Các công ty sử dụng dự báo chuỗi thời gian để đưa ra các quyết định lập kế hoạch cốt lõi giúp họ vượt qua những tương lai không chắc chắn. Bài đăng này nhằm mục đích đề cập đến các bên liên quan trong chuỗi cung ứng, những người có chung nhu cầu xác định số lượng thành phẩm cần thiết trong nhiều khoảng thời gian lập kế hoạch khác nhau. Ngoài việc lên kế hoạch cần bao nhiêu đơn vị hàng hóa, doanh nghiệp thường cần biết sẽ cần chúng ở đâu, để tạo ra lượng hàng tồn kho tối ưu về mặt địa lý.
Sự cân bằng mong manh giữa thừa cung và thiếu cung
Nếu các nhà sản xuất sản xuất quá ít bộ phận hoặc thành phẩm, thì tình trạng thiếu cung có thể khiến họ phải đưa ra những lựa chọn khó khăn trong việc phân bổ nguồn lực sẵn có giữa các đối tác thương mại hoặc đơn vị kinh doanh của họ. Kết quả là, các đơn đặt hàng có thể có tỷ lệ chấp nhận thấp hơn và lợi nhuận nhận được ít hơn. Xa hơn trong chuỗi cung ứng, nếu một nhà bán lẻ có quá ít sản phẩm để bán so với nhu cầu, họ có thể khiến người mua hàng thất vọng do hết hàng. Khi người mua lẻ có nhu cầu ngay lập tức, những thiếu sót này có thể dẫn đến việc mua hàng từ một nhà bán lẻ thay thế hoặc thương hiệu có thể thay thế. Sự thay thế này có thể là một rủi ro rời bỏ nếu thay thế thay thế trở thành mặc định mới.
Ở đầu bên kia của con lắc cung, tình trạng dư cung hàng hóa cũng có thể phải gánh chịu hậu quả. Các mặt hàng dư thừa bây giờ phải được lưu trữ trong kho cho đến khi được bán. Dự kiến mức độ dự trữ an toàn ở mức độ nào đó sẽ giúp giải quyết tình trạng không chắc chắn về nhu cầu dự kiến; tuy nhiên, hàng tồn kho dư thừa dẫn đến hoạt động kém hiệu quả và có thể làm giảm lợi nhuận của tổ chức. Đặc biệt khi sản phẩm dễ hư hỏng, tình trạng dư cung có thể dẫn đến mất toàn bộ hoặc một phần khoản đầu tư ban đầu để có được thành phẩm có thể bán được.
Ngay cả khi sản phẩm không dễ hư hỏng, trong quá trình bảo quản, chúng thực sự trở thành nguồn tài nguyên nhàn rỗi có thể có trên bảng cân đối kế toán dưới dạng tiền mặt miễn phí hoặc được sử dụng để theo đuổi các khoản đầu tư khác. Ngoài bảng cân đối kế toán, chi phí lưu trữ và vận chuyển không phải là miễn phí. Các tổ chức thường có số lượng hạn chế về năng lực kho bãi và hậu cần được sắp xếp. Họ phải hoạt động trong những hạn chế này, sử dụng hiệu quả các nguồn lực sẵn có.
Đối mặt với việc lựa chọn giữa thừa cung và thiếu cung, nhìn chung, hầu hết các tổ chức đều thích cung vượt cầu bằng sự lựa chọn rõ ràng. Chi phí có thể đo lường được của việc thiếu cung thường cao hơn, đôi khi gấp vài lần so với chi phí do cung vượt cầu, mà chúng ta sẽ thảo luận trong các phần tiếp theo.
Lý do chính dẫn đến khuynh hướng cung vượt cầu là để tránh chi phí vô hình do mất thiện chí với khách hàng mỗi khi không có sản phẩm. Các nhà sản xuất và nhà bán lẻ nghĩ đến giá trị lâu dài của khách hàng và muốn thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu—sứ mệnh này giúp cung cấp thông tin cho chiến lược chuỗi cung ứng của họ.
Trong phần này, chúng tôi đã xem xét sự bất bình đẳng do phân bổ quá nhiều hoặc quá ít nguồn lực theo quy trình lập kế hoạch nhu cầu. Tiếp theo, chúng tôi điều tra dự báo chuỗi thời gian và cách dự đoán nhu cầu có thể được kết hợp tối ưu với chiến lược cung cấp cấp mặt hàng.
