Stock Demand Trends and Forecast v.16
The tool to calculate stock demand trends and make predictions for future demand statistically
If you knew the stock demand trends of your warehouses, you would have a clue to decrease keeping costs and 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 by periods and forecast scientifically further demand based on the Python library statsmodels.
The scientific approach to forecasting
The app assumes applying statistical methods to calculate historical trends and make a forecast. Experiment with statistical models and parameters to achieve the most reliable prediction. Leverage the proven statsmodels methods
Innovative data analysis interface
The tool introduces a special interface to instantly calculate series. Flexibly switch between different reports and update settings in a few clicks. Control data in pivot, graph, or chart views. Export series as an Excel tabled
Focused analysis
Shrink considered stock operations flexibly or analyze global company inventory demand. Group data into various series
Topical data
Apply time frames for historical data and work with intervals that are of interest to your industry. Work with past and future periods.
Flexible report configuration
-
Introduce as many analytic reports as you need. Each report is based on Odoo's stock moves' data
-
Keep reports to re-use them, instantly switch between reports, or experiment with real-time changes without saving those
-
Show historical and forecast series as a table, line graph, or bar chart, or export data as an Excel table
-
Apply as many and as different statistical models as you want to check. Each stats model will peer its own data series and prediction if the latter is possible. See also the section "Statistical models"
-
Define the data periods under analysis by entering a start and end. Only inventory data within this interval will be included in the series
-
Split data series into years, quarters, months, weeks, and days depending on seasons assumed in your industry or business area
-
Select an unlimited number of periods to predict future periods or check hypotheses
-
Grant the right to forecast tools for any WMS user (the group Inventory > Stock Demand Forecast)
-
Filter stock data by product variants, product templates, product categories, units of measurement, source or destination locations, warehouses, operation/picking types, stock rules, and companies (for multi-company regimes). Introduce your own criteria based on Odoo's dynamic domain constructor, so shrink analysis by any stock move storable fields
-
Introduce a few data series simultaneously with grouping by a product variant, a unit of measurement, a source or destination location, a warehouse, a stock move state, an operation type, a stock rule, or a company. Take into that if the report assumes products with different units of measurement, the grouping will be possible only by the units or by variants
-
Hide/show general statistical measurement of series: count, mean, standard deviation, minimum, maximum, 25%, 50%, and 75% factors
-
Optionally compare predicted values to real historical data if any. See also the section "Hypothesis Testing"
-
Make figures human readable (e.g. 192,217 as 200k) or show them precisely.
Statistical models
-
The tool allows calculating inventory demand trends based on predefined statistical models introduced by the Python package statsmodels
-
Methods have different complexity, and their own unique parameters, and might be suitable for a definite market or a specific business. The final choice of the model and related statistical parameters is only up to you. Nobody except you can better understand tendencies in your company inventory demand, and hence which methods and factors should be applied
-
Available statistical models are Autoregression (AutoReg), Autoregressive Distributed Lag (ARDR), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average (SARIMAX), Holt Winter's Exponential Smoothing (HWES), Simple Exponential Smoothing (SES)
-
For deep details about what each stats model means and which parameters might be applied, look through the tab "Help" on the stats model form
-
Keep and use an unlimited number of stats models with various parameters. Check, compare, and update those flexibly through the forecast manager interface
-
Often models with specific parameters will not result in any prediction or the prediction will be unrealistic. This is normal, only a deep understating of trends and much experimenting might give a viable forecast for your specific case.
Hypothesis Testing
-
To get a proper prediction, it is usually needed to experiment a lot with statistical models and introduced parameters. To check the results, the app allows compare forecast data with real values
-
To check a certain assumption with historical values, you may make an analysis and prediction for some past periods, and turn on the setting "Hypothesis testing"
-
For example, you have stock moves from 2017 to 2022. Then, you can get report historical data for 2017-2021, and make the forecast for 12 months of 2022. In this way, you will get the prediction for the interval for which you already have actual values. By comparing forecast and actual values, you can decide whether a chosen model and factors are good enough
-
The app allows checking the hypotheses for a few stats models simultaneously. In this way, it is possible to reveal what is actually the most appropriate, or whether experimenting should be continued.
