08.03.2017 11:56
AndreyZh
 
Не столько ЕГАИСом увлечена большая моя часть работы, как программиста... Извините за сегодняшнюю активность: на улице туман, грязно и сыро. Жена ушла на подработку. По мелочам "допиливаю" программы, но делать что-то серьёзное нет желание... Наверное это допишу, отправлю поздравления дамам и уйду читать?

Есть один из контуров системы "УС Land" со странным названием "Предварительные заказы агентов". Стартовые идеи и режимы появились лет 15 назад, когда делал подзадачу продаж по каталогам, затем появились режимы предварительных заявок торговых агентов, обрабатываемых аналитиками и передаваемыми ими операторам, затем заявки начали "прилетать" из КПК и возникла нужда в их автоматической обработки, затем потребовалась интеграция с контуром производства... короче появился пяток малосвязанных режимов и лет 7 назад всё перепроектировал, объединив в один контур. Самое главное, учитывая нагрузку на него и его многофункциональность выделил работу с ним в отдельную, слабосвязанную с общей базу данных.

Сейчас это один из многих десятков пунктов меню, вызывающей все режимы работы по заказам, не порождающим "движения" денег и товаров, но по "объему" и сложности сравнимый с системой "УС Лэнд:ЕГАИС"!



Внутри список заявок (заказов) и система режимов, наряду с парой десяток "стандартных" операций, вызываемая из пунктов меню:



Приведу фрагмент списка, где сейчас на конкретную дату имеется от 800 до 1500 заявок:



и для "затравки" приведу задачу доделанную в понедельник 06.03.2017: По бизнес технологии предприятия в реестр заказов со многих источников (EDI, XLS, своды) автоматизировано сваливаются, а так же "ручками" вводятся заявки. После "причесывания" их средствами подсистемы диспетчера (2 человека) планируют схемы вывоза и загрузку нескольких десятков машин (от газелей до фур), а операторы по ним создают планы производства... В итого "очищенные" заявки скопом печатаются в виде сопроводительной документации.

Задачу "планирования схемы вывоза и загрузки машин" решали и раньше действиями:

1. Снятие пометок с заказов;
2. Пометка заказа по маршруту (список висел перед диспетчером);
3. Построение анализа по маршруту. Затем перераспределение его по машинам с учетом веса товара и объема кузова машин;
4. При необходимости новый анализ маршрута... и так по каждому до 40 ежедневных маршрутов

Сейчас данная деятельность оптимизирована:

Вызывается помеченный режим, вводится дата развоза (по ней программа определяет день недели). Далее по стандартной или измененной схеме развоза из адресов доставок определяется список маршрутов на этот день:



Диспетчер выбирает маршрут, строит аналитику, приведенную ниже, помечает маршрут, как обработанный и переходит к следующему. Алгоритмы режима оптимизированы и скорость построения аналитики выроста в пару десятков раз:

В отчете и список заказов (накладных) по адресам для водителей и задание для кладовщиков по загрузке автомобиля

Код:

                                           Список группы предзаказов документов                                            Стр.  1
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Н./п.|ДатаДок.|N_ документа|         От кого поступил товар/деньги            |ВесПоНаклад.| Количество |    Сумма   |СуммаСоСкид.
                                     Кому поступает товар или деньги          |ОбъёмПоНакл.|  % скидки  |            |сумма скидки
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    1 04.03.17 149647                                                                 7.450       10.000      1143.31      1143.31
                            АО "Та  ер"                                             0.04923                                       
----- Намотка 400029 Волгоградская область,г.Волгоград, ул. Зерноградская,10 -----------------------------------------------------
....
   20 04.03.17 150023                                                                 3.240        6.000       614.07       614.07
                            Агро                                                    0.01462                                       
----- 7744 400059 г.Волгоград Мопровская 18 --------------------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
                     количество         279.000 вес     178 объем     1 без скидок       28573.29 сумма со скидками       28573.29