Các phương pháp tiếp cận cổ điển đối với chu trình lập kế hoạch hoạt động và bán hàng
Trong lịch sử, việc dự báo đã được thực hiện bằng các phương pháp thống kê dẫn đến dự báo điểm, mang lại giá trị có khả năng xảy ra nhất cho tương lai. Cách tiếp cận này thường dựa trên các dạng đường trung bình động hoặc hồi quy tuyến tính, nhằm tìm cách điều chỉnh mô hình bằng cách sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường. Dự báo điểm bao gồm một giá trị dự đoán trung bình duy nhất. Bởi vì giá trị dự báo điểm tập trung vào giá trị trung bình nên dự kiến giá trị thực sẽ cao hơn giá trị trung bình, khoảng 50% thời gian. Điều này để lại 50% thời gian còn lại khi con số thực sẽ giảm xuống dưới điểm dự báo.
Dự báo điểm có thể thú vị nhưng chúng có thể khiến các nhà bán lẻ hết các mặt hàng phải có trong 50% thời gian nếu thực hiện mà không có sự xem xét của chuyên gia. Để ngăn chặn việc phục vụ khách hàng không đúng mức, các nhà lập kế hoạch cung và cầu áp dụng các phán đoán thủ công hoặc điều chỉnh dự báo điểm bằng công thức tồn kho an toàn. Các công ty có thể sử dụng cách giải thích riêng của họ về công thức dự trữ an toàn, nhưng ý tưởng là giúp đảm bảo nguồn cung sản phẩm có sẵn trong một khoảng thời gian ngắn hạn không chắc chắn. Cuối cùng, các nhà lập kế hoạch sẽ cần phải quyết định nên tăng hay giảm các dự đoán dự báo điểm trung bình, tùy theo các quy tắc, diễn giải và quan điểm chủ quan của họ về tương lai.
Dự báo chuỗi thời gian hiện đại, tiên tiến cho phép lựa chọn
Để đáp ứng nhu cầu dự báo trong thế giới thực, AWS cung cấp một bộ khả năng sâu rộng mang lại cách tiếp cận hiện đại cho việc dự báo chuỗi thời gian. Chúng tôi cung cấp các dịch vụ học máy (ML) bao gồm nhưng không giới hạn ở Canvas SageMaker của Amazon (để biết chi tiết, tham khảo Đào tạo mô hình dự báo chuỗi thời gian nhanh hơn với Amazon SageMaker Canvas Quick Build), Dự báo Amazon (Bắt đầu hành trình thành công của bạn với dự báo chuỗi thời gian với Amazon Forecast), Và Amazon SageMaker các thuật toán tích hợp (Dự báo nhu cầu sâu với Amazon SageMaker). Ngoài ra, AWS đã phát triển gói phần mềm nguồn mở, AutoGluon, hỗ trợ các tác vụ ML đa dạng, bao gồm cả các tác vụ trong miền chuỗi thời gian. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Dự báo dễ dàng và chính xác với AutoGluon-TimeSeries.
Hãy xem xét dự báo điểm đã thảo luận ở phần trước. Dữ liệu trong thế giới thực phức tạp hơn mức có thể được biểu thị bằng ước tính đường hồi quy trung bình hoặc đường hồi quy thẳng. Ngoài ra, do sự mất cân đối giữa thừa và thiếu, bạn cần nhiều hơn một ước tính điểm duy nhất. Các dịch vụ AWS giải quyết nhu cầu này bằng cách sử dụng mô hình ML kết hợp với hồi quy lượng tử. Hồi quy lượng tử cho phép bạn chọn từ nhiều kịch bản lập kế hoạch khác nhau, được thể hiện dưới dạng lượng tử, thay vì dựa vào dự báo một điểm duy nhất. Chính những lượng tử này đưa ra sự lựa chọn mà chúng tôi sẽ mô tả chi tiết hơn trong phần tiếp theo.
Dự báo được thiết kế để phục vụ khách hàng và tạo ra tăng trưởng kinh doanh
Hình dưới đây cung cấp hình ảnh trực quan về dự báo chuỗi thời gian với nhiều kết quả, có thể thực hiện được thông qua hồi quy lượng tử. Đường màu đỏ, được biểu thị bằng p05, cho thấy xác suất rằng con số thực, bất kể nó có thể là gì, dự kiến sẽ giảm xuống dưới đường p05, khoảng 5% thời gian. Ngược lại, điều này có nghĩa là 95% trường hợp, con số thực có thể sẽ nằm trên đường p05.
