تستخدم الشركات التنبؤ بالسلاسل الزمنية لاتخاذ قرارات التخطيط الأساسية التي تساعدها على التنقل عبر العقود الآجلة غير المؤكدة. يهدف هذا المنشور إلى معالجة أصحاب المصلحة في سلسلة التوريد، الذين يشتركون في حاجة مشتركة لتحديد عدد السلع التامة الصنع المطلوبة عبر مجموعة متنوعة من الآفاق الزمنية للتخطيط. بالإضافة إلى التخطيط لعدد وحدات السلع المطلوبة، غالبًا ما تحتاج الشركات إلى معرفة المكان الذي ستكون هناك حاجة إليها، لإنشاء مخزون مثالي جغرافيًا.
التوازن الدقيق بين العرض الزائد ونقص العرض
إذا قام المصنعون بإنتاج عدد قليل جدًا من الأجزاء أو السلع التامة الصنع، فإن نقص العرض الناتج يمكن أن يدفعهم إلى اتخاذ خيارات صعبة لترشيد الموارد المتاحة بين شركائهم التجاريين أو وحدات الأعمال. ونتيجة لذلك، قد يكون لأوامر الشراء معدلات قبول أقل مع تحقيق أرباح أقل. في أسفل سلسلة التوريد، إذا كان لدى بائع التجزئة عدد قليل جدًا من المنتجات للبيع، مقارنة بالطلب، فيمكن أن يخيب آمال المتسوقين بسبب نفاد المخزون. عندما يكون لدى متسوق التجزئة حاجة فورية، يمكن أن يؤدي هذا النقص إلى الشراء من بائع تجزئة بديل أو علامة تجارية بديلة. يمكن أن يكون هذا الاستبدال خطرًا إذا أصبح البديل هو الافتراضي الجديد.
على الطرف الآخر من بندول العرض، يمكن أن تؤدي زيادة المعروض من السلع أيضًا إلى فرض عقوبات. يجب الآن حمل العناصر الفائضة في المخزون حتى بيعها. ومن المتوقع أن تساعد درجة معينة من المخزون الآمن في تجاوز حالة عدم اليقين المتوقعة بشأن الطلب؛ ومع ذلك، يؤدي المخزون الزائد إلى عدم الكفاءة التي يمكن أن تضعف النتيجة النهائية للمنظمة. خاصة عندما تكون المنتجات قابلة للتلف، فإن زيادة العرض يمكن أن تؤدي إلى خسارة كل أو جزء من الاستثمار الأولي الذي تم إجراؤه للحصول على السلعة النهائية القابلة للبيع.
حتى عندما لا تكون المنتجات قابلة للتلف، فإنها أثناء التخزين تصبح فعليًا موردًا خاملاً يمكن أن يكون متاحًا في الميزانية العمومية كنقد مجاني أو يستخدم لمتابعة استثمارات أخرى. وبغض النظر عن الميزانيات العمومية، فإن تكاليف التخزين والحمل ليست مجانية. تمتلك المؤسسات عادةً قدرًا محدودًا من القدرات اللوجستية والمستودعات المرتبة. ويجب أن تعمل ضمن هذه القيود، باستخدام الموارد المتاحة بكفاءة.
في مواجهة الاختيار بين العرض الزائد ونقص العرض، في المتوسط، تفضل معظم المنظمات زيادة العرض عن طريق الاختيار الصريح. غالبًا ما تكون التكلفة القابلة للقياس لنقص العرض أعلى، وأحيانًا بعدة مضاعفات، عند مقارنتها بتكلفة العرض الزائد، والتي نناقشها في الأقسام التالية.
السبب الرئيسي للتحيز نحو زيادة العرض هو تجنب التكلفة غير الملموسة لفقدان السمعة الطيبة مع العملاء عندما تكون المنتجات غير متوفرة. يفكر المصنعون وتجار التجزئة في قيمة العملاء على المدى الطويل ويريدون تعزيز الولاء للعلامة التجارية - وتساعد هذه المهمة في توجيه استراتيجية سلسلة التوريد الخاصة بهم.
في هذا القسم، قمنا بدراسة حالات عدم المساواة الناتجة عن تخصيص الكثير جدًا أو القليل جدًا من الموارد بعد عملية تخطيط الطلب. بعد ذلك، ندرس التنبؤ بالسلاسل الزمنية وكيف يمكن مطابقة تنبؤات الطلب على النحو الأمثل مع استراتيجيات العرض على مستوى العنصر.
