R/AzzortiAnalysis.R
In PaulLulo/AzzortiPackage: Create diagrams and tables about services, inventory, and the best combination of sales predictions.
Defines functions
gen_q_besty
gen_table
niv_flt_sob
niv_svc
plot_niv_svc
plot_niv_svc_cm
niv_inv
plot_niv_inv
plot_niv_inv_cm
Niv_Svc_Analysis
Niv_Inv_Analysis
Documented in
gen_q_besty
gen_table
Niv_Inv_Analysis
Niv_Svc_Analysis
#' @title Create diagrams and tables about services, inventory, and the best combination of sales predictions.
#'
#' @description
#'
#' @param df_base
#' @param campana
#' @param lugar
#' @param ruta
#' @param linea
#' @param momento
#'
#' @examples
#'
#' @export
gen_q_besty<- function(df_base, campana) {
names(df_base)[5]<- "Q_REAL"
n_prod_total <- nrow(df_base)
df_dlt <- df_base[(complete.cases(df_base)==F | df_base$Q_REAL==0), ]
df_base <- df_base[(complete.cases(df_base)==F | df_base$Q_REAL==0)==F, ]
n_prod_compl <- nrow(df_base)
n_models <- ncol(df_base)-7
# Divisón del cociente
df_base_1<- data.frame(df_base,
COCIENTE= abs(apply(df_base[,8:(7+n_models)],2,function(x){(df_base$Q_REAL/x)})-1))
# Vemos el más cercano
df_base_2<- data.frame(df_base_1,
COCIENTE.MIN= apply(df_base_1[,(8+n_models):(7+2*n_models)],1,min)
)
names(df_base_2)
df_base_3<- data.frame(df_base_2,
Q_BESTY= apply(df_base_2[,c(8:ncol(df_base_2))],1, function(x){ifelse(x[ncol(df_base_2)-7]==x[n_models+1],x[1],
ifelse(x[ncol(df_base_2)-7]==x[n_models+2],x[2],x[3]))})
)
X_RESULTADO <- list()
X_RESULTADO[["DF_TOT"]] <- df_base
X_RESULTADO[["DF_DTL"]] <- df_dlt
X_RESULTADO[["DF_COC"]] <- df_base_1
X_RESULTADO[["DF_COC_CER"]] <- df_base_2
X_RESULTADO[["DF_BESTY"]] <- df_base_3$Q_BESTY
print(paste("Productos totales ingresados:", nrow(df_base), sep=" "))
print(paste("Productos incompletos eliminados:", nrow(df_dlt), sep=" "))
names(df_base)[5]<- "REAL"
df_base$Q_BESTY <- df_base_3$Q_BESTY
return(df_base)
}
#DF_TOTAL<- gen_q_besty(DF_TOTAL,201901)
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ================================= Función para generar la tabla ==========================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
gen_table<- function(df_base) {
#df_base<- BASE.TEST.NORM_2
campanasas<- unique(df_base$CODI_CAMP)
i=1
df_base_3<- df_base[df_base$CODI_CAMP== campanasas[i], ]
df_base_4<- data.frame(df_base_3,
CONTADOR= apply(df_base_3[,c(8:ncol(df_base_3))],1, function(x){
ifelse(x[ncol(df_base_3)-7]==x[1],paste(colnames(df_base_3[8]),sep="_"),
ifelse(x[ncol(df_base_3)-7]==x[2],paste(colnames(df_base_3[9]),sep="_"),paste(colnames(df_base_3[10]),sep="_")))}))
contadores<- data.frame(unique(df_base_4$CONTADOR))
contadores<- contadores[order(contadores$unique.df_base_4.CONTADOR., decreasing = F), ]
tabla<- data.frame(round(prop.table(table(df_base_4$CONTADOR))*100,0))
base<- data.frame(CAMP= "CAMP",
contadores[1],
contadores[2],
contadores[3])
base1<- t(base)
colnames(base)<-base1
base_acumula<- base[-c(1:nrow(base)), ]
for (i in 1: length(campanasas)) {
df_base_3<- df_base[df_base$CODI_CAMP== campanasas[i], ]
df_base_4<- data.frame(df_base_3,
CONTADOR= apply(df_base_3[,c(8:ncol(df_base_3))],1, function(x){
ifelse(x[ncol(df_base_3)-7]==x[1],paste(colnames(df_base_3[8]),sep="_"),
ifelse(x[ncol(df_base_3)-7]==x[2],paste(colnames(df_base_3[9]),sep="_"),paste(colnames(df_base_3[10]),sep="_")))}))
contadores<- data.frame(unique(df_base_4$CONTADOR))
contadores<- contadores[order(contadores$unique.df_base_4.CONTADOR., decreasing = F), ]
tabla<- data.frame(round(prop.table(table(df_base_4$CONTADOR))*100,0))
base<- data.frame(CAMP= "CAMP",
contadores[1],
contadores[2],
contadores[3])
base1<- t(base)
colnames(base)<-base1
base[1]<- campanasas[i]
base[2]<- tabla[1,2]
base[3]<- tabla[2,2]
base[4]<- tabla[3,2]
base_acumula<- rbind(base_acumula, base)
}
return(base_acumula)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# =========================== Función para calcular la tabla de sobrantes y faltantes ======================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
#tabla1<- gen_tabla(DF_TOTAL)
#df_base_o<- DF_TOTAL
niv_flt_sob<- function(df_base_o, lugar, ruta="") {
names(df_base_o)[5]<- "Q_REAL"
n_models= ncol(df_base_o)-6
df_base_o_1sm= data.frame(df_base_o,
Q_FATL_SM= apply(df_base_o[ ,c(6,8: ncol(df_base_o))],2, function(x) {ifelse(x<df_base_o$Q_REAL,x- df_base_o$Q_REAL,0)}))
df_base_o_2sm= data.frame(df_base_o,
Q_SOB_SM= apply(df_base_o_1sm[ ,c(6,8: (6+n_models))],2, function(x) {ifelse(x>df_base_o_1sm$Q_REAL,x-df_base_o_1sm$Q_REAL,0)}))
df_base_o_pre= data.frame(df_base_o,
Q_MAX= apply(df_base_o[ ,c(6,8: ncol(df_base_o))],2, function(x) {ifelse(x<df_base_o$Q_MKT,df_base_o$Q_MKT,x)}))
df_base_o_1cm= data.frame(df_base_o,
Q_FATL_CM= apply(df_base_o_pre[ ,c(12:16)],2, function(x) {ifelse(x<df_base_o_pre$Q_REAL,x-df_base_o_pre$Q_REAL,0)}))
df_base_o_2cm= data.frame(df_base_o,