Tiếp theo, quan sát đường màu xanh lá cây, ký hiệu là p70. Giá trị thực sẽ giảm xuống dưới đường p70 trong khoảng 70% thời gian, để lại 30% khả năng nó sẽ vượt quá p70. Đường p50 cung cấp một góc nhìn trung bình về tương lai, với trung bình 50/50 giá trị cơ hội sẽ cao hơn hoặc thấp hơn p50. Đây là những ví dụ, nhưng bất kỳ lượng tử nào cũng có thể được diễn giải theo cách tương tự.
Trong phần sau, chúng tôi xem xét cách đo lường xem các dự đoán lượng tử có tạo ra tình trạng thừa cung hay thiếu cung theo từng mặt hàng hay không.
Đo lường tình trạng thừa cung và thiếu cung từ dữ liệu lịch sử
Phần trước đã trình bày một cách đồ họa để quan sát các dự đoán; một cách khác để xem chúng là theo cách dạng bảng, như được trình bày trong bảng sau. Khi tạo mô hình chuỗi thời gian, một phần dữ liệu được giữ lại từ hoạt động huấn luyện, điều này cho phép tạo ra các số liệu chính xác. Mặc dù tương lai là không chắc chắn, ý tưởng chính ở đây là độ chính xác trong khoảng thời gian trì hoãn là ước tính gần đúng nhất về cách các dự đoán của ngày mai sẽ diễn ra, tất cả các yếu tố khác đều như nhau.
Bảng không hiển thị số liệu chính xác; đúng hơn, nó hiển thị các giá trị thực đã biết từ quá khứ, cùng với một số dự đoán lượng tử từ p50 đến p90 theo các bước 10. Trong 218 khoảng thời gian lịch sử gần đây, nhu cầu thực sự là 189 đơn vị. Dự đoán lượng tử cung cấp một loạt các giá trị, từ mức thấp nhất là 314 đơn vị đến mức cao nhất là 50 đơn vị. Với bảng sau đây, thật dễ dàng nhận thấy p60 và pXNUMX dẫn đến cung không đủ cầu, và ba phân vị cuối cùng dẫn đến cung vượt cầu.
Trước đây chúng tôi đã chỉ ra rằng có sự bất cân xứng giữa cung vượt cầu và cung thiếu hụt. Hầu hết các doanh nghiệp đưa ra lựa chọn sáng suốt về việc cung cấp quá mức đều làm như vậy để tránh làm khách hàng thất vọng. Câu hỏi quan trọng trở thành: “Đối với tương lai phía trước, doanh nghiệp nên lập kế hoạch dựa vào con số dự đoán lượng tử nào?” Với sự bất cân xứng đang tồn tại, cần phải đưa ra một quyết định có trọng lượng. Nhu cầu này sẽ được giải quyết trong phần tiếp theo, trong đó số lượng dự báo, dưới dạng đơn vị, được chuyển đổi sang ý nghĩa tài chính tương ứng của chúng.
Tự động chọn điểm lượng tử chính xác dựa trên mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận hoặc dịch vụ khách hàng
Để chuyển đổi các giá trị lượng tử thành giá trị kinh doanh, chúng ta phải tìm mức phạt liên quan đến từng đơn vị tồn kho quá mức và với từng đơn vị tồn kho thấp, bởi vì những giá trị này hiếm khi bằng nhau. Một giải pháp cho nhu cầu này đã được ghi chép và nghiên cứu kỹ lưỡng trong lĩnh vực nghiên cứu hoạt động, được gọi là bài toán người bán báo. Whitin (1955) là người đầu tiên xây dựng mô hình cầu bao gồm cả tác động của giá cả. Bài toán người bán báo được đặt tên từ thời điểm người bán tin phải quyết định mua bao nhiêu tờ báo trong ngày. Nếu họ chọn con số quá thấp, họ sẽ bán hết sớm và không đạt được mức thu nhập tiềm năng trong ngày. Nếu họ chọn một con số quá cao, họ sẽ bị mắc kẹt với “tin tức của ngày hôm qua” và có nguy cơ mất một phần khoản đầu tư đầu cơ vào buổi sáng sớm.
