Perusahaan menggunakan peramalan deret waktu untuk membuat keputusan perencanaan inti yang membantu mereka menavigasi masa depan yang tidak pasti. Postingan ini dimaksudkan untuk membahas pemangku kepentingan rantai pasokan, yang memiliki kebutuhan yang sama dalam menentukan berapa banyak barang jadi yang dibutuhkan dalam berbagai jangka waktu perencanaan. Selain merencanakan berapa unit barang yang dibutuhkan, bisnis sering kali perlu mengetahui di mana barang tersebut akan dibutuhkan, untuk menciptakan inventaris yang optimal secara geografis.
Keseimbangan antara kelebihan pasokan dan kekurangan pasokan
Jika produsen memproduksi terlalu sedikit suku cadang atau barang jadi, kekurangan pasokan dapat menyebabkan mereka mengambil keputusan sulit dalam menjatah sumber daya yang tersedia di antara mitra dagang atau unit bisnis mereka. Akibatnya, pesanan pembelian mungkin memiliki tingkat penerimaan yang lebih rendah dengan keuntungan yang direalisasikan lebih sedikit. Di bagian bawah rantai pasokan, jika pengecer memiliki terlalu sedikit produk untuk dijual, dibandingkan dengan permintaan, mereka dapat mengecewakan pembeli karena kehabisan stok. Ketika pembeli eceran mempunyai kebutuhan yang mendesak, kekurangan ini dapat mengakibatkan pembelian dari pengecer alternatif atau merek pengganti. Pergantian ini dapat menimbulkan risiko churn jika alternatif tersebut menjadi default baru.
Di sisi lain pendulum pasokan, kelebihan pasokan barang juga dapat menimbulkan denda. Barang-barang surplus sekarang harus disimpan dalam persediaan sampai dijual. Stok pengaman pada tingkat tertentu diharapkan dapat membantu mengatasi ketidakpastian permintaan yang diperkirakan; namun, kelebihan persediaan menyebabkan inefisiensi yang dapat melemahkan keuntungan organisasi. Terutama ketika produk mudah rusak, kelebihan pasokan dapat menyebabkan hilangnya seluruh atau sebagian investasi awal yang dilakukan untuk memperoleh barang jadi yang dapat dijual.
Bahkan ketika produk tidak mudah rusak, selama penyimpanan, produk tersebut secara efektif menjadi sumber daya menganggur yang dapat tersedia di neraca sebagai uang tunai gratis atau digunakan untuk melakukan investasi lain. Selain neraca, biaya penyimpanan dan pengangkutan tidak gratis. Organisasi biasanya memiliki jumlah gudang dan kemampuan logistik yang terbatas. Mereka harus beroperasi dalam batasan-batasan ini, menggunakan sumber daya yang tersedia secara efisien.
Dihadapkan pada pilihan antara kelebihan pasokan dan kekurangan pasokan, rata-rata, sebagian besar organisasi lebih memilih kelebihan pasokan karena pilihan yang jelas. Biaya terukur akibat kekurangan pasokan seringkali lebih tinggi, terkadang beberapa kali lipat, jika dibandingkan dengan biaya kelebihan pasokan, yang akan kita bahas pada bagian selanjutnya.
Alasan utama bias terhadap kelebihan pasokan adalah untuk menghindari biaya tidak berwujud berupa hilangnya niat baik dengan pelanggan setiap kali produk tidak tersedia. Produsen dan pengecer memikirkan nilai pelanggan jangka panjang dan ingin menumbuhkan loyalitas merekโmisi ini membantu menginformasikan strategi rantai pasokan mereka.
Pada bagian ini, kami mengkaji kesenjangan yang diakibatkan oleh pengalokasian terlalu banyak atau terlalu sedikit sumber daya setelah proses perencanaan permintaan. Selanjutnya, kami menyelidiki perkiraan deret waktu dan bagaimana prediksi permintaan dapat disesuaikan secara optimal dengan strategi pasokan tingkat item.