Список товаров/ассортиментов
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
        Наименование товара/ассортимента          |КодТ|Фас|Упак. + единиц|Количество|Сред/цена|  Сумма   |    Вес    |   Объем   
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  С-пироженное   "Ле      с"  280гр.                      1    39+   0.000     39.000     42.08    1641.09      10.920     0.11310
......
  торт ----    ьсиновый рай 0,900 шт                      1    32+   0.000     32.000    137.95    4414.40      28.800     0.18528
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Итого: Уп.     279                                                            279.000             28573.29       178.5       1.182
P.S. При наличии интереса тема будет продолжаться
02.04.2017 11:43
AndreyZh
 
Частично отвечая на вопрос: от куда у программиста из нищего региона деньги на "благотворительность" или покупки "джипов" опишу ещё одну решенную задачку... за которую дали премию в разы большую, чем получил от ЕГАИСных заморочек в интернете за 2017 год... и "снова" замечу, что не считаю себя программистом, тем более хорошим, а просто всегда решаю любые задачи для бизнеса и владельцы за это с "радостью" платят

Задача: Необходимо, что бы система "УС Land" сама на основе накопленной информации формировала заявки от имени покупателей.

Конечно не могу "позволить" управлять бизнесом "железке", а посему технология выглядит так:

1. Строится аналитика по магазинам покупателя, где подробно отражены отгрузки "скоропорта" и возврата по нему с анализом процента возврата товаров - описано в инструкции к 1702. Добавлена выгрузка данной аналитики в сохраняемую таблицу (ST);

2. Сделан режим: выбирается из списка (ST) таблица по покупателю - все магазины его торговой сети. Программа выдаёт список магазинов (адресов) в виде меню, из которого выбирается конкретный адрес. Затем объединяется инфа из (ST), спецификации (матрицы) покупателя и данными таблицы принудительного "обрезания" заказов. Всё это анализируется и представляется в удобном для доработки виде:



В списке отражена средняя отгрузка в накладной, процент возврата, рассчитывается оптимальная отгрузка при которой "возврата не будет".

В колонке "новое кол-во" аналитик вносит изменения в схему "резки" или по новой технике автозаказов, а программа рассчитывает прогноз по возвратам по данным количествам. Затем, при выходе всё сохраняется в таблице, которая раньше использовалась для ограничения заказов от покупателей.

3. Как это работает? В списке заказов - "помойки" куда сливаются заказы из автоматизированных систем, EDI, вводятся ручками... на основе этих данных, в том числе программа создаёт планы производства и закупок сырья... Вызывается режим:




Где определяется дата развоза, т.е. набор магазинов и регионов покупателя на данный день недели по договору поставки, а так же коэффициент уменьшения или увеличения (например перед праздниками) количеств заказов, определенных в схеме описанной выше... ну а программа создаёт заказы на основе правил и договоров работы с покупателями, определенными в её соответствующих регистрах...
02.11.2018 12:01
AndreyZh
 
Неужели происходит повальная деградация квалификации аналитиков и проектировщиков систем автоматизации бизнеса?

Вот уже вторая ОООчень крупная сеть потребовала предоставление информации об качестве заказов их магазинов и в среду 31.10 перед мной была поставлена задача дать им её. Точнее по многим торговым точкам происходят большие возвраты, им (всем сетям) уже стали резать заявки по механизмам описанным выше. Очевидно, что закупщики сетей в "растерянности" - ведь их системы автоматического формирования заказов были всегда образцовыми роботизированными системами...

Нам нужно, с одной стороны дать им обоснование для нашей автоматической резки их заказов, а с другой стороны дать информацию по конкретным магазинам, относящихся к региональным менеджерам по конкретным товарам - какими мы правильными считаем заявки их магазинов по товарам.

Сейчас доработал соответствующую аналитику:





Так, как требуется выделение "сезонности" в объемах заказов взял "свежий" сезон, выделил небольшой регион одной сети, курируемый региональным менеджером (на скрине не стал выделять) и измененный формат (отчет из контейнера отчетов):




На выходе получается аналитика, которая будет отсылаться региональному менеджеру для принятия решений и корректировки создаваемых ими заявок. Приведу фрагмент отчета, где понятно очистил поля наименований и адресов:

Код:
                   Отгрузка и анализ возврата по адресам (магазинам) покупателей с 01.08.18 по 15.09.18                    Стр.191
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
                                                        Отгрузка с 01.08.18 по 15.09.18    Анализ возвратов с 15.08.18 по 30.09.18
                Наименование товара               |Отгр-возвр|К-воОтгруж|К_ТТН|СредК-во|К-воВозвр.|К_ТТН|СредК-во|ДоляВозв|ОптиумК
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  815 Наименование организации покупателя                <Код и адрес торговой точки***********************ратов*****************>
  ------------------------------------------------     80.000    112.000    10     11.2     32.000     6      5.3    28.6%     8.0
  ------------------------------------------------     92.000    134.000    10     13.4     42.000     7      6.0    31.3%     9.2
  ------------------------------------------------     29.000     51.000    10      5.1     22.000     5      4.4    43.1%     2.9
  ------------------------------------------------    162.000    193.000     9     21.4     31.000     4      7.8    16.1%    18.0
  ------------------------------------------------     -3.000     17.000    11      1.5     20.000     5      4.0   117.6%    -0.3
  ------------------------------------------------    119.000    127.000    10     12.7      8.000     3      2.7     6.3%    11.9
  ------------------------------------------------    171.000    181.000    11     16.5     10.000     2      5.0     5.5%    15.5
  ------------------------------------------------    223.000    296.000    13     22.8     73.000     9      8.1    24.7%    17.2
  ------------------------------------------------     25.000     44.000     9      4.9     19.000     6      3.2    43.2%     2.8
  ------------------------------------------------     12.000     25.000     9      2.8     13.000     5      2.6    52.0%     1.3
  ------------------------------------------------    307.000    315.000     8     39.4      8.000     4      2.0     2.5%    38.4
  ------------------------------------------------     88.000    101.000    10     10.1     13.000     4      3.3    12.9%     8.8
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

  816 **************                                     <*********************************************************************  >
  ------------------------------------------------    321.000    336.000    13     25.8     15.000     4      3.8     4.5%    24.7
  ------------------------------------------------     46.000     65.000    13      5.0     19.000     5      3.8    29.2%     3.5
  ------------------------------------------------     19.000     32.000    10      3.2     13.000     4      3.3    40.6%     1.9
  ------------------------------------------------     27.000     54.000    10      5.4     27.000     5      5.4    50.0%     2.7
  ------------------------------------------------    145.000    155.000    12     12.9     10.000     5      2.0     6.5%    12.1
  ------------------------------------------------      2.000     14.000    12      1.2     12.000     8      1.5    85.7%     0.2
  ------------------------------------------------      9.000     15.000     8      1.9      6.000     5      1.2    40.0%     1.1
  ------------------------------------------------     34.000     51.000    10      5.1     17.000     5      3.4    33.3%     3.4
  ------------------------------------------------     27.000     34.000    11      3.1      7.000     2      3.5    20.6%     2.5
  ------------------------------------------------      9.000     11.000     7      1.6      2.000     2      1.0    18.2%     1.3
  ------------------------------------------------     70.000     86.000    11      7.8     16.000     6      2.7    18.6%     6.4
  ------------------------------------------------     17.000     29.000    11      2.6     12.000     4      3.0    41.4%     1.5
  ------------------------------------------------     10.000     25.000    10      2.5     15.000     6      2.5    60.0%     1.0
  ------------------------------------------------     10.000     17.000    10      1.7      7.000     4      1.8    41.2%     1.0
  ------------------------------------------------     14.000     25.000    12      2.1     11.000     6      1.8    44.0%     1.2
  ------------------------------------------------     12.000     22.000    10      2.2     10.000     5      2.0    45.5%     1.2
  ------------------------------------------------     17.000     31.000     9      3.4     14.000     5      2.8    45.2%     1.9
  ------------------------------------------------      9.000     11.000     7      1.6      2.000     2      1.0    18.2%     1.3
  ------------------------------------------------     18.000     29.000     9      3.2     11.000     4      2.8    37.9%     2.0
  ------------------------------------------------     36.000     38.000    11      3.5      2.000     2      1.0     5.3%     3.3

Добавилась колонка "оптимальное количество", рассчитываемое: среднее_кол-во_в_отгрузках * (1 - доля_возрата), если возврат нулевой, то увеличивается до большего целого, а если нет отгрузок, то делается нулевое количество

Форум на базе vBulletin®
Copyright © Jelsoft Enterprises Ltd.
В случае заимствования информации гипертекстовая индексируемая ссылка на Форум обязательна.