Stock Demand Trends and Forecast v.14
The tool to calculate stock demand trends and make prediction for future demand statistically. 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 let 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
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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
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Autoregression (AutoReg) is the simplest but still widely used statistical method for time series forecast
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Autoregressive Distributed Lag (ARDR) takes into account 'errors' in previous observations
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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
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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
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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
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Simple Exponential Smoothing (SES) is similar to the AR method, but instead of relying upon linear function, it exploits exponential one
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Holt Winter's Exponential Smoothing (HWES) enriches the SES method to work with time series trends and seasonal effects
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For more technical details have a look at the page: https://www.statsmodels.org/stable/api.html
Usage requirements
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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
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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.
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You consider seasonal changes and/or trends, which you noticed but can't fully analyze. You understand which assumptions you try to check.
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You have clear understanding of how statistics works.
कॉन्फ़िगरेशन और इंस्टॉलेशन सुझाव: Stock Demand Trends and Forecast Odoo v.14
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
के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न Stock Demand Trends and Forecast Odoo v.14
आपके टूल की अपडेट नीतियाँ क्या हैं?
वर्तमान Odoo Apps Store नीतियों के अनुसार:
- संस्करण 12.0 और उससे पहले के लिए खरीदा प्रत्येक मॉड्यूल 12.0 तक सभी संस्करणों तक पहुँच देता है।
- संस्करण 13.0 से प्रत्येक मॉड्यूल संस्करण अलग खरीदना होता है।
- संस्करण चाहे जो हो, खरीद से उस प्रमुख संस्करण के सभी अपडेट और बग ठीक करने का अधिकार मिलता है।
ध्यान दें कि faOtools टीम इन नीतियों को नियंत्रित नहीं करती। सभी प्रश्नों के लिए सीधे Odoo Apps Store प्रतिनिधियों से संपर्क करें।
आपका ऐप Odoo.sh पर कैसे इंस्टॉल करूँ?
सबसे सीधा तरीका Odoo स्टोर की अंतर्निहित वर्कफ़्लो का उपयोग करना है:
1. मॉड्यूल का पृष्ठ खोलें और Deploy on odoo.sh बटन पर क्लिक करें
2. उसके बाद आपको GitHub पृष्ठ पर भेजा जाएगा। अपने खाते में लॉग इन करें, फिर 'Create a new repo' पर क्लिक करें या मौजूदा का उपयोग करें। सुनिश्चित करें कि रिपॉज़िटरी निजी हो। OPL-1 लाइसेंस के तहत ऐप प्रकाशित करना अनुमति नहीं है। ज़रूरत हो तो Odoo.sh प्रोजेक्ट के लिए नया repo बनाएँ
3. फिर odoo.sh पर जाएँ और Deploy बटन पर क्लिक करें। पॉप-अप विंडो में निर्णय जमा करें और 'Continue.' पर क्लिक करें। इससे इंस्टॉलेशन शुरू होगा।
ये चरण प्रोजेक्ट की production शाखा पर ऐप इंस्टॉल करेंगे। अन्य शाखाओं पर ऐप तैनात करने या मॉड्यूल अपडेट करने के लिए ये क्रियाएँ करें:
1. Odoo स्टोर से ऐप का स्रोत कोड अपलोड करें
2. मॉड्यूल को आवश्यक GitHub रिपॉज़िटरी में commit करें। सुनिश्चित करें कि ऐप के कोई फ़ोल्डर/फ़ाइल अनदेखी न हों (यानी repo के .gitignore में न हों)। रिपॉज़िटरी odoo.sh अपने आप बनाता है और डिफ़ॉल्ट रूप से कुछ ज़रूरी चीजें शामिल हो सकती हैं (जैसे /lib)। मॉड्यूल की सभी निर्देशिकाएँ, उपनिर्देशिकाएँ और फ़ाइलें बिना अपवाद अपलोड करें
3. odoo.sh प्रोजेक्ट की लक्ष्य शाखा Deploy करें या, अगर सेटिंग्स ऐसा मानती हैं, स्वतः बनने तक प्रतीक्षा करें।
अपने सर्वर पर आपका ऐप कैसे इंस्टॉल करूँ?
2. Odoo सर्वर पुनः प्रारंभ करें;
3. डेवलपर मोड चालू करें (तकनीकी सेटिंग्स);
4. ऐप सूची अपडेट करें (ऐप्स मेनू);
5. ऐप खोजें और 'Activate'/'Install' दबाएँ;
6. ऐप पृष्ठ पर दिशानिर्देश हों तो उनका पालन करें।
आपके ऐप में अतिरिक्त ऐड-ऑन हैं। क्या बाद में खरीद सकता हूँ?
हाँ, ज़रूर। साथ ही Odoo सभी निर्भरताएँ कार्ट में अपने आप जोड़ता है, इसलिए दोहरी भुगतान से बचने के लिए पहले खरीदे टूल हटा दें।
मैंने आपका ऐप Odoo.sh पर डिप्लॉय किया और टेस्ट में चेतावनी/त्रुटि दिख रही है
लाल/नारंगी चेतावनी ऐप की सुविधाओं को प्रभावित नहीं करती। खेद है कि कभी-कभी हमारे मॉड्यूल मानक स्वचालित परीक्षण पास नहीं करते, क्योंकि वे ऐसा व्यवहार मानते हैं जो ऐप के लक्ष्यों से टकराता है। उदाहरण के लिए हम मूल्य गणना बदलते हैं, जबकि मानक Odoo मॉड्यूल परीक्षण अंतिम मूल्य की तुलना मानक एल्गोरिदम से करते हैं।
सबसे पहले तैनात डेटाबेस की सुविधाएँ जाँचें। क्या सब सही काम कर रहा है?