الأساليب الكلاسيكية لدورات تخطيط المبيعات والعمليات
تاريخيًا، تم تحقيق التنبؤ باستخدام الأساليب الإحصائية التي تؤدي إلى تنبؤات نقطية، والتي توفر القيمة الأكثر ترجيحًا للمستقبل. يعتمد هذا النهج غالبًا على أشكال المتوسطات المتحركة أو الانحدار الخطي، الذي يسعى إلى ملاءمة نموذج باستخدام نهج المربعات الصغرى العادية. يتكون التنبؤ بالنقطة من قيمة تنبؤ متوسطة واحدة. ونظرًا لأن قيمة التنبؤ بالنقطة تتمحور حول المتوسط، فمن المتوقع أن تكون القيمة الحقيقية أعلى من المتوسط، أي حوالي 50% من الوقت. وهذا يترك 50% متبقية من الوقت عندما ينخفض الرقم الحقيقي عن النقطة المتوقعة.
قد تكون توقعات النقاط مثيرة للاهتمام، ولكنها يمكن أن تؤدي إلى نفاد تجار التجزئة من العناصر الضرورية بنسبة 50٪ من الوقت إذا تم اتباعها دون مراجعة الخبراء. لمنع العملاء الذين يعانون من نقص الخدمة، يقوم مخططو العرض والطلب بتطبيق تجاوزات الحكم اليدوي أو ضبط توقعات النقاط من خلال صيغة مخزون الأمان. قد تستخدم الشركات تفسيرها الخاص لصيغة المخزون الآمن، ولكن الفكرة هي المساعدة في ضمان توفر إمدادات المنتج من خلال أفق قصير الأجل غير مؤكد. في نهاية المطاف، سيحتاج المخططون إلى أن يقرروا ما إذا كانوا يريدون تضخيم أو تقليص متوسط توقعات التنبؤات، وفقًا لقواعدهم وتفسيراتهم ورؤيتهم الذاتية للمستقبل.
يتيح التنبؤ الحديث والحديث بالسلاسل الزمنية الاختيار
لتلبية احتياجات التنبؤ في العالم الحقيقي، توفر AWS مجموعة واسعة وعميقة من الإمكانات التي تقدم نهجًا حديثًا للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. نحن نقدم خدمات التعلم الآلي (ML) التي تشمل على سبيل المثال لا الحصر قماش أمازون سيج ميكر (لمزيد من التفاصيل، راجع تدريب نموذج توقع السلاسل الزمنية بشكل أسرع باستخدام Amazon SageMaker Canvas Quick build), توقعات الأمازون (ابدأ رحلتك الناجحة مع التنبؤ بالسلسلة الزمنية باستخدام Amazon Forecast)، و الأمازون SageMaker خوارزميات مدمجة (التنبؤ العميق بالطلب باستخدام Amazon SageMaker). بالإضافة إلى ذلك، قامت AWS بتطوير حزمة برامج مفتوحة المصدر، AutoGluon، والذي يدعم مهام تعلم الآلة المتنوعة، بما في ذلك تلك الموجودة في مجال السلاسل الزمنية. لمزيد من المعلومات، راجع التنبؤ السهل والدقيق مع AutoGluon-TimeSeries.
خذ بعين الاعتبار توقعات النقاط التي تمت مناقشتها في القسم السابق. تعد بيانات العالم الحقيقي أكثر تعقيدًا مما يمكن التعبير عنه بتقدير متوسط أو خط انحدار مستقيم. بالإضافة إلى ذلك، وبسبب عدم التوازن بين الإفراط في العرض ونقص العرض، فأنت بحاجة إلى أكثر من تقدير نقطة واحدة. تلبي خدمات AWS هذه الحاجة من خلال استخدام نماذج تعلم الآلة مقترنة بالانحدار الكمي. يمكّنك الانحدار الكمي من الاختيار من بين مجموعة واسعة من سيناريوهات التخطيط، والتي يتم التعبير عنها ككميات، بدلاً من الاعتماد على تنبؤات نقطة واحدة. وهذه الكميات هي التي توفر الاختيار، وهو ما سنصفه بمزيد من التفصيل في القسم التالي.
