Şirketler, belirsiz geleceklerde yol almalarına yardımcı olacak temel planlama kararlarını vermek için zaman serisi tahminlerini kullanır. Bu yazı, çeşitli planlama zaman dilimlerinde ne kadar bitmiş ürüne ihtiyaç duyulduğunu belirleme konusunda ortak bir ihtiyacı paylaşan tedarik zinciri paydaşlarına hitap etmeyi amaçlamaktadır. İşletmelerin, kaç adet mala ihtiyaç duyulacağını planlamanın yanı sıra, coğrafi olarak en uygun envanteri oluşturmak için genellikle bunlara nerede ihtiyaç duyulacağını bilmeleri gerekir.
Aşırı arz ve yetersiz arz arasındaki hassas denge
Üreticiler çok az parça veya nihai ürün üretirse, bunun sonucunda ortaya çıkan yetersiz tedarik, ticari ortakları veya iş birimleri arasında mevcut kaynakları paylaştırma konusunda zor seçimler yapmalarına neden olabilir. Sonuç olarak, satın alma siparişleri daha düşük kabul oranlarına sahip olabilir ve daha az kar elde edilebilir. Tedarik zincirinin daha aşağılarında, eğer bir perakendecinin satabileceği ürün sayısı talebe göre çok azsa, stokların tükenmesi nedeniyle alışveriş yapanları hayal kırıklığına uğratabilir. Perakende alışveriş yapan kişinin acil bir ihtiyacı olduğunda, bu eksiklikler alternatif bir perakendeciden veya ikame edilebilir bir markadan satın almayla sonuçlanabilir. Alternatifin yeni temerrüt haline gelmesi durumunda, bu ikame bir kayıp riski oluşturabilir.
Arz sarkacının diğer ucunda, aşırı mal arzı da cezalara yol açabilir. Fazla eşyaların artık satılana kadar envanterde taşınması gerekiyor. Bir dereceye kadar güvenlik stoğunun, beklenen talep belirsizliğini aşmaya yardımcı olması bekleniyor; ancak fazla stok, bir kuruluşun kârını azaltabilecek verimsizliklere yol açar. Özellikle ürünler bozulabilir olduğunda, fazla arz, satılabilir nihai ürünü elde etmek için yapılan ilk yatırımın tamamının veya bir kısmının kaybına yol açabilir.
Ürünler bozulabilir olmasalar bile, depolama sırasında, bilançoda bedava nakit olarak bulunabilen veya diğer yatırımları gerçekleştirmek için kullanılabilecek boş bir kaynak haline gelirler. Bilançolar bir yana, depolama ve taşıma masrafları bedava değil. Kuruluşların genellikle sınırlı miktarda düzenlenmiş depo ve lojistik yetenekleri vardır. Mevcut kaynakları verimli bir şekilde kullanarak bu kısıtlamalar dahilinde çalışmalıdırlar.
Ortalama olarak fazla arz ile yetersiz arz arasında seçim yapmakla karşı karşıya kalan çoğu kuruluş, açık bir seçim yaparak aşırı arz yapmayı tercih eder. Eksik arzın ölçülebilir maliyeti, aşağıdaki bölümlerde tartışacağımız aşırı arzın maliyetiyle karşılaştırıldığında, bazen birkaç kat daha yüksektir.
Arz fazlası eğiliminin ana nedeni, ürünler mevcut olmadığında müşteriler nezdindeki itibar kaybının yarattığı maddi olmayan maliyetten kaçınmaktır. Üreticiler ve perakendeciler uzun vadeli müşteri değerini düşünüyor ve marka sadakatini artırmak istiyor; bu misyon, tedarik zinciri stratejilerini şekillendirmeye yardımcı oluyor.
Bu bölümde talep planlama sürecinin ardından çok fazla veya çok az kaynak tahsis edilmesinden kaynaklanan eşitsizlikleri inceledik. Daha sonra, zaman serisi tahminlerini ve talep tahminlerinin ürün düzeyindeki tedarik stratejileriyle en iyi şekilde nasıl eşleştirilebileceğini araştırıyoruz.