Pendekatan klasik terhadap siklus perencanaan penjualan dan operasi
Secara historis, peramalan dicapai dengan metode statistik yang menghasilkan perkiraan titik, yang memberikan nilai yang paling mungkin terjadi di masa depan. Pendekatan ini sering kali didasarkan pada bentuk rata-rata bergerak atau regresi linier, yang berupaya menyesuaikan model dengan menggunakan pendekatan kuadrat terkecil biasa. Perkiraan titik terdiri dari nilai prediksi rata-rata tunggal. Karena nilai perkiraan titik berpusat pada rata-rata, diharapkan nilai sebenarnya akan berada di atas rata-rata, kira-kira 50% dari keseluruhan waktu. Hal ini menyisakan 50% waktu dimana angka sebenarnya akan turun di bawah perkiraan.
Perkiraan poin mungkin menarik, namun dapat mengakibatkan pengecer kehabisan barang must-have sebanyak 50% jika diikuti tanpa tinjauan ahli. Untuk mencegah pelayanan yang buruk terhadap pelanggan, perencana penawaran dan permintaan menerapkan penilaian manual atau menyesuaikan perkiraan titik dengan rumus stok pengaman. Perusahaan mungkin menggunakan penafsiran mereka sendiri mengenai formula persediaan pengaman, namun idenya adalah untuk membantu memastikan pasokan produk tersedia dalam jangka pendek yang tidak pasti. Pada akhirnya, para perencana perlu memutuskan apakah akan meningkatkan atau menurunkan prediksi perkiraan titik rata-rata, sesuai dengan aturan, interpretasi, dan pandangan subjektif mereka tentang masa depan.
Perkiraan deret waktu yang modern dan canggih memungkinkan adanya pilihan
Untuk memenuhi kebutuhan perkiraan dunia nyata, AWS menyediakan serangkaian kemampuan yang luas dan mendalam yang memberikan pendekatan modern terhadap perkiraan rangkaian waktu. Kami menawarkan layanan pembelajaran mesin (ML) yang mencakup namun tidak terbatas pada Kanvas Amazon SageMaker (untuk detailnya, lihat Latih model perkiraan deret waktu lebih cepat dengan Amazon SageMaker Canvas Quick build), Prakiraan Amazon (Mulailah perjalanan sukses Anda dengan perkiraan deret waktu dengan Amazon Forecast), Dan Amazon SageMaker algoritma bawaan (Perkiraan permintaan yang mendalam dengan Amazon SageMaker). Selain itu, AWS mengembangkan paket perangkat lunak sumber terbuka, Perekat Otomatis, yang mendukung beragam tugas ML, termasuk tugas dalam domain deret waktu. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Peramalan yang mudah dan akurat dengan AutoGluon-TimeSeries.
Pertimbangkan perkiraan titik yang dibahas di bagian sebelumnya. Data di dunia nyata lebih rumit daripada yang dapat dinyatakan dengan estimasi garis regresi rata-rata atau lurus. Selain itu, karena ketidakseimbangan kelebihan dan kekurangan pasokan, Anda memerlukan lebih dari satu perkiraan titik. Layanan AWS mengatasi kebutuhan ini dengan menggunakan model ML yang dipadukan dengan regresi kuantil. Regresi kuantil memungkinkan Anda memilih dari berbagai skenario perencanaan, yang dinyatakan sebagai kuantil, daripada mengandalkan perkiraan satu titik. Kuantil inilah yang menawarkan pilihan, yang akan kami uraikan lebih detail di bagian berikutnya.
Perkiraan dirancang untuk melayani pelanggan dan menghasilkan pertumbuhan bisnis
Gambar berikut memberikan visual perkiraan deret waktu dengan berbagai hasil, yang dimungkinkan melalui regresi kuantil. Garis merah, dilambangkan dengan p05, menawarkan probabilitas bahwa bilangan real, apa pun bentuknya, diperkirakan berada di bawah garis p05, sekitar 5%. Sebaliknya, ini berarti 95% angka sebenarnya kemungkinan besar akan berada di atas garis p05.