Để tính toán mức phạt trên và dưới trên mỗi đơn vị, có một số dữ liệu cần thiết cho từng mục bạn muốn dự báo. Bạn cũng có thể tăng độ phức tạp bằng cách chỉ định dữ liệu dưới dạng cặp mặt hàng+vị trí, cặp mặt hàng+khách hàng hoặc các kết hợp khác tùy theo nhu cầu kinh doanh.
- Giá trị bán hàng dự kiến cho mặt hàng.
- Tổng chi phí của hàng hóa để mua hoặc sản xuất mặt hàng đó.
- Chi phí lưu giữ ước tính liên quan đến việc lưu kho hàng hóa nếu chưa bán được.
- Giá trị còn lại của mặt hàng nếu không bán được. Nếu rất dễ hư hỏng, giá trị thu hồi có thể đạt tới XNUMX, dẫn đến mất toàn bộ chi phí đầu tư hàng hóa ban đầu. Khi thời hạn sử dụng ổn định, giá trị còn lại có thể giảm xuống dưới giá trị bán dự kiến của mặt hàng đó, tùy thuộc vào tính chất của mặt hàng được lưu trữ và có khả năng bị cũ đi.
Bảng sau đây trình bày cách các điểm phân vị được tự chọn trong số các điểm dự báo có sẵn trong các giai đoạn lịch sử đã biết. Hãy xem xét ví dụ về mặt hàng 3, có nhu cầu thực sự là 1,578 đơn vị trong các giai đoạn trước. Ước tính p50 là 1,288 đơn vị sẽ được cung cấp dưới mức, trong khi giá trị p90 là 2,578 đơn vị sẽ tạo ra thặng dư. Trong số các lượng tử được quan sát, giá trị p70 tạo ra lợi nhuận tối đa là 7,301 USD. Biết được điều này, bạn có thể thấy việc lựa chọn p50 sẽ dẫn đến mức phạt gần 1,300 USD như thế nào so với giá trị p70. Đây chỉ là một ví dụ, nhưng mỗi mục trong bảng đều có một câu chuyện riêng để kể.
Tổng quan về giải pháp
Sơ đồ sau đây minh họa quy trình làm việc được đề xuất. Đầu tiên, Trình sắp xếp dữ liệu Amazon SageMaker sử dụng các dự đoán backtest được tạo ra bởi một nhà dự báo chuỗi thời gian. Tiếp theo, các dự đoán backtest và các số liệu thực tế đã biết được kết hợp với siêu dữ liệu tài chính trên cơ sở mặt hàng. Tại thời điểm này, bằng cách sử dụng các dự đoán kiểm tra ngược, biến đổi SageMaker Data Wrangler sẽ tính toán chi phí đơn vị cho việc dự báo dưới và trên cho mỗi mục.
SageMaker Data Wrangler chuyển dự báo đơn vị sang bối cảnh tài chính và tự động chọn phân vị theo mặt hàng cụ thể mang lại lợi nhuận cao nhất trong số các phân vị được kiểm tra. Đầu ra là một tập hợp dữ liệu dạng bảng, được lưu trữ trên Amazon S3 và có khái niệm tương tự như bảng trong phần trước.
Cuối cùng, bộ dự báo chuỗi thời gian được sử dụng để tạo ra các dự báo trong tương lai cho các giai đoạn trong tương lai. Tại đây, bạn cũng có thể chọn điều khiển các hoạt động suy luận hoặc hành động dựa trên dữ liệu suy luận, tùy theo phân vị nào đã được chọn. Điều này có thể cho phép bạn giảm chi phí tính toán đồng thời loại bỏ gánh nặng xem xét thủ công từng mục. Các chuyên gia trong công ty của bạn có thể có nhiều thời gian hơn để tập trung vào các mặt hàng có giá trị cao trong khi hàng nghìn mặt hàng trong danh mục của bạn có thể được áp dụng điều chỉnh tự động. Như một điểm cần xem xét, tương lai có một mức độ không chắc chắn nào đó. Tuy nhiên, tất cả những yếu tố khác đều như nhau, việc lựa chọn hỗn hợp các phân vị sẽ tối ưu hóa kết quả trong một chuỗi thời gian tổng thể. Tại AWS, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng hai chu kỳ dự đoán hạn chế để định lượng mức độ cải thiện được tìm thấy bằng lựa chọn lượng tử hỗn hợp.