Satış ve operasyon planlama döngülerine klasik yaklaşımlar
Tarihsel olarak tahminler, geleceğe yönelik en olası değeri sağlayan nokta tahminleriyle sonuçlanan istatistiksel yöntemlerle gerçekleştirilmiştir. Bu yaklaşım genellikle sıradan en küçük kareler yaklaşımını kullanarak bir modele uymayı amaçlayan hareketli ortalamalar veya doğrusal regresyon biçimlerine dayanır. Bir nokta tahmini, tek bir ortalama tahmin değerinden oluşur. Nokta tahmin değeri bir ortalamaya odaklandığından, gerçek değerin yaklaşık %50 oranında ortalamanın üzerinde olması beklenir. Bu, gerçek sayının nokta tahminin altına düşeceği zamanın %50'sini bırakıyor.
Nokta tahminleri ilginç olabilir, ancak uzman incelemesi yapılmadan takip edilirse perakendecilerin %50 oranında olmazsa olmaz ürünleri tükenmesine neden olabilir. Müşterilere yetersiz hizmet verilmesini önlemek için, arz ve talep planlayıcıları manuel karar geçersiz kılmaları uygular veya nokta tahminlerini bir güvenlik stoku formülüne göre ayarlar. Şirketler güvenlik stoku formülüne ilişkin kendi yorumlarını kullanabilirler, ancak buradaki amaç, ürün tedarikinin belirsiz bir kısa vadeli ufukta mevcut olmasını sağlamaya yardımcı olmaktır. Sonuçta planlamacıların, kendi kurallarına, yorumlarına ve geleceğe dair öznel görüşlerine göre ortalama nokta tahmin tahminlerini şişirip şişirmeyeceğine veya söndürüp şişirmeyeceğine karar vermesi gerekecektir.
Modern, son teknoloji ürünü zaman serisi tahmini seçim olanağı sağlar
AWS, gerçek dünyadaki tahmin ihtiyaçlarını karşılamak için zaman serisi tahminlerine modern bir yaklaşım sunan geniş ve derin bir dizi yetenek sağlar. Aşağıdakileri içeren ancak bunlarla sınırlı olmayan makine öğrenimi (ML) hizmetleri sunuyoruz: Amazon SageMaker Tuval (ayrıntılar için bkz. Amazon SageMaker Canvas Quick build ile bir zaman serisi tahmin modelini daha hızlı eğitin), Amazon Tahmini (Amazon Forecast ile zaman serisi tahmini ile başarılı yolculuğunuza başlayın), Ve Amazon Adaçayı Yapıcı yerleşik algoritmalar (Amazon SageMaker ile derin talep tahmini). Ayrıca AWS, açık kaynaklı bir yazılım paketi geliştirdi. Otomatik Gluon, zaman serisi alanındakiler de dahil olmak üzere çeşitli ML görevlerini destekler. Daha fazla bilgi için bkz. AutoGluon-TimeSeries ile kolay ve doğru tahmin.
Önceki bölümde tartışılan nokta tahminini düşünün. Gerçek dünya verileri, ortalama veya düz regresyon çizgisi tahminiyle ifade edilebilecek olandan daha karmaşıktır. Ayrıca aşırı ve yetersiz arz dengesizliği nedeniyle tek bir nokta tahmininden daha fazlasına ihtiyacınız var. AWS hizmetleri, bu ihtiyacı niceliksel regresyonla birlikte ML modellerinin kullanımıyla karşılar. Kantil regresyon, tek nokta tahminlerine dayanmak yerine, kantiller olarak ifade edilen çok çeşitli planlama senaryoları arasından seçim yapmanızı sağlar. Bir sonraki bölümde daha ayrıntılı olarak açıklayacağımız seçim olanağı sunanlar bu miktarlardır.
Müşterilere hizmet etmek ve iş büyümesi sağlamak için tasarlanmış tahminler
Aşağıdaki şekil, niceliksel regresyon yoluyla mümkün kılınan, birden fazla sonucu olan bir zaman serisi tahmininin görselini sunmaktadır. p05 ile gösterilen kırmızı çizgi, her ne olursa olsun gerçek sayının yaklaşık %05 oranında p5 çizgisinin altına düşmesinin beklendiği olasılığını sunar. Tersine, bu, %95 oranında gerçek sayının muhtemelen p05 çizgisinin üzerine düşeceği anlamına gelir.