Selanjutnya amati garis hijau yang dilambangkan dengan p70. Nilai sebenarnya akan berada di bawah garis p70 sekitar 70%, menyisakan 30% kemungkinan nilai tersebut akan melebihi p70. Garis p50 memberikan perspektif titik tengah tentang masa depan, dengan peluang nilai rata-rata 50/50 akan berada di atas atau di bawah p50. Ini adalah contohnya, tetapi kuantil apa pun dapat ditafsirkan dengan cara yang sama.
Pada bagian berikut, kita memeriksa bagaimana mengukur apakah prediksi kuantil menghasilkan kelebihan atau kekurangan pasokan berdasarkan item.
Mengukur kelebihan dan kekurangan pasokan dari data historis
Bagian sebelumnya menunjukkan cara grafis untuk mengamati prediksi; cara lain untuk melihatnya adalah dengan cara tabel, seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut. Saat membuat model deret waktu, sebagian data ditahan dari operasi pelatihan, sehingga metrik akurasi dapat dihasilkan. Meskipun masa depan tidak pasti, gagasan utama di sini adalah bahwa keakuratan selama periode penundaan adalah perkiraan terbaik mengenai kinerja prediksi hari esok, jika semua hal dianggap sama.
Tabel tidak menampilkan metrik akurasi; melainkan menunjukkan nilai sebenarnya yang diketahui dari masa lalu, bersama dengan beberapa prediksi kuantil dari p50 hingga p90 dalam langkah 10. Selama lima periode waktu bersejarah baru-baru ini, permintaan sebenarnya adalah 218 unit. Prediksi kuantil menawarkan rentang nilai, mulai dari nilai terendah 189 unit, hingga nilai tertinggi 314 unit. Berdasarkan tabel berikut, mudah untuk melihat p50 dan p60 menghasilkan kekurangan pasokan, dan tiga kuantil terakhir menghasilkan kelebihan pasokan.
Kami sebelumnya telah menunjukkan bahwa ada asimetri dalam kelebihan dan kekurangan pasokan. Kebanyakan bisnis yang secara sadar memilih untuk kelebihan pasokan melakukannya untuk menghindari kekecewaan pelanggan. Pertanyaan kritisnya adalah: โUntuk masa depan, angka prediksi kuantil manakah yang harus dilawan oleh rencana bisnis?โ Mengingat asimetri yang ada, keputusan yang berbobot perlu dibuat. Kebutuhan ini dibahas pada bagian berikutnya dimana kuantitas yang diperkirakan, sebagai unit, dikonversi ke makna finansialnya masing-masing.
Secara otomatis memilih titik kuantil yang benar berdasarkan memaksimalkan keuntungan atau tujuan layanan pelanggan
Untuk mengubah nilai kuantil menjadi nilai bisnis, kita harus mencari penalti yang terkait dengan setiap unit kelebihan stok dan setiap unit kekurangan stok, karena keduanya jarang sama. Solusi untuk kebutuhan ini didokumentasikan dan dipelajari dengan baik dalam bidang riset operasi, yang disebut sebagai masalah vendor berita. Whitin (1955) adalah orang pertama yang merumuskan model permintaan dengan memasukkan pengaruh harga. Masalah penjual berita muncul ketika penjual berita harus memutuskan berapa banyak surat kabar yang akan dibeli pada hari itu. Jika mereka memilih jumlah yang terlalu rendah, mereka akan menjualnya lebih awal dan tidak mencapai potensi pendapatan mereka pada hari itu. Jika mereka memilih angka yang terlalu tinggi, mereka akan terjebak dengan โberita kemarinโ dan berisiko kehilangan sebagian dari investasi spekulatif mereka di pagi hari.