Hướng dẫn giải pháp để đẩy nhanh quá trình triển khai của bạn
Nếu bạn muốn tạo lại giải pháp lựa chọn lượng tử được thảo luận trong bài đăng này và điều chỉnh nó cho phù hợp với tập dữ liệu của riêng bạn, chúng tôi sẽ cung cấp một tập hợp dữ liệu mẫu tổng hợp và tệp luồng SageMaker Data Wrangler mẫu để bạn bắt đầu. GitHub. Toàn bộ trải nghiệm thực hành sẽ khiến bạn mất chưa đầy một giờ để hoàn thành.
Chúng tôi cung cấp bài đăng này và hướng dẫn giải pháp mẫu để giúp bạn đẩy nhanh thời gian tiếp cận thị trường. Công cụ hỗ trợ chính để đề xuất các phân vị cụ thể là SageMaker Data Wrangler, một dịch vụ AWS được xây dựng có mục đích nhằm giảm thời gian chuẩn bị dữ liệu cho các trường hợp sử dụng ML. SageMaker Data Wrangler cung cấp giao diện trực quan để thiết kế các chuyển đổi dữ liệu, phân tích dữ liệu và thực hiện kỹ thuật tính năng.
Nếu bạn chưa quen với SageMaker Data Wrangler, hãy tham khảo Bắt đầu với Data Wrangler để hiểu cách khởi chạy dịch vụ thông qua Xưởng sản xuất Amazon SageMaker. Độc lập, chúng tôi có nhiều hơn 150 bài đăng trên blog giúp khám phá các chuyển đổi dữ liệu mẫu đa dạng được giải quyết bởi dịch vụ.
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã thảo luận về cách hồi quy lượng tử cho phép nhiều điểm quyết định kinh doanh trong dự báo chuỗi thời gian. Chúng tôi cũng thảo luận về các khoản phạt chi phí mất cân bằng liên quan đến việc dự báo thừa và thiếu - thường mức phạt do thiếu cung sẽ gấp vài lần mức phạt do cung vượt cầu, chưa kể việc thiếu cung có thể gây mất thiện chí với khách hàng.
Bài viết đã thảo luận về cách các tổ chức có thể đánh giá nhiều điểm dự đoán phân vị bằng cách xem xét chi phí thừa và thiếu cung của từng mặt hàng để tự động chọn phân vị có khả năng mang lại nhiều lợi nhuận nhất trong các giai đoạn tương lai. Khi cần thiết, bạn có thể ghi đè lựa chọn khi quy tắc kinh doanh mong muốn một lượng tử cố định thay vì một lượng tử động.
Quy trình này được thiết kế để giúp đáp ứng các mục tiêu kinh doanh và tài chính đồng thời loại bỏ những trở ngại khi phải áp dụng các yêu cầu phán đoán theo cách thủ công cho từng mục được dự báo. SageMaker Data Wrangler giúp quy trình chạy liên tục vì việc lựa chọn lượng tử phải linh hoạt với việc thay đổi dữ liệu trong thế giới thực.
Cần lưu ý rằng việc lựa chọn lượng tử không phải là sự kiện diễn ra một lần. Quá trình này cũng cần được đánh giá trong mỗi chu kỳ dự báo để tính đến những thay đổi bao gồm chi phí hàng hóa tăng, lạm phát, điều chỉnh theo mùa, giới thiệu sản phẩm mới, thay đổi nhu cầu của người tiêu dùng, v.v. Quá trình tối ưu hóa được đề xuất được định vị sau khi tạo mô hình chuỗi thời gian, được gọi là bước huấn luyện mô hình. Các lựa chọn lượng tử được thực hiện và sử dụng với bước tạo dự báo trong tương lai, đôi khi được gọi là bước suy luận.
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về bài đăng này hoặc muốn tìm hiểu sâu hơn về nhu cầu tổ chức riêng của mình, vui lòng liên hệ với nhóm tài khoản AWS, Kiến trúc sư giải pháp AWS của bạn hoặc mở một trường hợp mới trong trung tâm hỗ trợ của chúng tôi.
dự án
- DeYong, GD (2020). Nhà cung cấp tin tức ấn định giá: đánh giá và mở rộng. Tạp chí Nghiên cứu Sản xuất Quốc tế, 58(6), 1776–1804.