Q_SOB_CM= apply(df_base_o_pre[ ,c(12:16)],2, function(x) {ifelse(x>df_base_o_pre$Q_REAL,x-df_base_o_pre$Q_REAL,0)}))
names(df_base_o)[5]<- "REAL"
names(df_base_o_1sm)[5]<- "REAL"
names(df_base_o_1cm)[5]<- "REAL"
names(df_base_o_2sm)[5]<- "REAL"
names(df_base_o_2cm)[5]<- "REAL"
Y_RESULTADO<- list()
Y_RESULTADO[["DF_TOTAL"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_1sm[12:16],
df_base_o_2sm[12:16],
df_base_o_pre[12:16],
df_base_o_1cm[12:16],
df_base_o_2cm[12:16]
)
Y_RESULTADO[["DF_NIV_SVC_SM"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_1sm[12:16]
)
Y_RESULTADO[["DF_NIV_SVC_CM"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_1cm[12:16]
)
Y_RESULTADO[["DF_NIV_INV_SM"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_2sm[12:16]
)
Y_RESULTADO[["DF_NIV_INV_CM"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_2cm[12:16]
)
return(Y_RESULTADO)
}
#df_base<- df_base_o$DF_NIV_SVC_SM
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# =========================== Función para calcular el nivel de servicio ==================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
#df_base_o_1sm<- niv_flt_sob(DF_TOTAL)
#df_base_o_2cm<- df_base_o_1sm$DF_NIV_INV_CM
#df_base<- df_base_o_1sm
niv_svc<- function(df_base, campana, lugar, ruta=""){
df_base<- df_base[order(df_base$CODI_CAMP,decreasing = F), ]
niveles<- data.frame(niv1= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[12]),11,30),sep="_"),
niv2= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[13]),11,30),sep="_"),
niv3= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[14]),11,30),sep="_"),
niv4= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[15]),11,30),sep="_"),
niv5= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[16]),11,30),sep="_")
)
niveles_1<- t(niveles)
colnames(niveles)<- niveles_1
acumu_F<- data.frame(CODI_CAMP= " ",
niveles[1:5]
)
acumu_F1<- acumu_F[-c(1:nrow(acumu_F)),]
campanitas<- unique(df_base$CODI_CAMP)
for (w in 1: length(campanitas)) {
#w=1
base_w<-df_base[df_base$CODI_CAMP==campanitas[w],]
acumu_s<- acumu_F
names(acumu_s)
acumu_s[1]<- campanitas[w]
acumu_s[2]<- round((1+ sum(base_w[12])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[3]<- round((1+ sum(base_w[13])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[4]<- round((1+ sum(base_w[14])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[5]<- round((1+ sum(base_w[15])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[6]<- round((1+ sum(base_w[16])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_F1<- rbind(acumu_F1,acumu_s)
}
NIV_SVC_RESULT<- acumu_F1
return(NIV_SVC_RESULT)
}
#df_base<- niv_svc(df_base_o_1sm)
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para plotear el nivel de servicio ==================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
#df_base<-NIV_SVC_RESULT
# lugar= "Perú"
plot_niv_svc<- function(df_base, lugar, linea ,momento,ruta=""){
DFA<- df_base
library(reshape)
df_niv_svc <- melt(DFA, id.vars = "CODI_CAMP")
library(ggplot2)
DF1<- data.frame(
TIPO= unique(df_niv_svc$variable),
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
)
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
df_niv_svc$TIPO= DF1$colores[match(df_niv_svc$variable, DF1$TIPO)]
df_niv_svc$variable<- as.character(df_niv_svc$variable)
df_niv_svc$variable<- substr(df_niv_svc$variable,9, 100)
library(dplyr)
df_niv_svc$variable[grepl("BES", df_niv_svc$variable)] <- "Q_BESTY"
df_niv_svc$variable<- as.factor(df_niv_svc$variable)
colnames(df_niv_svc)[colnames(df_niv_svc)== "variable"]<- "MODELO"
modelo<- unique(df_niv_svc$MODELO)
#df_niv_svc$value<- round(df_niv_svc$value,0)
plot_DFAP <- ggplot(df_niv_svc,
aes(x = CODI_CAMP,
y = value,
group = TIPO,
#colour= MODELO,
label = paste0(format(value,
digits = 1),"%"),
fill = MODELO))+
geom_line(aes(color=MODELO), size=1)+
scale_linetype_manual(values=modelo)+
scale_color_manual(values=colores)+
scale_size_manual(values=c(1, 1.5,2,2.5,3))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1,
accuracy = 1)) +
#scale_x_discrete(drop=F) +
theme(plot.title = element_text(color = "#636363",
size = 18,
face = "bold.italic"
),
axis.title.x = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 12),
axis.title.y = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
text = element_text(face = "bold"),
strip.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.position = "bottom")+
ggtitle(paste("NIVEL DE SERVICIO (MDS) \n",
lugar, " - ",
linea, " - ",
momento,"\n",
substr(min(DFA$CODI_CAMP), 1,4),
sep = ""))+
xlab("Campaña") +
ylab("Nivel de servicio") +
geom_text(#position = position_dodge(width = 0.5),
color = "black",
size = 4,
fontface = "bold",
vjust = -0.25) +
guides(fill=guide_legend(
keywidth=0.6,
keyheight=0.8,
default.unit="inch"))
print(plot_DFAP)
}
#base1<- niv_flt_sob(DF_TOTAL)
#base2<- base1$DF_NIV_SVC_CM
#base3<- niv_svc(base2)
