LogisticsIT.com rozmawiał z czołowymi przedstawicielami społeczności analityków i dostawców, aby omówić niektóre z najważniejszych kluczowych punktów dyskusji i obszarów innowacji zachodzących w technologii prognozowania popytu i planowania.
Ponieważ bardziej rozdrobnione i niestabilne warunki działania stają się normą, przedsiębiorstwa muszą być w stanie podejmować lepsze i dokładniejsze decyzje, aby zarządzać przewidywanym i rzeczywistym popytem, a także realizować i realizować zamówienia tak skutecznie, jak to możliwe, unikając wyczerpania zapasów oraz dostarczając je na czas i zgodnie z wymogami specyfikacji niezależnie od tego, czy zamówienie jest kierowane bezpośrednio do sklepu, czy bezpośrednio do konsumenta.
Na szczęście dostępna technologia jest w stanie sprostać tym wyzwaniom. To tylko kwestia umiejętności poruszania się po dostępnych i odpowiadających Twoim konkretnym potrzebom i dostępnym budżetom. Jakie więc dokładnie są niektóre z kluczowych wyzwań związanych z prognozowaniem popytu i rozwiązaniami związanymi z planowaniem, które mogą sprawić, że będą one mniej uciążliwe?
Kluczowe jest połączenie popytu i podaży
Jeśli chodzi o rozwiązania w zakresie planowania łańcucha dostaw, Tim Payne, wiceprezes ds. badań, Gartner, wskazuje, że rozgraniczenie między planowaniem popytu a planowaniem łańcucha dostaw obecnie w dużej mierze zniknęło. „Zatem związek między popytem i podażą jest kluczowy i coraz częściej widzimy, że technologia jest w stanie pokryć zarówno stronę planowania popytu, jak i podaży, ponieważ jest to naprawdę ważne” – mówi. Payne dodaje, że obecnie wszystko jest w chmurze. „Nikt nie wprowadza na rynek nowego rozwiązania do planowania, które opiera się wyłącznie na założeniach”.
Payne wyjaśnia również, że coraz więcej dostawców dodaje teraz więcej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do rozwiązań planistycznych. „Zmiany w modelach biznesowych oznaczają, że firmy potrzebują dużej elastyczności w zakresie rozwiązań planistycznych” – mówi. „Na przykład firmy produkujące towary konsumpcyjne tradycyjnie sprzedawały detalistom stacjonarnym i był to ich główny kanał sprzedaży. Teraz, w dobie handlu elektronicznego, firmy te muszą również przyjrzeć się popytowi na sprzedaż online. To zmiana modelu biznesowego.
„Nadal stosujesz zasadniczo te same zasady, musisz teraz spojrzeć na popyt na swój kanał e-commerce w taki sam sposób, jak to zrobiłeś w przypadku popytu w sklepach stacjonarnych, chociaż popyt na sklepy internetowe sprzedaż będzie napędzana innymi czynnikami niż w przypadku sprzedawcy stacjonarnego. Dlatego firmy muszą rozważyć, ile zapasów chcą przechowywać i czy mają oddzielne lokalizacje lub zapasy dla dwóch kanałów – w sklepie stacjonarnym i internetowym – czy też połączyć je, ponieważ zależy im na większej elastyczności. Dlatego rozwiązanie do planowania łańcucha dostaw musi być w stanie poradzić sobie z tym modelem wielokanałowym”.
Poprawa jakości podejmowania decyzji
Payne uważa jednak, że firmy, niezależnie od tego, czy są to sprzedawcy detaliczni, producenci zaawansowanych technologii, producenci farmaceutyczni czy przemysłowi itp., skupiają się przede wszystkim na poprawie jakości podejmowanych decyzji. „Dlatego duży nacisk kładzie się na procesy – proces planowania popytu, proces łańcucha dostaw. proces planowania sprzedaży i operacji itp. Często jednak skupiamy się na procesach – czy postępujemy zgodnie z procesem planowania popytu, czy wszyscy przestrzegają naszego standardowego procesu S&OP? Jednak istotą planowania jest zasadniczo podejmowanie decyzji. Planowanie jest formą podejmowania decyzji i musimy zdecydować, ile według nas zamierzamy sprzedać, przenieść, wyprodukować i umieścić w zapasach. Zatem wynikiem planowania jest decyzja, a wynikiem dobrego planowania jest podejmowanie dobrych decyzji – co nazywam decyzjami wyższej jakości.
„Jeśli podejmiemy decyzje wyższej jakości, będziemy w stanie ograniczyć wyciek wartości i stworzyć możliwości zwiększania wartości, ponieważ otrzymamy odpowiednie zasoby we właściwym miejscu i we właściwym czasie, a także będziemy mogli wykorzystać zakłócenia i wydarzenia, które mają miejsce w sklep. Więc. następuje zmiana, szczególnie teraz, gdy zachodzi tak duża cyfryzacja. Biorąc pod uwagę wszystkie prace związane z cyfryzacją i transformacją cyfrową prowadzone przez firmy, naszym zdaniem głównym obszarem zainteresowania jest łańcuch dostaw.
