PROIECTARE A ȘI IMPLEMENTAREA UNUI SISTEM INFORMATIC PENTRU GESTIUNE ȘI PREVIZIONARE Autor: Simona Stancu, Master SII A, Facultatea de Automatica și… [629353]

PROIECTARE A ȘI IMPLEMENTAREA UNUI
SISTEM INFORMATIC PENTRU GESTIUNE
ȘI PREVIZIONARE

Autor:
Simona Stancu, Master SII A, Facultatea de Automatica și Calculatoare, anul 2

Îndrumător științific:
Conf. dr. ing. Ja netta Culita, departamentul ACS , Facultatea de Automatica ș i
Calculatoare

Cuprins

1. Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……. 3
1.1 Obiective principale ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 3
1.2 Prezentare pe scurt a capitolelor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …. 4
2. Descrierea tehnologiei utilizate ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 6
2.1 Avantaje Oracle APEX ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 8
2.2 Caracteristici Oracle Apex aplicabile în cadrul sistemului informatic de gestiune ………………. 9
2.3 Aplicații existente pe piață ………………………….. ………………………….. ………………………….. …… 17
3. Descrierea obiectivelor propuse pentru implementare în cadrul sistemului informatic …………… 20
3.1 Descrierea sumara a problemei abordate ………………………….. ………………………….. ……………….. 20
3.2 Funcționalitățile ale acestui sistem ………………………….. ………………………….. …………………………. 21
3.3 Obiective din cadrul fiecărei componete a sistemului ………………………….. ………………………. 21
4. Baza de date ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …….. 25
5. Algoritmi de previzionare ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………….. 31
5.1 Metoda media mobile ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………. 31
5.2 Modele auto -regresive de zgomot colorat ………………………….. ………………………….. ………………. 32
5.3 Modelul auto -regresiv pur (AR) ………………………….. ………………………….. ………………………… 33
5.4 Modelarea și predictia stocurilor folosind modelul AR ………………………….. ………………………….. 36
6. Flux activități ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……. 37
7. Arhitectura și funcționalitățile sistemului informatic ………………………….. ………………………….. ….. 41
7.1 Modulul Clienți ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 41
7.2 Modul Produse ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………… 44
7.3 Modulul Furnizori ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 49
7.4 Modulul Previzionare ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………….. 52
7.5 Modului Monitorizare garanții ………………………….. ………………………….. ………………………….. …… 63
7.6 Modulul logistică ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 66
8. Concluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………. 68
9. Anexe ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………….. 69
10.Bibliografie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……… 75

1. Introducere

Lucrarea va expune proiectarea ș i implementarea unui sistem informatic care va fi folosit
de angajații unui supermarket având ca ș i obiective gestionar ea, previzionarea comenzilor și
facilitarea relațiilor cu furnizorii și cu clienții.
Facilitarea relațiilor cu furni zorii și cu clienții se realizează prin diver se rapoarte care
conțin informaț ii relevante atât pentru mag azin cât și pentru furnizori și clienț i.
Previzionarea comenzilor descrie medode folosite atât pentru predicț ia de stocuri pentru
produse care se coman dă în cantități mici cât și î n cazul produselor care se comandă î n cantități
mari. La alege rea acestor algoritmi s -a luat î n considerare și caracteristicile produsel or cum ar fi
perioade de expirare și frecvenț a cu care se fac comenzile pentru aceste produse. De asemenea s –
a ținut cont de faptul că magazinele mici fac comenzi că tre furnizori la diferite perioade de timp
față de supermarketuri. Î n cazul supermarketului de obicei comenzile se fac de obice i la perioade
fixe de timp, în plus este nevoie de o predicție mult mai precisă pentru aceste comenzi. În cadrul
unui supermarket metodele de previzionare prezentate pot fi de asemenea combinate ținând cont
de caracteristicile produselo r și cerinț ele furnizorilor și clienț ilor.

1.1 Obiective principale

Scopul lucră rii este de a proiectarea și implementa un sistem informatic folosit de
angajații unui supermarket care va avea ca ș i obiective principale gestionarea informaț iilor
despre clienti furnizori , firme de curierat, contracte cu fur nizorii, optimizarea stocurilor și
previzionarea comenziilor.
Mi-am propus să dezvolt un sistem informatic care va conț ine o serie de rapoarte privind
stocurile produselor, comenzile pen tru anumite produse și va permite menținerea și modificarea
informațiilor des pre clienț i, furnizori, firme de curierat și produse trimise spre reparaț ie.
Aplicația are ca scop ș i realizarea graficelor rezultate în urma previzionă rii comenziilor.

Modulele componete ale acestui sistem informatic sunt: Clienți, Produse, Furnizori, Mo nitorizare
garanții, Previzionare și Logistică. In figura 1 este prezentată arhitectura sistemului informatic și
obiecti vele principale din cadrul fiecă rui modul.

Figura 1 -Arhitectură sistem, informatic

1.2 Prezentare pe scurt a capitolelor

In capitolul “ 1. Introducere” se va prezenta , scopul și obiectivele lucră rii.
Capitolul “2 . Descrierea tehnologiei utilizate” descrie s oluția tehnică folosită ș i aplicaț ii similar e
existente pe piață .
Capitolul “3 . Descrierea obiectivelor propuse pentru implementare în cadrul sistemului
informatic ” va expune funcționalitaț ile sistemului din cadrul fiecă rei componen te a sistemului.
Capitolul “4 . Baza de date” va prezenta tabelele și relaț iile dintre ele folosite pentru prelucrarea
datelor .
Capitolul “5.Algoritmi de previzionare prez intă algoritmi i de previzionare folosiț i pentru
predicț ia stocurilor Produse
-detalii produse
– vânzări produse
-informații magazine
rețea
Logistica
-informatii firme curierat
-stoc depozite
– comenzi interne Clienți
-detalii clienți
-detalii angajați
-beneficii clienți Furnizori
-caldar livrări
-acorduri furnizori
-informatii produse
achiziționate Monitorizare garantii
-informații produse trimise
spre reparație
-informații disponibilitate
service -uri
Previzionare
-calculare necesar
aprovizionare
-scenariu pentru
determinarea predicțiilor
-calculare coeficenți
sezonalitate

Capi tolul “6 Flux de activitati” prez intă fluxurile de activitati principale avute î n cadrul
magazinului realizate cu ajutorul sistemului infor matic.
Capitolul “7 Arhitectura și funcționalitățile sistemului informatic” expune proiectarea și
rezultatel e obținute î n urma impleme ntări sistemului informatic.
Capitolul “ 8. Concluzii” prezinta concluziile în urma dizertaț iei.
Capit olul “9 . Anex a” aduce detalii legate de codul folosit pentru algoritmii de predicți e utilizaț i
în această lucrare.
Capitolul “10 . Bibliografie” expune sursele pe ba za carora s -a construit dizertaț ia.

2. Descrierea tehnologiei utilizate

APEX folosește un concept unic care poate fi considerat opusul trendurilor actuale din
dezvoltare aplicațiilor web. În timp ce acum majoritatea aplicațiilor web ar trebui să fie cuplate
cât mai "loose" de bazele de date din backend , cu o emfază pe interacțiunea client -side, APEX
are o abordare radicală, în care totul este stocat în bazele de date, de la datele până la meta -datele
folosite pentru generarea paginilor web. Un web server al RDBMS -ului Oracle este folosit pentru
a genera pagini HTML direct din baza de date, unde atât datele folosite de aplicație cât și meta –
datele care descriu paginile aplicațiilor. Cu toate că APEX este un produs gratis, acesta
funcționează doar cu bazele de date Oracle, marea parte a procesărilor de backend , dar
și frontend fiind realizate de p rocedurile stocate .[5]
O aplicație web Oracle APEX este dezvoltată folosindu -se SQL și PL -SQL, cu toate că
marea parte a efortului de codare poate fi realizat într -un mod declarativ, folosind interfața de
dezvoltate din web browse r. APEX este un tool database -centric, adică necesită și rulează doar
cu o bază d e date Oracle. Pentru a utiliza APEX în cadrul unei instanțe a unei baze de date
Oracle, chiar și cu varianta free de baze de date Oracle XE, nu este nevoie de licensing adițional,
pentru că numărul de developeri, aplicații și end -users nu este restricțion at. Suportă toate
versiunile de baze de date Oracle începând cu 10gR2 și poate fi folosit și cu setup -uri Exadata,
ORA și RAC. În mod implicit, Oracle APEX este distribuit cu toate edițiile bazelor de date
Oracle.
Din punct de vedere arhitectural, APEX fol osește o arhitectură simplă de tip 2 -tier. Paginile web
sunt generate dinamic folosindu -se metadata stocată în baza de date și nu se generează cod
compilabil sub forma unor fișiere. De fapt, APEX rulează o dată cu baza de date. APEX
folosește un principiu de multitenant hosting , organizând paginile web în aplicații și workspace –
uri, care pot folosi la rândul lor baze de date distincte sau shared . [6]