#df_base<- base3
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para plotear el nivel de servicio con marketing =====================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
plot_niv_svc_cm<- function(df_base, lugar, linea ,momento,ruta=""){
DFA<- df_base
library(reshape)
df_niv_svc <- melt(DFA, id.vars = "CODI_CAMP")
library(ggplot2)
DF1<- data.frame(
TIPO= unique(df_niv_svc$variable),
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
)
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
df_niv_svc$TIPO= DF1$colores[match(df_niv_svc$variable, DF1$TIPO)]
df_niv_svc$variable<- as.character(df_niv_svc$variable)
df_niv_svc$variable<- substr(df_niv_svc$variable,15, 100)
library(dplyr)
df_niv_svc$variable[grepl("BE", df_niv_svc$variable)] <- "Q_BESTY"
df_niv_svc$variable[grepl("RG", df_niv_svc$variable)] <- "Q_RG3"
df_niv_svc$variable<- as.factor(df_niv_svc$variable)
colnames(df_niv_svc)[colnames(df_niv_svc)== "variable"]<- "MODELO"
modelo<- unique(df_niv_svc$MODELO)
#df_niv_svc$value<- round(df_niv_svc$value,0)
plot_DFAP <- ggplot(df_niv_svc,
aes(x = CODI_CAMP,
y = value,
group = TIPO,
#colour= MODELO,
label = paste0(format(value,
digits = 1),"%"),
fill = MODELO))+
geom_line(aes(color=MODELO), size=1)+
scale_linetype_manual(values=modelo)+
scale_color_manual(values=colores)+
scale_size_manual(values=c(1, 1.5,2,2.5,3))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1,
accuracy = 1)) +
#scale_x_discrete(drop=F) +
theme(plot.title = element_text(color = "#636363",
size = 18,
face = "bold.italic"
),
axis.title.x = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 12),
axis.title.y = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
text = element_text(face = "bold"),
strip.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.position = "bottom")+
ggtitle (paste("NIVEL DE SERVICIO (MDS - MKT) \n",
lugar, " - ",
linea, " - ",
momento,"\n",
substr(min(DFA$CODI_CAMP), 1,4),
sep = ""))+
xlab("Campaña") +
ylab("Nivel de servicio") +
geom_text(#position = position_dodge(width = 0.5),
color = "black",
size = 4,
fontface = "bold",
vjust = -0.25) +
guides(fill=guide_legend(
keywidth=0.6,
keyheight=0.8,
default.unit="inch"))
print(plot_DFAP)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para calcular el nivel de inventario ===============================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
niv_inv<- function(df_base, lugar, ruta=""){
#df_base<- base1_2
df_base<- df_base[order(df_base$CODI_CAMP,decreasing = F), ]
niveles2<- data.frame(niv1= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[12]),10,30),sep="_"),
niv2= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[13]),10,30),sep="_"),
niv3= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[14]),10,30),sep="_"),
niv4= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[15]),10,30),sep="_"),
niv5= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[16]),10,30),sep="_")
)
niveles_2<- t(niveles2)
colnames(niveles2)<- niveles_2
acumu_F<- data.frame(CODI_CAMP= " ",
niveles2[1:5]
)
acumu_F1<- acumu_F[-c(1:nrow(acumu_F)),]
campanitas<- unique(df_base$CODI_CAMP)
for (w in 1: length(campanitas)) {
#w=1
base_w<-df_base[df_base$CODI_CAMP==campanitas[w],]
acumu_s<- acumu_F
names(acumu_s)
acumu_s[1]<- campanitas[w]
acumu_s[2]<- round((sum(base_w[12])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[3]<- round((sum(base_w[13])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[4]<- round((sum(base_w[14])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[5]<- round((sum(base_w[15])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[6]<- round((sum(base_w[16])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_F1<- rbind(acumu_F1,acumu_s)
}
NIV_INV_RESULT<- acumu_F1
return(NIV_INV_RESULT)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para plotear el nivel de inventario =================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
plot_niv_inv<- function(df_base, lugar, linea ,momento,ruta=""){
DFA<- df_base
library(reshape)
df_niv_svc <- melt(DFA, id.vars = "CODI_CAMP")
library(ggplot2)
DF1<- data.frame(
TIPO= unique(df_niv_svc$variable),
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
)
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
df_niv_svc$TIPO= DF1$colores[match(df_niv_svc$variable, DF1$TIPO)]
df_niv_svc$variable<- as.character(df_niv_svc$variable)
df_niv_svc$variable<- substr(df_niv_svc$variable,9, 100)
library(dplyr)
df_niv_svc$variable[grepl("BES", df_niv_svc$variable)] <- "Q_BESTY"
df_niv_svc$variable<- as.factor(df_niv_svc$variable)
colnames(df_niv_svc)[colnames(df_niv_svc)== "variable"]<- "MODELO"
modelo<- unique(df_niv_svc$MODELO)
#df_niv_svc$value<- round(df_niv_svc$value,0)
plot_DFAP <- ggplot(df_niv_svc,
aes(x = CODI_CAMP,
y = value,
group = TIPO,
#colour= MODELO,
label = paste0(format(value,
