Tổng kết
Trong nhiều lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng, các phương pháp phân tích tạo ra các ước tính với “số thập phân khó chịu”; ví dụ, ước tính nhu cầu và lập kế hoạch sản xuất. Phương pháp truyền thống để loại bỏ số thập phân phiền phức là làm tròn số. Tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến việc mất thông tin quan trọng trong tổng số tích lũy, điều này thường có thể phóng đại hoặc phóng đại khối lượng công việc của công ty. Phương pháp làm tròn số giới hạn tổn thất thông tin này ở mức 1. Blog này chứng minh tầm quan trọng của phương pháp này và cách tính toán các ước tính số nguyên được cải thiện này.
Giới thiệu
Trong khi dành thời gian với “munchkins” (cháu), rõ ràng tại sao các số nguyên dương (có lẽ bằng 3.1) được gọi là số tự nhiên; đếm là trực quan. Sự thoải mái tương tự này xảy ra trong quản lý chuỗi cung ứng. Nếu phương pháp dự báo chuỗi thời gian dự đoán nhu cầu hàng ngày là 4.2, 2.3 và XNUMX – thì sở thích của chúng ta là loại bỏ các số thập phân phiền phức đó. Nếu kế hoạch sản phẩm cho biết sản lượng hàng ngày phải là 2.9, 3.1 và 1.7, chúng tôi có cùng cảm giác. Câu hỏi đặt ra là làm thế nào tốt nhất để loại bỏ các số thập phân, trong đó tốt nhất được định nghĩa là giảm thiểu lượng thông tin bị mất.
Phương pháp truyền thống là làm tròn từng giá trị riêng lẻ thành một số nguyên và giả sử “lỗi làm tròn” sẽ cân bằng. Tuy nhiên, điều này không phải luôn luôn đúng. Bảng 1 có 14 ngày ước tính nhu cầu cho ba sản phẩm (sản phẩm 1, 2 và 3). Ước tính nhu cầu thực tế nằm trong cột hai, ba và bốn. Tổng nhu cầu cho từng sản phẩm (53.1, 50.0 và 48.7) được cung cấp ở hàng tiếp theo đến cuối cùng. Các yêu cầu được làm tròn nằm trong các cột từ năm đến bảy và tổng số của chúng nằm ở hàng tiếp theo đến cuối cùng (50, 51, 52). Hàng cuối cùng hiển thị chi tiết giữa tổng của các ước tính thực tế và tổng của các ước tính đã làm tròn. Có một sự khác biệt đáng kể đối với sản phẩm 1 (3.1) và sản phẩm 3 (-3.3).
Điều chúng ta cần là một phương pháp “làm tròn” giới hạn chênh lệch trong tổng tích lũy thành 1 và đảm bảo tổng tích lũy của các giá trị được làm tròn lớn hơn tổng tích lũy của các giá trị thực. Điều này được gọi là "làm tròn lăn". Blog này cung cấp một thuật toán để làm tròn số. Nó là một phần của loạt bài về Công cụ khoa học dữ liệu của thương mại.
Công cụ học máy và khoa học dữ liệu của thương mại: Sự khác biệt đơn hàng đầu tiên
Công cụ giao dịch: Cách so sánh/kết hợp các chuỗi thời gian đa dạng – “Chuẩn hóa”
Khoa học dữ liệu Công cụ thương mại: Mô phỏng máy tính Monte Carlo
Khái niệm cơ bản về lăn tròn
Chúng ta sẽ bắt đầu với một ví dụ về tổng tích lũy. Bảng 2 có ước tính nhu cầu cho sản phẩm 1 và tổng tích lũy cho ước tính thực tế và số nguyên. Cột 3 là thực tế lũy kế. Ngày 1 là ước tính nhu cầu cho ngày 1. Ngày 2 là tổng tích lũy từ Ngày 1 (3.1) cộng với ước tính nhu cầu cho ngày 2 (4.2) là 7.3. Ngày 3 là 7.3 + 2.3 = 9.6 Cột 4 là tổng cộng dồn cho các ước số nguyên. Ngày 3 (9) = 7+2. Cột cuối cùng là đồng bằng giữa mỗi tổng tích lũy cho mỗi ngày. Đối với ngày thứ 4, giá trị delta là -0.7 = 15.0 – 15.7. Quan sát kích thước ngày càng tăng của đồng bằng.
Chúng ta sử dụng thuật toán nào để tạo các ước tính số nguyên trong đó tổng tích lũy của ước tính số nguyên luôn lớn hơn hoặc bằng tổng tích lũy của các giá trị thực và kích thước của delta không bao giờ lớn hơn 1? Bảng 3 minh họa thuật toán này.
- Ngày 1, ước tính vòng tròn là trần (làm tròn lên), ở đây là 3.1 Tổng tích lũy của các ước tính số nguyên cho ngày 1 là 4.
- Vào ngày thứ 2, chúng tôi cộng giá trị sàn của ước tính thực tế (4.2 4) vào ước tính tích lũy kể từ ngày 1 (4), kết quả là 8 (=4+4). Nếu giá trị này lớn hơn hoặc bằng tổng tích lũy thực tế cho ngày 1 (là 7.3), thì chúng tôi chọn giá trị sàn và ước tính làm tròn cho ngày 2. Nếu không, thì ước tính trần sẽ được sử dụng.
- Ngày 3, 2(tầng) + 8 (tích lũy nguyên) = 10, tức là >= 9.6 (tích lũy thực tế), chọn tầng (2).
- Ngày 6, 3(sàn) + 20 (tổng tích lũy số nguyên) = 23, tức là < 23.1 (tổng tích lũy thực tế), chọn trần (4) để sử dụng làm ước tính luân phiên cho ngày 6.
Quan sát ở cột cuối cùng của Bảng 3, tất cả các giá trị đều dương và đều nhỏ hơn hoặc bằng 1.
Một thuật toán thay thế được thể hiện trong Bảng 4. Bước 1 là tính giá trị trần cho tổng tích lũy thực tế (hiển thị trong cột 4). Ước tính làm tròn luân phiên (cột 5) là chênh lệch giữa mức trần của tổng tích lũy thực tế (cột 4) của ngày hôm nay với ngày hôm qua. Ước tính vòng quay cho ngày 4 (6) là mức trần cho tổng tích lũy của ngày 4 (16) trừ đi mức trần của tổng tích lũy cho ngày 3 (10); 6 = 16-10. Trong APL2, mã là “Z1←¯2- /0,⌈+X”.
Kết luận
Trong nhiều lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng, các phương pháp phân tích tạo ra các ước tính với “số thập phân phiền phức”. Ví dụ, ước tính nhu cầu và lập kế hoạch sản xuất. Phương pháp truyền thống để loại bỏ số thập phân phiền phức là làm tròn số. Tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến việc mất thông tin quan trọng; tổng tích lũy thường có thể phóng đại hoặc phóng đại khối lượng công việc của công ty. Phương pháp làm tròn cuốn giới hạn tổn thất thông tin này ở mức 1.
Thích bài viết này? Theo dõi hoặc theo dõi Arkieva trên Linkedin, Twittervà Facebook để cập nhật blog.
Nguồn: https://blog.arkieva.com/data-science-tools-of-the-trade-rounding-decimals/