Figura 2 -Comunicarea prin intermediul Web Listener -ului

Cazurile tipice unde APEX poate fi folosit sunt cele de aplicații data-driven (aplic ații de
productivitate la nivel de department sau aplicații ad -hoc), reporting online bazat de query -uri
SQL, transformarea spreadsheet -urilor Excel sau de alt tip în aplicații web sau pentru
centralizarea acesului la date (unde APEX se poate fi folosit ca un central point of access pentru
scheme multiple într -una sau mai multe baze de date Oracle). [5]

Figura 3 -Componente Oracle Apex

Principalele componente ale mediului de dezvoltare APEX sunt:
Application Builder , unde sunt construite paginile și aplicațiile web în mod declarativ
prin folosirea unor wizzards . Fiecare aplicație este compusă din una sau mai multe pagini, fiecare
pagină este împărțită în regiuni. Fiecare regiune a unei pagini poate să conțină test, cod PLSQL,
rapoarte, grafice, hărți, calendare, formulare sau rezultate aduse prin intermediul unor servicii
web. De asemenea sunt disponibile obiecte care sunt s pecifice nu doar paginilor, ci î ntregii
aplicații, cum ar fi application items , processes , computations , scheme de autentificare și
autorizare sau obiecte de navigare ca tabs, lists sau breadcrumbs .
SQL Workshop , un tool care permite managementul obiectelor din baza de date
Oracle. Query -uri SQL ad -hoc, wizards pentru crearea de tabele, view -uri, proceduri stoc ate și
alte obiecte de baze de date pot fi utilizate de developer pentru a face management -ul schemei
Oracle din acest tool browser – based .

2.1 Avantaje Oracle APEX

APEX este, în fapt, o unealtă pentru construirea unei aplicatii web cu ajutorul wizard –
urilo r, necesitând mai mult cunoștințe SQL, decât experiența în web design. Cred că cel mai
impor tant avantaj al acestei soluții alese a fost experimentarea unui altf el de mediu de
programare web, ș i accentul pus pe lucrul cu bazele de date . [5]
Compatibilitate extrem de largă: pentru rularea în regim desktop, ceea ce acoperă toate
modulele, se poate folosi orice sistem de opera re sub care să ruleze un browser Mozilla Firefox
(ceea ce inseamna Windows XP – 8, MacOs X, Linux, Unix) iar pentru rularea modulelor
proiectate specific pentru mobilitate browserele existente pe sisteme mobile .[6]
Scalabilitate excelentă î n ceea ce prive ște costurile de licenț iere. Pentru firm ele foarte
mici, care conectează numai în jur de 5 stații simultan la sistem există versiune de instalare
exclusiv pe tehnologie gratuită (cost zero pentru licente de tehnolo gie), dupa care se poate scala
în functie de numarul de utilizatori (de la minim cinci) pentru firmele mici sau de procesoare
instalate in sistem pentru firmele medii si mari. [6]
Sistemul se poate reimpl ementa tehnologic la orice scară în minim de timp, fără a
necesita modificări în aplicații sau î n modul de lucru și organizarea internă a utilizatorilor.

Interfața web puternică, modernă și funcțională , cu posibilit ate de executare a rapoartelor
în diverse formate de ieș ire (PDF, Excel, Text, Word, CSV, etc.).
Arhitectura deschisă ș i folosi rea unor module tehnologice larg răspâ ndite si bine
fundamentate (database Oracle, Java, Apache) permit atât interconectarea și interfațarea facilă cu
alte si steme câ t si importurile de date, la implementare sau pe parcurs, din sisteme preexistente.

2.2 Caracteristici Oracle Apex aplica bile în cadrul sistemului informatic de gestiune

Utilizand caracteristicile tehnologiei oracle Apex face ca aplicația să fie ușor de
configurat utilizat ș i personalizat pe diverse calculatoare. Fiind usor de personalizat aplicaț ia se
poate extinde impleme ntand ș i alte module. De asemenea b aza de date poate fi uș or upda tată,
rapoartele ș i graficele realizâ ndu-se pe noile date.

2.2.1 Incărcarea de scripturi

Tehnologia Oracle Apex permite crearea de tabele și interogă ri asupra lor prin încărcarea ș i
rularea de scripturi deja construite. Folosind componenta „Data Workshop” se pot creea
Database Object s și încărca date în tabele. [11]
Pașii principali prin care se poate realiza această acțiune sunt:
1. Din pagina de pornire Oracle Application Express, selectați SQL Scripts din meniul
SQL Workshop.

Figura 4 –Opțiunea SQL Scripts

2. Faceți clic pe Upload.

Figura 5 -Butonul Upload

3. Deschideți directorul de lucru pentru a selecta și deschide lab1_script.sql și faceți clic
pe Upload.

Figura 6 -Alegerea fișierului

3 Faceți clic pe pictograma Executare

Figura 7 –Rularea scriptului

4 Scriptul, lab1_script.sql, se execută cu succes, iar starea arată „Completed”

Figura 8 -Executarea cu succes a scriptului

2.2.2 Deblocarea și schimbarea conturilor aplicatilor construite

O altă caracteristică a tehnologiei este deblocarea și schimbarea conturilor aplicațiilor construite
cu ajutorul tehnologie i Apex. De asemenea este posibilă vizualizarea procentului ocupat de procesele
importante ale aplicațiilor contruite. [11]
Prin folosirea compone ntei „ Packaged Apps” și a pluginului “ Checklist Manager” se pot realiza acțiunile
precizate mai sus.

Figura 9 – Componeta Packaged Apps

Figura 10 – Pluginul Checklist Manager

1. Vizualizarea procentului ocupat de procesele importante ale aplicaț iilor con struite.

Figura 11 -Procentul ocupat de procesele importante ale aplicați ilor con struite

2. Deblocarea, ș tergere a schimbarea conturilor aplicaț iilor construite.

Figura 12 -Check list Manager

2.2.3 Exportul aplicațiilor

Când exportăm o aplicație, Oracle Application Express se generează un fișier text care conține
apeluri API -PL / SQL. Exportarea unei aplicații include definiția aplicației, obiectele suport și
componentele partajate (inclusiv pluginuri, imagini, fișiere C SS, fișiere JavaScript și alte fișiere
care trebuie gestionate independent). [13]

Pentru a exporta o aplicație trebuie să urmăm etape le de mai jos:

1. În pagina de pornire a spațiului de lucru, faceți clic pe pictograma Application Builder.
2. În pagina de pornire a aplicației Builder, faceți clic pe Workspace U tilities ->All
WorKspace Utilies .

Figura 13 -Opțiunea All WorKspace Utilies

3. Faceți clic pe Export.

Figura 14 -Opțiunea Export

4. Faceți clic pe fila Aplicații.

Figura 14 -Fila Aplicații

5. Apoi s electaț i aplicația de export.

Figura 1 5 –Selectarea aplicației de export

6. Sub Export Application:File Format – Selectați modul în car e sunt formatate rândurile din
fișierul de export. Opțiunile includ:

 UNIX – Fișierul care rezultă conține rânduri delimitate de feed -urile de linie.
 DOS – Fișierul care rezultă conține rânduri delimitate
 Baza de date – Exportă aplicația în depozitul de f ișiere în loc să producă un fișier
de descărcat.
 Înlocuirea proprietarului – selectați opțional un alt proprietar. Implicit, aplicația
este deținută de proprietarul identificat în proprietarul atributului de aplicație.
 Run and Build Application – Dezvoltatorii pot rula și edita o aplicație.

Selectarea Run Only este o modalitate eficientă de a proteja o aplicație de modificările de la alți
dezvoltatori.

2.2.4 Importarea unei aplicații, a unei pagini sau a unei componente

Pentru a importa o aplic ație, o pagină sau o componentă de export într -o instanță destinație
Oracle Application Express: [14]
1. Navigați la pagina de import:

Figura 17 -Opțiunea Import

2. Alegeț i fișierul dorit.

Figura 18 -Alegerea fișierului
Odată ce importați un fișier, aveți opțiunea de a instala acest fișier.
3. Pentru a instala fișierul, fa ceți clic pe Următorul ș i va apă rea expertul „Instalare
aplicație”.