Untuk menghitung penalti over dan under per unit, ada beberapa data yang diperlukan untuk setiap item yang ingin Anda perkirakan. Anda juga dapat meningkatkan kompleksitas dengan menentukan data sebagai pasangan item+lokasi, pasangan item+pelanggan, atau kombinasi lainnya sesuai kebutuhan bisnis.
- Nilai jual yang diharapkan untuk barang tersebut.
- Semua biaya barang untuk membeli atau memproduksi barang tersebut.
- Perkiraan biaya penyimpanan yang terkait dengan penyimpanan barang dalam persediaan, jika tidak terjual.
- Nilai sisa barang, jika tidak terjual. Jika sangat mudah rusak, nilai sisa bisa mendekati nol, yang mengakibatkan hilangnya biaya investasi barang asli. Ketika rak stabil, nilai sisa dapat berada di bawah nilai penjualan yang diharapkan untuk barang tersebut, tergantung pada sifat barang yang disimpan dan potensi umurnya.
Tabel berikut menunjukkan bagaimana titik-titik kuantil dipilih sendiri dari antara titik-titik perkiraan yang tersedia dalam periode sejarah yang diketahui. Perhatikan contoh item 3, yang memiliki permintaan sebenarnya sebesar 1,578 unit pada periode sebelumnya. Perkiraan p50 sebesar 1,288 unit berarti kekurangan pasokan, sedangkan nilai p90 sebesar 2,578 unit akan menghasilkan surplus. Di antara kuantil yang diamati, nilai p70 menghasilkan keuntungan maksimum sebesar $7,301. Mengetahui hal ini, Anda dapat melihat bagaimana pilihan p50 akan menghasilkan penalti hampir $1,300, dibandingkan dengan nilai p70. Ini hanya satu contoh, namun setiap item dalam tabel memiliki cerita unik untuk diceritakan.
Ikhtisar solusi
Diagram berikut menggambarkan alur kerja yang diusulkan. Pertama, Pengatur Data Amazon SageMaker menggunakan prediksi backtest yang dihasilkan oleh peramal deret waktu. Selanjutnya, prediksi backtest dan aktual yang diketahui digabungkan dengan metadata keuangan berdasarkan item. Pada titik ini, dengan menggunakan prediksi backtest, transformasi SageMaker Data Wrangler menghitung biaya unit untuk perkiraan yang kurang dan lebih per item.
SageMaker Data Wrangler menerjemahkan perkiraan unit ke dalam konteks keuangan dan secara otomatis memilih kuantil spesifik item yang memberikan jumlah keuntungan tertinggi di antara kuantil yang diperiksa. Outputnya adalah kumpulan data berbentuk tabel, yang disimpan di Amazon S3, dan secara konseptual mirip dengan tabel di bagian sebelumnya.
Terakhir, peramal deret waktu digunakan untuk menghasilkan perkiraan masa depan untuk periode mendatang. Di sini, Anda juga dapat memilih untuk mendorong operasi inferensi, atau bertindak berdasarkan data inferensi, sesuai dengan kuantil yang dipilih. Hal ini memungkinkan Anda mengurangi biaya komputasi sekaligus menghilangkan beban peninjauan manual setiap item. Para ahli di perusahaan Anda dapat memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada item bernilai tinggi sementara ribuan item di katalog Anda dapat menerapkan penyesuaian otomatis. Sebagai bahan pertimbangan, masa depan mempunyai tingkat ketidakpastian tertentu. Namun, jika semua hal lain dianggap sama, pemilihan kuantil campuran harus mengoptimalkan hasil dalam keseluruhan rangkaian waktu. Di AWS, kami menyarankan Anda untuk menggunakan dua siklus prediksi penundaan untuk mengukur tingkat peningkatan yang ditemukan dengan pemilihan kuantil campuran.