توقعات مصممة لخدمة العملاء وتحقيق نمو الأعمال
يوفر الشكل التالي صورة مرئية لتوقعات السلاسل الزمنية ذات النتائج المتعددة، والتي أصبحت ممكنة من خلال الانحدار الكمي. يوفر الخط الأحمر، المشار إليه بـ p05، احتمالية أن يقع الرقم الحقيقي، مهما كان، تحت خط p05، بحوالي 5% من الحالات. وعلى العكس من ذلك، فهذا يعني أنه في 95% من الحالات، من المرجح أن يقع الرقم الحقيقي فوق خط p05.
بعد ذلك، لاحظ الخط الأخضر، المشار إليه بـ p70. سوف تقع القيمة الحقيقية تحت خط p70 في حوالي 70% من الوقت، مما يترك فرصة بنسبة 30% لتجاوز p70. يوفر خط p50 منظورًا متوسطًا حول المستقبل، مع وجود فرصة 50/50 لوقوع قيم أعلى أو أقل من p50، في المتوسط. هذه أمثلة، ولكن يمكن تفسير أي كمية بنفس الطريقة.
في القسم التالي، سندرس كيفية قياس ما إذا كانت التوقعات الكمية تؤدي إلى زيادة أو نقص في العرض حسب العنصر.
قياس العرض الزائد ونقص العرض من البيانات التاريخية
أظهر القسم السابق طريقة رسومية لمراقبة التوقعات؛ وهناك طريقة أخرى لعرضها وهي بطريقة جدولية، كما هو موضح في الجدول التالي. عند إنشاء نماذج السلاسل الزمنية، يتم الاحتفاظ بجزء من البيانات من عملية التدريب، مما يسمح بإنشاء مقاييس الدقة. على الرغم من أن المستقبل غير مؤكد، فإن الفكرة الرئيسية هنا هي أن الدقة خلال فترة التعطيل هي أفضل تقدير تقريبي لكيفية أداء تنبؤات الغد، مع تساوي جميع الأشياء الأخرى.
لا يعرض الجدول مقاييس الدقة؛ بل يُظهر القيم الحقيقية المعروفة من الماضي، جنبًا إلى جنب مع العديد من التنبؤات الكمية من p50 إلى p90 في خطوات من 10. خلال الفترات الزمنية الخمس التاريخية الأخيرة، كان الطلب الحقيقي 218 وحدة. توفر التنبؤات الكمية نطاقًا من القيم، بدءًا من 189 وحدة كحد أدنى وحتى 314 وحدة كحد أقصى. من خلال الجدول التالي، من السهل أن نرى أن p50 وp60 يؤديان إلى نقص العرض، وتؤدي الكميات الثلاثة الأخيرة إلى زيادة العرض.
لقد أشرنا سابقًا إلى أن هناك عدم تناسق في الإفراط ونقص العرض. معظم الشركات التي تتخذ خيارًا واعيًا لزيادة العرض تفعل ذلك لتجنب إحباط العملاء. يصبح السؤال الحاسم: "بالنسبة للمستقبل، ما هو رقم التنبؤ الكمي الذي يجب أن تخطط الشركة ضده؟" ونظراً لعدم التماثل الموجود، فلابد من اتخاذ قرار مرجح. يتم تناول هذه الحاجة في القسم التالي حيث يتم تحويل الكميات المتوقعة، كوحدات، إلى المعاني المالية الخاصة بها.
تحديد النقاط الكمية الصحيحة تلقائيًا استنادًا إلى تحقيق أقصى قدر من الربح أو أهداف خدمة العملاء
لتحويل القيم الكمية إلى قيم تجارية، يجب أن نجد العقوبة المرتبطة بكل وحدة من وحدات المخزون الزائد وكل وحدة من وحدات المخزون المنخفض، لأنها نادرًا ما تكون متساوية. إن الحل لهذه الحاجة موثق جيدًا ومدروس في مجال بحوث العمليات، والذي يشار إليه بمشكلة بائع الأخبار. كان ويتن (1955) أول من صاغ نموذج الطلب مع تضمين تأثيرات التسعير. سُميت مشكلة بائع الصحف نسبة إلى الوقت الذي كان على بائعي الأخبار أن يقرروا فيه عدد الصحف التي يجب شراؤها لهذا اليوم. إذا اختاروا عددًا منخفضًا جدًا، فسوف يبيعون مبكرًا ولن يصلوا إلى دخلهم المحتمل في اليوم. فإذا اختاروا رقمًا مرتفعًا للغاية، فإنهم سيظلون عالقين في "أخبار الأمس" وسيخاطرون بخسارة جزء من استثماراتهم المضاربة في الصباح الباكر.