यदि फिर भी मानते हैं कि चेतावनी वास्तविक सुविधाओं को प्रभावित करती है, तो संपर्क करें और पूर्ण इंस्टॉलेशन लॉग तथा तैनात मॉड्यूलों की पूरी सूची (कोर और तृतीय-पक्ष सहित) भेजें।
क्या मैं ऐप आपकी कंपनी से सीधे खरीद सकता हूँ?
नहीं, हम उपकरण केवल आधिकारिक Odoo ऐप स्टोर.
मुझे छूट चाहिए
खेद है, हमारे पास व्यक्तिगत कीमतें देने के तकनीकी साधन नहीं हैं।
क्या मैं ऐप अपने Odoo Online (SaaS) डेटाबेस पर इंस्टॉल कर सकता हूँ?
नहीं, तृतीय-पक्ष ऐप Odoo Online पर नहीं चल सकते। दुर्भाग्य से Odoo SaaS यह संभावना रोकता है।
आपके टूल की अन्य ऐप पर निर्भरता है। क्या मुझे वे खरीदनी चाहिए?
हाँ, सही काम के लिए टूल को निर्भरता में चिह्नित सभी मॉड्यूल चाहिए। ऐप पृष्ठ पर दी गई कीमत में आवश्यक निर्भरताएँ पहले से शामिल हैं।
मॉड्यूल की कीमत अमेरिकी डॉलर में क्या है? यह क्यों बदली?
हमारे मॉड्यूल की कीमत यूरो में है। Odoo स्टोर आंतरिक विनिमय दर से अन्य मुद्राओं में बदलता है। इसलिए अमेरिकी डॉलर में कीमत दर अपडेट होने पर बदल सकती है।
अंग्रेज़ी के अलावा अन्य भाषाओं में ऐप और वेबसाइट का शब्द AI-सहायता से है और आधिकारिक Odoo अनुवादों से मेल खाता है। यदि आपको कोई गलती दिखे, अनुवाद शुद्धता का टिकट भेजें और हम इसे ठीक करेंगे।
बग रिपोर्टिंग
यदि आपको बग या असंगत व्यवहार मिले तो हमसे संपर्क करें। हम खरीद के 60 दिनों के भीतर सुधार देने की गारंटी देते हैं और इस अवधि के बाद भी टूल सुधारने में रुचि रखते हैं।
हमसे संपर्क करने के लिए फ़ोन नंबर या क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है। केवल एक छोटी ईमेल साइन-अप करनी है, जिसमें 30 सेकंड से अधिक नहीं लगता।
अपने अनुरोध में जितना संभव हो उतना विवरण शामिल करें: स्क्रीनशॉट, Odoo सर्वर लॉग, समस्या को दोहराने का पूरा वर्णन आदि। आमतौर पर किसी मुद्दे की कार्य योजना तैयार करने (यदि बग पुष्टि हो) या आगे क्या करना है इसके दिशानिर्देश देने (अन्यथा) में कुछ कार्यदिवस लगते हैं।
सार्वजनिक सुविधा अनुरोध और मॉड्यूल विचार (निःशुल्क विकास)
हम अपने टूल सुधारने के लिए दृढ़ता से प्रेरित हैं और किसी भी प्रतिक्रिया के आभारी होंगे। यदि आपकी आवश्यकताएँ सार्वजनिक उपयोग की हैं और कुशलता से लागू की जा सकती हैं, तो टीम उन्हें हमारी कार्य सूची में शामिल करेगी।
ऐसी कार्य सूची नियमित रूप से संसाधित होती है और अतिरिक्त शुल्क नहीं लगती। यद्यपि हम समय सीमा और अंतिम डिज़ाइन का वादा नहीं कर सकते, यह बिना निवेश और जोखिम के वांछित सुविधाएँ पाने का अच्छा तरीका हो सकता है।
हमसे संपर्क करने के लिए फ़ोन नंबर या क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है। केवल एक छोटी ईमेल साइन-अप करनी है, जिसमें 30 सेकंड से अधिक नहीं लगता।
Odoo अनुलग्नकों को फ़ोल्डरों में लचीले ढंग से व्यवस्थित करने और निर्देशिकाओं को क्लाउड क्लाइंट से सिंक करने का उपकरण: Google Drive, OneDrive/SharePoint, Nextcloud/ownCloud, Dropbox, Amazon S3, Box और NAS. DMS. फ़ाइल प्रबंधक. दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणाली
Odoo अनुलग्नकों को OneDrive फ़ाइलों के साथ स्वचालित रूप से दोनों दिशाओं में सिंक करने का उपकरण
आंतरिक और बाहरी उपयोग के लिए गहरी और संरचित ज्ञान आधार बनाने का उपकरण। Knowledge System. KMS. विकि जैसी पुनरीक्षण।
398€
अपॉइंटमेंट बुकिंग से बिक्री और समीक्षा तक समय-आधारित सेवा प्रबंधन का उपकरण
KPI लक्ष्य सेट करने और अवधियों के अनुसार पूर्ति नियंत्रित करने का उपकरण। KPI डैशबोर्ड। डैशबोर्ड डिज़ाइनर। KPI चार्ट
198€
Odoo अनुलग्नकों को Google Drive फ़ाइलों के साथ स्वचालित रूप से दोनों दिशाओं में सिंक करने का उपकरण
विशेषता गुणांकों और अधिभारों के आधार पर वैरिएंट कीमतें सेट करने का उपकरण
98€
उत्पाद, कीमत और उपलब्ध स्टॉक के विक्रेता डेटा का प्रशासन करने वाला उपकरण
98€