Figura 19 -Expertul în instalare

2.3 Aplicații existente pe piață

Global Applications este un sistem integrat de management pentru companii medii și mari.
Funcționalitățile acestei aplicații sunt următoarele:
 Financiar – Contabilitate
 Gestiune
 Vânzari
 Aprovizionare
 Producție
 Logistică
 Warehouse Management
 Service
 Web -Shop
 E-commerce
 Retail – case de marcat

Avantaje ale folosirii acestei aplicații
 Aplicația este de tipul multicompanie – multiutilizator. Astfel ea poate gestiona simultan
un număr nelimitat de companii. [7]
 Permite accesarea simultană a funcțiilor sistemului de către un număr nelimitat
de utilizatori.
 Modalit atea de licențiere este LICENȚE CONCURENTE – aplicația poate fi
instalată pe oricâte calculatoare, accesul este realizat doar pentru un număr de utilizatori mai mic
sau egal cu numărul de licențe concurente achiziționate. În cazul în care un utilizator nu folosește
aplicația (este în ”idle time”), în locul acestuia poate intra un alt utilizator.

SeniorINVENTORY este o soluție pentru managementul previzionării și optimizării
stocurilor pe baza istoricului comenzilor anterioare, oferind utilizatorilor posibilitatea de a
pregati în mod optim stocul necesar pentru vânzările viitoare, reducând în acelasi timp riscul de
suprastoc și numărul de reveniri al comenzilor. [8]
Pe lângă reducerea semnificativă a timpului de planificare a stocurilor, SeniorINVENTORY
oferă următoarele facilități:
 Creștere a veniturilor
Previzionarea necesarului de stoc în concordanță cu volumul comenzilor de la clienți va genera o
creștere a satisfacției acestora și implicit venituri mai mari.
 Reducere a stocurilor
Planificarea în mo d optim a stocurilor ținând cont de evoluția cererii, permite reducerea în
siguranță a stocurilor fără a afecta gradul de onorare a comenzilor de la clienți.
 Creștere a productivității
Pe lângă automatizarea proceselor specifice aprovizionării, intuitivit atea crescută a aplicației le
va permite angajatilor să verifice și să planifice mai rapid stocurile a mii de produse. [9]
 Diminuare a cheltuielilor
Estimarea corectă a necesarului de marfă te ajută să eviți situațiile în care ai stoc în minus sau în
exces, favorizând scăderea costurilor de aprovizionare și depozitare.

DataLight Enterprise este un produs informatic tip ERP, construit pe baza cerințelor pieței
românești, dar pe deplin pregătit pentru situația particulară a economiei după integrarea în UE.

Structura modulară a acestui ERP , gândită pentru a minimiza investiția dvs. în software,
răspunde principalelor situații di n organizațiile mijlocii și mari având următoarele funcționalități:
 Gestionarea activitătii de baza a organizației – în special operațiunile de gestiune
economică generală, producție, evidența serviciilor [9]
 Comunicarea controlată a informației între diversele departamente ale organizației
 Integrarea tuturor informațiilor în module speciale de analiză sau crearea de indicatori
financiari contabili
 Îmbunătațirea imaginii firmei și a relației cu partenerii prin informații coerente și actuale

3. Descrierea obiectivelor propuse pentru implementare în cadrul sistemului
informatic
3.1 Descrierea sumara a problemei abordate

Cu ajutorul tehnologiei Oracle Apex am putut să creez o soluție completă care va putea fi
utlizată în cadrul unui market fără a fi nevoie de cumpararea unei licențe. În plus ea poate fi ușor
modificată și îmbunătățită folosind limbajul SQL si PL -SQL. Astfel angajații magazinului nu vor
avea nevoie de o întreagă echipă care să ofere suport special pentru această aplicație ci doar de o
persoană care are cunoștințe de SQL sau PL -SQL. Ea va reprezenta cea mai la îndemână soluție
folosită de către majorita tea angajaților din supermarket.
Aplicația va juca un rol important în procesul de previzionare a comenzilor și optimizare
a stocurilor. O caracteristică distinctivă este menținerea informaților despre preferințele clienților
astfel se pot trimite oferte p romoționale preferențiale fiecărui tip de client. Altă facilitate o
reprezintă și raporturile care conțin livrările zilnice, săptămânale sezioniere în cadrul marketului.
Aceste rapoarte vor fi folosite ca un sistem de backup în cazul în care aplicațiile fo losite pentru
trimiterea comenzilor la furnizori nu funcționează iar comenzile ar putea ajunge cu întârziere.
Angajații magazinului vor putea trimite furnizorilor un raport cu livrările avute în urmă cu 7 zile.
Prin men ținerea informațiilor despre fimele d e curierat angajații pot alege curierul potrivit pentru
orice tip de comanda.
Este proiectată și implementată partea de previzionare atât pentru produse care se
comandă în cantităti mici cât și pentru produse care se comandă în cantitati mari. În cadrul
modului de previzionare este implementat și un scenariu peentru calcularea predicțiilor pentru
diferite perioade de comandare a produselor.
Tinând cont de facilitățile pe care le are această aplicație ea poate fi folosită atât de
magazinele mici tip market cât si de supermarket. În plus ea poate fi ușor personalizată pentru
orice tip de magazin.

3.2 Funcționalitățile ale acestui sistem

Sistemul înglobează în interiorul ei 6 module care ajută la gestionarea relației cu furnizorii și cu
clienții. U șurința luării deciziilor corecte este asigurată de accesul rapid la informație și de
rapoartele oferite, acest lucru ducând la abordarea proactivă a problemelor și la o colaborare mult
mai bună. În urma implementării acestui sistem într -un super market angajații super marketului
vor beneficia de o excelentă soluție software, care le va facilita execuția activităților zilnice.
Funcționalitățile ale acestui sistem sunt urmatoarele:
 Gestionarea informați ilor despre clienți și menținerea datelor privind prefe rințele
clienților și vânză rile per client.
 Stocarea și gestionarea informațiilor despre produsele și magazinele din rețeaua de
magazine existentă
 Implementarea componentei „Monitorizare garanții” pentru gestionarea informațiilor
despre produsele trimis e la reparație și despre disponibilitatea service -urilor .
 Implementarea componentei logistică pentru gestionarea comenzilor interne și
îmbunătățirea relațiilor cu firmele de curierat și cu clienții
 Realizarea rapoartelor de livrări folosite ca sistem de backup.
 Optimizarea stocurilor prin menținerea informaț iilor privind st ocurile produselor din
depozite ș i a produselor cu stoc minim
 Implemetarea algoritmului de previzionare pent ru cantitati mari de produse vâ ndute.
 Construirea f ormularul ui în care clientul poate completa informații despre produsul dat
spre reparație

3.3 Obiective din cadrul fiec ărei c omponete a sistemului

Modulul Clienț i

Modulul Clienț i conține informaț ii despre clie nți cum ar fi datele clienți ilor, categorii de
clienți ș i beneficiile pentru fiecare tip de client , vânzări per client, modalită ți de fidelizare .
În pagina Fidelizare se va ține evidența produselor preferate inițial de clienți și produselor
preferate după o anumită perioadă de timp. Acest lucru va ajuta la decizia de a trimite oferte

promoționale preferențiale. Aceste decizii se vor lua și tinând co nt de informațiile conținute în
pagina Vânzări per client. Astfel fiecare client va primi informații relevante pentru el vizând
ofertele promoționale din magazine.
Va exista și o pagina specială care va ț ine evidența numărului de clienț i lunar. Astfel vor
fi reținute luni de vârf în care magazinul va avea numar maxim de clienți.
O componentă a acestui modul mai este și modul angajați care reprezintă o categorie de
clienți speciali ai marketului . Componenta angajaț i va conține datele angajaților și benefici ile
dobândite ca și clienti.

Modulul Produse

Modulul Produse conține informații despre produsele disponibile în magazin și detaliile
despre aceste produse și categoriile de produse existente în magazin. Astfel angajații
magazinului vor putea căuta un produs după nume, ref erintă cod de EAN, preț, afișa în ordine
crescătoare a prețurilor, filtra produsele după preț, stoc, categorie. De asemenea mai conține o
serie de rapoarte care țin evidența vânzărilor pe c ategorii și per_produs. Totodată este menținu tă
și evidența vănzarilor per săptămână , luna, an. Cu ajutorul acestor rapoarte se realizează
previzionarea comenzilor și de asemenea ele ajută la îmbunătățirea relațiilor cu furnizorii.
Astfel directorul magazinului va gestiona mai ușor comenzile către furnizori ș i de
asemenea pe baza acestor rapoarte se vor putea optimiza stocurile. Raportul care ține evidența
celor mai cumparate produse de clienți ajută la calcularea discounturilor și beneficiilor clientilor.
Va exista și o pagina care c onține produse noi și se va urmă ri interesul clientilor pentru
aceste produse. Acest lucru va ajuta la luarea deciziei de păstrare ac estor produse în magazine,
sau de a suplimenta stocurile.
În cadrul modulului Produse angajații magazinului vor avea acces la informațiil e despre
prețurile produselor disponibile în retea ua de magazine și așezarea geografică a magazinelor.
Pentru menținerea informațiilor despre prețurile produselor se va folosi un fișier .xls care va fi
actualizat de către angajații magazinelor cu schimbări le de preț asupra produselor. Datele din
acest fi șier vor fi adă ugate în baza de date și vor fi folosite pentru contruirea paginei web care va
conține aceste informații.