- Liu, C., Letchford, AN, & Svetunkov, I. (2022). Vấn đề của nhà cung cấp tin tức: Một phương pháp tích hợp để ước tính và tối ưu hóa. Tạp chí Nghiên cứu Hoạt động Châu Âu, 300(2), 590–601.
- Punia, S., Singh, SP, & Madaan, JK (2020). Từ phân tích dự đoán đến phân tích theo quy định: Mô hình nhà cung cấp tin tức đa mục dựa trên dữ liệu. Hệ thống hỗ trợ quyết định, 136.
- Trapero, JR, Cardós, M., & Kourentzes, N. (2019). Dự báo lượng tử kết hợp tối ưu để nâng cao ước tính tồn kho an toàn. Tạp chí Dự báo Quốc tế, 35(1), 239–250.
- Whitin, TM (1955). Lý thuyết về giá và kiểm soát hàng tồn kho. Khoa học quản lý 2 61–68.
Lưu ý
Charles Laughlin là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia AI/ML chính và làm việc trong nhóm dịch vụ Amazon SageMaker tại AWS. Anh giúp định hình lộ trình dịch vụ và cộng tác hàng ngày với nhiều khách hàng AWS khác nhau để giúp chuyển đổi hoạt động kinh doanh của họ bằng cách sử dụng các công nghệ AWS tiên tiến và tư duy lãnh đạo. Charles có bằng Thạc sĩ Quản lý Chuỗi Cung ứng và bằng Tiến sĩ. trong Khoa học dữ liệu.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/beyond-forecasting-the-delicate-balance-of-serving-customers-and-growing-your-business/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- ][P
- 1
- 10
- 100
- 2019
- 2020
- 2022
- 420
- 7
- 95%
- a
- Giới thiệu
- ở trên
- đẩy nhanh tiến độ
- chấp nhận
- Theo
- Tài khoản
- chính xác
- chính xác
- đạt được
- có được
- Hành động
- thích ứng
- Ngoài ra
- địa chỉ
- giải quyết
- điều chỉnh
- tư vấn cho
- Sau
- chống lại
- tuổi
- trước
- AI / ML
- thuật toán
- Tất cả
- cho phép
- cho phép
- bên cạnh
- Ngoài ra
- Mặc dù
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- Canvas SageMaker của Amazon
- Amazon Web Services
- trong số
- số lượng
- an
- phân tích
- phân tích
- và
- Một
- bất kì
- bất cứ nơi nào
- áp dụng
- Đăng Nhập
- phương pháp tiếp cận
- cách tiếp cận
- khoảng
- LÀ
- bố trí
- AS
- qua một bên
- liên kết
- At
- Tự động
- tự động
- có sẵn
- Trung bình cộng
- tránh
- AWS
- trở lại
- Kiểm tra ngược
- Cân đối
- Cân đối kế toán
- Bảng cân đối
- dựa
- cơ sở
- BE
- bởi vì
- trở nên
- trở thành
- được
- được
- phía dưới
- BEST
- giữa
- Ngoài
- thiên vị
- Blog
- đáy
- thương hiệu
- rộng
- được xây dựng trong
- gánh nặng
- kinh doanh
- các doanh nghiệp
- nhưng
- by
- gọi là
- Cuộc gọi
- CAN
- vải
- khả năng
- thực hiện
- thực
- trường hợp
- trường hợp
- tiền mặt
- Danh mục hàng
- Nguyên nhân
- Trung tâm
- trung tâm
- chuỗi
- cơ hội
- Những thay đổi
- thay đổi
- Charles
- sự lựa chọn
- lựa chọn
- Chọn
- lựa chọn
- chọn
- lựa chọn
- kết hợp
- kết hợp
- Chung
- Các công ty
- công ty
- so
- hoàn thành