Daha sonra p70 ile gösterilen yeşil çizgiyi gözlemleyin. Gerçek değer yaklaşık %70 oranında p70 çizgisinin altına düşecek ve p30'i aşma şansı %70 kalacaktır. P50 çizgisi geleceğe dair orta nokta perspektifi sağlar; değerlerin ortalama olarak p50'nin üstüne veya altına düşme olasılığı 50/50'dir. Bunlar örnektir ancak herhangi bir yüzdelik dilim aynı şekilde yorumlanabilir.
Bir sonraki bölümde, nicelik tahminlerinin ürün bazında aşırı veya eksik arz üretip üretmediğini nasıl ölçeceğimizi inceliyoruz.
Aşırı arz ve yetersiz arzın geçmiş verilerden ölçülmesi
Önceki bölümde tahminleri gözlemlemenin grafiksel bir yolu gösterildi; bunları görüntülemenin başka bir yolu da aşağıdaki tabloda gösterildiği gibi tablo halinde görüntülemektir. Zaman serisi modelleri oluştururken, verilerin bir kısmı eğitim işleminden geri tutulur ve bu da doğruluk ölçümlerinin oluşturulmasına olanak tanır. Gelecek belirsiz olsa da buradaki ana fikir, gerileme dönemindeki doğruluğun, diğer her şey eşit olduğunda yarının tahminlerinin nasıl performans göstereceğine dair en iyi tahmin olduğudur.
Tabloda doğruluk ölçümleri gösterilmiyor; bunun yerine, p50'den p90'a kadar 10'luk adımlarla yapılan çeşitli tahminlerin yanı sıra geçmişten bilinen gerçek değerleri gösterir. Son tarihi beş zaman diliminde gerçek talep 218 birimdi. Niceliksel tahminler, 189 birimlik düşük bir değerden 314 birimlik yüksek bir değere kadar bir dizi değer sunar. Aşağıdaki tabloda, p50 ve p60'ın yetersiz arza yol açtığını ve son üç yüzdelik dilimin aşırı arza yol açtığını görmek kolaydır.
Daha önce aşırı ve eksik arz arasında bir asimetri olduğunu belirtmiştik. Aşırı tedarik konusunda bilinçli bir seçim yapan çoğu işletme, bunu müşterilerini hayal kırıklığına uğratmamak için yapıyor. Kritik soru şu oluyor: "Önümüzdeki gelecek için iş planı hangi niceliksel tahmin sayısına göre yapılmalıdır?" Mevcut asimetri göz önüne alındığında, ağırlıklı bir karar verilmesi gerekmektedir. Bu ihtiyaç, birim olarak tahmin edilen miktarların ilgili finansal anlamlarına dönüştürüldüğü bir sonraki bölümde ele alınmaktadır.
Kârı veya müşteri hizmetleri hedeflerini en üst düzeye çıkarmaya dayalı olarak doğru nicelik noktalarının otomatik olarak seçilmesi
Niceliksel değerleri iş değerlerine dönüştürmek için, her bir birim fazla stok ve her bir birim eksik stokla ilgili cezayı bulmamız gerekir çünkü bunlar nadiren eşittir. Bu ihtiyaca yönelik bir çözüm, iyi belgelenmiş ve haber satıcısı sorunu olarak adlandırılan yöneylem araştırması alanında incelenmiştir. Whitin (1955), fiyatlandırma etkilerini de içeren bir talep modelini formüle eden ilk kişiydi. Haber satıcısı sorunu, haber satıcılarının o gün için kaç gazete satın alacaklarına karar vermek zorunda kaldıkları bir dönemden bu yana adlandırılmıştır. Eğer çok düşük bir rakam seçerlerse, erken satarlar ve o günkü gelir potansiyellerine ulaşamazlar. Eğer çok yüksek bir rakam seçerlerse “dünün haberlerine” takılıp kalacaklar ve sabahın erken saatlerinde yaptıkları spekülatif yatırımların bir kısmını kaybetme riskiyle karşı karşıya kalacaklardı.
