The inventory prediction system is

The inventory prediction system is the ultimate target in this study. To build up the inventory prediction system,this study identified the key factors through surveying experts for AHP analysis. In this study, the analytic hierarchy design was based on the AHP developed by Saaty in the 1970s .


The AHP can be applied to solve complex decision-making problems.


First, complex systems are decomposed into clearly defined layers of elements.


Then, the relative weight and overall order of factors are derived for each layer via pairwise comparisons.


In this study, a hierarchy model based on a literature review was established. By analyzing the established model, the importance of each factor can be identified.


After identifying key factors, the analysis of sequential patterns should be included to predict forthcoming input foods.


Finding sequence patterns is a goal of data mining, which is concerned with finding statistically relevant patterns between example data, and the values are delivered in a sequence .


Studies usually assume these values are discrete and, thus, time-series mining is closely related .


Through sequential patterns, repeated events can be identified, even when no obvious relationships exist among events .


However, not all events are worthy of study.


Therefore, for different businesses, the importance of repeated events should be treated based on business requirements.


For example, a repeated item may be ignored because of its low cost.


In this study, the importance of factors identified in analytical results by the AHP was used as selection criteria for repeated foods.


Through AHP analysis and using meaningful criteria for the sequential pattern of goods, the
prediction of forthcoming input foods should be found.


In this study, a food-processing-and-distribution company in Taiwan is selected as the case company to show results of the abovementioned composition of research methods.


The case company is with capitalization US Dollars $700,000 and revenue $20,000,000 per year stably.


She supplied large chain-food restaurants and convenience stores in Taiwan, including: 7-11 Convenience Store .


This company faced a serious problem on inventory management, because of incorrect prediction on the next-year s inventory quantity.


The weight of each factor affecting inventory could be used to find the urgent problem to inventory management .


To understand the weight of each factor affecting inventory management, this study surveys 15 experts using AHP method from the academic and industry areas: professors of food-processing-and-distribution industry, and managers and operators from food-processing-and-distribution companies.


