شرکتها از پیشبینی سریهای زمانی برای اتخاذ تصمیمات اصلی برنامهریزی استفاده میکنند که به آنها کمک میکند در آینده نامشخص حرکت کنند. این پست به منظور پرداختن به ذینفعان زنجیره تامین است که در یک نیاز مشترک برای تعیین تعداد کالای نهایی مورد نیاز در افقهای زمانی برنامهریزی مختلف مشترک هستند. علاوه بر برنامهریزی تعداد واحدهای کالایی مورد نیاز، کسبوکارها اغلب باید بدانند که کجا مورد نیاز خواهند بود تا یک موجودی بهینه از نظر جغرافیایی ایجاد کنند.
تعادل ظریف مازاد عرضه و کمبود
اگر تولیدکنندگان قطعات یا کالاهای تمام شده بسیار کمی تولید کنند، کمبود عرضه میتواند باعث شود که انتخابهای سختی برای سهمیهبندی منابع موجود در میان شرکای تجاری یا واحدهای تجاری خود داشته باشند. در نتیجه، سفارشهای خرید ممکن است نرخ پذیرش پایینتری با سود کمتری داشته باشند. در ادامه زنجیره تامین، اگر خردهفروشی نسبت به تقاضا، محصولات کمی برای فروش داشته باشد، میتواند خریداران را به دلیل کمبود موجودی ناامید کند. هنگامی که خریدار خردهفروشی نیاز فوری داشته باشد، این کمبودها میتواند منجر به خرید از یک خردهفروش جایگزین یا نام تجاری قابل تعویض شود. این جایگزینی می تواند یک خطر انحراف باشد اگر جایگزین جایگزین پیش فرض جدید شود.
در طرف دیگر آونگ عرضه، عرضه بیش از حد کالا نیز می تواند جریمه هایی را در پی داشته باشد. اقلام مازاد اکنون باید تا زمان فروش در موجودی انبار شوند. انتظار می رود درجاتی از سهام ایمنی به عبور از عدم قطعیت تقاضای مورد انتظار کمک کند. با این حال، موجودی اضافی منجر به ناکارآمدی هایی می شود که می تواند نتیجه یک سازمان را کمرنگ کند. به خصوص زمانی که محصولات فاسد شدنی هستند، عرضه بیش از حد می تواند منجر به از دست دادن تمام یا بخشی از سرمایه گذاری اولیه انجام شده برای به دست آوردن کالای نهایی قابل فروش شود.
حتی زمانی که محصولات فاسد شدنی نیستند، در طول ذخیره سازی به طور موثری به منبعی بیکار تبدیل می شوند که می تواند در ترازنامه به عنوان پول نقد رایگان در دسترس باشد یا برای دنبال کردن سرمایه گذاری های دیگر مورد استفاده قرار گیرد. به کنار ترازنامه، هزینه های ذخیره سازی و حمل رایگان نیست. سازمان ها معمولاً دارای مقدار محدودی از انبارهای مرتب شده و قابلیت های لجستیکی هستند. آنها باید در چارچوب این محدودیت ها عمل کنند و از منابع موجود به نحو احسن استفاده کنند.
در مواجهه با انتخاب بین عرضه مازاد و کمبود، به طور متوسط، اکثر سازمان ها ترجیح می دهند با انتخاب صریح مازاد عرضه را انجام دهند. هزینه قابل اندازهگیری کمبود عرضه اغلب بیشتر است، گاهی اوقات چندین برابر، در مقایسه با هزینه مازاد عرضه، که در بخشهای بعدی به آن میپردازیم.
دلیل اصلی تعصب نسبت به عرضه بیش از حد، جلوگیری از هزینه نامشهود از دست دادن سرقفلی با مشتریان در صورت در دسترس نبودن محصولات است. تولیدکنندگان و خردهفروشان به ارزش بلندمدت مشتری فکر میکنند و میخواهند وفاداری به برند را تقویت کنند - این مأموریت به اطلاعرسانی استراتژی زنجیره تامین آنها کمک میکند.
در این بخش، نابرابریهای ناشی از تخصیص منابع بسیار زیاد یا خیلی کم به دنبال فرآیند برنامهریزی تقاضا را بررسی کردیم. در مرحله بعد، پیشبینی سریهای زمانی و اینکه چگونه پیشبینیهای تقاضا را میتوان به طور بهینه با استراتژیهای عرضه در سطح آیتم مطابقت داد، بررسی میکنیم.