Birim başına üst ve alt cezaları hesaplamak için, tahmin etmek istediğiniz her bir öğe için gerekli olan birkaç veri parçası vardır. Verileri ürün+konum çifti, ürün+müşteri çifti veya iş ihtiyacına göre diğer kombinasyonlar olarak belirterek de karmaşıklığı artırabilirsiniz.
- Öğe için beklenen satış değeri.
- Ürünü satın almak veya üretmek için gereken tüm mal maliyeti.
- Satılmamışsa, ürünün envanterde taşınmasıyla ilgili tahmini elde tutma maliyetleri.
- Satılmamışsa öğenin kurtarma değeri. Çabuk bozulabilirse, hurda değeri sıfıra yaklaşabilir ve bu durum, mal yatırımının orijinal maliyetinin tamamen kaybolmasıyla sonuçlanabilir. Rafta stabil olduğunda, depolanan ve potansiyel olarak eskimiş ürünün niteliğine bağlı olarak hurda değeri, ürünün beklenen satış değerinin altına düşebilir.
Aşağıdaki tablo, bilinen tarihsel dönemlerdeki mevcut tahmin noktaları arasından nicelik noktalarının nasıl kendiliğinden seçildiğini göstermektedir. Önceki dönemlerde gerçek talebin 3 adet olduğu 1,578. kalem örneğini düşünün. 50 birimlik bir p1,288 tahmini arzın altında kalacaktı, oysa 90 birimlik bir p2,578 değeri fazla üretecekti. Gözlemlenen yüzdelikler arasında p70 değeri maksimum 7,301 $ kar sağlıyor. Bunu bilerek, p50 seçiminin, p1,300 değeriyle karşılaştırıldığında nasıl 70 $'a yakın bir cezayla sonuçlanacağını görebilirsiniz. Bu sadece bir örnek ama tablodaki her öğenin anlatacak benzersiz bir hikayesi var.
Çözüme genel bakış
Aşağıdaki diyagram önerilen bir iş akışını göstermektedir. Birinci, Amazon SageMaker Veri Düzenleyicisi Bir zaman serisi tahmincisi tarafından üretilen geriye dönük test tahminlerini kullanır. Daha sonra, geriye dönük test tahminleri ve bilinen gerçekleşenler, öğe bazında finansal meta verilerle birleştirilir. Bu noktada, bir SageMaker Data Wrangler dönüşümü, geriye dönük test tahminlerini kullanarak öğe başına eksik ve fazla tahminin birim maliyetini hesaplar.
SageMaker Data Wrangler, birim tahminini finansal bağlama çevirir ve incelenen miktarlar arasında en yüksek kâr miktarını sağlayan kaleme özgü dilimleri otomatik olarak seçer. Çıktı, Amazon S3'te depolanan tablo şeklinde bir veri kümesidir ve kavramsal olarak önceki bölümdeki tabloya benzer.
Son olarak, gelecek dönemlere yönelik gelecek tarihli tahminler üretmek için bir zaman serisi tahmincisi kullanılır. Burada ayrıca, seçilen niceliğe göre çıkarım işlemlerini yürütmeyi veya çıkarım verilerine göre hareket etmeyi de seçebilirsiniz. Bu, hesaplama maliyetlerini azaltmanıza ve aynı zamanda her bir öğenin manuel olarak gözden geçirilmesi yükünü ortadan kaldırmanıza olanak tanıyabilir. Kataloğunuzdaki binlerce ürüne otomatik ayarlamalar uygulanabilirken, şirketinizdeki uzmanların yüksek değerli ürünlere odaklanmak için daha fazla zamanı olabilir. Bir bakış açısı olarak, gelecek bir dereceye kadar belirsizliğe sahiptir. Bununla birlikte, diğer tüm koşullar eşit olduğunda, karma bir nicelik dilimleri seçimi, genel bir zaman serisi kümesindeki sonuçları optimize etmelidir. AWS'de, karışık niceliksel seçimle elde edilen iyileştirmelerin derecesini ölçmek için iki engelleme tahmin döngüsü kullanmanızı öneririz.
