C 質問 野菜商品の自動価格設定と補充決定
生鮮食品スーパーマーケットでは、一般的な野菜商品の賞味期限が比較的短く、販売時期によって商品の品質が変化します。値上がりにより価格は悪化します。
ほとんどの品種はその日のうちに売れないと翌日には売れません。したがって、スーパーマーケットは通常、各製品の過去の売上と需要に基づいて、毎日製品を補充します。 スーパーマーケットではさまざまな産地の野菜が販売されているため、野菜の購入および取引時間は通常 3 時から 4 時の間になります。この販売者は、特定の品目と購入価格を正確に知らずに、その日の野菜カテゴリごとに補充を決定する必要があります。野菜の価格設定は「原価プラス価格」方式が一般的で、スーパーでは輸送中に傷がついたり、品質が劣化したりした商品を値引きするのが一般的だ。信頼性の高い市場需要分析は、補充の決定や価格設定の決定において特に重要です。需要側から見ると、 野菜商品の販売量と時期の間には一定の相関関係があることが多く、供給側から見ると、野菜の供給品種は 4 月から 10 月までの範囲です< a i=9> 毎月の売上高は比較的豊富であり、スーパーマーケットの販売スペースには限界があるため、合理的な売上構成が非常に重要です。 添付資料 1 は、あるスーパーマーケットが流通する 6 つの野菜カテゴリーの商品情報を示し、添付資料 2 と添付資料 3 は、それぞれ スーパーマーケットの販売フローの詳細に関する 2020 年のデータを示します。 2023 年 7 月 1 日から 6 月 30 日までの各商品の卸売価格。 添付資料 4 に、各商品の最近の損失率データを示します。添付ファイルと実際の状況に基づいて、次の質問を解決するための数学的モデルを確立してください。
裙号：882663918
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質問 1 野菜製品の異なるカテゴリまたは単品の間には、一定の相関関係がある可能性があります。各野菜
カテゴリと単品の販売量の流通ルールと相互関係を分析してください。 。
質問 1 では、さまざまな野菜カテゴリーおよび単一製品の流通パターンと販売量の相互関係を分析する必要があります。下
- データの前処理 まず、その後の分析とモデリングを容易にするために、付録 2 の販売フローの詳細を前処理する必要があります。具体的には、次の手順に従うことができます。
- 詳細な販売データを集計し、野菜カテゴリーごと、および単品の販売数量の合計を取得します。
- 総販売量は、その後の分析と比較を容易にするために正規化されます。
- 販売量の分布パターンを分析する 次に、野菜のカテゴリーごと、および単品の販売量の分布パターンを分析する必要があります。具体的には、次の手順に従うことができます。
- 売上のヒストグラムと箱ひげ図を作成し、その分布と外れ値を観察します。
- 販売量の平均、分散、歪度、尖度などの統計を計算して、その後の分析と比較を容易にします。
- クラスター分析を実行して、野菜のカテゴリと個々の製品をいくつかのカテゴリに分割し、その後の分析とモデリングを容易にします。
- 販売量の相互関係を分析する 販売量の分布パターンを分析した後、さまざまな野菜カテゴリーと単一の商品間の販売量の相互関係をさらに分析できます。具体的には、次の手順に従うことができます。
- 売上の散布図を描き、それらの関係を観察します。
- 販売量間の相関係数を計算し、それらの間の線形関係の強さと方向を決定します。
- 因子分析を実行する
質問 2 スーパーマーケットがカテゴリーごとに補充計画を立てていることを考慮して、各野菜カテゴリーの総販売量とコスト値上げ
価格の関係を分析し、野菜の価格を教えてください。各野菜の来週 (2023 年 7 月 1 日から 7 日まで) のカテゴリーの 1 日あたりの総補充量と価格戦略により、スーパーマーケットの利益が最大化されます。
質問 2 では、各野菜カテゴリーの総販売量と原価プラス価格設定の関係を分析し、翌週 (2023 年 7 月 1 日から 7 日) の各野菜カテゴリーの 1 日あたりの総補充量と価格戦略を提示する必要があります。スーパーマーケット最大のメリット。
- データの前処理 まず、後続の分析とモデリングを容易にするために、付録 2 と付録 3 のデータを前処理する必要があります。具体的には、次の手順に従うことができます。
- 詳細な販売データを集計して、野菜カテゴリごとの合計販売量を取得します。