رویکردهای کلاسیک به چرخه های برنامه ریزی فروش و عملیات
از لحاظ تاریخی، پیشبینی با روشهای آماری حاصل شده است که منجر به پیشبینیهای نقطهای میشود که محتملترین مقدار را برای آینده فراهم میکند. این رویکرد اغلب بر اساس اشکال میانگین متحرک یا رگرسیون خطی است که به دنبال برازش یک مدل با استفاده از رویکرد حداقل مربعات معمولی است. یک پیش بینی نقطه ای از یک مقدار پیش بینی میانگین واحد تشکیل شده است. از آنجایی که مقدار پیشبینی نقطه بر یک میانگین متمرکز است، انتظار میرود که مقدار واقعی بالاتر از میانگین باشد، تقریباً 50٪ مواقع. این باعث میشود که 50 درصد از مواقعی که عدد واقعی کمتر از نقطه پیشبینی شده باشد، باقی بماند.
پیشبینیهای نقطهای ممکن است جالب باشند، اما اگر بدون بررسی تخصصی دنبال شوند، میتوانند باعث شوند که خردهفروشان اقلام ضروری خود را در ۵۰٪ مواقع تمام کنند. برای جلوگیری از کمکاری مشتریان، برنامهریزان عرضه و تقاضا، قضاوت دستی را نادیده میگیرند یا پیشبینیهای نقطهای را با فرمول سهام ایمنی تنظیم میکنند. شرکت ها ممکن است از تفسیر خود از فرمول سهام ایمنی استفاده کنند، اما ایده این است که اطمینان حاصل شود که عرضه محصول در یک افق کوتاه مدت نامشخص در دسترس است. در نهایت، برنامه ریزان باید با توجه به قوانین، تفاسیر و دیدگاه ذهنی خود از آینده تصمیم بگیرند که آیا پیش بینی های پیش بینی نقطه میانگین را افزایش دهند یا کاهش دهند.
پیشبینی سریهای زمانی مدرن و پیشرفته، انتخاب را ممکن میسازد
برای برآوردن نیازهای پیشبینی در دنیای واقعی، AWS مجموعه گسترده و عمیقی از قابلیتها را ارائه میکند که رویکردی مدرن برای پیشبینی سریهای زمانی ارائه میدهد. ما خدمات یادگیری ماشینی (ML) را ارائه می دهیم که شامل اما محدود به آن نمی شود آمازون SageMaker Canvas (برای جزئیات مراجعه کنید با ساخت سریع Amazon SageMaker Canvas یک مدل پیشبینی سری زمانی را سریعتر آموزش دهید), پیش بینی آمازون (سفر موفق خود را با پیش بینی سری های زمانی با آمازون پیش بینی آغاز کنید)، و آمازون SageMaker الگوریتم های داخلی (پیش بینی عمیق تقاضا با Amazon SageMaker). علاوه بر این، AWS یک بسته نرم افزاری منبع باز توسعه داد، AutoGluon، که از وظایف متنوع ML، از جمله موارد در حوزه سری زمانی پشتیبانی می کند. برای اطلاعات بیشتر مراجعه کنید پیش بینی آسان و دقیق با AutoGluon-TimeSeries.
پیش بینی نقطه ای را که در بخش قبل مورد بحث قرار گرفت در نظر بگیرید. دادههای دنیای واقعی پیچیدهتر از آن هستند که بتوان آن را با یک تخمین متوسط یا خط رگرسیون مستقیم بیان کرد. علاوه بر این، به دلیل عدم تعادل بیش از حد و کمبود، شما به بیش از یک تخمین واحد نیاز دارید. خدمات AWS این نیاز را با استفاده از مدلهای ML همراه با رگرسیون چندکی برطرف میکنند. رگرسیون چندکی شما را قادر می سازد تا از میان طیف وسیعی از سناریوهای برنامه ریزی که به صورت چندک بیان می شوند، به جای تکیه بر پیش بینی های تک نقطه ای، انتخاب کنید. این چندک ها هستند که انتخاب را ارائه می دهند، که در بخش بعدی با جزئیات بیشتر توضیح می دهیم.