Uygulamanızı hızlandıracak çözüm rehberliği
Bu yazıda tartışılan niceliksel seçim çözümünü yeniden oluşturmak ve bunu kendi veri kümenize uyarlamak isterseniz, başlamanıza yardımcı olmak için sentetik bir örnek veri seti ve örnek bir SageMaker Data Wrangler akış dosyası sağlıyoruz. GitHub. Uygulamalı deneyimin tamamının tamamlanması bir saatten az sürecektir.
Pazara çıkış sürenizi hızlandırmanıza yardımcı olmak için bu gönderiyi ve örnek çözüm kılavuzunu sağlıyoruz. Belirli yüzdelik dilimlerin önerilmesine olanak tanıyan birincil sağlayıcı, makine öğrenimi kullanım senaryolarına yönelik verileri hazırlamak için gereken süreyi kısaltmayı amaçlayan, amaca yönelik olarak oluşturulmuş bir AWS hizmeti olan SageMaker Data Wrangler'dır. SageMaker Data Wrangler, veri dönüşümlerini tasarlamak, verileri analiz etmek ve özellik mühendisliği gerçekleştirmek için görsel bir arayüz sağlar.
SageMaker Data Wrangler'da yeniyseniz bkz. Data Wrangler'ı Kullanmaya Başlayın hizmetin nasıl başlatılacağını anlamak için Amazon SageMaker Stüdyosu. Bağımsız olarak birden fazlasına sahibiz 150 blog yazısı hizmet tarafından ele alınan çeşitli örnek veri dönüşümlerinin keşfedilmesine yardımcı olur.
Sonuç
Bu yazıda, zaman serisi tahmininde niceliksel regresyonun birden fazla iş karar noktasına nasıl olanak tanıdığını tartıştık. Ayrıca aşırı ve eksik tahminlerle ilgili dengesiz maliyet cezalarını da tartıştık; eksik arzın cezası genellikle fazla arz cezasının birkaç katıdır; yetersiz arzın müşteriler nezdinde iyi niyet kaybına yol açabileceğinden bahsetmiyoruz bile.
Gönderide, kuruluşların, gelecek dönemlerde en fazla kârı sağlayacak olan miktar dilimini otomatik olarak seçmek için her kalemin aşırı ve eksik tedarik maliyetlerini göz önünde bulundurarak birden fazla nicelik tahmin noktasını nasıl değerlendirebilecekleri tartışıldı. Gerektiğinde, iş kuralları dinamik bir miktar yerine sabit bir miktar istediğinde seçimi geçersiz kılabilirsiniz.
Süreç, tahmin edilen her öğeye manuel olarak karar verme zorunluluğunu ortadan kaldırırken iş ve finansal hedeflerin karşılanmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. SageMaker Data Wrangler, sürecin sürekli olarak yürütülmesine yardımcı olur çünkü niceliksel seçimin değişen gerçek dünya verilerine göre dinamik olması gerekir.
Kantil seçiminin tek seferlik bir olay olmadığı unutulmamalıdır. Süreç, artan mal maliyetleri, enflasyon, mevsimsel ayarlamalar, yeni ürün tanıtımı, değişen tüketici talepleri ve daha fazlasını içeren değişiklikleri hesaba katmak için her tahmin döngüsünde de değerlendirilmelidir. Önerilen optimizasyon süreci, model eğitim adımı olarak adlandırılan zaman serisi modelinin oluşturulmasından sonra konumlandırılır. Niceliksel seçimler, bazen çıkarım adımı olarak da adlandırılan, geleceğe yönelik tahmin oluşturma adımıyla birlikte yapılır ve kullanılır.
Bu gönderiyle ilgili sorularınız varsa veya benzersiz organizasyonel ihtiyaçlarınızı daha derinlemesine incelemek istiyorsanız lütfen AWS hesap ekibinize, AWS Çözüm Mimarınıza ulaşın veya destek merkezimizde yeni bir vaka açın.
Referanslar
- DeYong, GD (2020). Fiyat belirleyen haber satıcısı: inceleme ve genişletmeler. Uluslararası Üretim Araştırmaları Dergisi, 58(6), 1776–1804.