Panduan solusi untuk mempercepat implementasi Anda
Jika Anda ingin membuat ulang solusi pemilihan kuantil yang dibahas dalam postingan ini dan menyesuaikannya dengan kumpulan data Anda sendiri, kami menyediakan kumpulan sampel sintetis data dan contoh file alur SageMaker Data Wrangler untuk membantu Anda memulai GitHub. Seluruh pengalaman langsung akan memakan waktu kurang dari satu jam untuk Anda selesaikan.
Kami menyediakan postingan ini dan contoh panduan solusi untuk membantu mempercepat waktu Anda ke pasar. Pengaktif utama untuk merekomendasikan kuantil tertentu adalah SageMaker Data Wrangler, layanan AWS yang dibuat khusus untuk mengurangi waktu yang diperlukan dalam menyiapkan data untuk kasus penggunaan ML. SageMaker Data Wrangler menyediakan antarmuka visual untuk merancang transformasi data, menganalisis data, dan melakukan rekayasa fitur.
Jika Anda baru mengenal SageMaker Data Wrangler, lihat Memulai dengan Data Wrangler untuk memahami cara meluncurkan layanan melalui Studio Amazon SageMaker. Secara mandiri, kami memiliki lebih dari 150 posting blog yang membantu menemukan beragam contoh transformasi data yang ditangani oleh layanan.
Kesimpulan
Dalam postingan ini, kita membahas bagaimana regresi kuantil memungkinkan beberapa titik keputusan bisnis dalam perkiraan deret waktu. Kami juga membahas mengenai denda biaya yang tidak seimbang terkait dengan perkiraan yang berlebihan dan kurang memadaiโseringkali penalti atas kekurangan pasokan adalah beberapa kali lipat dari penalti kelebihan pasokan, apalagi kekurangan pasokan dapat menyebabkan hilangnya niat baik dengan pelanggan.
Postingan tersebut membahas bagaimana organisasi dapat mengevaluasi beberapa titik prediksi kuantil dengan mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan biaya setiap item untuk secara otomatis memilih kuantil yang kemungkinan memberikan keuntungan paling banyak di periode mendatang. Bila perlu, Anda dapat mengesampingkan pilihan ketika aturan bisnis menginginkan kuantil tetap dibandingkan kuantil dinamis.
Proses ini dirancang untuk membantu memenuhi tujuan bisnis dan keuangan sekaligus menghilangkan hambatan karena harus menerapkan penilaian secara manual pada setiap item yang diperkirakan. SageMaker Data Wrangler membantu proses berjalan secara berkelanjutan karena pemilihan kuantil harus dinamis seiring dengan perubahan data dunia nyata.
Perlu dicatat bahwa seleksi kuantil bukanlah peristiwa yang terjadi satu kali saja. Proses tersebut juga harus dievaluasi pada setiap siklus peramalan, untuk memperhitungkan perubahan termasuk kenaikan harga barang, inflasi, penyesuaian musiman, pengenalan produk baru, pergeseran permintaan konsumen, dan banyak lagi. Proses optimasi yang diusulkan diposisikan setelah pembuatan model deret waktu, yang disebut sebagai langkah pelatihan model. Seleksi kuantil dibuat dan digunakan dengan langkah pembuatan perkiraan masa depan, terkadang disebut langkah inferensi.
Jika Anda memiliki pertanyaan tentang postingan ini atau ingin mengetahui lebih dalam tentang kebutuhan unik organisasi Anda, silakan hubungi tim akun AWS Anda, Arsitek Solusi AWS Anda, atau buka kasus baru di pusat dukungan kami.
Referensi
- DeYong, GD (2020). Penjual berita yang menentukan harga: ulasan dan ekstensi. Jurnal Internasional Riset Produksi, 58(6), 1776โ1804.
- Liu, C., Letchford, AN, & Svetunkov, I. (2022). Masalah penjual berita: Sebuah metode terpadu untuk estimasi dan optimasi. Jurnal Riset Operasional Eropa, 300(2), 590โ601.