لحساب العقوبات الزائدة والعقوبات لكل وحدة، هناك عدد قليل من البيانات اللازمة لكل عنصر ترغب في التنبؤ به. يمكنك أيضًا زيادة التعقيد عن طريق تحديد البيانات كزوج العنصر + الموقع، أو العنصر + زوج العميل، أو مجموعات أخرى وفقًا لاحتياجات العمل.
- قيمة المبيعات المتوقعة للصنف.
- التكلفة الشاملة للسلع لشراء أو تصنيع السلعة.
- تكاليف الاحتفاظ المقدرة المرتبطة بحمل العنصر في المخزون، إذا لم يتم بيعه.
- قيمة الإنقاذ للسلعة في حالة عدم بيعها. وإذا كانت قابلة للتلف بدرجة كبيرة، فقد تقترب قيمة الإنقاذ من الصفر، مما يؤدي إلى خسارة كاملة للتكلفة الأصلية لاستثمار السلع. عندما يكون الرف ثابتًا، يمكن أن تنخفض قيمة الإنقاذ في أي مكان أقل من قيمة المبيعات المتوقعة للعنصر، اعتمادًا على طبيعة العنصر المخزن والمحتمل أن يكون قديمًا.
يوضح الجدول التالي كيفية اختيار النقاط الكمية ذاتيًا من بين نقاط التنبؤ المتاحة في فترات تاريخية معروفة. خذ بعين الاعتبار مثال البند 3، الذي كان لديه طلب حقيقي قدره 1,578 وحدة في الفترات السابقة. كان من الممكن أن يؤدي تقدير P50 إلى 1,288 وحدة إلى نقص المعروض، في حين أن قيمة P90 البالغة 2,578 وحدة كانت ستؤدي إلى إنتاج فائض. من بين الكميات المرصودة، تنتج قيمة p70 ربحًا أقصى قدره 7,301 دولارًا. بمعرفة ذلك، يمكنك أن ترى كيف سيؤدي اختيار p50 إلى غرامة تقارب 1,300 دولار، مقارنة بقيمة p70. هذا مجرد مثال واحد، ولكن كل عنصر في الجدول له قصة فريدة يرويها.
حل نظرة عامة
ويوضح الرسم البياني التالي سير العمل المقترح. أولاً، أمازون سيج ميكر داتا رانجلر يستهلك تنبؤات الاختبار الخلفي التي ينتجها متنبئ السلاسل الزمنية. بعد ذلك، يتم ربط تنبؤات الاختبار الخلفي والقيم الفعلية المعروفة ببيانات التعريف المالية على أساس كل عنصر. في هذه المرحلة، باستخدام تنبؤات الاختبار الخلفي، يقوم تحويل SageMaker Data Wrangler بحساب تكلفة الوحدة للتنبؤ الأقل أو الزائد لكل عنصر.
يقوم SageMaker Data Wrangler بترجمة توقعات الوحدة إلى سياق مالي ويحدد تلقائيًا الكمية الخاصة بالعنصر والتي توفر أكبر قدر من الربح بين الكميات التي تم فحصها. الإخراج عبارة عن مجموعة جدولية من البيانات، مخزنة على Amazon S3، وهي مشابهة من الناحية المفاهيمية للجدول الموجود في القسم السابق.
وأخيرا، يتم استخدام متنبئ السلاسل الزمنية لإنتاج تنبؤات مستقبلية للفترات المستقبلية. هنا، يمكنك أيضًا اختيار إجراء عمليات الاستدلال، أو التصرف بناءً على بيانات الاستدلال، وفقًا للكمية التي تم اختيارها. قد يسمح لك هذا بتقليل التكاليف الحسابية مع إزالة عبء المراجعة اليدوية لكل عنصر على حدة. يمكن للخبراء في شركتك الحصول على المزيد من الوقت للتركيز على العناصر ذات القيمة العالية بينما يمكن تطبيق التعديلات التلقائية على آلاف العناصر الموجودة في الكتالوج الخاص بك. وكنقطة للنظر، فإن المستقبل لديه درجة من عدم اليقين. ومع ذلك، مع تساوي جميع الأشياء الأخرى، ينبغي لمجموعة مختلطة من الكميات تحسين النتائج في مجموعة شاملة من السلاسل الزمنية. هنا في AWS، ننصحك باستخدام دورتين للتنبؤ بالعوائق لتحديد درجة التحسينات التي تم العثور عليها من خلال الاختيار الكمي المختلط.
