[ALG] Zelflerend boodschappenlijstje

[Matis]

Beste PRGers,

Vroeger werden de boodschappen (voornamelijk voor de lunch) besteld door een collega van me. Die had geen benul hoeveel van ieder soort boodschappen er doorheen ging per week.
Met als resultaat dat we de na een paar weken omkwamen in de ham, die werd dan geschrapt, totdat de voorraad op was. Hetzelfde gelde voor de pakken vruchtensap, kuipjes boter, etc. etc. Soms moesten we ook ongeopende boodschappen weggooien omdat ze niet (meer) gegeten werden en behoorlijk over de datum waren. Dat is natuurlijk zonde.

Door het vertrek van deze collega ontstond er een vacature.
Nu heb ik die taak naar me toe getrokken en ik wil dat natuurlijk wetenschappelijk / softwarematig aanpakken

Mijn idee is voor een systeem waarin je per week kunt aangeven hoeveel en welke boodschappen je besteld hebt. Aan het einde van de werkweek maak je de balans op en kijk hoeveel er nog over is.
Met deze informatie en (historische gegevens) wordt er een suggestie gedaan voor de hoeveelheden voor komende week.

Het zou helemaal mooi zijn als je dat (als een gemiddelde) per werknemer kunt terugrekenen. Als er een week aankomt met veel personen op vakantie, dan kun je dat aanpassen en dan schaalt het systeem automatisch de bestelling terug. Misschien is dit iets voor een 2.0.

Feitelijk ben ik dus op zoek naar de velocity per product(groep).

Bestaat zulke software of zijn er algoritmes die daarmee overweg kunnen?
Hebben jullie tips hoe dit aan te pakken?

Alvast bedankt voor jullie input

Matis

[armageddon_2k1]

Een pivot table in Excel moet voldoende zijn lijkt me.

[heuveltje]

Dat klinkt niet echt als een algoritme.
Pak excel. Vul in hoeveel er per week besteld is, en bereken daar een gemiddelde uit ?
eventueel deel je dat door aantal werknemers, heb je dat ook meteen

Probleem is alleen dat er dan per week 1.3 melk uit gaat komen. en aangezien ze geen .3 pakken melk verkopen, zul je dus nog steeds in de koelkast moeten kijken om te zien hoeveel melk er staat

[ThomasG]

heuveltje schreef op woensdag 26 september 2018 @ 15:33:
Dat klinkt niet echt als een algoritme.
Pak excel. Vul in hoeveel er per week besteld is, en bereken daar een gemiddelde uit ?
eventueel deel je dat door aantal werknemers, heb je dat ook meteen

Probleem is alleen dat er dan per week 1.3 melk uit gaat komen. en aangezien ze geen .3 pakken melk verkopen, zul je dus nog steeds in de koelkast moeten kijken om te zien hoeveel melk er staat

Ze verkopen geen 1/3 melk pak, maar ze verkopen wel melkpakken met een andere inhoud: 0.5L, 1L, 1.5L, 2L, etc. Dan moet je dus een ander pak kopen

[Matis]

heuveltje schreef op woensdag 26 september 2018 @ 15:33:
Dat klinkt niet echt als een algoritme.
Pak excel. Vul in hoeveel er per week besteld is, en bereken daar een gemiddelde uit ?
eventueel deel je dat door aantal werknemers, heb je dat ook meteen

Mja, misschien is dat ook wel een prima begin.

Probleem is alleen dat er dan per week 1.3 melk uit gaat komen. en aangezien ze geen .3 pakken melk verkopen, zul je dus nog steeds in de koelkast moeten kijken om te zien hoeveel melk er staat

Nee, dat begrijp ik en natuurlijk moet er aan het einde van de week in de koelkast gekeken worden. Daarnaast begrijp ik ook dat je per heel stuk moet bestellen. Maar het is handig om te weten of er in de week 1.3 of 3.3 pakken melk doorheen gaat.

Het is sowieso een verbetering tov de vorige methodiek.

Het ontbreekt nu aan historie en de moeite om te kijken wat er nog in de koelkast ligt.

Bedankt voor de tip zover. Ik ga eens knutselen in Excel

[Yokidrink]

misschien is dit een idee? https://www.countncontrol.com/default.aspx?ReturnUrl=%2f
niet helemaal gratis maar als er veel personeel is dan lijken de maandelijkse kosten voor deze tool mee te vallen.

[ShitHappens]

Klinkt alsof je op zoek bent naar inventory/stock/warehouse management tools. Misschien in die hoek gaan zoeken?