Usage requirements
-
To reveal trends, there should be enough historical stock moves data. It is senseless to make a forecast based on the last 5 days of operations since no trend cannot be retrieved. Take into account that data should be enough for the chosen filters and for each grouped series
-
There should be not only enough stock moves but also there should be some actual trends. Chaotic data will not result in reliable predictions. To use the app, you should understand which assumptions (e.g. seasonal changes) you check
-
To use the app, you either should have a clear understanding of how statistics works or a will to understand that. Regretfully, there is no way to make a "general" analysis, each specific case is unique and requires its own elaboration.
Seadistamise ja paigaldamise näpunäited Stock Demand Trends and Forecast Odoo v.16
Python dependencies
To guarantee the tool works correctly, a number of Python libraries are required: 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 to or equal to version 3.7, please install the following versions of the packages pandas==1.3.5, statsmodels==0.13.1
Server memory limits
Running the statistical analysis and making the forecast is quite a resource-demanding operation. If users face the hanging interface, make sure that server memory limits and timeouts are enough. Otherwise, increase those settings.
Korduma kippuvad küsimused Stock Demand Trends and Forecast Odoo v.16
Millised on teie tööriistade uuenduspoliitikad?
Kehtivate Odoo Apps Store reeglite kohaselt:
- Iga versioonile 12.0 või varasemale ostetud moodul annab juurdepääsu kõigile versioonidele kuni 12.0.
- Alates versioonist 13.0 tuleb iga mooduliversioon osta eraldi.
- Versioonist sõltumata annab ost õiguse kõigile uuendustele ja veaparandustele peamise versiooni piires.
Pange tähele, et faOtools meeskond neid reegleid ei juhi. Küsimustega pöörduge otse Odoo Apps Store esindajate poole.
Kuidas teie rakendust Odoo.sh-i installida?
Kõige lihtsam lähenemine on kasutada Odoo poe sisseehitatud töövoogu:
1. Avage mooduli leht ja klõpsake nuppu Deploy on odoo.sh
2. Seejärel suunatakse teid GitHubi lehele. Logige kontole sisse, seejärel klõpsake 'Create a new repo' või kasutage olemasolevat. Veenduge, et hoidla on privaatne. Rakendusi ei tohi OPL-1 litsentsi all avaldada. Vajadusel looge Odoo.sh projekti jaoks uus repo
3. Seejärel minge odoo.sh-i ja klõpsake nuppu Deploy. Hüpikaknas esitage otsus ja klõpsake 'Continue.' See käivitab paigalduse.
Need sammud paigaldavad rakenduse projekti tootmisharusse. Kui soovite rakendusi teistesse harudesse juurutada või moodulit uuendada, tehke järgmist:
1. Laadige rakenduse lähtekood Odoo poest üles
2. Tehke moodulile commit vajalikku GitHubi hoidlasse. Veenduge, et ühtegi rakenduse kausta/faili ei ignoreerita (st need ei ole repo .gitignore-s). Hoidlad loob odoo.sh automaatselt ja need võivad vaikimisi sisaldada olulisi kirjeid (nt /lib). Laadige üles kõik mooduli kataloogid, alamkataloogid ja failid eranditeta
3. Juurutage odoo.sh projekti sihtharu või, kui seaded seda eeldavad, oodake, kuni see automaatselt ehitatakse.
Kuidas teie rakendust oma serverisse installida?
2. Taaskäivita Odoo server;
3. Lülita sisse arendajarežiim (tehnilised seaded);
4. Värskenda rakenduste loendit (rakenduste menüü);
5. Leia rakendus ja vajuta „Activate“/„Install“;
6. Järgi rakenduse lehe juhiseid, kui need on olemas.
Märkasin, et teie rakendusel on lisasid. Kas võin need hiljem osta?
Jah, muidugi. Samal ajal lisab Odoo kõik sõltuvused automaatselt ostukorvi, seega peate varem ostetud tööriistad välja jätma, et vältida topeltmakset.
Paigaldasin teie rakenduse Odoo.sh-i ja näen testides hoiatust/viga
Punane/oranž hoiatus ei mõjuta rakenduse funktsioone. Kahjuks ei läbi meie moodulid mõnikord standardseid automaatteste, sest need eeldavad käitumist, mis on vastuolus rakenduse eesmärkidega. Näiteks muudame hinnaarvutust, samas kui standardse Odoo mooduli testid võrdlevad lõpphinda standardalgoritmiga.
Kõigepealt kontrollige juurutatud andmebaasi funktsioone. Kas kõik töötab õigesti?