Furthermore, this study will apply the analytical results to sequential patterns in order to evaluate the improvement of the prediction of forthcoming inventory.


This study used the data from 2004 to 2008 to build up the prediction model and found the possible input foods from 2005 to 2009.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบการคาดการณ์สินค้าคงคลังเป็นเป้าหมายสูงสุดในการศึกษานี้ สร้างระบบการพยากรณ์สินค้าคงคลัง การศึกษานี้ระบุปัจจัยสำคัญ โดยการสำรวจผู้เชี่ยวชาญสำหรับวิเคราะห์ AHP ในการศึกษานี้ การออกแบบลำดับชั้นที่สำคัญคือเป็นไปตาม AHP ที่พัฒนาในทศวรรษ 1970 โดย Saaty สามารถใช้ AHP ในการแก้ปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อน แรก ซับซ้อนระบบจะแยกเป็นองค์ประกอบชั้นไว้อย่างชัดเจน แล้ว น้ำหนักสัมพัทธ์และสั่งโดยรวมปัจจัยมาสำหรับแต่ละชั้นทางเปรียบเทียบแพร์ไวส์ แบบจำลองลำดับชั้นขึ้นอยู่กับการทบทวนวรรณกรรมถูกตั้งขึ้นในการศึกษานี้ โดยการวิเคราะห์แบบจำลองสร้างขึ้น ความสำคัญของปัจจัยแต่ละสามารถระบุ หลังจากระบุปัจจัยสำคัญ การวิเคราะห์รูปแบบลำดับควรมาทำนายชมรมป้อนอาหาร ค้นหารูปแบบลำดับเป็นเป้าหมายของการทำเหมืองข้อมูล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการหารูปแบบที่เกี่ยวข้องทางสถิติระหว่างตัวอย่างข้อมูล และค่าจัดส่งตามลำดับ การศึกษามักจะถือว่า ค่าเหล่านี้จะแยกกัน และ จึง เวลาชุดเหมืองจะสัมพันธ์อย่างใกล้ชิด ผ่านรูปแบบเรียงลำดับ เหตุการณ์ซ้ำสามารถระบุ แม้ความสัมพันธ์ไม่ชัดเจนอยู่ระหว่างเหตุการณ์ อย่างไรก็ตาม เหตุการณ์ทั้งหมดไม่มีการศึกษา ดังนั้น สำหรับธุรกิจต่าง ๆ ความสำคัญของเหตุการณ์ซ้ำควรจะถือตามบนความต้องการ For example, a repeated item may be ignored because of its low cost. In this study, the importance of factors identified in analytical results by the AHP was used as selection criteria for repeated foods. Through AHP analysis and using meaningful criteria for the sequential pattern of goods, theprediction of forthcoming input foods should be found. In this study, a food-processing-and-distribution company in Taiwan is selected as the case company to show results of the abovementioned composition of research methods. The case company is with capitalization US Dollars $700,000 and revenue $20,000,000 per year stably. She supplied large chain-food restaurants and convenience stores in Taiwan, including: 7-11 Convenience Store . This company faced a serious problem on inventory management, because of incorrect prediction on the next-year s inventory quantity. The weight of each factor affecting inventory could be used to find the urgent problem to inventory management . To understand the weight of each factor affecting inventory management, this study surveys 15 experts using AHP method from the academic and industry areas: professors of food-processing-and-distribution industry, and managers and operators from food-processing-and-distribution companies. Furthermore, this study will apply the analytical results to sequential patterns in order to evaluate the improvement of the prediction of forthcoming inventory.