پیش بینی های طراحی شده برای خدمت به مشتریان و ایجاد رشد کسب و کار
شکل زیر تصویری از یک پیشبینی سری زمانی با پیامدهای متعدد را ارائه میکند که از طریق رگرسیون چندک ممکن شده است. خط قرمز که با p05 نشان داده میشود، این احتمال را ارائه میکند که انتظار میرود عدد واقعی، هر چه که باشد، در حدود 05 درصد مواقع زیر خط p5 قرار گیرد. برعکس، این بدان معناست که در 95٪ مواقع، عدد واقعی احتمالاً بالای خط p05 قرار می گیرد.
بعد، خط سبز را که با p70 نشان داده شده است، مشاهده کنید. مقدار واقعی در حدود 70٪ مواقع زیر خط p70 قرار می گیرد و 30٪ احتمال دارد که از p70 بیشتر شود. خط p50 یک چشم انداز نقطه میانی در مورد آینده ارائه می دهد، با یک شانس 50/50 مقادیر به طور متوسط بالاتر یا پایین تر از p50 قرار می گیرند. اینها نمونه هایی هستند، اما هر کمیت را می توان به همان شیوه تفسیر کرد.
در بخش بعدی، نحوه اندازهگیری اینکه آیا پیشبینیهای کمی تولید بیش از حد یا کم عرضه توسط آیتمها دارند را بررسی میکنیم.
اندازه گیری مازاد عرضه و کمبود از روی داده های تاریخی
بخش قبل یک روش گرافیکی برای مشاهده پیشبینیها را نشان داد. روش دیگر برای مشاهده آنها به صورت جدولی است، همانطور که در جدول زیر نشان داده شده است. هنگام ایجاد مدلهای سری زمانی، بخشی از دادهها از عملیات آموزشی عقب میماند، که امکان تولید معیارهای دقت را فراهم میکند. اگرچه آینده نامشخص است، ایده اصلی در اینجا این است که دقت در طول یک دوره عقبنشینی بهترین تقریب از نحوه عملکرد پیشبینیهای فردا است، در حالی که همه چیزهای دیگر برابر هستند.
جدول معیارهای دقت را نشان نمی دهد. در عوض، مقادیر واقعی شناخته شده از گذشته را در کنار چندین پیشبینی چندک از p50 تا p90 در مراحل 10 نشان میدهد. در پنج دوره زمانی تاریخی اخیر، تقاضای واقعی 218 واحد بود. پیشبینیهای Quantile طیف وسیعی از مقادیر را ارائه میکنند، از حداقل 189 واحد تا حداکثر 314 واحد. با جدول زیر، به راحتی می توان مشاهده کرد که p50 و p60 منجر به کمبود عرضه می شوند و سه کمیت آخر منجر به مازاد عرضه می شوند.
ما قبلاً اشاره کردیم که عدم تقارن در عرضه بیش از حد و کم وجود دارد. اکثر کسب و کارهایی که آگاهانه انتخابی برای عرضه بیش از حد دارند، این کار را انجام می دهند تا مشتریان را ناامید نکنند. سوال مهم این است: "برای آینده پیش رو، کسب و کار باید بر اساس کدام عدد پیش بینی چندک باشد؟" با توجه به عدم تقارن موجود، باید یک تصمیم وزنی گرفته شود. این نیاز در بخش بعدی که در آن مقادیر پیش بینی شده، به عنوان واحد، به معانی مالی مربوطه خود تبدیل می شوند، پرداخته می شود.
انتخاب خودکار نقاط کمیت صحیح بر اساس حداکثر کردن سود یا اهداف خدمات مشتری
برای تبدیل مقادیر کمیت به ارزشهای تجاری، باید جریمه مربوط به هر واحد مازاد موجودی و هر واحد کمبود را پیدا کنیم، زیرا اینها به ندرت برابر هستند. راهحلی برای این نیاز بهخوبی مستند و مورد مطالعه در زمینه تحقیقات عملیاتی است که از آن به عنوان مشکل فروشندگان خبر یاد میشود. ویتین (1955) اولین کسی بود که یک مدل تقاضا را با اثرات قیمت گذاری تدوین کرد. مشکل فروشندگان خبر از زمانی نامگذاری شده است که فروشندگان اخبار باید تصمیم می گرفتند چه تعداد روزنامه در روز بخرند. اگر عددی را خیلی پایین انتخاب میکردند، زود فروخته میشدند و به پتانسیل درآمد آن روز نمیرسیدند. اگر آنها عددی را خیلی بالا انتخاب میکردند، در «اخبار دیروز» گیر میکردند و در معرض خطر از دست دادن بخشی از سرمایهگذاری سفتهبازی اولیه صبحگاهی خود بودند.