Evidența produselelor care ating un stoc minim în magazin se va face prin intermediul
unui raport care va conține produsele cu stoc minin. Astfel angajații magazinului vor introduce
stocurile într -un fișier .xls care va fi încărcat în baza de date iar din aceste date vor fi extrase
produsel e care au stoc minim. Astfel se va ști pentru ce produse trebuie să verifice stocul în
depozit eventual să se facă noi comenzi. Prin aceeași metodă se vor extrage produse cu data de
expirare apropiată de data curentă.

Modulul Furnizori

Acest modul are i mplementat calendarului care va contine livrările. De asemenea v or
exista rapoarte care vor conț ine eviden ța produselor livrate zilnic, săptămâ nal, lunar anual și
sezionier. Aceste rapoarte pot fi folosite și în cazul în care sistemul informatic folosit pe ntru
comandarea produselor de la furnizor nu va funcționa pe moment din cauza unor probeleme
tehnice. Angajatul va putea folosi aceste rapoarte pentru a efectu a o nouă comandă . Tot î n acest
modul se vor menț ine informațile privind acordurile î ncheiate cu f urnizorii.

Modulul P revizionare

În cadrul modului P revizionare se vor folosi algoritmi de previzionare pentru a calcula
predictia stocurilor pentru produse care sunt comandate atât în cantități scăzute cât și în cantităț i
ridicate.
În cazul magazinelor mici de tip market produse le de obicei sunt comandate în cantităț i
mici iar comenzile la furnizori se pot face uneori la intervale neregu late de timp. Din acest motiv
este de preferat calcularea acestor stocuri folosind algoritmului mediei mobile. Ac est al goritm îț i
oferă posibilitatea de a calcula o predicț ia a stocurilor pentru diferite perioade de timp.
Principalul avantaj al metodei este capacitatea ridicată de adaptare la condițiile cele mai recente.
Acesta fiind un motiv in plus pentru care a fost ales acest algoritm sa fie destinat folosirii in
cadrul magazinelor mici. Deasemenea pentru calcularea previziunilor pentru diferite perioade de
timp (luna si zi) s-a ales folosirea metodei mediei mobile .
În cazul magazine lor mari de tip supermarket sau hypermarket este nevoie de o precizie
mult mai exact pentru viitoarele stocuri. Tinand cont ca exista produse care o perioada de

valabilititate indelugata ar fi de folos dacă pentru acest tip de produse am avea o predicție pentru
următoarele săptămâ ni. Astfel comenzile in cadrul magazinului se pot face pentru o perioada mai
îndelungată de timp. Pentru calcularea stocurilor acestor produse a fost aleasă folosirea
modelului de tip AR (auto-regresiv pur ).

Modulul Monitorizare garanț ii

Compo nenta “Monitorizare garanții” conține o pagin ă care va ține informațiile despre
fiecare service și anume programul de lucru numărul de produse trimise, numărul de produse
returnate. I nformații le despre produsele trimise în garanție și dispon ibilitatea service -urilor
pentru noi reparații vor fi completate de catre angajați în fișiere .xls. Este posibilă modifica rea
informațiilor direct în pagina contruită. Upda tarea bazei de date se va face în fiecare dimineață.
Pe parcursul zilei fieca re modi ficare fă cută de catre angajații magazinului va fi efectuată direct în
pagina web tinând cont și de notificările primite de la service -uri.
Va exista o pagină în care clienț ii magazinului vor putea completa formularul pentru
reparația unui pr odus. Aceste date vor fi automat introduse și în baza de date. Este contruită și
pagina care va conține informațiile d espre toate produsele trimise de către service -uri, statusul lor
de reparație și perioada estimată de reparație.

Modulul Logistică

Component a de logistică conține ca și pagini principale , firme de curiera t, comenzi
interne și depozite. Pagina “Firme de curierat” păstrează informațiile despre firmele de curierat,
astfel angajații magazinului vor ș ti să aleagă cu rierul potrivit pentru onorarea comenzilor
ghidându -se după referințele, capacitatea de livrare, și comenzile onorate săptămânal. Totodată
va putea și informa clientul despre prețul și taxele de transport.

4. Baza de date

Structura ba zei de date este alcatuită din 6 module:

1. Modulul clienți con ține următoarele tabele:
o Date clienti
o Categorii clienti
o Fidelizare
o Angajati
Relațiile dintre aceste tabele sunt următoarele:
Câmpul “COD_CATEGORIE” este cheie primară pen tru tabelul “CATEGORII_CLIENȚI ș i
cheie straină pentru tabelul ”DATE_CLIENȚI ”.

Figura 20 – Relații tabele COD_CATEGORIE si DATE_CLIENȚI

Câmpul “COD _CLIENT_CARD” este cheie primară pentru tabelul “DATE_CLIENTI ” și cheie
straină pentru tabelul “FIDELIZARE”.

Figura 21 – Relații tabele – DATE_CLIENTI si FIDELIZARE

Câmpul “COD_CATEGORIE” este cheie primară pentru tabelul “CATEGORII_CL IENȚI ș i
cheie straină pentru tabelul “ANGAJAȚI”.

Figura 22 – Relații tabele CATEGORII_CLIENȚI si ANGAJAȚI

2. Modulul Produse conține urmă toarele tabele:
o Detalii Produse
o Categorii produse
o Produse Preferate
o Taxe
o Magazine rețea
o Produse magazine rețea

o Stocuri rafturi magazin

Relații le dintre aceste tabele sunt urm ătoarele:
Câmpul “C OD_CATEGORIE” este cheie primară pentru tabelul “CA TEGORII_PRODUSE ” și
cheie straină pentru tabelul ”DETALII_PRODUSE”.

Figura 23 – Relații tabele – CATEGORII_PRODUSE si DETALII_PRODUSE

Câmpul “COD_PRODUS” este cheie primară pentru tabelul “DETALII_PRODUSE și cheie
straină pentru tabelul “PROMOȚ II”.

Figura 24 – Relații tabele – CATEGORII_PRODUSE si DETALII_PRODUSE

Campul “COD_PRODUS” este cheie pr imară pentru tabelul “DETALII_PRODUSE și cheie
straină pentru tabelul “TAXE”.

Figura 25 – Relații tabele – CATEGORII_PRODUSE si DETALII_PRODUSE

3. Modulul Garanții care conține următoarele tabele:

o Produse reparații
o Garanții
o Formular reparație

Tabelul Pro duse reparații are cheie primară “cod_produs” și cheie straină pentru tabelul Garanții.

Figura 26 – Relații tabele – Produse reparații si Garanții

4. Modulul Furnizor conține urmă toarele tabele:
o Furnizori
o Produse achizitionate
o Livrare
o Livrări zilnice
o Livrări săptămânale
o Livrări sezoniere

5. Modulul Logistică care conține următoarele tabele:

o Firme curierat
o Comenzi Interne
o Depozite
o Stoc depozite

o Evidenta comenzi online

6. Modulul Previzionare contine urmatoarele tabele:

o Stocuri predictate ciocolata
o Stocuri predictate apa
o Stocuri predictate detergent
o Valori simulate apa
o Valori simulate detergent
o Valori simulate ciocolata

5. Algoritmi de previzionare

Estimarea reprezintă dezvoltarea unor modele pentru un sistem dinamic (variabil in timp;cu
evoluție în timp) pe baza datelor masurate la intrare și ieșire.

Modelul unui sistem poate fi utilizat pentru a obține informații despre comportarea sistemului
 De exemplu un model poate fi utilizat pentru a simula ieșirea unui sistem pentru o intrare dată și
a analiza răspunsul sistemului
 Pentru a prezice valorile viitoare la ieșirea (ieșirile) sistemului.
Metodologia de previziune a unei variabile, se realiz ează utilizâ nd ca și baza de date doar
trecutul ș i prezentul acesteia. Rezultând că pentru obținerea unei predicț ii bune datele de intrare
sunt importante. [14]
Ca și algoritmi de previzionare s -au folosit metoda mediei mobile ș i modelul de tip AR (auto –
regresiv pur). Tinând cont de caracteristicele produselor și de cantitatea î n care se comanda acele
produse s -a ales sa se foloseasca algoritmul de predictie potrivit.