digits = 1),"%"),
fill = MODELO))+
geom_line(aes(color=MODELO), size=1)+
scale_linetype_manual(values=modelo)+
scale_color_manual(values=colores)+
scale_size_manual(values=c(1, 1.5,2,2.5,3))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1,
accuracy = 1)) +
#scale_x_discrete(drop=F) +
theme(plot.title = element_text(color = "#636363",
size = 18,
face = "bold.italic"
),
axis.title.x = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 12),
axis.title.y = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
text = element_text(face = "bold"),
strip.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.position = "bottom")+
ggtitle(paste("NIVEL DE INVENTARIO (MDS) \n",
lugar, " - ",
linea, " - ",
momento,"\n",
substr(min(DFA$CODI_CAMP), 1,4),
sep = ""))+
xlab("Campaña") +
ylab("Nivel de inventario") +
geom_text(#position = position_dodge(width = 0.5),
color = "black",
size = 4,
fontface = "bold",
vjust = -0.25) +
guides(fill=guide_legend(
keywidth=0.6,
keyheight=0.8,
default.unit="inch"))
print(plot_DFAP)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para plotear el nivel de inventario con marketing ===================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
plot_niv_inv_cm<- function(df_base, lugar, linea ,momento,ruta=""){
DFA<- df_base
library(reshape)
df_niv_svc <- melt(DFA, id.vars = "CODI_CAMP")
library(ggplot2)
DF1<- data.frame(
TIPO= unique(df_niv_svc$variable),
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
)
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
df_niv_svc$TIPO= DF1$colores[match(df_niv_svc$variable, DF1$TIPO)]
df_niv_svc$variable<- as.character(df_niv_svc$variable)
df_niv_svc$variable<- substr(df_niv_svc$variable,15, 100)
library(dplyr)
df_niv_svc$variable[grepl("BES", df_niv_svc$variable)] <- "Q_BESTY"
df_niv_svc$variable<- as.factor(df_niv_svc$variable)
colnames(df_niv_svc)[colnames(df_niv_svc)== "variable"]<- "MODELO"
modelo<- unique(df_niv_svc$MODELO)
#df_niv_svc$value<- round(df_niv_svc$value,0)
plot_DFAP <- ggplot(df_niv_svc,
aes(x = CODI_CAMP,
y = value,
group = TIPO,
#colour= MODELO,
label = paste0(format(value,
digits = 1),"%"),
fill = MODELO))+
geom_line(aes(color=MODELO), size=1)+
scale_linetype_manual(values=modelo)+
scale_color_manual(values=colores)+
scale_size_manual(values=c(1, 1.5,2,2.5,3))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1,
accuracy = 1)) +
#scale_x_discrete(drop=F) +
theme(plot.title = element_text(color = "#636363",
size = 18,
face = "bold.italic"
),
axis.title.x = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 12),
axis.title.y = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
text = element_text(face = "bold"),
strip.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.title = element_text(face = "bold"),
legend.position = "bottom")+
ggtitle(paste("NIVEL DE INVENTARIO (MDS - MKT) \n",
lugar, " - ",
linea, " - ",
momento,"\n",
substr(min(DFA$CODI_CAMP), 1,4),
sep = ""))+
xlab("Campaña") +
ylab("Nivel de inventario") +
geom_text(#position = position_dodge(width = 0.5),
color = "black",
size = 4,
fontface = "bold",
vjust = -0.25) +
guides(fill=guide_legend(nrow=2, byrow=T))
print(plot_DFAP)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# =========================================== Función para consolidar ======================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
Niv_Svc_Analysis<- function(df_base, lugar , linea ,momento){
#df_base<- DF_TOTAL
# lugar= "Per"
df_camp <- df_base
consol_niv_flt_sob <- niv_flt_sob(df_camp, lugar)
consol_niv_flt_sm<- consol_niv_flt_sob$DF_NIV_SVC_SM
consol_niv_flt_cm<- consol_niv_flt_sob$DF_NIV_SVC_CM
niv_svc_sm<- niv_svc(consol_niv_flt_sm)
niv_svc_cm<- niv_svc(consol_niv_flt_cm)
gfc_niv_svc_sm<- plot_niv_svc(niv_svc_sm,lugar, linea ,momento)
gfc_niv_svc_cm<- plot_niv_svc_cm(niv_svc_cm,lugar, linea ,momento)
Y_RESULT<- list()
Y_RESULT[["NIV_SRV_MDS"]]<- niv_svc_sm
Y_RESULT[["NIV_SRV_MDS_MKT"]]<- niv_svc_cm
print("NIVEL DE SERVICIO (MDS)")
print(niv_svc_sm)
print("NIVEL DE SERVICIO (MDS - MKT)")
print(niv_svc_cm)
return(Y_RESULT)
}
Niv_Inv_Analysis<- function(df_base, lugar , linea ,momento){
#df_base_o
# lugar= "Per"
df_camp <- df_base
consol_niv_flt_sob <- niv_flt_sob(df_camp, lugar)
consol_niv_sob_sm<- consol_niv_flt_sob$DF_NIV_INV_SM
consol_niv_sob_cm<- consol_niv_flt_sob$DF_NIV_INV_CM
niv_inv_sm<- niv_inv(consol_niv_sob_sm)
niv_inv_cm<- niv_inv(consol_niv_sob_cm)
gfc_niv_inv_sm<- plot_niv_inv(niv_inv_sm,lugar, linea ,momento)
gfc_niv_inv_cm<- plot_niv_inv_cm(niv_inv_cm,lugar, linea ,momento)
Y_RESULT<- list()
Y_RESULT[["NIV_INV_MDS"]]<- niv_inv_sm
Y_RESULT[["NIV_INV_MDS_MKT"]]<- niv_inv_cm
print("NIVEL DE INVENTARIO (MDS)")
print(niv_inv_sm)
print("NIVEL DE INVENTARIO (MDS - MKT)")
print(niv_inv_cm)
return(Y_RESULT)
}
PaulLulo/AzzortiPackage documentation built on March 28, 2020, 12:55 a.m.