برای محاسبه جریمه های بیش و کمتر در هر واحد، چند قطعه داده لازم برای هر موردی که می خواهید پیش بینی کنید وجود دارد. همچنین میتوانید پیچیدگی را با تعیین دادهها بهعنوان جفت مورد+موقعیت، جفت مورد+مشتری یا سایر ترکیبها بر اساس نیاز کسبوکار افزایش دهید.
- ارزش فروش مورد انتظار برای کالا
- هزینه تمام شده کالا برای خرید یا ساخت مورد.
- هزینه های نگهداری تخمینی مربوط به حمل کالا در موجودی، در صورت عدم فروش.
- ارزش نجات کالا، اگر فروخته نشود. اگر بسیار فاسد شدنی باشد، ارزش نجات می تواند به صفر نزدیک شود و در نتیجه هزینه اولیه سرمایه گذاری کالا از بین برود. زمانی که قفسه پایدار باشد، بسته به ماهیت یک کالای ذخیره شده و بالقوه قدیمی، ارزش نجات میتواند در هر جایی کمتر از ارزش فروش مورد انتظار برای کالا باشد.
جدول زیر نشان میدهد که چگونه نقاط کمیت از میان نقاط پیشبینی موجود در دورههای تاریخی شناخته شده انتخاب شدهاند. مثال بند 3 را در نظر بگیرید که در دوره های قبل 1,578 واحد تقاضای واقعی داشت. برآورد p50 از 1,288 واحد کمبود عرضه داشت، در حالی که مقدار p90 2,578 واحد مازاد تولید می کرد. در میان چندک های مشاهده شده، مقدار p70 حداکثر سود 7,301 دلار را ایجاد می کند. با دانستن این موضوع، می توانید ببینید که چگونه انتخاب p50 در مقایسه با مقدار p1,300، جریمه ای نزدیک به 70 دلار را به همراه خواهد داشت. این تنها یک مثال است، اما هر مورد در جدول یک داستان منحصر به فرد برای گفتن دارد.
بررسی اجمالی راه حل
نمودار زیر یک گردش کار پیشنهادی را نشان می دهد. اولین، Amazon SageMaker Data Rangler پیشبینیهای پسآزمون تولید شده توسط پیشبینیکننده سریهای زمانی را مصرف میکند. در مرحله بعد، پیشبینیهای پسآزمون و واقعیات شناختهشده با ابردادههای مالی بر اساس آیتم همراه میشوند. در این مرحله، با استفاده از پیشبینیهای بکآست، تبدیل SageMaker Data Wrangler، هزینه واحد را برای پیشبینی کم و بیش از هر آیتم محاسبه میکند.
SageMaker Data Wrangler پیشبینی واحد را به یک زمینه مالی ترجمه میکند و بهطور خودکار کمیت خاص مورد را انتخاب میکند که بالاترین میزان سود را در بین چندکهای بررسیشده فراهم میکند. خروجی مجموعه ای جدولی از داده ها است که در آمازون S3 ذخیره شده است و از نظر مفهومی مشابه جدول قسمت قبل است.
در نهایت، یک پیشبینیکننده سری زمانی برای تولید پیشبینیهای مربوط به آینده برای دورههای آینده استفاده میشود. در اینجا، همچنین میتوانید عملیات استنتاج را هدایت کنید، یا بر روی دادههای استنتاج، که بر اساس آن کمیت انتخاب شدهاند، عمل کنید. این ممکن است به شما این امکان را بدهد که هزینه های محاسباتی را کاهش دهید و در عین حال بار بررسی دستی تک تک موارد را نیز از بین ببرید. کارشناسان شرکت شما می توانند زمان بیشتری برای تمرکز بر روی موارد با ارزش بالا داشته باشند، در حالی که هزاران مورد در کاتالوگ شما می توانند تنظیمات خودکار را اعمال کنند. به عنوان یک نقطه بررسی، آینده درجاتی از عدم قطعیت دارد. با این حال، اگر همه چیزهای دیگر برابر باشند، یک انتخاب ترکیبی از چندک ها باید نتایج را در یک مجموعه کلی از سری های زمانی بهینه کند. در اینجا در AWS، ما به شما توصیه میکنیم که از دو چرخه پیشبینی بازدارنده برای تعیین کمیت میزان پیشرفتهای یافت شده با انتخاب چندک مختلط استفاده کنید.