5.1 Metoda media mobile

Pentru calcularea previziunilor pentru prod use comandate în cantită ti mici și pentru calcularea
previziunilor pe perioade diferite de timp s-a folosit metoda mediei mobile.
Valoarea previzionată se calculează astfel:
𝑦̂n+1=1
𝑘∑ 𝑦𝑡𝑛
𝑡=𝑛−𝑘+1 (1.1)
𝑦̂n+1=valoarea previzionată
n –numărul de valori înregistrate istoric sau ultima perioadă de timp pentru care există date reale
t=variabila de timp
k – numărul de valori cuprinse în medie sau lungimea mediei mobile.
Mediile mobile sunt printre cele mai utilizate în analiza tehnică din cauza faptului că sunt
foarte ușor de înțeles de publicul larg. Aceste medii au rolul de a determina fluctuațiile zilnice
ale prețului unui activ cu scopul de a indentifica mai ușor un trend. De asemenea mediile mobile
sunt folosite și la construcția altor indicatori tehnici. [15]

Media mobilă analizează media vânzărilor în timp, care devine mai uniformă pentru o
perioada mai lungă de timp. Datele sunt reprezentate grafic. Cu cat datele sunt mai fluctuante cu
atat e mai indicat să fie luata in considerare o perioadă mai lungă de timp.
Media mobila de lungime k se aplică tot pentru serii de timp stationare, la fel ca și media
aritmet ică simplă . Previziunea pentru perioada următoare, n+1, este media ultimelor k valori
înregistrate. Media mobilă este un proces cu “memorie scurtă ” (se ține cont doar de cele mai
recente valori), principalul avantaj al metodei fiind capacitatea ridicată de adaptare la condițiile
cele mai recente).
Prin intermediul acestui algoritm se vor putea calcula previziuni pentru perioade diferite
de timp cum ar fi zile, luni, săptămâ ni.

Pentru calcularea previziunilor pentru produse comandate în cantităț i mari se va identifica și
utiliza componenta nedeterministă (aleatoare/stocastică) a unei serii de timp. Pentru calcularea
acestor ser ii de timp se va folosi :
 Modelul auto -regresiv pur (AR)
Aceste model se bucură de o largă popularitate datorită:
 calită ții previziunilor generate;
 flexibilit ății modelului ;
 rigurozității privind fundamentarea matematică a modelului;
 este o metodă adecvată ș i pentru previziunea unor va riabile cu o evoluție neregulată .

5.2 Modele auto -regresive de zgomot colorat

Dacă tendința și variația sezonieră au fost corect determinate, setul de date
{𝑣(𝑡𝑛)}𝑛𝜖1,𝑁̅̅̅̅̅obținut după extragerea lor din seria de timp, are caracteristicile unui zgomot colorat
rezidual. Din punctul de vedere al modelării, zgomotele colorate se obțin prin filtrarea
zgomotului alb e. Filtrul aferent – numit ad hoc de zgomot – poate fi de tip FIR (cu răspuns finit
la impuls) sau IIR (cu răspuns infinit la răspuns). În primul caz, se poate opera cu un model de
identificare de tip medie alunecătoare (MA). În al doilea caz, este utilizat unul dintre modelele
AR sau ARMA . Filtrele de tip FIR sunt de asemenea ut ilizate pentru a aproxima filtre de tip IIR,
dar funcțiile pondere au, în general, o lungime ridicată. De aceea, se va adopta filtrul de tip IIR.

Deoarece în abordarea care urmează maniera de eșantionare nu are importanță, valorile
zgomotului sunt renotate, pentru ușurința exprimării, prin {𝑣(𝑡𝑛)}𝑛𝜖1,𝑁̅̅̅̅̅.Vor fi descrise separat
cele două modele de filtre IIR care pot fi utilizate în vederea predic ției. [2]

5.3 Modelul auto -regresiv pur ( AR)

Modelul AR este unul dintre primele modele de identificare utilizate în aplicații, în
speci al datorită simplității și a posibilității de a estima parametrii în manieră recursivă. Ecuația
modelului AR este următoarea:
𝑣[𝑛]+𝑎1𝑣[𝑛−1]+⋯+𝑎𝑛𝑎𝑣[𝑛−𝑛𝑎]=𝑒[𝑛]
,∀𝑛∈1,𝑁, ̅̅̅̅̅̅
𝐸{𝑒[𝑛]𝑒[𝑚]}=𝜆2𝛿0[𝑛−𝑚] (1.2)

unde parametrii necunoscuți sunt coeficienții {𝑎(𝑖)}𝑖𝜖1,𝑛𝑎̅̅̅̅̅̅ (asamblați într -un vector 𝜃𝑛𝑎∈ℝ𝑛𝑎
și dispersia zgomotulu i alb e , notată prin λ2. Indicele structural al modelului (necunoscut și el)
este na ≥1. În general, indicele structural maxim nu depășește valoarea Na =100 pentru
majoritatea seriilor de timp. Cu toate acestea, el trebuie adaptat la lungimea seriei de timp. În
general, marginea superioară a gamei de variație este dată de:
𝑛𝑎≤[𝑁
3]=𝑁𝑎 (1.3)
Definiția (1.2) poate fi exprimată în forma de filtrare :
𝑣[𝑛]=1
𝐴(𝑞−1)𝑒[𝑛],∀𝑛∈1,𝑁, ̅̅̅̅̅̅ (1.4)

unde A este polinomul auto -regresiv:

𝐴(𝑞−1)=1+𝑎1𝑞−1+⋯+𝑎𝑛𝑎𝑞−𝑛𝑎 (1.5)
Modelul efectiv al componentei aleatoare asociate seriei de timp se exprimă atunci prin:

𝑦𝐴𝑅[𝑛]=𝑣[𝑛]−𝑒[𝑛], ∀𝑛∈1,𝑁 ̅̅̅̅̅̅ (1.6)
(din zgomotul colorat se elimină zgomotul alb). În consecință, valorile componentei aleatoare AR
y se obțin prin filtrare a zgomotului alb e cu un sistem a cărui funcție de transfer are expresia:

𝐻𝐴𝑅(𝑧)≝1−𝐴(𝑧−1)
𝐴(𝑧−1)≝−𝑎1𝑧−1−𝑎2𝑧−2−⋯−𝑎𝑛𝑎𝑧−𝑛𝑎
1+𝑎1𝑧−1+𝑎2𝑧−2+⋯+𝑎𝑛𝑎𝑧−𝑛𝑎
∀𝑧∈𝑐 (1.7)

În definiția (1.7), c ⊂ℂ este zona de convergență de tip coroană circulară centrată în origine. (O
astfel de coroană este unic determinată de setul de coeficienți ai polinomului AR.) Acesta este un
filtru de tip IIR, ai cărui poli determină în mod unic rădăcinile. [2]

Algoritmul 5.1. Procedura Levinson -Durbin de identificare a modelelor auto -regresive pure .
Date de intrare :
a. gradul polinomului auto -regresiv: na;
b. seria de date reziduale: 𝐷𝑁={𝑣[𝑛]←𝑣(𝑡)}𝑛∈1,𝑁̅̅̅̅̅
1. Inițializare:
1.1. Dacă este cazul, se limitează na la valoarea maximă admisibilă, [ N /3], pentru a preveni
erorile inacceptabile de estimare.
1.2. Se evaluează valorile aproximative ale auto -covarianț ei:
𝑟𝑣𝑁[𝑘]=1
𝑁−𝐾∑ 𝑣[𝑛]𝑣[𝑛−𝑘], ∀𝑘∈0,𝑛𝑎̅̅̅̅̅̅ 𝑁
𝑛=𝑘+1 (1.8)
1.3. Se estimează parametrii modelului parsimonios și dispersia aferentă zgomotului alb:
𝜃1=[𝑎1,1]=[−𝑟𝑣𝑁[1]
𝑟𝑣𝑁[0]] (1.9)

𝜆12=𝑟𝑣𝑛[𝑛]+𝑎1,1𝑟𝑣𝑁=𝑟𝑣𝑁[0](1−𝑎1,12) (1.10 )

2. Pentru 𝑝∈2,𝑛𝑎̅̅̅̅̅̅:
2.1. Se estimează cîștigul modelului curent:
𝑘𝑝=1
𝜆𝑝−12(𝑟𝑣𝑁[𝑝]+𝑎𝑝−1,1𝑟𝑣𝑁[𝑝−1]+⋯+𝑎𝑝−1,𝑝−1𝑟𝑣𝑁[1] (1.11 )

2.2. Se reactualizează vectorul estimat al parametrilor modelului:
𝜃𝑝=[𝜃𝑝−1
0]+𝑘𝑝[𝜃𝑝−1𝑅
1] (1.12 )

unde vR este versiunea răsturnată a vectorului v (citit de jos în sus)
3.4 Se reactualizează dispersia estimată al zgomotului alb:
𝜆𝑝2=𝜆𝑝−12[1−𝑘𝑝2] (1.13 )

Date de ieșire:
a. vectorul parametrilor estimați ai modelului: 𝜃𝑛𝑎
b. dispersia estimată a zgomotului alb: 𝜆𝑛𝑎2

Algoritmul 5.2. Procedura de identificare a zgomotului colorat cu un model auto -regresiv pur.