- phức tạp
- phức tạp
- Tính
- Về mặt khái niệm
- ý thức
- Hãy xem xét
- xem xét
- bao gồm
- khó khăn
- người tiêu dùng
- bối cảnh
- điều khiển
- ngược lại
- chuyển đổi
- chuyển đổi
- Trung tâm
- sửa chữa
- Phí Tổn
- Chi phí
- có thể
- kết
- tạo
- Tạo
- quan trọng
- khách hàng
- Dịch Vụ CSKH
- khách hàng
- tiên tiến
- chu kỳ
- chu kỳ
- tiền thưởng
- dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- hướng dữ liệu
- ngày
- quyết định
- quyết định
- quyết định
- sâu
- sâu sắc hơn
- Mặc định
- Bằng cấp
- cung cấp
- Nhu cầu
- Dự báo nhu cầu
- nhu cầu
- chứng minh
- chứng minh
- Tùy
- mô tả
- Thiết kế
- thiết kế
- mong muốn
- chi tiết
- chi tiết
- xác định
- phát triển
- đáng thất vọng
- khám phá
- thảo luận
- thảo luận
- bổ nhào
- khác nhau
- do
- Không
- miền
- xuống
- lái xe
- hai
- suốt trong
- năng động
- mỗi
- Đầu
- dễ dàng
- hiệu quả
- hiệu ứng
- hiệu quả
- kẻ gây rối
- cho phép
- cuối
- Kỹ Sư
- nâng cao
- đảm bảo
- Toàn bộ
- như nhau
- đặc biệt
- ước tính
- Châu Âu
- đánh giá
- đánh giá
- Sự kiện
- Mỗi
- kiểm tra
- ví dụ
- ví dụ
- quá
- dư thừa
- tồn tại
- dự kiến
- kinh nghiệm
- chuyên gia
- các chuyên gia
- bày tỏ
- mở rộng
- Rơi
- nhanh hơn
- Đặc tính
- vài
- ít hơn
- lĩnh vực
- Hình
- Tập tin
- tài chính
- mục tiêu tài chính
- Tìm kiếm
- Tên
- phù hợp với
- năm
- cố định
- dòng chảy
- Tập trung
- theo
- sau
- tiếp theo
- Trong
- Dự báo
- dự báo
- các hình thức
- công thức
- Foster
- tìm thấy
- Miễn phí
- xích mích
- từ
- Full
- xa hơn
- tương lai
- Futures
- tạo ra
- tạo ra
- thế hệ
- về mặt địa lý
- được
- được
- Glonon
- Các mục tiêu
- tốt
- hàng hóa
- Ưu đai
- màu xanh lá
- Phát triển
- hướng dẫn
- có
- hands-on
- Có
- có
- he
- Được tổ chức
- giúp đỡ
- giúp
- tại đây
- Cao
- cao hơn
- cao nhất
- cao
- mang tính lịch sử
- lịch sử
- tổ chức
- giữ
- chân trời
- Horizons
- giờ
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- HTTPS
- i
- ý tưởng
- Nhàn rỗi
- if
- minh họa
- mất cân bằng
- lập tức
- cải tiến
- in
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- lợi tức
- Tăng lên
- tăng
- độc lập
- lạm phát
- báo
- thông tin
- ban đầu
- vô hình
- tích hợp
- thú vị
- Giao thức
- Quốc Tế
- giải thích
- trong
- Giới thiệu
- hàng tồn kho
- điều tra
- đầu tư
- Đầu Tư
- IT
- mặt hàng
- gia nhập
- tạp chí
- cuộc hành trình
- Biết
- Biết
- nổi tiếng
- Họ
- phóng
- dẫn
- Lãnh đạo
- Dẫn
- học tập
- ít nhất
- để lại
- ít
- Lượt thích
- Có khả năng
- Hạn chế
- Dòng
- hậu cần
- lâu
- mất
- sự mất
- Thấp
- thấp hơn
- máy
- học máy
- thực hiện
- Chủ yếu
- làm cho
- quản lý
- cách thức
- nhãn hiệu
- thủ công
- Các nhà sản xuất
- nhiều
- thị trường
- phù hợp
- tối đa hóa
- tối đa
- Có thể..