راهنمایی راه حل برای تسریع در اجرای شما
اگر میخواهید راهحل انتخاب چندک مورد بحث در این پست را دوباره ایجاد کنید و آن را با مجموعه دادههای خود تطبیق دهید، ما یک مجموعه نمونه مصنوعی از دادهها و یک نمونه فایل جریان SageMaker Data Wrangler را ارائه میکنیم تا کار را شروع کنید. GitHub. کل تجربه عملی باید کمتر از یک ساعت طول بکشد.
ما این پست و راهنمای نمونه راه حل را برای کمک به سرعت بخشیدن به زمان شما در بازار ارائه می دهیم. فعال کننده اصلی برای توصیه چندک های خاص، SageMaker Data Wrangler است، یک سرویس هدفمند AWS که هدف آن کاهش زمان آماده سازی داده ها برای موارد استفاده ML است. SageMaker Data Wrangler یک رابط بصری برای طراحی تبدیل داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها و انجام مهندسی ویژگی ها ارائه می دهد.
اگر تازه وارد SageMaker Data Wrangler هستید، به آن مراجعه کنید با Data Wrangler شروع کنید برای درک نحوه راه اندازی سرویس از طریق Amazon SageMaker Studio. به طور مستقل، ما بیش از 150 پست وبلاگ که به کشف تبدیل های داده نمونه متنوعی که توسط سرویس پرداخته شده است کمک می کند.
نتیجه
در این پست، ما بحث کردیم که چگونه رگرسیون چندتایی چندین نقطه تصمیم گیری تجاری را در پیش بینی سری های زمانی فعال می کند. ما همچنین جریمههای هزینه نامتعادل مرتبط با پیشبینی بیش از حد و کم را مورد بحث قرار دادیم - اغلب جریمه کمبود عرضه چندین برابر جریمه مازاد عرضه است، ناگفته نماند که کمبود عرضه میتواند باعث از بین رفتن سرقفلی مشتریان شود.
در این پست توضیح داده شد که چگونه سازمانها میتوانند چندین نقطه پیشبینی چندگانه را با در نظر گرفتن هزینههای بیش از حد و کمبود هر اقلام ارزیابی کنند تا به طور خودکار کمی که احتمالاً بیشترین سود را در دورههای آینده ارائه میکند، انتخاب کنند. در صورت لزوم، زمانی که قوانین کسب و کار یک کمیت ثابت را نسبت به یک کمیت پویا می خواهند، می توانید انتخاب را لغو کنید.
این فرآیند برای کمک به دستیابی به اهداف تجاری و مالی و در عین حال از بین بردن اصطکاک ناشی از اعمال قضاوت دستی برای هر مورد پیش بینی شده طراحی شده است. SageMaker Data Wrangler به اجرای مداوم فرآیند کمک می کند زیرا انتخاب چندک باید با تغییر داده های دنیای واقعی پویا باشد.
لازم به ذکر است که انتخاب کمیت یک رویداد یکباره نیست. این فرآیند باید در طول هر چرخه پیشبینی نیز مورد ارزیابی قرار گیرد تا تغییراتی از جمله افزایش هزینه کالا، تورم، تعدیلهای فصلی، معرفی محصول جدید، تغییر تقاضای مصرفکننده و موارد دیگر در نظر گرفته شود. فرآیند بهینهسازی پیشنهادی پس از تولید مدل سری زمانی، که به عنوان مرحله آموزش مدل نامیده میشود، قرار میگیرد. انتخابهای چندکی با مرحله تولید پیشبینی آینده، که گاهی اوقات مرحله استنتاج نامیده میشود، ساخته و استفاده میشوند.
اگر در مورد این پست سؤالی دارید یا میخواهید در مورد نیازهای سازمانی منحصربهفرد خود تحقیق کنید، لطفاً با تیم حساب AWS خود، معمار راهحلهای AWS خود تماس بگیرید یا پرونده جدیدی را در مرکز پشتیبانی ما باز کنید.
منابع
- دی یونگ، جی دی (2020). فروشنده خبر تعیین قیمت: بررسی و الحاقات. مجله بین المللی تحقیقات تولید، 58 (6)، 1776-1804.