Date de intrare:
a. gradul polinomului auto -regresiv: na ;
b. seria de date reziduale: 𝐷𝑁={𝑣[𝑛]←𝑣(𝑡)}𝑛∈1,𝑁̅̅̅̅̅
Inițializare: dacă este cazul, se limitează na la valoarea maximă admisibilă, [N /3 ], pentru a preveni
erorile inacceptabile de estimare. [2]
2.Se ape lează ALD (Algoritmul 5.1) pentru a estima parametrii modelului AR[na]: 𝜃𝑁,𝑛𝑎𝐴𝑅,𝜆𝑁,𝑛𝑎2
3. Se evaluează componenta aleatoare 𝑦𝐴𝑅 pe orizontul de măsură, cu ajutorul relației (14.16), în care
na0 =na .
4. Se estimează zgomotul alb rezidual:
ê(𝑡)=𝑣(𝑡𝑛)−𝑦𝐴𝑅(𝑡𝑁) , n∈1,𝑁̅̅̅̅̅ (1.14 )
unde, în mod natural.
𝑦𝐴𝑅(𝑡𝑛)← 𝑦𝐴𝑅(𝑛), n∈1,𝑁̅̅̅̅̅ (1.15 )

Date de ieșire:
a. componenta aleatoare a seriei de timp: 𝑦𝐴𝑅
b. zgomotul alb rezidual estimat: ê .
c. vectorul parametrilor estimați ai modelului;
d. dispersia estimată a zgomotului alb: 𝜆𝑁,𝑛𝑎2.

5.4 Modelarea și predictia stocurilor folosind modelul AR

Pentru modelarea și predicția stocurilor ridicate s-a folosit modelul AR . Astfel pentru
aplicarea cu succes acestor modele a fo st nevoie de înregistrarea a N eșantione care reprezentă
stocurile unor produse. S -a ales întroducerea în baza de date a 4 tabele ce conțin valorile
măsurate pentru 144 si 190 de săptamani pe parcursul a 3 ani pentru stocurile produse lor apă,
ciocolată cafea si lapte .
Modelarea stocurilor înregistrate ș i predictar ea lor cu 5 , 7 si 10 pași se realizează utilizâ nd
model AR și urmând următoarele etape:
 Importatea datelor din fișiere .xls în Matlab;
 Pentru fiecare model se calculează un criteriu de optimizare
(fitness) 𝑓=1
1+1
𝑆𝑁𝑅 unde raportul semnal -sgomot 𝑆𝑁𝑅 =𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎 (𝑦𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑟 )
𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎 (𝑒)
 Calcul date simulate 𝑦𝑠 (folosind modelele AR );
 Calcul eroare de predicție dintre date măsurate ș i date simulate 𝑒=𝑦𝑚−𝑦𝑠;
 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎 (𝑦𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑟 ) reprezintă norma datelor staționarizate (adică date măsurate din care
s-a scăzut media lor);
 Se alege modelul cu 𝑓 maxim de unde rezulta gradul polinomului auto -regresiv: na
 S-au folosit 𝑛𝑎=𝑁
3 modele pentru testare î n cazul folosiri modelului AR.

6. Flux activități

Activity Diagram reprezintă o modalitate de modelare vizuală a fluxurilor. Cu ajutorul
activity diagram pot fi modelate foarte bine use case -urile, dar, în aceeași măsură, aceste diagrame
pot fi folosite pentru modelarea proceselor de business (fără legătură cu sistemul i nformatic).
Primul flux de activități pr ezentat în continuare ilustrează activităț ile necesare fă cute pentru
trimiterea de oferte promoționale preferențiale. [1]

Figura 27 – Flux activitati –Trimitere oferte promotionale

Pentru a obține previziunile pentru cumpără turile care se vor face în următoarea perioadă
pentru anumite produse, se va realiza urmatorul flux de activițăti.

Angajati Magazin Furnizori Clienti

Figura 28 – Flux activitati –Previziuni produse

Fluxul de activiăț i care cuprinde activităt ile intreprinse de catre angajaț ii magazinului pentru a se asig ura
că intodeauna clientul găseș te în magazin produsul dor it, este urmă torul:

Figura 29 – Flux activitati –alertare stoc minim

Flux activități –alegerea firmei de curierat.
Angajații vor alege firma de curierat după referințele avute despre firmele de curierat și
preferințele clientului asupra comenzii. A stfel comanda va fi recepționată în timpul dorit de client și
clientul va fi mulț umit de servici le primite. Totodată client ul va oferi noi referințe despre firmele de
curierat.
Clienti Magazin Furnizori

Figura 30 – Flux activități –alegerea firmei de curierat

Clienti
Magazin Logistica

7. Arhitectura și funcționalitățile sistemului informatic

Aplicația va avea urmatoarea structură:

Figura 31 – Structură aplicaț ie

7.1 Modulul C lienți

Pe prima pagină a Modului Clienți se afiș ează datele clienților:

Figura 32 – Informații clienț i

Acest modul va conține categoriile de clienți și beneficiile fiecărei categorii de client.

Figura 33 -Categorii clienti și beneficii clienț i

Deasemenea va conține și o pagina care surprinde vânzarile pe fiecare client în decursul unui an.

Figura 34 – Vânzari per clie nt

Pagina de fidelizare a clienților va conține evidența produselor preferate inițial de clienți și a
celor după o anumită perioadă de timp de clienții care au fost de acord să dea aceste informații.
Prin reținerea acestor informatii în baza de date se vor trimite oferte promoționale preferențiale
în funcție de produsele cele mai cumpărate de clienti.

Figura 35 – Preferințe produse clienț i

Vor fi surprinse lunile î n care magazinul va fi cel mai popul at din punct de vedere al clienț iilor.
Din graficul de mai jos se observă cele mai solicitate luni în privința clienților sunt Decembrie,
Martie și Septembrie.

Figura 3 6- Populaț ie magazine

O subcomponentă este și modulul angajați care conține datele angajaților și beneficiile lor ca și
clienți . Pe prima pagină va conține datele angajaților iar cea de -a doua pagină va conține
beneficiile angajaților ca și clienții.

Figura 37 – Informații angajaț i magazin

Figura 38 – Beneficii angajaț i

7.2 Modul Produse

Modul Produse conține pe prima pagină detalii despre produse. In cadrul acestei p agini se pot
cauta articole după nume, pret, cod ean, sorta ș i filtra produsele.

Figura 39 – Informatii produse

În acest modul va conține informații despre categoriile de produse și vânzarile pe fiecare
catego rie de produse. Astfel pe baza acestor date se construiesc urmat oarele 2 rapoarte care ne
arată pe cea mai bine vandută categorie de produse și care sunt produsele cu cele mai mari
vânzări.

Figura 40 – Vanzari per categorie

Figura 41 – Vânză ri per produs

Modulul produse conține pagina în care poate fi vizualizată rețeaua de magazine și informaț iile
despre fiecare magazine î n parte.

Figura 42 -Așezare geografică Magazine

Figura 43 -Informații despre magazine
Angajații magazinului pot întregistra datele priv ind stocurile produselor în următoarea pagină .

Figura 44 -Stoc produse magazin

Raporte le de mai jos vor extrage articolele cu stoc minim și articolele cu data de expirare apropiată de
data curentă sau de o anumita dată.

Figura 4 5-Articole cu stoc minim

Figura 46 -Articole cu data de expirare apropiată

7.3 Modulul F urnizor i

Modulul furnizor i va conține datele despre furnizor i, produsele achizitionate de la fiecare
furnizor și calendarul care va ț ine evidența zilelor în care produsele se vor livra la magazine.