- Punia, S., Singh, SP, & Madaan, JK (2020). Dari analisis prediktif hingga preskriptif: Model penjual berita multi-item berbasis data. Sistem Pendukung Keputusan, 136.
- Trapero, JR, Cardรณs, M., & Kourentzes, N. (2019). Kombinasi optimal prakiraan kuantil untuk meningkatkan estimasi stok pengaman. Jurnal Internasional Peramalan, 35(1), 239โ250.
- Whitin, TM (1955). Pengendalian persediaan dan teori harga. Ilmu Manajemen. 2 61โ68.
tentang Penulis
Charles Tertawa adalah Arsitek Solusi Spesialis AI/ML Utama dan bekerja di tim layanan Amazon SageMaker di AWS. Dia membantu membentuk peta jalan layanan dan berkolaborasi setiap hari dengan beragam pelanggan AWS untuk membantu mentransformasikan bisnis mereka menggunakan teknologi AWS mutakhir dan kepemimpinan pemikiran. Charles memegang gelar MS dalam Manajemen Rantai Pasokan dan Ph.D. dalam Ilmu Data.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-forecasting-the-delicate-balance-of-serving-customers-and-growing-your-business/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- ][P
- 1
- 10
- 100
- 2019
- 2020
- 2022
- 420
- 7
- 95%
- a
- Tentang Kami
- atas
- mempercepat
- penerimaan
- Menurut
- Akun
- ketepatan
- tepat
- dicapai
- memperoleh
- Bertindak
- menyesuaikan
- tambahan
- alamat
- dialamatkan
- penyesuaian
- menasihati
- Setelah
- terhadap
- berumur
- di depan
- AI / ML
- algoritma
- Semua
- mengizinkan
- memungkinkan
- di samping
- juga
- Meskipun
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Kanvas Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- antara
- jumlah
- an
- analisis
- menganalisa
- dan
- Lain
- Apa pun
- di manapun
- terapan
- Mendaftar
- pendekatan
- pendekatan
- sekitar
- ADALAH
- diatur
- AS
- asam
- terkait
- At
- secara otomatis
- secara otomatis
- tersedia
- rata-rata
- menghindari
- AWS
- kembali
- Backtest
- Saldo
- Neraca keuangan
- neraca
- berdasarkan
- dasar
- BE
- karena
- menjadi
- menjadi
- menjadi
- makhluk
- di bawah
- TERBAIK
- antara
- Luar
- prasangka
- Blog
- Bawah
- merek
- luas
- built-in
- beban
- bisnis
- bisnis
- tapi
- by
- bernama
- Panggilan
- CAN
- kanvas
- kemampuan
- dilakukan
- membawa
- kasus
- kasus
- Uang tunai
- katalog
- Menyebabkan
- pusat
- berpusat
- rantai
- kesempatan
- Perubahan
- mengubah
- Charles
- pilihan
- pilihan
- Pilih
- memilih
- memilih
- terpilih
- kombinasi
- kombinasi
- Umum
- Perusahaan
- perusahaan
- dibandingkan
- lengkap
- kompleksitas
- rumit
- menghitung
- Secara konseptual
- sadar
- Mempertimbangkan
- pertimbangan
- terdiri
- kendala
- konsumen
- konteks
- kontrol
- sebaliknya
- mengubah
- dikonversi