- لیو، سی، لچفورد، AN، و سوتونکوف، آی. (2022). مشکلات خبرفروش: روشی یکپارچه برای تخمین و بهینهسازی مجله اروپایی تحقیقات عملیاتی، 300 (2)، 590-601.
- Punia، S.، Singh، SP، & Madaan، JK (2020). از تحلیلهای پیشبینیکننده تا تجویزی: یک مدل خبرفروش چند موردی مبتنی بر داده. سیستم های پشتیبانی تصمیم، 136.
- Trapero، JR، Cardós، M.، & Kourentzes، N. (2019). ترکیب بهینه پیشبینی چندگانه برای افزایش برآورد سهام ایمنی. مجله بین المللی پیش بینی، 35 (1)، 239-250.
- وایتین، TM (1955). کنترل موجودی و تئوری قیمت. مدیریت علمی 2 61-68.
درباره نویسنده
چارلز لافلین یک معمار راه حل تخصصی AI/ML است و در تیم خدمات آمازون SageMaker در AWS کار می کند. او به شکلدهی نقشه راه خدمات کمک میکند و روزانه با مشتریان متنوع AWS همکاری میکند تا با استفاده از فناوریهای پیشرفته AWS و رهبری فکری، کسبوکارشان را تغییر دهد. چارلز دارای مدرک کارشناسی ارشد در مدیریت زنجیره تامین و دکترا است. در علم داده
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-forecasting-the-delicate-balance-of-serving-customers-and-growing-your-business/
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- ][پ
- 1
- 10
- 100
- 2019
- 2020
- 2022
- 420
- 7
- ٪۱۰۰
- a
- درباره ما
- بالاتر
- شتاب دادن
- پذیرش
- مطابق
- حساب
- دقت
- دقیق
- دست
- به دست آوردن
- عمل
- وفق دادن
- اضافه
- نشانی
- خطاب
- تنظیمات
- توصیه
- پس از
- در برابر
- سن
- پیش
- AI / ML
- الگوریتم
- معرفی
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- در کنار
- همچنین
- هر چند
- آمازون
- آمازون SageMaker
- آمازون SageMaker Canvas
- آمازون خدمات وب
- در میان
- مقدار
- an
- علم تجزیه و تحلیل
- تحلیل
- و
- دیگر
- هر
- هر جا
- اعمال می شود
- درخواست
- روش
- رویکردها
- تقریبا
- هستند
- مرتب شده اند
- AS
- کنار
- مرتبط است
- At
- اتوماتیک
- بطور خودکار
- در دسترس
- میانگین
- اجتناب از
- AWS
- به عقب
- Backtest
- برج میزان
- ترازنامه
- ترازنامه ها
- مستقر
- اساس
- BE
- زیرا
- شدن
- شود
- بوده
- بودن
- در زیر
- بهترین
- میان
- خارج از
- تعصب
- بلاگ
- پایین
- نام تجاری
- پهن
- ساخته شده در
- بار
- کسب و کار
- کسب و کار
- اما
- by
- نام
- تماس ها
- CAN
- نقاشی
- قابلیت های
- انجام
- حمل
- مورد
- موارد
- پول دادن و سكس - پول دادن و كس كردن
- کاتالوگ
- علت
- مرکز
- محور
- زنجیر
- شانس
- تبادل
- متغیر
- چارلز
- انتخاب
- انتخاب
- را انتخاب کنید
- انتخاب
- را انتخاب
- برگزیده
- ترکیب
- ترکیب
- مشترک
- شرکت
- شرکت
- مقایسه
- کامل
- پیچیدگی
- بغرنج
- محاسبه
- مفهومی
- هوشیار
- در نظر بگیرید