Figura 47 – Produse achizitionate

Figura 48 – calendar livrari

Modulul furnizori conține rapoartele cu livrarile zilnice săptămânale și lunare.

Figura 49 – Raport livrări zilnice

Figura 50- Raport livrări săptamânale

Acest raport poate fi extras ș i sub forma unui raport .pdf folosind butonul “Print”.

Figura 51-Butonul Print

Figura 52 – Raport livrări sezoniere
Pagina următoare va conține detalii despre acordurile încheiate cu furnizorii:

Figura 53 – Acorduri furnizori

7.4 Modulul P revizionare

Necesaru l de aprovizionare suplimentar pentru p rodusele din magazin se poate calcula
folosind u rmătorul principiu. Daca stocul previzionat este negativ atunci este necesar de un
necesar de apro vizionare egal cu cantitatea obț inută ca stoc previzionat.
Stoc previzionat esre calculat cu formula Stoc curent + CF + CIP + CcatreS – CC – CG – CIM –
CdelaS
Unde:
– CF = Comenzi furnizori
– CIP = Comenzi interne produse
– CcatreS = Comenzi catre subunitați
– CC = Comenzi client
– CG = Comenzi de la gestiuni magazine
– CIM = Comenzi interne material
-CdelaS = Comenzi de la subunitați

Figura 54- Necesar aprovizionare

De asemenea va exista o pagină în care se pot modifica stocurile produselor și menține evidența
lor.

Figura 55 – Stoc produse la raft

Figura 56- Editare informatii stoc produse

Scenariu pentru determinarea previziunilor
S-a ales urmărirea urmă torului scenariu pentru determinarea previziuni lor în cadrul unui super –
market. Ca și produse s electate avem articolele : carne de pui , tigăi, ciocola tă, apă cafea și lapte
iar ca perioade pentru calc ularea previziunilor fiind zi săptămâna luna. Sc enariul este urmă torul:
1. Pornind de la calcularea previziunilor pentr u urmă toarele zile s -a ales ca ș i articol
selecț ionat fiind un articol care se comandă zilnic. În acest caz s -a folosit metoda mediei
mobile.
2. A urmat apoi determinarea previziunilor pentru urmatoarele 5, 7 și 10 săptămâ ni articole
selectate ciocolată, apă, lapte ș i cafea. În acest caz s -a folosit modelul AR.

3. In final s -a calculat previziunile pentru urmatoarele 6 luni pentru articolul selectat tigai.
S-a folosit pentru determinarea predicției metoda mediei mobile.

Predictiile obtinute urmarind scenariul prezentat sunt:
1. Calcularea predicț ilor zilnice
Pentru calcularea stocurilor de c arne de pui pentru urmatoarele 6 zile s-a folosit
metoda mediei mobile. Din graficul obținut se observă ca în general stocurile previzionate
sunt mai mari decâ t stocurile reale, astfel rezultă că previziunile făcute acoperă vânzările
zilnice. Deci stocurile predictate sunt potrivite pentru a depune comenzi evitand atingerea
stocului zero pentru acest articol.

Figura 57 – Previziuni stocuri carne de pui

2. Calcularea predictilor saptamanale
Pentru calcularea stocurilor de c iocolata pentru urmatoarele 5 săptămâ ni s-a folosit
modelul de tip AR. S-a ales folosirea modelului de tip AR deoarece urmatoarele produse se
comandă în cantități mari.
Din graficul ob ținut mai jos de observă că în general stocurile previzionate sunt mai mari
decât stocurile reale, a stfel rezultă că previziunile fă cute acoperă vânzările care au loc î n
magazin evitâ nd come nzi în plus la furnizori.

Figura 58 – Previziuni stocuri ciocolata

Figura 59 – Valori reale vs valori previzionate

Pentru calcularea stocurilor de sticle de apa plată pentru urmă toarele 5 săptămâ ni folosim
aceeași metodă . Se obs ervă din graficul de mai jos î n acest caz previziunile nu acoperă vâ nzarile
din maga zin, vânză rile efectuate fiind per total mai mari cu 4 unităț i.

Figura 60 – Previziuni stocuri apa

Figura 61 – Valori reale vs valori previzionate

Pentru calcularea stocurilor de cuti de lapte pentru urmatoarele 7 săptămâ ni s-a folosit
modelul de tip AR. Se observă din graficul de mai jos că valoarea predictată este mai mare decât
valoarea reală a stocurilor.

Figura 62 – Previziuni stocuri lapte

Figura 63 – Valori reale vs valori previzionate

Pentru calcularea stocurilor de pungi de cafea pentru urmă toarele 10 săptă mani s-a folosit
modelul de tip AR. Din gr aficul obținut mai jos de observă că î n general stocurile previzionate
sunt mai mari decat stocurile reale. Tinând cont de caracteristicile produsului ș i anume cafea are
un termen de valabilitate extins rezultă ca valorile previzionate sunt p otrivite pentru a fi
introduse în comenzile că tre furnizori. Chiar mai mult se poate lua decizia ca managerul
magazinului să dea o comanda mai mare formată din stocurile previzionate de exemplu pe 2
săptămâ ni.

Figura 60 – Previziuni stocuri cafea

Figura 61 – Valori reale vs valori previzionate

3. Calcularea predicții lor lunare.
Pentru calcularea predicț iei stocurilor pentru urmatoarele 6 luni s-a luat in considerare
valorile stocur ilor pentru acest produs avute î n anii precedenti. Astfel la inceputul anului 2017 s –
a calculat cantitatea de tig ăi care să se comande în urmă toarele 6 luni. Pentru calcularea acestor
valori s-a tinut cont de stocur ile înregistrate î n ani i precedenț i (2016 si 2015). Î n figurile de mai
jos sunt af ișate graficul obținut î n urma predicț iei stocurilor ș i difere nța dintre valorile predictate
și valorile re ale. Se observă din aceste grafic e că s-a obtinut o predicție bună valorile reale fiind
apropiate de valorile previzio nate, cea mai mare diferență fiind de 11 unitati.

Figura 56 – Previziuni stocuri tigai

Figura 57 – Valori reale vs valori previzionate

Din rezultatele obținute mai sus se recomanda folosirea mediei mobile în cadru l unui market
(magazin mic) iar în cadrul mazinelor de tip supermarket si hypermarket folosirea combinată a
celor doua metode.
Calcularea indicilor de sezonalitate se realizează folosind urmă toarea meto dă.
Metoda raportării la media generală – presupune raportatea mediei fiecărui
sezon la media generală astfel

𝐼𝑗𝑠=𝑦𝑗
𝑦0∗100 (1.16 )
yj=media sezonului j
y0=media generală

y0-se poate calcula prin formula
𝑦0=∑𝑦𝑡1
𝑡
𝑡 (1.17 )

S-a ales calcularea indicilor de sez onalitate pentru 4 semestre tinâ nd cont de vânză rile avute pe
parcursul a 3 ani consecutivi. S-a obț inut aplicâ nd al goritmul menț ionat mai sus, urmă torul tabel.
În graficul urmă tor este surprins faptul ca factorii sezonie ri au influențat cel mai mult vânză rile
din trimestru 3 si 4.

Figura 62 – Vanzari per trimestre

Figura 63 – Coeficenti de sezionalitate

7.5 Modului Monitorizare garanț ii

Modului Monitorizare garanț ii va conține pagina cu informaț ii despr e produsele trimise spre
reparație.

Figura 64 -Pagina care conține informațiile despre produsele trimise în service

Se pot adauga, șterge sau actualiza date la fel ca ș i pentru pagina de Disponibilitate service -uri.

Figura 65 –Editare informații produse service

Pagina care va conține informații despre disponibilitatea service -urilor va ară ta astfel. Un n ou
service va putea fi adă ugat î n lista prin apă sarea butonului „Create”.

Figura 66 -Disponibilitate Service -uri

Urmatoarea fereastră va aparea dupa apă sarea butonului „Create”.

Figura 67 -Adăugarea unui nou service

Formularul în care clientul poate completa informații despre produsul dat spre reparație este
ilustrat in figura x . Pentru a adă uga noi informații î n baza de date se foloseș te butonul Add Row,
pentru a salva modificările făcute de clienți se apasă butonul „Apply Changes”. Iar pentru
șterg erea unui râ nd se folosește butonul „Delete”.

Figura 68 -Pagina Formular reparație

7.6 Modulul logistică
Pagina care va conține comenzile interne ale magazinului este o pagină de tip formular și
astfel va fi posibilă adăugarea și modificarea produselor din comenzi.

