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.
Konfigurációs és telepítési tippek: 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.
Gyakran ismételt kérdések: Stock Demand Trends and Forecast Odoo v.16
Mik az eszkozeik frissitesi szabalyai?
Az Odoo Apps Store aktualis szabalyai szerint:
- A 12.0-s vagy korabbi verziohoz vasarolt modul hozzaferest ad minden 12.0-ig tarto verziohoz.
- A 13.0-s verzitol minden modulverziot kulon kell megvasarolni.
- A verzioszamtol fuggetlenul a vasarlas jogot ad az adott foverzion beluli osszes frissitesre es hibajavitasra.
A faOtools csapat nem iranyitja ezeket a szabalyokat. Kerdesekkel kozvetlenul az Odoo Apps Store kepviseloit keresse.
Hogyan telepitem az alkalmazast Odoo.sh-re?
A legkozvetlenebb megkozelites az Odoo-aruhaz beepitett munkafolyamata:
1. Nyissa meg a modul oldalat, es kattintson a Deploy on odoo.sh gombra
2. A GitHub oldalra kerul. Jelentkezzen be, majd kattintson a Create a new repo gombra, vagy hasznaljon egy meglevot. A tarhaznak privatnak kell lennie. OPL-1 licencu alkalmazasok nem tehetok kozze. Szukseg eseten hozzon letre uj repot az Odoo.sh-projekthez
3. Ezutan az odoo.sh-en kattintson a Deploy gombra, erositse meg, majd kattintson a Continue gombra. Elindul a telepites.
Ezek a lepesek a production agra telepitik az alkalmazast. Mas agakhoz vagy frissiteshez:
1. Toltse le a forraskodot az Odoo-aruhazbol
2. Commitolja a modult a GitHub-tarhazba. Egyik alkalmazasmappa/-fajl sem kerulhet a .gitignore-ba. Az odoo.sh altal letrehozott tarhazak fontos utvonalakat (pl. /lib) hagyhatnak figyelmen kivul. Toltse fel az osszes modulkonyvtarat es fajlt
3. Deployolja az odoo.sh-projekt celagat, vagy varja meg az automatikus buildet, ha a beallitasok igy szolnak.
Hogyan telepitem az alkalmazast a sajat szerveremre?
2. Inditsa ujra az Odoo-kiszolgalot;
3. Kapcsolja be a fejlesztoi uzemmodot (technikai beallitasok);
4. Frissitse az alkalmazaslistat (Alkalmazasok menu);
5. Keresse meg az alkalmazast, es kattintson az Activate/Install gombra;
6. Kovesse az alkalmazasoldal utmutatasait, ha vannak.
Az alkalmazasnak extra kiegeszitoi vannak. Megvehetem oket kesobb?
Igen. Az Odoo automatikusan a kosarba teszi a fuggosegeket: zarja ki a mar megvasarolt eszkozoket, hogy ne fizessen ketszer.
Telepitettem az alkalmazast Odoo.sh-re, es figyelmeztetest/hibat latok a tesztekben
A piros/narancs figyelmeztetes nem befolyasolja az alkalmazas funkcioit. Neha a moduljaink nem mennek at a standard automatikus teszteken, mert azok az alkalmazas celjaival ellentetes viselkedest varnak. Peldaul megvaltoztatjuk az arszamitast, mikozben az Odoo-tesztek a vegso arat a standard algoritmussal hasonlitjak ossze.
Eloszor ellenorizze a telepitett adatbazis funkciot. Minden mukodik?
Ha megis ugy gondolja, hogy a figyelmeztetes valos funkciokat erint, irjon nekunk, es kuldje el a teljes telepitesi naplokat es a telepitett modulok teljes listajat (mag es harmadik fel).
Megvehetem az alkalmazast kozvetlenul onoktol?
Nem, az eszkozoket csak a hivatalos Odoo alkalmazasboltban forgalmazzuk.
Kedvezmenyt szeretnek
Sajnos nincs technikai lehetosegunk egyedi arakat adni.
Telepithetem az alkalmazast az Odoo Online (SaaS) adatbazisomra?
Nem, harmadik feles alkalmazasok nem hasznalhatok az Odoo Online-on. Az Odoo SaaS ezt blokkolja.
Az eszkoz mas alkalmazasoktol fugg. Meg kell vennem oket?
Igen, az eszkoznek szuksege van minden fuggosegkent jelolt modulra. Az alkalmazasoldal ara mar tartalmazza ezeket a fuggosegeket.
Mennyi a modul ara amerikai dollarban? Miert valtozott?
Moduljaink ara euroban van megadva. Az Odoo-aruhaz a belso arfolyama szerint valt mas penznemekre. Ezert az amerikai dollar ar valtozhat, amikor az arfolyam frissul.
Az alkalmazás és a webhely angolon kívüli nyelveken mesterséges intelligenciával készülnek és az hivatalos Odoo-fordításokhoz igazodnak. Ha hibát talál, küldjön fordításhelyességi jegyet és kijavítjuk.
Odoo demo-adatbázisok (élő előnézetek)
Ehhez az alkalmazáshoz ingyenes személyre szabott demo-adatbázist adhatunk.
Nem kell telefonszám vagy bankkártya a kapcsolatfelvételhez. Elég egy rövid e-mailes regisztráció, ami 30 másodpercnél nem tart tovább.
Kérésére egyéni élő előnézeti adatbázist készítünk, ahol kb. két hétig tesztelhet és ellenőrizheti a feltételezéseket.
Hiba Kimutatás
Ha hibát vagy következetlen viselkedést lát, írjon nekünk. A vásárlástól 60 napon belül javítást vállalunk, és utána is fejlesztjük az eszközöket.
Nem kell telefonszám vagy bankkártya a kapcsolatfelvételhez. Elég egy rövid e-mailes regisztráció, ami 30 másodpercnél nem tart tovább.
Adjon meg minél több részletet: képernyőképek, Odoo-kiszolgálónaplók és a hiba reprodukálásának teljes leírása. Általában néhány munkanap kell a munkatervhez (ha a hiba megerősített) vagy az iránymutatáshoz (egyébként).
Nyilvános Jellemzők Kérelmek Modul Ötletek Szabad Fejlesztés
Erősen motiváltak vagyunk az eszközeink fejlesztésére, és hálásak minden visszajelzésért. Ha az igények közhasznúak és hatékonyan megvalósíthatók, a csapat felveszi őket a teendők listájára.
Az ilyen teendőlista rendszeresen feldolgozásra kerül, extra díj nélkül. Bár határidőt és végleges dizájnt nem ígérhetünk, jó módja lehet a kívánt funkciók befektetés és kockázat nélküli megszerzésének.
Nem kell telefonszám vagy bankkártya a kapcsolatfelvételhez. Elég egy rövid e-mailes regisztráció, ami 30 másodpercnél nem tart tovább.
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 set up KPI targets and control their fulfillment by periods. KPI dashboards. Dashboard designer. KPI charts
198€
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 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€