إرشادات الحل لتسريع عملية التنفيذ
إذا كنت ترغب في إعادة إنشاء حل التحديد الكمي الذي تمت مناقشته في هذا المنشور وتكييفه مع مجموعة البيانات الخاصة بك، فإننا نقدم مجموعة عينات تركيبية من البيانات ونموذج ملف تدفق SageMaker Data Wrangler لتبدأ GitHub جيثب:. يجب أن تستغرق التجربة العملية بأكملها أقل من ساعة لإكمالها.
نحن نقدم هذا المنشور ونموذج الإرشادات للمساعدة في تسريع وقتك في التسويق. إن عامل التمكين الأساسي للتوصية بكميات محددة هو SageMaker Data Wrangler، وهي خدمة AWS مصممة لهذا الغرض تهدف إلى تقليل الوقت المستغرق لإعداد البيانات لحالات استخدام تعلم الآلة. يوفر SageMaker Data Wrangler واجهة مرئية لتصميم تحويلات البيانات، وتحليل البيانات، وتنفيذ هندسة الميزات.
إذا كنت مستخدمًا جديدًا لـ SageMaker Data Wrangler، فارجع إلى ابدأ مع داتا رانجلر لفهم كيفية إطلاق الخدمة من خلال أمازون ساجميكر ستوديو. بشكل مستقل، لدينا أكثر من 150،XNUMX،XNUMX وظيفة بلوق التي تساعد على اكتشاف تحويلات بيانات العينات المتنوعة التي تتناولها الخدمة.
وفي الختام
في هذا المنشور، ناقشنا كيف يمكّن الانحدار الكمي نقاط اتخاذ القرار التجارية المتعددة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية. ناقشنا أيضًا غرامات التكلفة غير المتوازنة المرتبطة بالزيادة أو النقص في التنبؤ - غالبًا ما تكون عقوبة نقص العرض عدة أضعاف عقوبة العرض الزائد، ناهيك عن أن نقص العرض يمكن أن يتسبب في فقدان السمعة الطيبة مع العملاء.
ناقش المنشور كيف يمكن للمؤسسات تقييم نقاط التنبؤ الكمية المتعددة مع الأخذ في الاعتبار التكاليف الزائدة ونقص العرض لكل عنصر لتحديد الكمية التي من المحتمل أن توفر أكبر قدر من الربح في الفترات المستقبلية تلقائيًا. عند الضرورة، يمكنك تجاوز التحديد عندما ترغب قواعد العمل في كمية ثابتة على كمية ديناميكية.
تم تصميم هذه العملية للمساعدة في تحقيق الأهداف التجارية والمالية مع إزالة الاحتكاك الناتج عن الاضطرار إلى تطبيق استدعاءات الحكم يدويًا على كل عنصر متوقع. يساعد SageMaker Data Wrangler على تشغيل العملية بشكل مستمر لأن التحديد الكمي يجب أن يكون ديناميكيًا مع بيانات العالم الحقيقي المتغيرة.
تجدر الإشارة إلى أن الاختيار الكمي ليس حدثًا لمرة واحدة. ويجب تقييم العملية خلال كل دورة تنبؤ أيضًا، لمراعاة التغييرات بما في ذلك زيادة تكلفة السلع، والتضخم، والتعديلات الموسمية، وإدخال منتج جديد، وتحول طلبات المستهلكين، والمزيد. يتم وضع عملية التحسين المقترحة بعد إنشاء نموذج السلسلة الزمنية، والذي يشار إليه بخطوة تدريب النموذج. يتم إجراء التحديدات الكمية واستخدامها مع خطوة إنشاء التنبؤ المستقبلي، والتي تسمى أحيانًا خطوة الاستدلال.
إذا كانت لديك أي أسئلة حول هذا المنشور أو كنت ترغب في التعمق أكثر في احتياجاتك التنظيمية الفريدة، فيرجى التواصل مع فريق حساب AWS الخاص بك، أو مهندس حلول AWS، أو فتح حالة جديدة في مركز الدعم الخاص بنا.