Wat sowieso al handig is om te bedenken en vast te leggen:
- Om welke producten gaat het?
- Per product, hoeveel wil je minstens op voorraad hebben?
- Per product, wat is het moment dat je gaat bijbestellen en hoeveel? (hiermee rekening houdend met levertijd, je ordermoment kan dust best hoger liggen dan minimumvoorraad)

[armageddon_2k1]

ShitHappens schreef op woensdag 26 september 2018 @ 18:50:
Klinkt alsof je op zoek bent naar inventory/stock/warehouse management tools. Misschien in die hoek gaan zoeken?

Wat sowieso al handig is om te bedenken en vast te leggen:
- Om welke producten gaat het?
- Per product, hoeveel wil je minstens op voorraad hebben?
- Per product, wat is het moment dat je gaat bijbestellen en hoeveel? (hiermee rekening houdend met levertijd, je ordermoment kan dust best hoger liggen dan minimumvoorraad)

Het is een boodschappenlijstje voor de lunch op kantoor...

[Matis]

@Yokidrink en @ShitHappens zoals @armageddon_2k1 al aangeeft, gaat het hier om een booschappenlijstje voor de lunch op kantoor. Niet voor een sterrenrestaurant met meerdere vestigingen.

Het voorstel van Excel ben ik begonnen met uit te werken. Het lastige vind ik nu alleen om de data zowel overzichtelijk als ook eenvoudig voor de calculaties te houden.
Ik heb nu het invoerveld als ook de resultaten op dezelfde sheet staan. Dat maakt het niet zo heel overzichtelijk.

[Lethalis]

armageddon_2k1 schreef op donderdag 27 september 2018 @ 10:53:
[...]


Het is een boodschappenlijstje voor de lunch op kantoor...

If you do something, do it right

Voorraadsysteem met min en max voorraad per artikel, seizoenspatronen per artikel en artikelgroep die periodiek worden bijgewerkt, automatisch gegenereerd boodschappenlijstje op basis van de ideale voorraad minus de huidige voorraad.

Should get you started.

Daarna moeten we natuurlijk prijs- en voorraadinformatie van diverse leveranciers / supermarkten incalculeren om de kans te minimaliseren dat je iets wil dat niet op voorraad is bij supermarkt X.

Voor al deze factoren moet ons neurale netwerk natuurlijk wel feedback krijgen en een backpropagation doen op basis van een gradient descent cost minimization function die door middel van sigmoids bepaalt welke factoren de meest negatieve gevolgen hebben, zodat een optimale correctie mogelijk is.

Omdat dit best intensief kan zijn, moeten alle functies deterministisch zijn, zodat we ze kunnen parralelliseren en off loaden naar een krachtige computational cloud die geoptimaliseerd is voor AI toepassingen.

Mocht dit allemaal nog niet effectief genoeg zijn, kunnen we door middel van local receptive fields in ons neuraal netwerk, deep learning toepassen door een spatial convolutional network te creëren.

Ofzo

Ik heb - toevallig dit weekend - een paar videos over neurale netwerken op YouTube gekeken Wel interessant overigens:

YouTube: But what *is* a Neural Network? | Deep learning, chapter 1

[ Voor 11% gewijzigd door Lethalis op 30-09-2018 17:42 ]

[Matis]

Lethalis schreef op zondag 30 september 2018 @ 17:23:
...

Ik zal dit vanmiddag even implementeren

Ik heb - toevallig dit weekend - een paar videos over neurale netwerken op YouTube gekeken Wel interessant overigens:

YouTube: But what *is* a Neural Network? | Deep learning, chapter 1

3blue1brown maakt echt supertoffe video's. Een aantal gaan me nogal boven de pet, maar de animaties en de kundigheid van de makers is echt indrukwekkend.

[Ernemmer]

Na de lunch moet er opgeruimd worden en dan maak je een lijstje van alle verpakkingen die leeg zijn, daarna ga je naar de winkel en koop je de dingen van dat lijstje.

En als je het dan wetenschappelijk / softwarematig wilt aanpakken leg je een barcodescanner bij de afvalbak en scan je alles wat je weggooit. Deze gegevens komen dan automatisch in Excel te staan en worden per mail naar de winkel gestuurd. Hiermee spreek je af dat de boodschappen de volgende dag voor 11 uur worden bezorgd en je hebt het hele proces geautomatiseerd.

En als je dan tijd over hebt zou je ook een app voor de telefoon kunnen maken met een barcodescanner en als dan een werknemer iets opmaakt, hij het product dan scant en dat het op die manier in het lijstje komt.