R Package Documentation
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Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Defines functions gen_q_besty gen_table niv_flt_sob niv_svc plot_niv_svc plot_niv_svc_cm niv_inv plot_niv_inv plot_niv_inv_cm Niv_Svc_Analysis Niv_Inv_Analysis
Documented in gen_q_besty gen_table Niv_Inv_Analysis Niv_Svc_Analysis
#' @title Create diagrams and tables about services, inventory, and the best combination of sales predictions.
#'
#' @description
#'
#' @param df_base
#' @param campana
#' @param lugar
#' @param ruta
#' @param linea
#' @param momento
#'
#' @examples
#'
#' @export
gen_q_besty<- function(df_base, campana) {
names(df_base)[5]<- "Q_REAL"
n_prod_total <- nrow(df_base)
df_dlt <- df_base[(complete.cases(df_base)==F | df_base$Q_REAL==0), ]
df_base <- df_base[(complete.cases(df_base)==F | df_base$Q_REAL==0)==F, ]
n_prod_compl <- nrow(df_base)
n_models <- ncol(df_base)-7
# Divisón del cociente
df_base_1<- data.frame(df_base,
COCIENTE= abs(apply(df_base[,8:(7+n_models)],2,function(x){(df_base$Q_REAL/x)})-1))
# Vemos el más cercano
df_base_2<- data.frame(df_base_1,
COCIENTE.MIN= apply(df_base_1[,(8+n_models):(7+2*n_models)],1,min)
)
names(df_base_2)
df_base_3<- data.frame(df_base_2,
Q_BESTY= apply(df_base_2[,c(8:ncol(df_base_2))],1, function(x){ifelse(x[ncol(df_base_2)-7]==x[n_models+1],x[1],
ifelse(x[ncol(df_base_2)-7]==x[n_models+2],x[2],x[3]))})
)
X_RESULTADO <- list()
X_RESULTADO[["DF_TOT"]] <- df_base
X_RESULTADO[["DF_DTL"]] <- df_dlt
X_RESULTADO[["DF_COC"]] <- df_base_1
X_RESULTADO[["DF_COC_CER"]] <- df_base_2
X_RESULTADO[["DF_BESTY"]] <- df_base_3$Q_BESTY
print(paste("Productos totales ingresados:", nrow(df_base), sep=" "))
print(paste("Productos incompletos eliminados:", nrow(df_dlt), sep=" "))
names(df_base)[5]<- "REAL"
df_base$Q_BESTY <- df_base_3$Q_BESTY
return(df_base)
}
#DF_TOTAL<- gen_q_besty(DF_TOTAL,201901)
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ================================= Función para generar la tabla ==========================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
gen_table<- function(df_base) {
#df_base<- BASE.TEST.NORM_2
campanasas<- unique(df_base$CODI_CAMP)
i=1
df_base_3<- df_base[df_base$CODI_CAMP== campanasas[i], ]
df_base_4<- data.frame(df_base_3,
CONTADOR= apply(df_base_3[,c(8:ncol(df_base_3))],1, function(x){
ifelse(x[ncol(df_base_3)-7]==x[1],paste(colnames(df_base_3[8]),sep="_"),
ifelse(x[ncol(df_base_3)-7]==x[2],paste(colnames(df_base_3[9]),sep="_"),paste(colnames(df_base_3[10]),sep="_")))}))
contadores<- data.frame(unique(df_base_4$CONTADOR))
contadores<- contadores[order(contadores$unique.df_base_4.CONTADOR., decreasing = F), ]
tabla<- data.frame(round(prop.table(table(df_base_4$CONTADOR))*100,0))
base<- data.frame(CAMP= "CAMP",
contadores[1],
contadores[2],
contadores[3])
base1<- t(base)
colnames(base)<-base1
base_acumula<- base[-c(1:nrow(base)), ]
for (i in 1: length(campanasas)) {
df_base_3<- df_base[df_base$CODI_CAMP== campanasas[i], ]
df_base_4<- data.frame(df_base_3,
CONTADOR= apply(df_base_3[,c(8:ncol(df_base_3))],1, function(x){
ifelse(x[ncol(df_base_3)-7]==x[1],paste(colnames(df_base_3[8]),sep="_"),
ifelse(x[ncol(df_base_3)-7]==x[2],paste(colnames(df_base_3[9]),sep="_"),paste(colnames(df_base_3[10]),sep="_")))}))
contadores<- data.frame(unique(df_base_4$CONTADOR))
contadores<- contadores[order(contadores$unique.df_base_4.CONTADOR., decreasing = F), ]
tabla<- data.frame(round(prop.table(table(df_base_4$CONTADOR))*100,0))
base<- data.frame(CAMP= "CAMP",
contadores[1],
contadores[2],
contadores[3])
base1<- t(base)
colnames(base)<-base1
base[1]<- campanasas[i]
base[2]<- tabla[1,2]
base[3]<- tabla[2,2]
base[4]<- tabla[3,2]
base_acumula<- rbind(base_acumula, base)
}
return(base_acumula)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# =========================== Función para calcular la tabla de sobrantes y faltantes ======================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
#tabla1<- gen_tabla(DF_TOTAL)
#df_base_o<- DF_TOTAL
niv_flt_sob<- function(df_base_o, lugar, ruta="") {
names(df_base_o)[5]<- "Q_REAL"
n_models= ncol(df_base_o)-6
df_base_o_1sm= data.frame(df_base_o,
Q_FATL_SM= apply(df_base_o[ ,c(6,8: ncol(df_base_o))],2, function(x) {ifelse(x<df_base_o$Q_REAL,x- df_base_o$Q_REAL,0)}))
df_base_o_2sm= data.frame(df_base_o,
Q_SOB_SM= apply(df_base_o_1sm[ ,c(6,8: (6+n_models))],2, function(x) {ifelse(x>df_base_o_1sm$Q_REAL,x-df_base_o_1sm$Q_REAL,0)}))
df_base_o_pre= data.frame(df_base_o,
Q_MAX= apply(df_base_o[ ,c(6,8: ncol(df_base_o))],2, function(x) {ifelse(x<df_base_o$Q_MKT,df_base_o$Q_MKT,x)}))
df_base_o_1cm= data.frame(df_base_o,
Q_FATL_CM= apply(df_base_o_pre[ ,c(12:16)],2, function(x) {ifelse(x<df_base_o_pre$Q_REAL,x-df_base_o_pre$Q_REAL,0)}))
df_base_o_2cm= data.frame(df_base_o,