مراجع حسابات
- ديونغ، جي دي (2020). بائع الصحف الذي يحدد الأسعار: المراجعة والإضافات المجلة الدولية لأبحاث الإنتاج، 58(6)، 1776-1804.
- ليو، سي.، ليتشفورد، آن، وسفيتونكوف، آي. (2022). مشاكل بائعي الصحف: طريقة متكاملة للتقدير والتحسين. المجلة الأوروبية للبحوث التشغيلية، 300(2)، 590-601.
- بونيا، إس، سينغ، إس بي، ومادان، جي كي (2020). من التحليلات التنبؤية إلى التحليلات الإرشادية: نموذج بائع صحف متعدد العناصر يعتمد على البيانات. أنظمة دعم القرار، 136.
- ترابيرو، جيه آر، كاردوس، إم، وكورنتسيس، إن (2019). مجموعة التنبؤ الكمي الأمثل لتعزيز تقدير المخزون الآمن. المجلة الدولية للتنبؤ، 35(1)، 239-250.
- ويتن، TM (1955). مراقبة المخزون ونظرية الأسعار. علوم الإدارة. 2 61-68.
عن المؤلف
تشارلز لافلين هو مهندس حلول متخصص رئيسي في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة ويعمل في فريق خدمة Amazon SageMaker في AWS. فهو يساعد في تشكيل خارطة طريق الخدمة ويتعاون يوميًا مع عملاء AWS المتنوعين للمساعدة في تحويل أعمالهم باستخدام تقنيات AWS المتطورة والقيادة الفكرية. يحمل تشارلز درجة الماجستير في إدارة سلسلة التوريد ودرجة الدكتوراه. في علم البيانات.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-forecasting-the-delicate-balance-of-serving-customers-and-growing-your-business/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- ] [ص
- 1
- 10
- 100
- 2019
- 2020
- 2022
- 420
- 7
- 95%
- a
- من نحن
- فوق
- تسريع
- قبول
- وفقا
- حسابي
- دقة
- دقيق
- تحقق
- كسب
- عمل
- تكيف
- إضافة
- العنوان
- تناولت
- تعديلات
- تقديم المشورة لك
- بعد
- ضد
- الذين تتراوح أعمارهم بين
- قدما
- AI / ML
- خوارزميات
- الكل
- السماح
- يسمح
- جنبا إلى جنب
- أيضا
- بالرغم ان
- أمازون
- الأمازون SageMaker
- قماش أمازون سيج ميكر
- أمازون ويب سيرفيسز
- من بين
- كمية
- an
- تحليلات
- تحليل
- و
- آخر
- أي وقت
- في أى مكان
- تطبيقي
- التقديم
- نهج
- اقتراب
- ما يقرب من
- هي
- ترتيبها
- AS
- جانبا
- أسوشيتد
- At
- أوتوماتيك
- تلقائيا
- متاح
- المتوسط
- تجنب
- AWS
- الى الخلف
- Backtest
- الرصيد
- ورقة التوازن
- الميزانيات العمومية
- على أساس
- أساس
- BE
- لان
- أصبح
- يصبح
- كان
- يجري
- أقل من
- أفضل
- ما بين
- Beyond
- انحياز
- المدونة
- الملابس السفلية
- العلامة تجارية
- واسع
- مدمج
- عبء
- الأعمال
- الأعمال
- لكن
- by
- تسمى
- دعوات
- CAN
- قماش
- قدرات
- نفذت
- تحمل
- حقيبة
- الحالات
- النقد
- الأقسام
- سبب
- مركز
- مركز
- سلسلة
- فرصة
- التغييرات
- متغير
- تشارلز
- خيار
- الخيارات
- اختار
- اختيار
- اختار
- اختيار
- مجموعة
- تركيبات
- مشترك
- الشركات
- حول الشركة
- مقارنة