- Liu, C., Letchford, AN ve Svetunkov, I. (2022). Haber satıcısı sorunları: Tahmin ve optimizasyon için entegre bir yöntem. Avrupa Yöneylem Araştırması Dergisi, 300(2), 590–601.
- Punia, S., Singh, SP ve Madaan, JK (2020). Tahmine dayalı analitiğe: Veri odaklı, çok öğeli bir haber satıcısı modeli. Karar Destek Sistemleri, 136.
- Trapero, JR, Cardós, M. ve Kourentzes, N. (2019). Güvenlik stoğu tahminini geliştirmek için Quantile tahmin optimal kombinasyonu. Uluslararası Tahmin Dergisi, 35(1), 239–250.
- Whitin,TM (1955). Envanter kontrolü ve fiyat teorisi. Yönetim Bilimi 2 61–68.
Yazar Hakkında
Charles Laughlin Baş AI/ML Uzman Çözüm Mimarıdır ve AWS'de Amazon SageMaker hizmet ekibinde çalışmaktadır. Hizmet yol haritasının şekillendirilmesine yardımcı oluyor ve en son AWS teknolojilerini ve düşünce liderliğini kullanarak işletmelerinin dönüştürülmesine yardımcı olmak için çeşitli AWS müşterileriyle günlük olarak iş birliği yapıyor. Charles, Tedarik Zinciri Yönetimi alanında yüksek lisans derecesine ve doktora derecesine sahiptir. Veri Bilimi alanında.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-forecasting-the-delicate-balance-of-serving-customers-and-growing-your-business/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- ][P
- 1
- 10
- 100
- 2019
- 2020
- 2022
- 420
- 7
- %95
- a
- Hakkımızda
- yukarıdaki
- hızlandırmak
- kabul
- Göre
- Hesap
- doğruluk
- doğru
- elde
- kazanmak
- Hareket
- uyarlamak
- ilave
- adres
- ele
- ayarlamaları
- öğüt vermek
- Sonra
- karşı
- yaşlı
- önde
- AI / ML
- algoritmalar
- Türkiye
- izin vermek
- veriyor
- yanında
- Ayrıca
- Rağmen
- Amazon
- Amazon Adaçayı Yapıcı
- Amazon SageMaker Tuval
- Amazon Web Servisleri
- arasında
- miktar
- an
- analytics
- çözümlemek
- ve
- Başka
- herhangi
- hiçbir yerde
- uygulamalı
- Tamam
- yaklaşım
- yaklaşımlar
- yaklaşık olarak
- ARE
- düzenlenmiş
- AS
- bir kenara
- ilişkili
- At
- Otomatik
- otomatik olarak
- mevcut
- ortalama
- önlemek
- AWS
- Arka
- Backtest
- Bakiye
- Bilanço
- bilançolar
- merkezli
- temel
- BE
- Çünkü
- müşterimiz
- olur
- olmuştur
- olmak
- altında
- İYİ
- arasında
- Ötesinde
- önyargı
- Blog
- Alt
- marka
- geniş
- yerleşik
- yük
- iş
- işletmeler
- fakat
- by
- denilen
- aramalar
- CAN
- tuval
- yetenekleri
- yapılan
- taşıma
- dava
- durumlarda
- Nakit
- katalog
- Sebeb olmak
- Merkez
- merkezli
- zincir
- şans
- değişiklikler
- değiştirme
- Charles
- seçim
- choices
- Klinik
- seçme
- seçti
- seçilmiş
- kombinasyon
- kombinasyonları
- ortak
- Şirketler
- şirket
- karşılaştırıldığında
- tamamlamak
- karmaşıklık
- karmaşık
- hesaplamak
- kavramsal olarak