- Core
- benar
- Biaya
- Biaya
- bisa
- ditambah
- membuat
- membuat
- kritis
- pelanggan
- Layanan Pelanggan
- pelanggan
- canggih
- siklus
- siklus
- harian
- data
- ilmu data
- Data-driven
- hari
- memutuskan
- keputusan
- keputusan
- mendalam
- lebih dalam
- Default
- Derajat
- menyampaikan
- Permintaan
- Peramalan permintaan
- tuntutan
- menunjukkan
- menunjukkan
- Tergantung
- menggambarkan
- Mendesain
- dirancang
- keinginan
- rinci
- rincian
- menentukan
- dikembangkan
- mengecewakan
- menemukan
- membahas
- dibahas
- menyelam
- beberapa
- do
- Tidak
- domain
- turun
- mendorong
- dua
- selama
- dinamis
- setiap
- Awal
- Mudah
- efektif
- efek
- efisien
- enabler
- memungkinkan
- akhir
- Teknik
- mempertinggi
- memastikan
- Seluruh
- sama
- terutama
- memperkirakan
- Eropa
- mengevaluasi
- dievaluasi
- Acara
- Setiap
- memeriksa
- contoh
- contoh
- melebihi
- kelebihan
- ada
- diharapkan
- pengalaman
- ahli
- ahli
- menyatakan
- ekstensi
- Jatuh
- lebih cepat
- Fitur
- beberapa
- sedikit
- bidang
- Angka
- File
- keuangan
- tujuan keuangan
- Menemukan
- Pertama
- cocok
- lima
- tetap
- aliran
- Fokus
- mengikuti
- diikuti
- berikut
- Untuk
- Ramalan
- perkiraan
- bentuk
- rumus
- Membantu perkembangan
- ditemukan
- Gratis
- gesekan
- dari
- penuh
- lebih lanjut
- masa depan
- Futures
- menghasilkan
- dihasilkan
- generasi
- geografis
- mendapatkan
- diberikan
- gluon
- Anda
- baik
- barang
- Kemauan baik
- Hijau
- Pertumbuhan
- bimbingan
- memiliki
- hands-on
- Memiliki
- memiliki
- he
- Dimiliki
- membantu
- membantu
- di sini
- High
- lebih tinggi
- paling tinggi
- sangat
- bersejarah
- historis
- memegang
- memegang
- horison
- Horizons
- jam
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- HTML
- HTTPS
- i
- ide
- Siaga
- if
- menggambarkan
- ketidakseimbangan
- Segera
- perbaikan
- in
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- Pendapatan
- Meningkatkan
- Pada meningkat
- secara mandiri
- inflasi
- memberitahu
- informasi
- mulanya
- berwujud
- terpadu
- menarik
- Antarmuka
- Internasional
- interpretasi
- ke
- Pengantar
- inventaris
- menyelidiki
- investasi
- Investasi
- IT
- item
- bergabung
- majalah
- perjalanan
- Tahu
- Mengetahui
- dikenal
- Terakhir
- jalankan
- memimpin
- Kepemimpinan
- Memimpin
- pengetahuan
- paling sedikit
- meninggalkan
- kurang
- 'like'
- Mungkin
- Terbatas
- baris
- logistik
- jangka panjang
- kehilangan
- lepas
- Rendah
- menurunkan
- mesin
- Mesin belajar
- terbuat
- Utama
- membuat
- pengelolaan
- cara
- panduan
- manual
- Produsen
- banyak
- Pasar
- cocok
- memaksimalkan
- maksimum
- Mungkin..