Na een jaar heb je een goed beeld van wat er het gehele jaar bij verschillende omstandigheden gegeten wordt en dan hoef je niks meer te registreren. Het eten kan dan gewoon automatisch besteld worden, zonder dat je nog je afval hoeft te scannen.

[ Voor 14% gewijzigd door Ernemmer op 01-10-2018 10:55 ]

[Alain]

Volgens mij zijn er teveel input variabelen om een efficiënt wiskundig model te maken. De medewerker die in week 36, 4 frikandellen per dag bestelde kan inmiddels overleden zijn. En degene die elke dag 2 boterhammen met kaas bestelde kan een nieuwe baan gevonden hebben.

Je kunt wel grote trends (vakantie periode e.d.) uitfilteren, maar verder lijkt het me gewoon mensenwerk. Anders kom je als nog met 100 zakjes ham te zitten omdat er het jaar tevoren veel ham liefhebbers in dienst waren ...

[Matis]

Alain schreef op dinsdag 2 oktober 2018 @ 01:05:
Volgens mij zijn er teveel input variabelen om een efficiënt wiskundig model te maken. De medewerker die in week 36, 4 frikandellen per dag bestelde kan inmiddels overleden zijn. En degene die elke dag 2 boterhammen met kaas bestelde kan een nieuwe baan gevonden hebben.

Je kunt wel grote trends (vakantie periode e.d.) uitfilteren, maar verder lijkt het me gewoon mensenwerk. Anders kom je als nog met 100 zakjes ham te zitten omdat er het jaar tevoren veel ham liefhebbers in dienst waren ...

Volgens mij overcompliceer je nu een aantal dingen. Het wordt natuurlijk een voortschrijdend gemiddelde. Dus die frikandellen zullen binnen een X aantal weken "vergeten" zijn. En met de ham wordt er op een bepaald moment gekeken van hoeveel is er nog over en hoeveel hebben we de afgelopen X weken genuttigd. Dan zul je als snel tot een kentering (kantelpunt, tweede afgeleide) komen en zal er dus minder besteld gaan worden naargelang er meer overblijft.

Ik waardeer jullie corner cases, maar zo zwaar hoeft er niet aan getild te worden. Het zal al snel beter gaan dan dat het nu gaat.

Ik denk dat wanneer we over een periode van 6 weken een gemiddelde nemen van de totale "vertering" al een mooi gemiddelde uitrolt. Mocht er een vakantie om de hoek komen, dan zal dat in de daaropvolgende week wel blijken in de bestelling en binnen 3 weken is het weer recht getrokken.

[ Voor 10% gewijzigd door Matis op 02-10-2018 08:32 ]

[Anoniem: 93248]

Ik zou het gemiddelde consumptie van de afgelopen 6 maanden pakken --> daar een wekelijks gemiddelde van maken --> consumptie voor een week + kleine safety stock(van 1dag) op voorraad leggen in de koelkast(alles uit de supermarkt lijkt me toch wel een week houdbaar) --> aan het eind van de week check je de voorraad en bestel je wat nodig is. Indien nodig kun je aan de hand van de dead stock je voorraadniveaus bijstellen.

[ Voor 5% gewijzigd door Anoniem: 93248 op 03-10-2018 14:54 ]

[Matis]

Anoniem: 93248 schreef op woensdag 3 oktober 2018 @ 14:53:
Ik zou het gemiddelde consumptie van de afgelopen 6 maanden pakken --> daar een wekelijks gemiddelde van maken --> consumptie voor een week + kleine safety stock(van 1dag) op voorraad leggen in de koelkast(alles uit de supermarkt lijkt me toch wel een week houdbaar) --> aan het eind van de week check je de voorraad en bestel je wat nodig is. Indien nodig kun je aan de hand van de dead stock je voorraadniveaus bijstellen.

Dat is inderdaad precies hoe ik het aan wil pakken!

[Anoniem: 93248]

Matis schreef op woensdag 3 oktober 2018 @ 15:51:
[...]

Dat is inderdaad precies hoe ik het aan wil pakken!

Trouwens wel zorgen dat je FIFO werkt in de koelkast met dit systeem

[Matis]

Anoniem: 93248 schreef op donderdag 4 oktober 2018 @ 00:00:
Trouwens wel zorgen dat je FIFO werkt in de koelkast met dit systeem

Klopt, dat gebeurt ook al. Maar als straks de hoeveelheden per week op orde zijn, zal er weinig overblijven. En met de houdbaarheidsdatum van de meeste producten loopt het wel los.