This study used the data from 2004 to 2008 to build up the prediction model and found the possible input foods from 2005 to 2009.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบการทำนายสินค้าคงคลังเป็นเป้าหมายที่ดีที่สุดในการศึกษานี้ เพื่อสร้างระบบการทำนายสินค้าคงคลังการศึกษาครั้งนี้ระบุว่าปัจจัยสำคัญที่ผ่านการสำรวจผู้เชี่ยวชาญสำหรับการวิเคราะห์ AHP ในการศึกษานี้การออกแบบลำดับชั้นของการวิเคราะห์อยู่บนพื้นฐานของ AHP ที่พัฒนาโดย Saaty ในปี 1970. AHP สามารถนำมาใช้ในการแก้ปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อนปัญหา. ครั้งแรกที่ระบบที่ซับซ้อนจะถูกย่อยสลายเป็นชั้นที่ชัดเจนขององค์ประกอบ. จากนั้นญาติ น้ำหนักและสั่งซื้อโดยรวมของปัจจัยที่จะได้มาในแต่ละชั้นผ่านการเปรียบเทียบจากจำนวน. ในการศึกษานี้เป็นรูปแบบลำดับชั้นขึ้นอยู่กับการทบทวนวรรณกรรมก่อตั้งขึ้น โดยการวิเคราะห์รูปแบบการจัดตั้งที่สำคัญของแต่ละปัจจัยที่สามารถระบุ. หลังจากระบุปัจจัยที่สำคัญการวิเคราะห์รูปแบบลำดับที่ควรจะรวมอยู่ในการคาดการณ์อาหารการป้อนข้อมูลที่กำลังจะมา. หารูปแบบลำดับที่เป็นเป้าหมายของการทำเหมืองข้อมูลซึ่งเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับการหาทางสถิติ รูปแบบที่เกี่ยวข้องระหว่างข้อมูลเช่นและค่าที่จะถูกส่งในลำดับ. การศึกษามักจะถือว่าค่าเหล่านี้มีความต่อเนื่องและทำให้การทำเหมืองแร่อนุกรมเวลาเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิด. ผ่านรูปแบบการลำดับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำอีกสามารถระบุได้แม้ในขณะที่ไม่มีความสัมพันธ์แบบที่เห็นได้ชัดอยู่ หมู่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น. แต่ไม่ทุกเหตุการณ์ที่มีความคุ้มค่าของการศึกษา. ดังนั้นสำหรับธุรกิจที่แตกต่างที่สำคัญของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำอีกที่ควรจะได้รับการรักษาขึ้นอยู่กับความต้องการทางธุรกิจ. ยกตัวอย่างเช่นรายการที่ซ้ำอาจถูกละเว้นเนื่องจากค่าใช้จ่ายที่ต่ำ. ในการศึกษานี้ ความสำคัญของปัจจัยที่ระบุไว้ในผลการวิเคราะห์โดย AHP ถูกใช้เป็นเกณฑ์การคัดเลือกสำหรับอาหารซ้ำ. ผ่านการวิเคราะห์ AHP และใช้เกณฑ์ความหมายสำหรับรูปแบบลำดับของสินค้าที่คาดการณ์ของอาหารการป้อนข้อมูลที่กำลังจะมาควรจะพบ. ในการศึกษาครั้งนี้ บริษัท อาหารการประมวลผลและการจัดจำหน่ายในไต้หวันถูกเลือกเป็น บริษัท กรณีที่จะแสดงผลขององค์ประกอบดังกล่าวข้างต้นของวิธีการวิจัย. บริษัท กรณีที่มีมูลค่าเหรียญสหรัฐ $ 700,000 และรายได้ $ 20,000,000 ต่อปีเสถียร. เธอให้มาร้านอาหารห่วงโซ่อาหารที่มีขนาดใหญ่ และร้านสะดวกซื้อในไต้หวันรวมไปถึง:. 7-11 ร้านสะดวกซื้อบริษัท นี้ต้องเผชิญกับปัญหาที่ร้ายแรงในการจัดการสินค้าคงคลังเนื่องจากการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องในปีถัดไปของปริมาณสินค้าคงคลัง. น้ำหนักของแต่ละปัจจัยที่มีผลกระทบต่อสินค้าคงคลังที่สามารถนำมาใช้ในการค้นหาที่ . ปัญหาเร่งด่วนในการจัดการสินค้าคงคลังเพื่อให้เข้าใจถึงน้ำหนักของแต่ละปัจจัยที่มีผลกระทบต่อการจัดการสินค้าคงคลังการศึกษานี้สำรวจ15 ผู้เชี่ยวชาญด้านการใช้วิธี AHP จากนักวิชาการและพื้นที่อุตสาหกรรม: อาจารย์ของอุตสาหกรรมอาหารการประมวลผลและการจัดจำหน่ายและผู้จัดการและผู้ประกอบการจาก food- บริษัท และการกระจาย. นอกจากนี้การศึกษานี้จะนำผลการวิเคราะห์รูปแบบต่อเนื่องเพื่อประเมินการปรับปรุงการคาดการณ์ของสินค้าคงคลังที่กำลังจะมาถึงที่. การศึกษาครั้งนี้ใช้ข้อมูล 2004-2008 เพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายและพบว่า อาหารการป้อนข้อมูลที่เป็นไปได้ 2005-2009

