোন নম্বর বা ক্রেডিট কার্ড লাগে না। শুধু একটি সংক্ষিপ্ত ইমেইল সাইন-আপ, ৩০ সেকেন্ডের বেশি লাগে না।
অনুরোধে যতটা সম্ভব বিস্তারিত দিন: স্ক্রিনশট, Odoo সার্ভার লগ, সমস্যা পুনরুৎপাদনের পূর্ণ বিবরণ ইত্যাদি। সাধারণত কোনো সমস্যার কাজের পরিকল্পনা তৈরি (বাগ নিশ্চিত হলে) বা কী করতে হবে তার নির্দেশনা দিতে (অন্যথায়) কয়েক কর্মদিবস লাগে।
পাবলিক ফিচার অনুরোধ ও মডিউল আইডিয়া (বিনামূল্যে উন্নয়ন)
আমরা আমাদের টুল উন্নত করতে দৃঢ়ভাবে অনুপ্রাণিত এবং যেকোনো মতামতের জন্য কৃতজ্ঞ। আপনার প্রয়োজনীয়তা সবার কাজে লাগে এবং দক্ষতার সঙ্গে বাস্তবায়নযোগ্য হলে দল সেগুলো আমাদের টু-ডু তালিকায় রাখবে।
এমন টু-ডু তালিকা নিয়মিত প্রক্রিয়া হয় এবং অতিরিক্ত ফি ধরে না। যদিও আমরা সময়সীমা ও চূড়ান্ত ডিজাইনের প্রতিশ্রুতি দিতে পারি না, বিনিয়োগ ও ঝুঁকি ছাড়া কাঙ্ক্ষিত ফিচার পাওয়ার এটি ভালো উপায় হতে পারে।
যোগাযোগে ফোন নম্বর বা ক্রেডিট কার্ড লাগে না। শুধু একটি সংক্ষিপ্ত ইমেইল সাইন-আপ, ৩০ সেকেন্ডের বেশি লাগে না।
Odoo সংযুক্তি ফোল্ডারে নমনীয়ভাবে সাজানো এবং ডিরেক্টরি ক্লাউড ক্লায়েন্টের সাথে সিঙ্ক করার টুল: Google Drive, OneDrive/SharePoint, Nextcloud/ownCloud, Dropbox, Amazon S3, Box এবং NAS. DMS. ফাইল ম্যানেজার. ডকুমেন্ট ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম
Odoo সংযুক্তিগুলিকে OneDrive ফাইলের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে দুই দিকে সিঙ্ক করার টুল
ভাগ করে ব্যবহারের জন্য Odoo-তে পাসওয়ার্ড নিরাপদে রাখার সরঞ্জাম। শেয়ার করা ভল্ট
198€
অভ্যন্তরীণ ও বাহ্যিক ব্যবহারের জন্য গভীর ও কাঠামোবদ্ধ নলেজ বেস তৈরির টুল। Knowledge System. KMS. উইকির মতো সংশোধন।
398€
অ্যাপয়েন্টমেন্ট বুকিং থেকে বিক্রি ও পর্যালোচনা পর্যন্ত সময়ভিত্তিক পরিষেবা ব্যবস্থাপনার টুল
KPI লক্ষ্য সেট করে সময়কাল অনুযায়ী পূরণ নিয়ন্ত্রণের টুল। KPI ড্যাশবোর্ড। ড্যাশবোর্ড ডিজাইনার। KPI চার্ট
198€
Odoo সংযুক্তিগুলিকে Google Drive ফাইলের সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে দুই দিকে সিঙ্ক করার টুল
অ্যাট্রিবিউট গুণক ও সারচার্জের ভিত্তিতে ভ্যারিয়েন্ট মূল্য কনফিগার করার টুল
98€