Figura 69 -Comenzi interne

Pagina care va conține informaț ille despre depozit va arata astfel:

Figura 7 0- Informații depozit

Informațiile despre firmel e de curierat vor fi reținute în urmatoarea pagină.

Figura 71 – Informații firme curierat

În cadrul pagini i “Evidență comenzi online” angajații magazinului vor putea înregistra informaț ii despre
client prod use livrate , taxe liv rare ș i firm a de curierat aleasă pentru ace a coma ndă.

Figura 72 – Informații comenzi online
În aceasta pagină se pot adauga comenzi noi iar numele curierului poate fi ales dintr -o listă care conține
curieri cu care magazinul respectiv are contract.

Figura 73 – Alegere Curieri
Există și o pagină care conține infomații despre stocul produselor din depozite la fiecare sfarșit de
săptămâ nă. Astfel pe baza acestor informații angajații vor p utea trimite noi comenzi la furnizori.

Figura 74 – Stoc depozite

8. Concluzii

 În concluzie, lucrarea prezintă proiectarea și implementarea unui sist em informatic pentru
gestiunea ș i previzionarea comenzilor dintr -un super market.
 Folosirea unei noi te hnologii face ca acest sistem să fie diferi t de sistemele existente pe
piață și totoda tă realizează o personalizare câ t mai facilă a sistemului.
 O caracteristică distinctivă a acestui sistem este reținerea preferinț elor cliențiilor
permițând astfel trimite rea de oferte promoț ionale personalizate.
 Partea de previziuni s -a rea lizat prin metoda medi ei mobile și modelul de tip AR ț inându –
se cont de caracteristile produselor și stocul în care se comandă acele produse.
 Având la dispoziție acești algoritmi de previzionare sistemul informatic poate fi folosit cu
usurință în cadrul unui supermarket și market.
 Predicția obținută este mai bună în cazul folosirii modelului AR decat în cazul folosirii
mediei mobile.
 Pentru in troducerea datelor în baza de date s -a folosit fișiere .xls deoarece aceste fișiere
pot fi folosite cu usurință de majoritatea angajaților magazinului.
 Folosirea caracteristicilor tehnologiei APEX face ca această aplicație să fie ușor de
configurat și u tilizat pe diverse calculatoare

9. Anexe

//Algoritm pentru calcularea previziunilor -media mobila

#include "stdafx.h"
#include<iostream>
#include <cstdlib>
#include<fstream>
#include<stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace std;

//crearea structurii care contine numele produsului, si stocul produselor
struct rezultate{
char numeProd[40];
char unitati[40];
int valori[20];
};
rezultate vector[25];

//rezultate[] vector = new rezultate [25];

void main()
{

char a[255], separator[] = ",";
int i, c = 0, s = 0,n;

//deschiderea fisierului pentru citire
fstream f("C: \\Users/sstancu/Desktop/vanz_sapt.txt", ios::in);

if (!f)
{
cout << "Eroare citire fisier <rezultatePZU>" << endl;
cout << "Apasati tasta Ente r pentru a inchide programul.";

}
i = 1;
while (!f.eof()){
f.getline(a, 255, ' \n');

const char *token;
token = strtok(a, separator);
strcpy(vector[i].numeProd, token);

token = strtok(NULL, separator);
strcpy(vector[i].unitati, token);

//calcularea previziuni pentru perioada urmatoare folosind media mobila
int t, j = 1;
while ((token = strtok(NULL, separator)) != NULL)
{

vector[i].valori[j] = atoi(token);
j++;
n = j-1;
}

i++;

}
cout << n;

int k =0, t, z, l, suma[90];
float medie[89];
float y_p_i = 0;
float y_p = 0, y0=0, p[50];

cout << "dati lungimea mediei mobile" ;
cin >> k;

//calcularea vaorii pentru perioada urmatoare folosind metoda mediei mobile

for (i =1 ; i <=n; i++)
{

for (z = n – k + 1; z < = n; z++)
{

s = s + vector[i].valori[z];

}

y_p_i = float(1) / k;
y_p = y_p_i*s;
medie[i] = y_p;
suma[i] = s;
s = 0;

}
f.close();

//deschidere a fisierului pentru scriere

ofstream g("C: \\Users/sstancu/Desktop/val ori.txt", ios::out);
if (!g)
{
cout << "Eroare la deschidere fisierului de citire." << endl;
}

g << "nume_produs" << "," << "vanzari" << "," << "sapatamana" << "," << "unitati" <<
endl;

for (i = 1; i <= n; i++)
{
g << vector[i].numeProd << "," << medie[i]<<"," << "s" << n + 1 << "," <<
vector[i].unitati << endl;

}

}

//Algoritm pentru calcularea indicilor de sezonalitate

#include "stdafx.h"
#include<iostream>
#include <cstdlib>
#include<fstream>
#include<stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace std;

//crearea structurii care contine vanzarile pe cele 4 trimeste
struct rezultate{
char trimestru[40];
char unitati[40];
int valori[20];
};
rezultate vector[25];

//rezultate[] vector = new rezultate [25];

void main()
{

char a[255], separator[] = ",";
int i, c = 0, s = 0,n;

//deschidere a fisierului pentru citire

fstream f("C: \\Users/sstancu/Desktop/vanz_trimestru .txt", ios::in);

if (!f)
{
cout << "Eroare citire fisier < vanz_trimestru >" << end l;
cout << "Apasati tasta Enter pentru a inchide programul.";

}
i = 1;
while (!f.eof()){
f.getline(a, 255, ' \n');

const char *token;
token = strtok(a, separator);

strcpy(vector[i].trimestru, token);

token = strtok(NULL, separator);
strcpy(vector[i].unitati, token);

int t, j = 1;
while ((token = strtok(NULL, separator)) != NULL)
{

vector[i].valori[j] = atoi(token);
j++;
n = j-1;
}

i++;

}
cout << n;

int k = 4, t, z, l, suma[90];
float medie[89];
float y_p_i = 0;
float y_p = 0, y0=0, p[50];

// calcularea indicilor de sezonalitate folosind metoda raportării la media generală
for (i =1 ; i <=n; i++)
{
//s = 0;
for (z =1; z <= n; z++)
{

s = s + vector[i].valori[z];

}

y_p_i = float(1) / k;
y_p = y_p_i*s;
medie[i] = y_p;
suma[i] = s;
s = 0;

}

f.close();
//cout << suma[0];
// int q;

for (l= 1; l <= n; l++)
{
y0 = y0 + suma[l];
y0 = y0 / 4;
}
for (l= 1; l < n; l++)
{
p[l] = (medie[l] / y0) * 100;
}
g.close();

//deschidere a fisierului pentru scriere
ofstream p("C: \\Users/sstancu/Desktop/sezoane.txt", ios::out);
if (!p)
{
cout << "Eroare la deschidere fisierului de citire." << endl;
}

p<< "trimestrul" << "," << "coeficentii";

for (l = 1; i <= n; i++)
{
p << i << "," << medie[l] ;

}

}

10. Bibliografie

[1] Modelarea proceselor de afaceri utilizand uml , Dr. Ramona -Mihaela PAUN, 2012
[2] Fundamentele modelarii si identificarii sistemelor, Stefanoiu Dan, Janetta Culita,
Petre Stoica -Ed. Printech 2005
[3] Arhitecturi Informatice orientate pe servicii pentru intreprinderea viitorulu, Note de curs,
Mihnea Alexandru Moisescu
[4] https://www.todaysoftmag.ro/article/829/dezvoltare -rapida -de-aplicatii -web-cu-oracle -apex
[5] http://interfete -web-blog.blogspot.ro/2009/01/oracle -application -express.html
[6] http://www.naumconsalt.ro/avantaje -oracle -apex
[7] http://www.globalsoftware.ro/Descriere%20sistem%20informatic.pdf
[8] https://www.softlead.ro/aplicatii -software/seniorinventory.html
[9] http://www.datalight.ro/attosoft/files/Prezentare_ERP_AttoSOFT.pdf
[10] http://www.scritub. com/tehnica -mecanica/Modele -de-tip-autoregresiv -med52943.php
[11] http://stackoverflow.com/questions/3343639 4/oracle -apex -text-page -item-as-non-editable –
hyperlink -field-from -a-sql-query
[12] http://isu.ifmo.ru/docs/apex42/doc.42/e35125/deploy_import.htm
[12] http://docs.oracle.com/html/E39147_04/deploy_export.htm
[14] http://www.bel.utcluj.r o/dce/didactic/sln/14_IdentificareSistDinamice.pdf
[15]http://www.scritub.com/tehnica -mecanica/Componentele -deterministe -ale-65957.php