- إكمال
- تعقيد
- معقد
- إحصاء
- من الناحية النظرية
- واع
- نظر
- نظر
- يتكون
- القيود
- مستهلك
- سياق الكلام
- مراقبة
- العكس بالعكس
- تحول
- تحويلها
- جوهر
- تصحيح
- التكلفة
- التكاليف
- استطاع
- إلى جانب
- خلق
- خلق
- حرج
- زبون
- خدمة العملاء
- العملاء
- المتطور والحديث
- دورة
- دورات
- يوميا
- البيانات
- علم البيانات
- تعتمد على البيانات
- يوم
- تقرر
- القرار
- القرارات
- عميق
- أعمق
- الترتيب
- الدرجة العلمية
- نقل
- الطلب
- توقعات الطلب
- مطالب
- تظاهر
- يوضح
- اعتمادا
- وصف
- تصميم
- تصميم
- رغبة
- التفاصيل
- تفاصيل
- تحديد
- المتقدمة
- خيبة أمل
- اكتشف
- بحث
- ناقش
- غطس
- عدة
- do
- لا
- نطاق
- إلى أسفل
- قيادة
- اثنان
- أثناء
- ديناميكي
- كل
- في وقت مبكر
- سهل
- على نحو فعال
- الآثار
- بكفاءة
- تمكين
- تمكن
- النهاية
- الهندسة
- تعزيز
- ضمان
- كامل
- متساو
- خاصة
- تقدير
- المجلة الأوروبية
- تقييم
- تقييم
- الحدث/الفعالية
- كل
- بحث
- مثال
- أمثلة
- تجاوز
- فائض
- موجود
- متوقع
- الخبره في مجال الغطس
- خبير
- خبرائنا
- أعربت
- اضافات المتصفح
- فال
- أسرع
- الميزات
- قليل
- أقل
- حقل
- الشكل
- قم بتقديم
- مالي
- الأهداف المالية
- الاسم الأول
- تناسب
- خمسة
- ثابت
- تدفق
- تركز
- اتباع
- يتبع
- متابعيك
- في حالة
- توقعات
- التوقعات
- أشكال
- معادلة
- فوستر
- وجدت
- مجانا
- احتكاك
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- إضافي
- مستقبل
- العقود الآجلة
- توليد
- ولدت
- جيل
- جغرافيا
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- معطى
- غلوون
- الأهداف
- خير
- بضائع
- رضا
- أخضر
- متزايد
- توجيه
- كان
- تشابك الايدى
- يملك
- وجود
- he
- عقد
- مساعدة
- يساعد
- هنا
- مرتفع
- أعلى
- أعلى
- جدا
- تاريخي
- تاريخي
- عقد
- يحمل
- الأفق
- آفاق
- ساعة
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTPS
- i
- فكرة
- الخمول
- if
- يوضح
- عدم التوازن
- فوري
- تحسينات
- in
- تتضمن
- شامل
- بما فيه
- دخل
- القيمة الاسمية
- زيادة
- بشكل مستقل
- تضخم مالي
- إعلام
- معلومات
- في البداية
- غير الملموسة
- المتكاملة
- وكتابة مواضيع مثيرة للاهتمام
- السطح البيني
- عالميا
- ترجمة
- إلى
- المُقدّمة
- المخزون
- بحث
- استثمار
- الاستثمارات
- IT
- العناصر
- انضم
- مجلة
- رحلة
- علم
- معرفة
- معروف
- اسم العائلة
- إطلاق
- قيادة
- القيادة
- يؤدي
- تعلم
- الأقل
- مغادرة
- أقل
- مثل
- على الأرجح
- محدود
- خط
- الخدمات اللوجستية
- طويل الأجل
- فقدان
- خسارة
- منخفض
- خفض
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- الرئيسية
- جعل
- إدارة
- أسلوب
- كتيب
- يدويا
- الشركات المصنعة
- كثير
- تجارة
- مطابقة
- تعظيم
- أقصى
- مايو..