- nghĩa là
- ý nghĩa
- có nghĩa
- có nghĩa là
- đo
- Gặp gỡ
- Siêu dữ liệu
- phương pháp
- phương pháp
- Metrics
- Sứ mệnh
- hỗn hợp
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- hiện đại
- chi tiết
- Buổi sáng
- hầu hết
- di chuyển
- di chuyển trung bình
- nhiều
- phải
- Phải có
- Được đặt theo tên
- Thiên nhiên
- Điều hướng
- Gần
- cần thiết
- Cần
- cần thiết
- nhu cầu
- Mới
- sản phẩm mới
- tin tức
- Báo chí
- tiếp theo
- lưu ý
- tại
- con số
- tuân theo
- of
- cung cấp
- Cung cấp
- thường
- on
- ONE
- đang diễn ra
- có thể
- mở
- mã nguồn mở
- Phần mềm mã nguồn mở
- hoạt động
- hoạt động
- hoạt động
- Hoạt động
- tối ưu
- tối ưu hóa
- Tối ưu hóa
- or
- đơn đặt hàng
- bình thường
- tổ chức
- tổ chức
- nguyên
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- kết quả
- đầu ra
- kết thúc
- tổng thể
- ghi đè
- Overstock
- riêng
- gói
- đôi
- một phần
- Đối tác
- các bộ phận
- qua
- mỗi
- Thực hiện
- thời gian
- kinh nguyệt
- quan điểm
- miếng
- kế hoạch
- lập kế hoạch
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- xin vui lòng
- Điểm
- điểm
- định vị
- có thể
- Bài đăng
- tiềm năng
- có khả năng
- dự đoán
- Dự đoán
- thích hơn
- Chuẩn bị
- ngăn chặn
- trước
- trước đây
- giá
- giá
- chính
- Hiệu trưởng
- Trước khi
- Vấn đề
- vấn đề
- quá trình
- sản xuất
- Sản xuất
- sản xuất
- Sản phẩm
- Sản lượng
- Sản phẩm
- Lợi nhuận
- lợi nhuận
- đề xuất
- cho
- cung cấp
- mua
- theo đuổi
- câu hỏi
- Câu hỏi
- Nhanh chóng
- R
- phạm vi
- ít khi
- Giá
- hơn
- đạt
- thực
- thế giới thực
- nhận ra
- lý do
- gần đây
- đề nghị
- đỏ
- giảm
- xem
- gọi
- tương đối
- dựa
- còn lại
- loại bỏ
- nghiên cứu
- tài nguyên
- Thông tin
- mà
- kết quả
- kết quả
- bán lẻ
- cửa hàng bán lẻ
- các nhà bán lẻ
- xem xét
- Nguy cơ
- lộ trình
- quy tắc
- chạy
- chạy
- s
- Sự An Toàn
- nhà làm hiền triết
- bán hàng
- tương tự
- kịch bản
- SCI
- Khoa học
- theo mùa
- Phần
- phần
- xem
- Tìm kiếm
- lựa chọn
- lựa chọn
- bán
- Người bán
- Loạt Sách
- phục vụ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- phục vụ
- định
- một số
- Hình dạng
- Chia sẻ
- tấm
- kệ
- VẬN CHUYỂN
- người mua sắm
- thời gian ngắn
- nên
- hiển thị
- thể hiện
- Chương trình
- tương tự
- duy nhất
- So
- Phần mềm
- bán
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- chuyên gia
- riêng
- đầu cơ
- hình vuông
- ổn định
- các bên liên quan
- bắt đầu
- nhà nước-of-the-art
- thống kê
- Bước
- Các bước
- cổ phần
- là gắn
- lưu trữ
- Câu chuyện
- ngay
- chiến lược
- Chiến lược
- nghiên cứu
- thành công
- cung cấp
- Cung và cầu
- chuỗi cung ứng
- quản lý chuỗi cung ứng
- hỗ trợ
- Hệ thống hỗ trợ
- Hỗ trợ
- thặng dư
- sợi tổng hợp
- hệ thống
- bàn
- Hãy
- mất
- nhiệm vụ
- nhóm
- Công nghệ
- nói
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- Tương lai
- cung cấp their dịch
- Them
- lý thuyết
- Đó
- Kia là
- họ
- điều
- nghĩ
- điều này
- những
- nghĩ
- tư duy lãnh đạo
- hàng ngàn
- số ba
- Thông qua
- thời gian
- Chuỗi thời gian
- đến
- quá
- dai
- đối với
- Giao dịch
- Hội thảo
- Chuyển đổi
- biến đổi
- đúng
- giá trị thực
- hai
- thường
- Cuối cùng
- Không chắc chắn
- Không chắc chắn
- Dưới
- hiểu
- độc đáo
- đơn vị
- các đơn vị
- cho đến khi
- sử dụng
- đã sử dụng
- sử dụng
- giá trị
- Các giá trị
- nhiều
- Xem
- muốn
- là
- Đường..
- we
- web
- các dịch vụ web
- TỐT
- là
- bất cứ điều gì
- khi nào
- bất cứ khi nào
- trong khi
- liệu
- cái nào
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- rộng
- Phạm vi rộng
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- quy trình làm việc
- công trinh
- sẽ
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet
- không