Q_SOB_CM= apply(df_base_o_pre[ ,c(12:16)],2, function(x) {ifelse(x>df_base_o_pre$Q_REAL,x-df_base_o_pre$Q_REAL,0)}))
names(df_base_o)[5]<- "REAL"
names(df_base_o_1sm)[5]<- "REAL"
names(df_base_o_1cm)[5]<- "REAL"
names(df_base_o_2sm)[5]<- "REAL"
names(df_base_o_2cm)[5]<- "REAL"
Y_RESULTADO<- list()
Y_RESULTADO[["DF_TOTAL"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_1sm[12:16],
df_base_o_2sm[12:16],
df_base_o_pre[12:16],
df_base_o_1cm[12:16],
df_base_o_2cm[12:16]
)
Y_RESULTADO[["DF_NIV_SVC_SM"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_1sm[12:16]
)
Y_RESULTADO[["DF_NIV_SVC_CM"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_1cm[12:16]
)
Y_RESULTADO[["DF_NIV_INV_SM"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_2sm[12:16]
)
Y_RESULTADO[["DF_NIV_INV_CM"]]<- data.frame(df_base_o,
df_base_o_2cm[12:16]
)
return(Y_RESULTADO)
}
#df_base<- df_base_o$DF_NIV_SVC_SM
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# =========================== Función para calcular el nivel de servicio ==================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
#df_base_o_1sm<- niv_flt_sob(DF_TOTAL)
#df_base_o_2cm<- df_base_o_1sm$DF_NIV_INV_CM
#df_base<- df_base_o_1sm
niv_svc<- function(df_base, campana, lugar, ruta=""){
df_base<- df_base[order(df_base$CODI_CAMP,decreasing = F), ]
niveles<- data.frame(niv1= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[12]),11,30),sep="_"),
niv2= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[13]),11,30),sep="_"),
niv3= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[14]),11,30),sep="_"),
niv4= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[15]),11,30),sep="_"),
niv5= paste("NIV_SVC",substr(colnames(df_base[16]),11,30),sep="_")
)
niveles_1<- t(niveles)
colnames(niveles)<- niveles_1
acumu_F<- data.frame(CODI_CAMP= " ",
niveles[1:5]
)
acumu_F1<- acumu_F[-c(1:nrow(acumu_F)),]
campanitas<- unique(df_base$CODI_CAMP)
for (w in 1: length(campanitas)) {
#w=1
base_w<-df_base[df_base$CODI_CAMP==campanitas[w],]
acumu_s<- acumu_F
names(acumu_s)
acumu_s[1]<- campanitas[w]
acumu_s[2]<- round((1+ sum(base_w[12])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[3]<- round((1+ sum(base_w[13])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[4]<- round((1+ sum(base_w[14])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[5]<- round((1+ sum(base_w[15])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[6]<- round((1+ sum(base_w[16])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_F1<- rbind(acumu_F1,acumu_s)
}
NIV_SVC_RESULT<- acumu_F1
return(NIV_SVC_RESULT)
}
#df_base<- niv_svc(df_base_o_1sm)
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para plotear el nivel de servicio ==================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
#df_base<-NIV_SVC_RESULT
# lugar= "Perú"
plot_niv_svc<- function(df_base, lugar, linea ,momento,ruta=""){
DFA<- df_base
library(reshape)
df_niv_svc <- melt(DFA, id.vars = "CODI_CAMP")
library(ggplot2)
DF1<- data.frame(
TIPO= unique(df_niv_svc$variable),
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
)
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
df_niv_svc$TIPO= DF1$colores[match(df_niv_svc$variable, DF1$TIPO)]
df_niv_svc$variable<- as.character(df_niv_svc$variable)
df_niv_svc$variable<- substr(df_niv_svc$variable,9, 100)
library(dplyr)
df_niv_svc$variable[grepl("BES", df_niv_svc$variable)] <- "Q_BESTY"
df_niv_svc$variable<- as.factor(df_niv_svc$variable)
colnames(df_niv_svc)[colnames(df_niv_svc)== "variable"]<- "MODELO"
modelo<- unique(df_niv_svc$MODELO)
#df_niv_svc$value<- round(df_niv_svc$value,0)
plot_DFAP <- ggplot(df_niv_svc,
aes(x = CODI_CAMP,
y = value,
group = TIPO,
#colour= MODELO,
label = paste0(format(value,
digits = 1),"%"),
fill = MODELO))+
geom_line(aes(color=MODELO), size=1)+
scale_linetype_manual(values=modelo)+
scale_color_manual(values=colores)+
scale_size_manual(values=c(1, 1.5,2,2.5,3))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1,
accuracy = 1)) +
#scale_x_discrete(drop=F) +
theme(plot.title = element_text(color = "#636363",
size = 18,
face = "bold.italic"
),
axis.title.x = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 12),
axis.title.y = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
text = element_text(face = "bold"),
strip.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.position = "bottom")+
ggtitle(paste("NIVEL DE SERVICIO (MDS) \n",
lugar, " - ",
linea, " - ",
momento,"\n",
substr(min(DFA$CODI_CAMP), 1,4),
sep = ""))+
xlab("Campaña") +
ylab("Nivel de servicio") +
geom_text(#position = position_dodge(width = 0.5),
color = "black",
size = 4,
fontface = "bold",
vjust = -0.25) +
guides(fill=guide_legend(
keywidth=0.6,
keyheight=0.8,
default.unit="inch"))
print(plot_DFAP)
}
#base1<- niv_flt_sob(DF_TOTAL)
#base2<- base1$DF_NIV_SVC_CM
#base3<- niv_svc(base2)
#df_base<- base3