- 卸売価格データを処理し、野菜カテゴリーごとにコストプラス価格を計算します。
- 総販売量と原価プラス価格の関係を分析する 次に、野菜カテゴリーごとに総販売量と原価プラス価格の関係を分析する必要があります。具体的には、次の手順に従うことができます。
- 総販売量とコストプラス価格の散布図を描き、それらの関係を観察します。
- 総販売量とコストプラス価格設定の間の相関係数を計算し、それらの間の線形関係の強さと方向を決定します。
- 回帰分析を実行して、総販売量とコストプラス価格設定の間の線形回帰式を取得し、その後のモデリングと最適化を容易にします。
- 数学的モデルの確立 総販売量とコストプラス価格の関係を分析した後、スーパーマーケットの利益を最大化するための数学的モデルを確立できます。 - 意思決定変数の定義: 野菜カテゴリごとに、次週のスーパーマーケットの毎日の補充数量と各野菜カテゴリをそれぞれ表す補充数量と価格設定変数を定義します。 。
- 目的関数の定義: スーパーマーケットの収益は、売上収益からコストを差し引いたものとして定義できます。したがって、目的関数は次のように定義できます。 max Σ (売上収益 - コスト) ここで、Σ はすべての野菜カテゴリーの合計を表し、売上収益は補充量と価格から計算でき、コストは卸売価格から計算できます。そして補充量を計算します。
- 制約を定義する: 補充数量と価格設定の合理性を確保するには、いくつかの制約を定義する必要があります。具体的には、次のように制約を定義できます。
- 補充数量制限：スーパーマーケットの1日の補充数量は、野菜カテゴリーの総販売数量を超えてはなりません。
- 価格の制約: 価格の合理性と市場競争力を確保するために、スーパーマーケットの価格は一定の範囲内に収める必要があります。
- 収益制約: スーパーマーケットの収益性を確保するには、スーパーマーケットの収益が所定のしきい値以上である必要があります。
- 数学的モデルの解決 数学的モデルを確立した後、線形計画法や整数計画法などの数学的最適化手法を使用してモデルを解決し、最適な補充計画と価格設定戦略を取得できます。具体的には、ソルバーまたはその他の数学的最適化ソフトウェアを使用してモデルを入力し、ソルバーを実行して最適な補充数量と価格を取得します。最後に、モデルの結果に基づいて、スーパーマーケットの利益を最大化するための翌週の野菜カテゴリごとの 1 日の合計補充量と価格戦略を提供できます。つまり、上記のステップを通じて、各野菜カテゴリーの総販売量と原価プラス価格の関係を分析し、数理モデルを確立し、モデルを解決して、利益を最大化するための最適な補充計画と価格戦略を取得することができます。スーパーマーケットの。実際のアプリケーションでは、モデルの精度と実現可能性を確保するために、市場の需要、サプライチェーン管理、損失率などの他の要素も考慮する必要があることに注意してください。
質問 3: 野菜製品の販売スペースは限られているため、スーパーマーケットでは、単品商品の補充計画をさらに策定し、販売する単品商品の総数を 27 ～ 33 個に抑える必要があると考えています。、7 月 1 日の単一製品の補充量と価格戦略が示され、各品種の市場要件を満たすよう努めます。 a i=3> 野菜製品の需要を増やすという前提の下で、スーパーマーケットは利益を最大化することができます。
また、各単一製品の注文数量は、2.5 キログラムの最小表示数量要件を満たしています。 2023 年 6 月 24 ～ 30 日に販売可能な品種に基づいて
第3問は、単品の補充計画の策定を求めるもので、販売可能な単品の総数を27～33個に管理し、単品の発注数量が最低表示数量2.5キロを満たすことが求められる。 2023年6月24日から6月30日まで販売可能な品種に基づいて、さまざまな種類の野菜の市場需要に応えながらスーパーマーケットの利益を最大化するために、7月1日の単一製品の補充量と価格戦略が示されています。商品。
- データの前処理 まず、その後の分析とモデリングを容易にするために、付録 2 の販売フローの詳細を前処理する必要があります。具体的には、次の手順に従うことができます。
- 詳細な販売データを集計し、野菜カテゴリーごと、および単品の販売数量の合計を取得します。
- 総販売量は、その後の分析と比較を容易にするために正規化されます。
- 補充計画と価格戦略を策定する 次に、単一製品の補充計画と価格戦略を策定する必要があります。具体的には、次の手順に従うことができます。
- 入手可能な品種と市場の需要に基づいて、補充する必要がある品目の種類と数量を決定します。