- bilinçli
- Düşünmek
- dikkate
- oluşur
- kısıtlamaları
- tüketici
- bağlam
- kontrol
- tersine
- dönüştürmek
- dönüştürülmüş
- çekirdek
- doğru
- Ücret
- maliyetler
- olabilir
- çiftleşmiş
- yaratmak
- Oluşturma
- kritik
- müşteri
- Müşteri Hizmetleri
- Müşteriler
- keskin kenar
- devir
- döngüleri
- günlük
- veri
- veri bilimi
- veri-güdümlü
- gün
- karar vermek
- karar
- kararlar
- derin
- derin
- Varsayılan
- derece
- teslim etmek
- Talep
- Talep tahmini
- talepleri
- gösterdi
- gösteriyor
- bağlı
- tanımlamak
- Dizayn
- tasarlanmış
- arzu
- ayrıntı
- ayrıntılar
- belirlenmesi
- gelişmiş
- umut kırıcı
- keşfetmek
- tartışmak
- tartışılan
- dalış
- çeşitli
- do
- Değil
- domain
- aşağı
- sürücü
- gereken
- sırasında
- dinamik
- her
- Erken
- kolay
- etkili bir şekilde
- etkileri
- verimli biçimde
- enabler
- sağlar
- son
- Mühendislik
- artırmak
- sağlamak
- Tüm
- eşit
- özellikle
- tahmin
- Avrupa
- değerlendirmek
- değerlendirilir
- Etkinlikler
- Her
- muayene etmek
- örnek
- örnekler
- aşmak
- fazla
- var
- beklenen
- deneyim
- uzman
- uzmanlara göre
- ifade
- uzantıları
- Düşmek
- Daha hızlı
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- az
- daha az
- alan
- şekil
- fileto
- mali
- finansal hedefler
- bulmak
- Ad
- uygun
- beş
- sabit
- akış
- odak
- takip et
- takip
- takip etme
- İçin
- Tahmin
- tahminleri
- formlar
- formül
- Beslemek
- bulundu
- Ücretsiz
- sürtünme
- itibaren
- tam
- daha fazla
- gelecek
- Vadeli
- oluşturmak
- oluşturulan
- nesil
- coğrafi olarak
- almak
- verilmiş
- gluon
- Goller
- Tercih Etmenizin
- mal
- Iyi niyet
- Yeşil
- Büyüyen
- rehberlik
- vardı
- hands-on
- Var
- sahip olan
- he
- Held
- yardım et
- yardımcı olur
- okuyun
- Yüksek
- daha yüksek
- en yüksek
- büyük ölçüde
- tarihi
- tarihsel
- tutma
- tutar
- ufuk
- Ufuklar
- saat
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTML
- HTTPS
- i
- Fikir
- boş
- if
- göstermektedir
- dengesizlik
- Acil
- iyileştirmeler
- in
- dahil
- dahil
- Dahil olmak üzere
- Gelir
- Artırmak
- artmış
- bağımsız
- enflasyon
- bilgi vermek
- bilgi
- ilk
- soyut
- entegre
- ilginç
- arayüzey
- Uluslararası
- yorumlama
- içine
- Giriş
- envanter
- araştırmak
- yatırım
- Yatırımlar
- IT
- ürün
- katıldı
- dergi
- seyahat
- Bilmek
- bilme
- bilinen
- Soyad
- başlatmak
- öncülük etmek
- Liderlik
- İlanlar
- öğrenme
- en az
- ayrılma
- az
- sevmek
- Muhtemelen
- Sınırlı
- çizgi
- lojistik
- uzun süreli
- kaybetme
- kayıp
- Düşük
- alt
- makine
- makine öğrenme
- yapılmış
- Ana
- yapmak
- yönetim
- tavır
- Manuel
- el ile
- Üreticiler
- çok
- pazar
- eşleşti
- maksimize
- maksimum
- Mayıs..