- تعني
- المعاني
- يعني
- يعني
- قياس
- تعرف علي
- البيانات الوصفية
- طريقة
- طرق
- المقاييس
- المهمة
- مختلط
- ML
- نموذج
- عارضات ازياء
- تقدم
- الأكثر من ذلك
- صباحا
- أكثر
- يتحرك
- خطوط المتوسط
- متعدد
- يجب
- يجب أن يكون
- عين
- الطبيعة
- التنقل
- قرب
- ضروري
- حاجة
- بحاجة
- إحتياجات
- جديد
- منتج جديد
- أخبار
- الصحف
- التالي
- وأشار
- الآن
- عدد
- رصد
- of
- عرض
- عروض
- غالبا
- on
- ONE
- جارية
- فقط
- جاكيت
- المصدر المفتوح
- برمجيات مفتوحة المصدر
- طريقة التوسع
- عملية
- تشغيل
- عمليات
- الأمثل
- التحسين
- الأمثل
- or
- الطلبات
- العادي
- التنظيمية
- المنظمات
- أصلي
- أخرى
- لنا
- خارج
- النتائج
- الناتج
- على مدى
- الكلي
- تجاوز
- تكدس
- الخاصة
- صفقة
- زوج
- جزء
- شركاء
- أجزاء
- الماضي
- إلى
- نفذ
- فترة
- فترات
- منظور
- قطعة
- خطة
- تخطيط
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- من فضلك
- البوينت
- نقاط
- وضع
- ممكن
- منشور
- محتمل
- يحتمل
- تنبؤ
- تنبؤات
- تفضل
- إعداد
- منع
- سابق
- سابقا
- السعر
- التسعير
- ابتدائي
- رئيسي
- قبل
- المشكلة
- مشاكل
- عملية المعالجة
- إنتاج
- أنتج
- ينتج عنه
- المنتج
- الإنتــاج
- المنتجات
- الربح
- الأرباح
- المقترح
- تزود
- ويوفر
- شراء
- لاحق
- سؤال
- الأسئلة المتكررة
- سريع
- R
- نطاق
- نادرا
- الأجور
- بدلا
- الوصول
- حقيقي
- العالم الحقيقي
- أدركت
- سبب
- الأخيرة
- التوصية
- أحمر
- تخفيض
- الرجوع
- يشار
- نسبي
- اعتمد
- المتبقية
- إزالة
- بحث
- مورد
- الموارد
- هؤلاء
- نتيجة
- مما أدى
- بيع بالتجزئة
- متاجر التجزئة
- تجار التجزئة
- مراجعة
- المخاطرة
- خريطة طريق
- القواعد
- يجري
- تشغيل
- s
- السلامة
- sagemaker
- الأملاح
- نفسه
- سيناريوهات
- اصابات النخاع الشوكي
- علوم
- موسمي
- القسم
- أقسام
- انظر تعريف
- تسعى
- اختيار
- اختيار
- بيع
- الباعة
- مسلسلات
- خدمة
- الخدمة
- خدماتنا
- خدمة
- طقم
- عدة
- الشكل
- مشاركة
- ورقة
- رفوف
- التحول
- المتسوقين
- المدى القصير
- ينبغي
- إظهار
- أظهرت
- يظهر
- مماثل
- عزباء
- So
- تطبيقات الكمبيوتر
- باعت
- حل
- الحلول
- بعض
- متخصص
- محدد
- المضاربة
- المربعات
- مستقر
- أصحاب المصلحة
- بدأت
- دولة من بين الفن
- إحصائي
- خطوة
- خطوات
- مخزون
- تخزين
- تخزين
- قصتنا
- مستقيم
- استراتيجيات
- الإستراتيجيات
- مدروس
- ناجح
- تزويد
- العرض والطلب
- سلسلة التوريد
- إدارة الأمدادات
- الدعم
- نظم الدعم
- الدعم
- فائض
- اصطناعي
- أنظمة
- جدول
- أخذ
- يأخذ
- المهام
- فريق
- التكنولوجيا
- اقول
- من
- أن
- •
- المستقبل
- من مشاركة
- منهم
- نظرية
- هناك.
- تشبه
- هم
- الأشياء
- اعتقد
- هؤلاء
- فكر
- قيادة الفكر
- الآلاف
- ثلاثة
- عبر
- الوقت
- السلاسل الزمنية
- إلى
- جدا
- صارم
- نحو
- تجارة
- قادة الإيمان
- تحول
- التحولات
- صحيح
- قيمة حقيقية
- اثنان
- عادة
- في النهاية
- غير مؤكد
- عدم اليقين
- مع
- فهم
- فريد من نوعه
- وحدة
- الوحدات
- حتى
- تستخدم
- مستعمل
- استخدام
- قيمنا
- القيم
- تشكيلة
- المزيد
- تريد
- وكان
- طريق..
- we
- الويب
- خدمات ويب
- حسن
- كان
- أيا كان
- متى
- كلما
- في حين
- سواء
- التي
- في حين
- من الذى
- واسع
- مدى واسع
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- سير العمل
- أعمال
- سوف
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت
- صفر