- 各単品の販売数量と原価プラス価格の関係に基づいて、各単品の販売価格が計算されます。
- 各品目の販売価格と損失率に基づいて、各品目の純利益が計算されます。
- 各単一製品の純収益と補充量に基づいて、スーパーマーケットの総収益を計算します。
- 数学的最適化手法を使用して最適な補充計画と価格戦略を見つけ、スーパーマーケットの利益を最大化します。
- 単品商品の数量と注文数量を管理します。質問 3 の要件に従って、スーパーマーケットは単品商品の補充計画を策定したいと考えています。販売可能な単品商品の総数を 27 ～ 33 個に管理する必要があります。各単一製品の注文数量は、最小表示数量 2.5 kg の要件を満たします。したがって、補充計画と価格戦略を策定する際には、計画の実現可能性と有効性を確保するために、これらの制約を考慮する必要があります。具体的には、次の手順に従うことができます。
- 入手可能な品種と市場の需要に基づいて、補充する必要がある品目の種類と数量を決定します。
- 品目ごとに、市場の需要を満たすことができるように最小表示数量を計算します。
- 単品販売総数制限に応じて、各単品商品の補充数量を調整し、総数を27〜33個に抑えております。
- 各商品の補充数量と最小表示数量に基づいて、各商品の注文数量が計算され、市場の需要と表示要件を確実に満たすことができます。これらの制約は相互に制限し合う可能性があるため、最適な補充計画と価格設定戦略を達成するには、包括的な検討と最適化が必要であることに注意してください。
質問 4 野菜製品の補充と価格決定をより適切に行うために、スーパーマーケットは他にどのような関連データを収集する必要がありますか?
これらのデータは上記の問題の解決にどのように役立ちますか?あなたの意見と理由を述べてください。
質問 4 に関して、スーパーマーケットはどのような関連データを収集する必要がありますか?これらのデータは上記の問題の解決にどのように役立ちますか? あなたの意見と理由を教えてください。野菜製品の補充と価格決定をより適切に行うために、スーパーマーケットは次の関連データを収集する必要があります。
- 市場需要データ: スーパーマーケットは、最適な補充計画と価格戦略を策定するために、さまざまな種類の野菜商品に対する市場需要を理解する必要があります。これらのデータは、市場調査や販売データ分析などを通じて取得できます。
- コスト データ: ショッピング モールやスーパーマーケットは、各商品の販売価格と純利益を計算するために、各商品のコストを知る必要があります。これらのデータは、購入記録やサプライヤーの見積書などを通じて取得できます。
- 損失率データ: ショッピング モールやスーパーマーケットは、各品目の純利益を計算するために、各品目の損失率を知る必要があります。これらのデータは、在庫管理システムや在庫記録などを通じて取得できます。
- サプライヤー データ: ショッピング モールやスーパーマーケットは、サプライヤーの評価と管理を容易にするために、各商品のサプライヤーのステータスを知る必要があります。このデータは、購入記録、サプライヤー契約などを通じて取得できます。
このデータは、上記の問題を解決するのに非常に役立ちます。たとえば、市場需要データは、スーパーマーケットがさまざまな種類の野菜商品の市場需要を理解して、最適な補充計画や価格戦略を策定するのに役立ち、コスト データとロス率データは、スーパーマーケットが各製品の販売価格を計算するのに役立ちます。スーパーマーケットの利益を最大化するための純利益。サプライヤーのデータは、スーパーマーケットが商品の品質と供給を確保するためにサプライヤーを評価および管理するのに役立ちます。
添付資料 1 には、6 野菜カテゴリーの製品情報が記載されています。カテゴリ、単一の製品名、サプライヤー、仕様、単位とコストのマークアップ、その他の情報が含まれます。添付資料 2 と添付資料 3 は、それぞれ、2020 年 7 月 1 日から 2023 年 6 月 30 日までの加盟店の各商品の売上詳細と卸売価格データを提供します。付録 4 に、各商品の最近の損失率データを示します。これらのデータは、野菜商品の補充や価格決定に非常に役立ち、スーパーマーケットが市場の需要、商品コスト、損失などを理解し、最適な補充計画や価格戦略を策定してスーパーマーケットの利益を最大化するのに役立ちます。
別紙 1 野菜 6 品目別商品情報
別紙 2 販売の流れ詳細
別紙 3 野菜卸売価格
別紙 4 最近の野菜商品のロス率