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบบการพยากรณ์สินค้าคงคลังเป็นเป้าหมายสูงสุดในการศึกษานี้ การสร้างระบบพยากรณ์ของการศึกษานี้ระบุว่า ปัจจัยที่สำคัญที่ผ่านการสำรวจผู้เชี่ยวชาญวิเคราะห์ AHP . การศึกษาการออกแบบลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ตามวิธีที่พัฒนาโดย saaty ในปี 1970


วิธีสามารถใช้เพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนในการตัดสินใจ


ตอนแรกระบบที่ซับซ้อนจะย่อยสลายไป แบ่งชั้นขององค์ประกอบ


แล้วน้ำหนักสัมพัทธ์ และสั่งซื้อโดยรวมของปัจจัยที่จะได้มาในแต่ละชั้นผ่านการเปรียบเทียบคู่ .


ในการศึกษานี้ ใช้รูปแบบลำดับชั้นของการทบทวนวรรณกรรมคือตั้งขึ้น โดยการวิเคราะห์แบบจำลองขึ้น ความสำคัญของแต่ละปัจจัย สามารถระบุได้


หลังจากที่การระบุคีย์ ปัจจัยการวิเคราะห์รูปแบบ ซึ่งควรจะรวมทำนายอาหารใส่หน้า


หาลำดับรูปแบบเป็นเป้าหมายของข้อมูลเหมืองแร่ที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องรูปแบบระหว่างข้อมูลตัวอย่าง และค่าจัดส่งในลำดับ


ศึกษามักจะสมมติเหล่านี้ค่า และต่อเนื่อง ดังนั้น การทำเหมือง อนุกรมเวลา คือความใกล้ชิดกัน


ผ่านรูปแบบลำดับเหตุการณ์ซ้ำสามารถระบุได้ แม้เมื่อไม่มีความสัมพันธ์ที่ชัดเจนอยู่ในเหตุการณ์


อย่างไรก็ตาม เหตุการณ์ทั้งหมดจะไม่คุ้มค่าของการศึกษา .

ดังนั้นสำหรับธุรกิจที่แตกต่างกัน ความสําคัญของซ้ำเหตุการณ์ที่ควรปฏิบัติตามความต้องการทางธุรกิจ


ตัวอย่าง รายการซ้ำอาจถูกละเว้นเพราะต้นทุนต่ำ


ในการศึกษาความสำคัญของปัจจัยที่ระบุในผลการศึกษาโดยวิธีที่ถูกใช้เป็นเกณฑ์ในการเลือกอาหารสำหรับซ้ำ


ผ่านการวิเคราะห์และการใช้ AHP ที่มีเกณฑ์สำหรับลำดับแบบแผนของสินค้า
ทำนายอาหารใส่หน้าควรจะพบ


ในการศึกษาแปรรูปอาหาร และการเลือก บริษัท ในไต้หวัน เช่น คดีของ บริษัท ที่จะแสดงผลดังกล่าวข้างต้นองค์ประกอบของวิธีการวิจัย


กรณีบริษัทมีมูลค่าดอลลาร์ $ 700000 และรายได้ต่อปี $ 20000000 อย่างถาวร


เค้าจัดใหญ่ห่วงโซ่อาหารร้านอาหาร และร้านสะดวกซื้อในไต้หวัน รวมทั้งร้านสะดวกซื้อ 7-11

.บริษัทนี้ต้องเผชิญกับปัญหาในการบริหารสินค้าคงคลัง เพราะเดาไม่ถูกต้องในปีหน้าด้วยปริมาณสินค้าคงคลัง


น้ำหนักของแต่ละปัจจัย ที่มีผลต่อสินค้าที่สามารถใช้เพื่อค้นหาปัญหาเร่งด่วนเพื่อการจัดการสินค้าคงคลัง


เข้าใจน้ำหนักของแต่ละปัจจัย ที่มีผลต่อการจัดการสินค้าคงคลัง ,การศึกษานี้ใช้วิธี AHP การ 15 คน จาก พื้นที่ การศึกษาและอุตสาหกรรมแปรรูปอาหาร และอุตสาหกรรมการกระจายของอาจารย์และผู้บริหารและผู้ประกอบการจากบริษัทแปรรูปอาหาร และการกระจาย


นอกจากนี้ การศึกษานี้จะใช้วิธีวิเคราะห์แบบต่อเนื่องเพื่อศึกษาการปรับปรุงการคาดการณ์สินค้าคงคลังหน้า


การศึกษานี้ใช้ข้อมูลจาก 2004 ไปยัง 2008 เพื่อสร้างขึ้นเป็นแบบจำลองการทำนายและพบอาหารที่ใส่ได้ตั้งแต่ปี 2548 ถึง 2552