我遇到了问题，并且想知道是否有人可以提供帮助，或者是否有可能为这样的事情制定算法。
我需要创建一个预测性订购向导。因此，根据之前的销售情况，我们将确定需要一定数量的商品。例如31个苹果。现在我需要计算出需要订购的案例数量。如果案件分别为60,30,15,10个苹果，那么订单应该是30个案例和10个苹果。
需要订购的商品数量会在结果集的每一行中发生变化。每个项目的案例大小也可能会发生变化。因此，有些项目可能有5个不同案例的选项，有些项目可能只有一个案例的选项。
其他例子是我需要39罐可乐，而且每箱只有24箱。因此需要2例。我需要2次baileys射击，并且一瓶baileys以50cl或70cl进入。因此我需要50cl。
结果集列是ItemName，ItemSize，QuantityRequired，PackSize和PackSizeMultiple。
ItemName是要订购的商品。 ItemSize是项目在例如中使用的大小。可乐的。数量需要如何订购物品的人，在这种情况下是可乐罐。 PackSize是案例的大小。 PackSizeMultiple是与项目相乘的数字，用于计算案例中有多少项目。
PS。这将是SQL Server 2008中的查询
答案 0 :(得分：1)
听起来你需要一个UOM（计量单位）表和一个计算联合打包测量计数和单位计数测量数量的函数。根据订单之间的时间使用UOM类型。您还需要创建一个由周/时间间隔管理的cron循环和冻结表，以便创建每周销售的当前数量和自上次订单以来的单位数量的冻结视图。根据先前订单的前2个订单，您可以根据包含订单的最后2个冻结周期与它们之间的天数之间的最短时间来设置当前预测。根据订单之间的平均时间和每个订单中的单位数量，您可以根据天数创建单位衰减比率百分比并将其存储在每个切片中。根据对此数据的引用，您将能够创建一个预测，允许您触发销售通知或向客户重新排序的消息。此外，如果您根据客户的单位计数反馈参与销售的响应数据，您可以参考实际情况并根据预测调整您的衰减率。您还应该考虑按月管理和汇总这些冻结，以便您可以根据重新订购的速度和去年同期查看历史趋势和预测收入。基本上这类似于销售预测，我们将使用Predicted Remaining Qty切换您的机会百分比。剩余百分比。