Kui arvate endiselt, et hoiatus mõjutab tegelikke funktsioone, võtke meiega ühendust ja saatke täielikud paigalduslogid ning kõigi juurutatud moodulite loend (sh tuum ja kolmanda osapoole).
Kas ma saan rakenduse otse teie ettevõttelt osta?
Ei, jagame tööriistu ainult ametliku Odoo rakendustepoe.
Soovin allahindlust
Kahjuks pole meil tehnilisi vahendeid individuaalhindade pakkumiseks.
Kas ma saan rakenduse paigaldada oma Odoo Online (SaaS) andmebaasi?
Ei, kolmanda osapoole rakendusi ei saa Odoo Online’is kasutada. Kahjuks Odoo SaaS blokeerib selle.
Teie tööriist sõltub teistest rakendustest. Kas pean need ostma?
Jah, tööriist vajab kõiki sõltuvustes märgitud mooduleid, et töötada õigesti. Rakenduse lehel märgitud hind sisaldab juba kõiki vajalikke sõltuvusi.
Mis on mooduli hind USA dollarites? Miks see muutus?
Meie moodulite hind on eurodes. Odoo pood teisendab hinnad teistesse valuutadesse oma sisemise kursi järgi. Seega võib USA dollarites hind muutuda, kui kurss uueneb.
Rakenduse ja veebilehe sõnastus muudes keeltes kui inglise on tehisintellekti abil ja kooskõlas ametlike Odoo tõlgetega. Kui märkate viga, saatke pilet tõlgete õigsuse kohta ja parandame selle.
Odoo demonstratsiooniandmebaasid (otse eelvaated)
Selle rakenduse jaoks võime pakkuda tasuta personaliseeritud demoandmebaasi.
Meiega ühenduse võtmiseks pole telefoninumbrit ega krediitkaarti vaja. Piisab lühikesest e-posti registreerimisest, mis ei kesta üle 30 sekundi.
Teie taotlusel valmistame individuaalse otse eelvaate andmebaasi, kus saate umbes kaks nädalat teha teste ja kontrollida eeldusi.
Vigadest teatamine
Kui kohtate vigu või ebajärjekindlat käitumist, võtke julgelt ühendust. Tagame parandused 60 päeva jooksul ostust ja oleme huvitatud tööriistade täiustamisest ka pärast seda perioodi.
Meiega ühenduse võtmiseks pole telefoninumbrit ega krediitkaarti vaja. Piisab lühikesest e-posti registreerimisest, mis ei kesta üle 30 sekundi.
Lisage taotlusse võimalikult palju üksikasju: kuvatõmmised, Odoo serveri logid, täielik kirjeldus probleemi taasesitamiseks jne. Tavaliselt kulub mõni tööpäev, et koostada tööplaan (kui viga kinnitatakse) või anda juhised, mida teha (muul juhul).
Avalikud funktsioonisoovid ja mooduliideed (tasuta arendus)
Oleme tugevalt motiveeritud oma tööriistu parandama ja oleme tänulikud iga tagasiside eest. Kui teie nõuded on üldkasulikud ja neid saab tõhusalt ellu viia, lisab meeskond need meie ülesannete loendisse.
Sellist ülesannete loendit töödeldakse regulaarselt ja lisatasusid ei kaasne. Kuigi me ei saa lubada tähtaegu ega lõplikku kujundust, võib see olla hea viis soovitud funktsioonide saamiseks ilma investeeringute ja riskideta.
Meiega ühenduse võtmiseks pole telefoninumbrit ega krediitkaarti vaja. Piisab lühikesest e-posti registreerimisest, mis ei kesta üle 30 sekundi.
The tool to flexibly structure Odoo attachments in folders and synchronize directories with cloud clients: Google Drive, OneDrive/SharePoint, Nextcloud/ownCloud, and Dropbox. DMS. File Manager. Document management system
The tool to automatically synchronize Odoo attachments with OneDrive files in both ways
The tool to build a deep and structured knowledge base for internal and external use. Knowledge System. KMS. Wiki-like revisions.
398€
The tool for time-based service management from booking appointments to sales and reviews
The tool to set up KPI targets and control their fulfillment by periods. KPI dashboards. Dashboard designer. KPI charts
198€
The tool to automatically synchronize Odoo attachments with Google Drive files in both ways
The tool to configure variant prices based on attributes coefficients and surpluses
98€
The tool to administrate vendor data about products, prices, and available stocks
98€