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para plotear el nivel de servicio con marketing =====================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
plot_niv_svc_cm<- function(df_base, lugar, linea ,momento,ruta=""){
DFA<- df_base
library(reshape)
df_niv_svc <- melt(DFA, id.vars = "CODI_CAMP")
library(ggplot2)
DF1<- data.frame(
TIPO= unique(df_niv_svc$variable),
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
)
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
df_niv_svc$TIPO= DF1$colores[match(df_niv_svc$variable, DF1$TIPO)]
df_niv_svc$variable<- as.character(df_niv_svc$variable)
df_niv_svc$variable<- substr(df_niv_svc$variable,15, 100)
library(dplyr)
df_niv_svc$variable[grepl("BE", df_niv_svc$variable)] <- "Q_BESTY"
df_niv_svc$variable[grepl("RG", df_niv_svc$variable)] <- "Q_RG3"
df_niv_svc$variable<- as.factor(df_niv_svc$variable)
colnames(df_niv_svc)[colnames(df_niv_svc)== "variable"]<- "MODELO"
modelo<- unique(df_niv_svc$MODELO)
#df_niv_svc$value<- round(df_niv_svc$value,0)
plot_DFAP <- ggplot(df_niv_svc,
aes(x = CODI_CAMP,
y = value,
group = TIPO,
#colour= MODELO,
label = paste0(format(value,
digits = 1),"%"),
fill = MODELO))+
geom_line(aes(color=MODELO), size=1)+
scale_linetype_manual(values=modelo)+
scale_color_manual(values=colores)+
scale_size_manual(values=c(1, 1.5,2,2.5,3))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1,
accuracy = 1)) +
#scale_x_discrete(drop=F) +
theme(plot.title = element_text(color = "#636363",
size = 18,
face = "bold.italic"
),
axis.title.x = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 12),
axis.title.y = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
text = element_text(face = "bold"),
strip.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.position = "bottom")+
ggtitle (paste("NIVEL DE SERVICIO (MDS - MKT) \n",
lugar, " - ",
linea, " - ",
momento,"\n",
substr(min(DFA$CODI_CAMP), 1,4),
sep = ""))+
xlab("Campaña") +
ylab("Nivel de servicio") +
geom_text(#position = position_dodge(width = 0.5),
color = "black",
size = 4,
fontface = "bold",
vjust = -0.25) +
guides(fill=guide_legend(
keywidth=0.6,
keyheight=0.8,
default.unit="inch"))
print(plot_DFAP)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para calcular el nivel de inventario ===============================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
niv_inv<- function(df_base, lugar, ruta=""){
#df_base<- base1_2
df_base<- df_base[order(df_base$CODI_CAMP,decreasing = F), ]
niveles2<- data.frame(niv1= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[12]),10,30),sep="_"),
niv2= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[13]),10,30),sep="_"),
niv3= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[14]),10,30),sep="_"),
niv4= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[15]),10,30),sep="_"),
niv5= paste("NIV_INV",substr(colnames(df_base[16]),10,30),sep="_")
)
niveles_2<- t(niveles2)
colnames(niveles2)<- niveles_2
acumu_F<- data.frame(CODI_CAMP= " ",
niveles2[1:5]
)
acumu_F1<- acumu_F[-c(1:nrow(acumu_F)),]
campanitas<- unique(df_base$CODI_CAMP)
for (w in 1: length(campanitas)) {
#w=1
base_w<-df_base[df_base$CODI_CAMP==campanitas[w],]
acumu_s<- acumu_F
names(acumu_s)
acumu_s[1]<- campanitas[w]
acumu_s[2]<- round((sum(base_w[12])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[3]<- round((sum(base_w[13])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[4]<- round((sum(base_w[14])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[5]<- round((sum(base_w[15])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_s[6]<- round((sum(base_w[16])/sum(base_w[5]))*100,2)
acumu_F1<- rbind(acumu_F1,acumu_s)
}
NIV_INV_RESULT<- acumu_F1
return(NIV_INV_RESULT)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para plotear el nivel de inventario =================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
plot_niv_inv<- function(df_base, lugar, linea ,momento,ruta=""){
DFA<- df_base
library(reshape)
df_niv_svc <- melt(DFA, id.vars = "CODI_CAMP")
library(ggplot2)
DF1<- data.frame(
TIPO= unique(df_niv_svc$variable),
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
)
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
df_niv_svc$TIPO= DF1$colores[match(df_niv_svc$variable, DF1$TIPO)]
df_niv_svc$variable<- as.character(df_niv_svc$variable)
df_niv_svc$variable<- substr(df_niv_svc$variable,9, 100)
library(dplyr)
df_niv_svc$variable[grepl("BES", df_niv_svc$variable)] <- "Q_BESTY"
df_niv_svc$variable<- as.factor(df_niv_svc$variable)
colnames(df_niv_svc)[colnames(df_niv_svc)== "variable"]<- "MODELO"
modelo<- unique(df_niv_svc$MODELO)
#df_niv_svc$value<- round(df_niv_svc$value,0)
plot_DFAP <- ggplot(df_niv_svc,
aes(x = CODI_CAMP,
y = value,
group = TIPO,
#colour= MODELO,
label = paste0(format(value,
digits = 1),"%"),
fill = MODELO))+
geom_line(aes(color=MODELO), size=1)+
scale_linetype_manual(values=modelo)+
scale_color_manual(values=colores)+