- توجه
- تشکیل شده است
- محدودیت ها
- مصرف کننده
- زمینه
- کنترل
- متقابلا
- تبدیل
- مبدل
- هسته
- اصلاح
- هزینه
- هزینه
- میتوانست
- همراه
- ایجاد
- ایجاد
- بحرانی
- مشتری
- خدمات مشتری
- مشتریان
- لبه برش
- چرخه
- چرخه
- روزانه
- داده ها
- علم اطلاعات
- داده محور
- روز
- تصمیم گیری
- تصمیم
- تصمیم گیری
- عمیق
- عمیق تر
- به طور پیش فرض
- درجه
- ارائه
- تقاضا
- پیش بینی تقاضا
- خواسته
- نشان
- نشان می دهد
- بستگی دارد
- توصیف
- طرح
- طراحی
- میل
- جزئیات
- جزئیات
- تعیین
- توسعه
- ناامید کننده
- كشف كردن
- بحث و تبادل نظر
- بحث کردیم
- شیرجه رفتن
- مختلف
- do
- نمی کند
- دامنه
- پایین
- راندن
- دو
- در طی
- پویا
- هر
- در اوایل
- ساده
- به طور موثر
- اثرات
- موثر
- توانمندساز
- را قادر می سازد
- پایان
- مهندسی
- بالا بردن
- اطمینان حاصل شود
- تمام
- برابر
- به خصوص
- تخمین زدن
- اروپایی
- ارزیابی
- ارزیابی
- واقعه
- هر
- معاینه کردن
- مثال
- مثال ها
- تجاوز
- مازاد
- وجود دارد
- انتظار می رود
- تجربه
- کارشناس
- کارشناسان
- بیان
- ضمیمهها
- سقوط
- سریعتر
- ویژگی
- کمی از
- کمتر
- رشته
- شکل
- پرونده
- مالی
- اهداف مالی
- پیدا کردن
- نام خانوادگی
- مناسب
- پنج
- ثابت
- جریان
- تمرکز
- به دنبال
- به دنبال
- پیروی
- برای
- پیش بینی
- پیش بینی
- اشکال
- فرمول
- پرورش دادن
- یافت
- رایگان
- اصطکاک
- از جانب
- کامل
- بیشتر
- آینده
- آینده
- تولید می کنند
- تولید
- نسل
- از لحاظ جغرافیایی
- دریافت کنید
- داده
- گلوئون
- اهداف
- خوب
- مغازه
- حسن نیت
- سبز
- در حال رشد
- راهنمایی
- بود
- دست
- آیا
- داشتن
- he
- برگزار شد
- کمک
- کمک می کند
- اینجا کلیک نمایید
- زیاد
- بالاتر
- بالاترین
- خیلی
- تاریخی
- تاریخی
- برگزاری
- دارای
- افق
- افق
- ساعت
- چگونه
- چگونه
- اما
- HTML
- HTTPS
- i
- اندیشه
- آرام
- if
- نشان می دهد
- عدم تعادل
- فوری
- ارتقاء
- in
- شامل
- مشمول
- از جمله
- درآمد
- افزایش
- افزایش
- به طور مستقل
- تورم
- اطلاع دادن
- اطلاعات
- اول
- غیرمستقیم
- یکپارچه
- جالب
- رابط
- بین المللی
- تفسیر
- به
- معرفی
- فهرست
- بررسی
- سرمایه گذاری
- سرمایه گذاری
- IT
- اقلام
- پیوست
- روزنامه
- سفر
- دانستن
- دانا
- شناخته شده
- نام
- راه اندازی
- رهبری
- رهبری
- منجر می شود
- یادگیری
- کمترین
- ترک
- کمتر
- پسندیدن
- احتمالا
- محدود شده
- لاین
- تدارکات
- دراز مدت
- شکست
- خاموش
- کم
- کاهش
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- ساخته
- اصلی
- ساخت
- مدیریت
- روش
- کتابچه راهنمای
- دستی
- تولید کنندگان
- بسیاری
- بازار
- تطبیق
- به حداکثر رساندن
- بیشترین
- ممکن است..