- berarti
- makna
- cara
- berarti
- mengukur
- Pelajari
- Metadata
- metode
- metode
- Metrik
- Misi
- campur aduk
- ML
- model
- model
- modern
- lebih
- Pagi
- paling
- bergerak
- moving averages
- beberapa
- harus
- Harus dimiliki
- Bernama
- Alam
- Arahkan
- Dekat
- perlu
- Perlu
- dibutuhkan
- kebutuhan
- New
- produk baru
- berita
- Koran
- berikutnya
- terkenal
- sekarang
- jumlah
- mengamati
- of
- menawarkan
- Penawaran
- sering
- on
- ONE
- terus-menerus
- hanya
- Buka
- open source
- Perangkat Lunak Sumber Terbuka
- beroperasi
- operasi
- operasional
- Operasi
- optimal
- optimasi
- Optimize
- or
- perintah
- biasa
- organisatoris
- organisasi
- asli
- Lainnya
- kami
- di luar
- hasil
- keluaran
- lebih
- secara keseluruhan
- mengesampingkan
- Terlalu banyak menimbun
- sendiri
- paket
- pasangan
- bagian
- rekan
- bagian
- lalu
- untuk
- Melakukan
- periode
- periode
- perspektif
- potongan-potongan
- rencana
- perencanaan
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- silahkan
- Titik
- poin
- diposisikan
- mungkin
- Pos
- potensi
- berpotensi
- ramalan
- Prediksi
- lebih suka
- Mempersiapkan
- mencegah
- sebelumnya
- sebelumnya
- harga pompa cor beton mini
- di harga
- primer
- Utama
- Sebelumnya
- Masalah
- masalah
- proses
- menghasilkan
- Diproduksi
- menghasilkan
- Produk
- Produksi
- Produk
- Keuntungan
- keuntungan
- diusulkan
- memberikan
- menyediakan
- membeli
- mengejar
- pertanyaan
- Pertanyaan
- Cepat
- R
- jarak
- jarang
- Tarif
- agak
- mencapai
- nyata
- dunia nyata
- menyadari
- alasan
- baru
- merekomendasikan
- Merah
- menurunkan
- lihat
- disebut
- relatif
- mengandalkan
- yang tersisa
- menghapus
- penelitian
- sumber
- Sumber
- itu
- mengakibatkan
- dihasilkan
- eceran
- pengecer
- pengecer
- ulasan
- Risiko
- peta jalan
- aturan
- Run
- berjalan
- s
- Safety/keselamatan
- pembuat bijak
- penjualan
- sama
- skenario
- SCI
- Ilmu
- musiman
- Bagian
- bagian
- melihat
- Mencari
- memilih
- seleksi
- menjual
- Penjual
- Seri
- melayani
- layanan
- Layanan
- porsi
- set
- beberapa
- Bentuknya
- Share
- lembar
- Rak
- PERGESERAN
- pembeli
- jangka pendek
- harus
- Menunjukkan
- ditunjukkan
- Pertunjukkan
- mirip
- tunggal
- So
- Perangkat lunak
- terjual
- larutan
- Solusi
- beberapa
- spesialis
- tertentu
- spekulatif
- kotak
- stabil
- stakeholder
- mulai
- state-of-the-art
- statistik
- Langkah
- Tangga
- saham
- penyimpanan
- tersimpan
- Cerita
- lurus
- strategi
- Penyelarasan
- belajar
- sukses
- menyediakan
- Penawaran dan Permintaan
- supply chain
- manajemen rantai persediaan
- mendukung
- Sistem Pendukung
- Mendukung
- kelebihan
- sintetis
- sistem
- tabel
- Mengambil
- Dibutuhkan
- tugas
- tim
- Teknologi
- mengatakan
- dari
- bahwa
- Grafik
- Masa depan
- mereka
- Mereka
- teori
- Sana.
- Ini
- mereka
- hal
- berpikir
- ini
- itu
- pikir
- pemikiran kepemimpinan
- ribuan
- tiga
- Melalui
- waktu
- Seri waktu
- untuk
- terlalu
- sulit
- terhadap
- Trading
- Pelatihan
- Mengubah
- transformasi
- benar
- nilai asli
- dua
- khas
- Akhirnya
- Tak menentu
- Ketidaktentuan
- bawah
- memahami
- unik
- satuan
- unit
- sampai
- menggunakan
- bekas
- menggunakan
- nilai
- Nilai - Nilai
- variasi
- View
- ingin
- adalah
- Cara..
- we
- jaringan
- layanan web
- BAIK
- adalah
- apa pun
- ketika
- kapan saja
- sedangkan
- apakah
- yang
- sementara
- SIAPA
- lebar
- Rentang luas
- akan
- dengan
- dalam
- tanpa
- alur kerja
- bekerja
- akan
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll
- nol