- ortalama
- anlamları
- anlamına geliyor
- demek
- ölçmek
- Neden
- Metadata
- yöntem
- yöntemleri
- Metrikleri
- Misyonumuz
- karışık
- ML
- model
- modelleri
- Modern
- Daha
- Sabah
- çoğu
- hareketli
- hareketli ortalamalar
- çoklu
- şart
- Olması Gereken
- adlı
- Tabiat
- Gezin
- yakın
- gerekli
- gerek
- gerekli
- ihtiyaçlar
- yeni
- yeni ürün
- haber
- Gazeteler
- sonraki
- ünlü
- şimdi
- numara
- gözlemek
- of
- teklif
- Teklifler
- sık sık
- on
- ONE
- devam
- bir tek
- açık
- açık kaynak
- Açık kaynaklı yazılım
- işletmek
- operasyon
- işletme
- Operasyon
- optimum
- optimizasyon
- optimize
- or
- emir
- sıradan
- örgütsel
- organizasyonlar
- orijinal
- Diğer
- bizim
- dışarı
- sonuçlar
- çıktı
- tekrar
- tüm
- geçersiz kılma
- Fazla doldurmak
- kendi
- paket
- çift
- Bölüm
- ortaklar
- parçalar
- geçmiş
- başına
- Yapmak
- dönem
- dönemleri
- perspektif
- parçalar
- plan
- planlama
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Lütfen
- Nokta
- noktaları
- yerleştirilmiş
- mümkün
- Çivi
- potansiyel
- potansiyel
- tahmin
- Tahminler
- tercih
- Hazırlamak
- önlemek
- önceki
- Önceden
- fiyat
- fiyatlandırma
- birincil
- Anapara
- Önceki
- Sorun
- sorunlar
- süreç
- üretmek
- Üretilmiş
- üretir
- PLATFORM
- üretim
- Ürünler
- Kâr
- kar
- önerilen
- sağlamak
- sağlar
- satın alma
- takip etmek
- soru
- Sorular
- Hızlı
- R
- menzil
- nadiren
- oranlar
- daha doğrusu
- ulaşmak
- gerçek
- Gerçek dünya
- fark
- neden
- son
- tavsiye
- Kırmızı
- azaltmak
- başvurmak
- Referans
- bağıl
- güvenmek
- kalan
- kaldırma
- araştırma
- kaynak
- Kaynaklar
- bu
- sonuç
- Ortaya çıkan
- perakende
- perakendeci
- perakendeciler
- yorum
- Risk
- yol haritası
- kurallar
- koşmak
- koşu
- s
- Güvenlik
- sagemaker
- satış
- aynı
- senaryolar
- SCI
- Bilim
- mevsimlik
- Bölüm
- bölümler
- görmek
- Arıyor
- seçme
- seçim
- satmak
- Satıcılar
- Dizi
- hizmet vermek
- hizmet
- Hizmetler
- servis
- set
- birkaç
- Shape
- paylaş
- yaprak
- Raf
- KAYDIRMA
- alışveriş
- kısa dönem
- meli
- şov
- gösterilen
- Gösteriler
- benzer
- tek
- So
- Yazılım
- satılan
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- uzman
- özel
- spekülatif
- kareler
- kararlı
- paydaşlar
- başladı
- state-of-the-art
- istatistiksel
- adım
- Basamaklar
- Stok
- hafızası
- saklı
- Öykü
- düz
- stratejileri
- Stratejileri
- okudu
- başarılı
- arz
- Arz ve talep
- tedarik zinciri
- Tedarik zinciri yönetimi
- destek
- Destek Sistemleri
- Destekler
- fazlalık
- sentetik
- Sistemler
- tablo
- Bizi daha iyi tanımak için
- alır
- görevleri
- takım
- Teknolojileri
- söylemek
- göre
- o
- The
- Gelecek
- ve bazı Asya
- Onları
- teori
- Orada.
- Bunlar
- onlar
- işler
- düşünmek
- Re-Tweet
- Bu
- düşünce
- düşünce liderliği
- Binlerce
- üç
- İçinden
- zaman
- Zaman serisi
- için
- çok
- sert
- karşı
- Trading
- Eğitim
- Dönüştürmek
- dönüşümler
- gerçek
- gerçek değer
- iki
- tipik
- eninde sonunda
- Belirsiz
- Belirsizlik
- altında
- anlamak
- benzersiz
- birim
- birimleri
- kadar
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanma
- değer
- Değerler
- çeşitlilik
- Görüntüle
- istemek
- oldu
- Yol..
- we
- ağ
- web hizmetleri
- İYİ
- vardı
- ne
- ne zaman
- her ne zaman
- oysa
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- DSÖ
- geniş
- Geniş ürün yelpazesi
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- iş akışı
- çalışır
- olur
- Sen
- zefirnet
- sıfır