- متوسط
- معانی
- به معنی
- به معنای
- اندازه
- دیدار
- متاداده
- روش
- روش
- متریک
- ماموریت
- مخلوط
- ML
- مدل
- مدل
- مدرن
- بیش
- صبح
- اکثر
- متحرک
- میانگین متحرک
- چندگانه
- باید
- باید در
- تحت عنوان
- طبیعت
- هدایت
- نزدیک
- لازم
- نیاز
- ضروری
- نیازهای
- جدید
- محصول جدید
- اخبار
- مطبوعات
- بعد
- اشاره کرد
- اکنون
- عدد
- مشاهده کردن
- of
- ارائه
- پیشنهادات
- غالبا
- on
- ONE
- مداوم
- فقط
- باز کن
- منبع باز
- نرم افزار منبع باز
- کار
- عمل
- قابل استفاده
- عملیات
- بهینه
- بهینه سازی
- بهینه سازی
- or
- سفارشات
- عادی
- سازمانی
- سازمان های
- اصلی
- دیگر
- ما
- خارج
- نتایج
- تولید
- روی
- به طور کلی
- باطل کردن
- بیش از حد
- خود
- بسته
- جفت
- بخش
- شرکای
- بخش
- گذشته
- برای
- انجام
- دوره
- دوره ها
- چشم انداز
- قطعات
- برنامه
- برنامه ریزی
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- لطفا
- نقطه
- نقطه
- موقعیت یابی شده
- ممکن
- پست
- پتانسیل
- بالقوه
- پیش گویی
- پیش بینی
- ترجیح می دهند
- آماده
- جلوگیری از
- قبلی
- قبلا
- قیمت
- قیمت گذاری
- اصلی
- اصلی
- قبلا
- مشکل
- مشکلات
- روند
- تولید کردن
- ساخته
- تولید می کند
- محصول
- تولید
- محصولات
- سود
- منافع
- پیشنهاد شده
- ارائه
- فراهم می کند
- خرید
- دنبال کردن
- سوال
- سوالات
- سریع
- R
- محدوده
- به ندرت
- نرخ
- نسبتا
- رسیدن به
- واقعی
- دنیای واقعی
- متوجه
- دلیل
- اخیر
- توصیه
- قرمز
- كاهش دادن
- مراجعه
- اشاره
- نسبی
- تکیه
- باقی مانده
- از بین بردن
- تحقیق
- منابع
- منابع
- قابل احترام
- نتیجه
- نتیجه
- خرده فروشی
- خرده فروش
- خرده فروشان
- این فایل نقد می نویسید:
- خطر
- نقشه راه
- قوانین
- دویدن
- در حال اجرا
- s
- ایمنی
- حکیم ساز
- حراجی
- همان
- سناریوها
- SCI
- علم
- فصلی
- بخش
- بخش
- دیدن
- جستجو می کند
- انتخاب
- انتخاب
- فروش
- فروشندگان
- سلسله
- خدمت
- سرویس
- خدمات
- خدمت
- تنظیم
- چند
- شکل
- اشتراک گذاری
- ورق
- تاقچه
- انتقال
- خریداران
- کوتاه مدت
- باید
- نشان
- نشان داده شده
- نشان می دهد
- مشابه
- تنها
- So
- نرم افزار
- فروخته شده
- راه حل
- مزایا
- برخی از
- متخصص
- خاص
- نظری
- مربع
- پایدار
- سهامداران
- آغاز شده
- وضعیت هنر
- آماری
- گام
- مراحل
- موجودی
- ذخیره سازی
- ذخیره شده
- داستان
- راست
- استراتژی ها
- استراتژی
- مورد مطالعه قرار
- موفق
- عرضه
- عرضه و تقاضا
- زنجیره تامین
- مدیریت زنجیره تامین
- پشتیبانی
- سیستم های پشتیبانی
- پشتیبانی از
- مازاد
- ترکیبی
- سیستم های
- جدول
- گرفتن
- طول می کشد
- وظایف
- تیم
- فن آوری
- گفتن
- نسبت به
- که
- La
- آینده
- شان
- آنها
- نظریه
- آنجا.
- اینها
- آنها
- اشیاء
- فکر می کنم
- این
- کسانی که
- فکر
- رهبری فکر
- هزاران نفر
- سه
- از طریق
- زمان
- سری زمانی
- به
- هم
- سخت
- طرف
- تجارت
- آموزش
- دگرگون کردن
- تحولات
- درست
- ارزش واقعی
- دو
- به طور معمول
- در نهایت
- مردد
- تردید
- زیر
- فهمیدن
- منحصر به فرد
- واحد
- واحد
- تا
- استفاده کنید
- استفاده
- با استفاده از
- ارزش
- ارزشها
- تنوع
- چشم انداز
- می خواهم
- بود
- مسیر..
- we
- وب
- خدمات وب
- خوب
- بود
- هر چه
- چه زمانی
- هر زمان که
- در حالیکه
- چه
- که
- در حین
- WHO
- وسیع
- دامنه گسترده
- اراده
- با
- در داخل
- بدون
- گردش کار
- با این نسخهها کار
- خواهد بود
- شما
- شما
- زفیرنت
- صفر