scale_size_manual(values=c(1, 1.5,2,2.5,3))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1,
accuracy = 1)) +
#scale_x_discrete(drop=F) +
theme(plot.title = element_text(color = "#636363",
size = 18,
face = "bold.italic"
),
axis.title.x = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 12),
axis.title.y = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
text = element_text(face = "bold"),
strip.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.position = "bottom")+
ggtitle(paste("NIVEL DE INVENTARIO (MDS) \n",
lugar, " - ",
linea, " - ",
momento,"\n",
substr(min(DFA$CODI_CAMP), 1,4),
sep = ""))+
xlab("Campaña") +
ylab("Nivel de inventario") +
geom_text(#position = position_dodge(width = 0.5),
color = "black",
size = 4,
fontface = "bold",
vjust = -0.25) +
guides(fill=guide_legend(
keywidth=0.6,
keyheight=0.8,
default.unit="inch"))
print(plot_DFAP)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ============================ Función para plotear el nivel de inventario con marketing ===================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
plot_niv_inv_cm<- function(df_base, lugar, linea ,momento,ruta=""){
DFA<- df_base
library(reshape)
df_niv_svc <- melt(DFA, id.vars = "CODI_CAMP")
library(ggplot2)
DF1<- data.frame(
TIPO= unique(df_niv_svc$variable),
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
)
colores = c("chartreuse", "chartreuse3", "green3", "darkgreen","firebrick3")
df_niv_svc$TIPO= DF1$colores[match(df_niv_svc$variable, DF1$TIPO)]
df_niv_svc$variable<- as.character(df_niv_svc$variable)
df_niv_svc$variable<- substr(df_niv_svc$variable,15, 100)
library(dplyr)
df_niv_svc$variable[grepl("BES", df_niv_svc$variable)] <- "Q_BESTY"
df_niv_svc$variable<- as.factor(df_niv_svc$variable)
colnames(df_niv_svc)[colnames(df_niv_svc)== "variable"]<- "MODELO"
modelo<- unique(df_niv_svc$MODELO)
#df_niv_svc$value<- round(df_niv_svc$value,0)
plot_DFAP <- ggplot(df_niv_svc,
aes(x = CODI_CAMP,
y = value,
group = TIPO,
#colour= MODELO,
label = paste0(format(value,
digits = 1),"%"),
fill = MODELO))+
geom_line(aes(color=MODELO), size=1)+
scale_linetype_manual(values=modelo)+
scale_color_manual(values=colores)+
scale_size_manual(values=c(1, 1.5,2,2.5,3))+
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1,
accuracy = 1)) +
#scale_x_discrete(drop=F) +
theme(plot.title = element_text(color = "#636363",
size = 18,
face = "bold.italic"
),
axis.title.x = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 12),
axis.title.y = element_text(size = 14,
face = "bold",
colour = "#252525"),
text = element_text(face = "bold"),
strip.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12),
legend.title = element_text(face = "bold"),
legend.position = "bottom")+
ggtitle(paste("NIVEL DE INVENTARIO (MDS - MKT) \n",
lugar, " - ",
linea, " - ",
momento,"\n",
substr(min(DFA$CODI_CAMP), 1,4),
sep = ""))+
xlab("Campaña") +
ylab("Nivel de inventario") +
geom_text(#position = position_dodge(width = 0.5),
color = "black",
size = 4,
fontface = "bold",
vjust = -0.25) +
guides(fill=guide_legend(nrow=2, byrow=T))
print(plot_DFAP)
}
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# =========================================== Función para consolidar ======================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
# ==========================================================================================================================#
Niv_Svc_Analysis<- function(df_base, lugar , linea ,momento){
#df_base<- DF_TOTAL
# lugar= "Per"
df_camp <- df_base
consol_niv_flt_sob <- niv_flt_sob(df_camp, lugar)
consol_niv_flt_sm<- consol_niv_flt_sob$DF_NIV_SVC_SM
consol_niv_flt_cm<- consol_niv_flt_sob$DF_NIV_SVC_CM
niv_svc_sm<- niv_svc(consol_niv_flt_sm)
niv_svc_cm<- niv_svc(consol_niv_flt_cm)
gfc_niv_svc_sm<- plot_niv_svc(niv_svc_sm,lugar, linea ,momento)
gfc_niv_svc_cm<- plot_niv_svc_cm(niv_svc_cm,lugar, linea ,momento)
Y_RESULT<- list()
Y_RESULT[["NIV_SRV_MDS"]]<- niv_svc_sm
Y_RESULT[["NIV_SRV_MDS_MKT"]]<- niv_svc_cm
print("NIVEL DE SERVICIO (MDS)")
print(niv_svc_sm)
print("NIVEL DE SERVICIO (MDS - MKT)")
print(niv_svc_cm)
return(Y_RESULT)
}
Niv_Inv_Analysis<- function(df_base, lugar , linea ,momento){
#df_base_o
# lugar= "Per"
df_camp <- df_base
consol_niv_flt_sob <- niv_flt_sob(df_camp, lugar)
consol_niv_sob_sm<- consol_niv_flt_sob$DF_NIV_INV_SM
consol_niv_sob_cm<- consol_niv_flt_sob$DF_NIV_INV_CM
niv_inv_sm<- niv_inv(consol_niv_sob_sm)
niv_inv_cm<- niv_inv(consol_niv_sob_cm)
gfc_niv_inv_sm<- plot_niv_inv(niv_inv_sm,lugar, linea ,momento)
gfc_niv_inv_cm<- plot_niv_inv_cm(niv_inv_cm,lugar, linea ,momento)
Y_RESULT<- list()
Y_RESULT[["NIV_INV_MDS"]]<- niv_inv_sm
Y_RESULT[["NIV_INV_MDS_MKT"]]<- niv_inv_cm
print("NIVEL DE INVENTARIO (MDS)")
print(niv_inv_sm)
print("NIVEL DE INVENTARIO (MDS - MKT)")
print(niv_inv_cm)
return(Y_RESULT)
}
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