Połączenie różnych technik analitycznych
Jeśli chodzi o łańcuch dostaw, Payne komentuje, że głównym obszarem zainteresowania jest planowanie łańcucha dostaw, ponieważ cyfryzacja polega na wykorzystaniu dużej ilości danych i analiz. a zwłaszcza uczenie maszynowe, które polega na przewidywaniu, a planowanie polega na przewidywaniu. Dodaje, że kluczową kwestią jest także automatyzacja podejmowania decyzji. „Firmy produkcyjne przykładają zatem dużą wagę do tego, w jaki sposób mogą poprawić jakość podejmowanych przez nas decyzji” – mówi. „To napędza wiele zmian technologicznych, nie polegających na rezygnacji z podejść optymalizacyjnych, ale na dodaniu dodatkowych technik analitycznych, takich jak uczenie maszynowe we wszystkich jego różnych formach, głębokie uczenie się i przetwarzanie języka naturalnego itp. Staje się zatem połączeniem różnych metod analitycznych technik, które pomagają poprawić jakość podejmowania decyzji.”
Wpływ omnichannel
Bryan Ball, analityk i konsultant branżowy, byłyStrategia i badania Aberdeenzwraca uwagę, że Covid wywarł dużą presję na zdolność wielu firm do realizacji zamówień, głównie ze względu na rozwój omnichannel. „Oznaczało to, że wiele firm musiało realizować zamówienia z różnych punktów niż początkowo planowały” – mówi. „Na przykład w branży spożywczej, jeśli zwykłymi punktami dystrybucji firmy były sklepy spożywcze i restauracje, ponieważ ludzie jedli w restauracjach i robili zakupy w sklepach spożywczych, firma nagle musiała wszystko przemyśleć, bo restauracje były zamknięte podczas pandemii i wszystko albo skorzystało ze stacjonarnego kanału spożywczego lub zamówień internetowych. Dlatego firmy obsługujące ten sektor musiały bardzo szybko się dostosować i zmienić sposób działania”.
Przemyślenie spełnienia
Ball wyjaśnia zatem, że po stronie planowania i prognozowania popytu pojawiły się nowe wyzwania związane z otrzymanymi informacjami przychodzącymi. „Innymi słowy, pojawiły się nowe kwestie dotyczące źródła popytu, momentu wystąpienia i wielkości popytu, a także pytań dotyczących poziomów dokładności danych i zmienności popytu itd.” – mówi. „Jednak w obliczu ogromnego wzrostu dostaw do domu, na przykład spowodowanego głównie pandemią, firmy musiały również ponownie przemyśleć, w jaki sposób zmienić swoją pozycję po stronie realizacji i realizacji, a także zastanowić się, gdzie powinny znajdować się produkty, aby aby realizować zamówienia szybciej i taniej. Historycznie rzecz biorąc, towary były zwykle przechowywane w tradycyjnych centrach dystrybucyjnych utworzonych przez firmę, ale w związku z przejściem na model sprzedaży bezpośredniej niektóre firmy, szczególnie te większe, zaczęły zastanawiać się, w jaki sposób mogłyby wykorzystać witryny sklepów jako punkty dystrybucji, ponieważ znajdowały się bliżej miejsc, z których pochodziła większość zamówień kierowanych bezpośrednio do konsumentów”.
Ball kontynuuje: „W przeszłości mogli polegać na regionalnych centrach dystrybucyjnych obejmujących duże obszary regionalne. Obecnie, ze względu na znaczny rozwój modelu sprzedaży bezpośredniej, mogliby zdecydować się na umieszczenie ich w dużym mieście lub dużej lokalizacji bliżej centrum punkt dostawy – na przykład Nowy Jork, Filadelfia, Atlanta, Houston lub Los Angeles. Wcześniej firmy mogły nie brać tego pod uwagę ze względu na lokalne wyzwania logistyczne wynikające z zatorów w ruchu drogowym, ale ponieważ tego typu lokalizacje są obecnie wylęgarnią osób składających zamówienia online, dostawa do rezydencji i mieszkań stała się bardziej normą, dlatego firmy coraz częściej wykorzystują witryny swoich sklepów jako punkty realizacji zamówień. Dlatego teraz ważne jest nie tylko gromadzenie jak najdokładniejszych danych po stronie popytu przychodzącego i prognozowania, ale także po stronie wychodzącej konieczne jest stworzenie możliwie inteligentnego modelu wskazującego, gdzie najlepiej przechowywać produkty, aby zminimalizować koszty i dostawa."
Podczas gdy planowanie i prognozowanie popytu było kiedyś raczej elementem front-end związanym z tym, co robiłeś w łańcuchu dostaw, Ball wyjaśnia, że obecnie stało się to bardzo dynamicznym elementem tego, co musisz zrobić, aby zapewnić skuteczną realizację i spełnienie wymagań w łańcuchu dostaw. nowy świat omnichannel – bezpośrednio do sklepów konsumenckich lub stacjonarnych. „Większość modelu planowania opiera się na informacjach przychodzących dotyczących tego, w jaki sposób można lepiej wyszczególnić określone produkty i uzyskać większą szczegółowość dotyczącą najlepszej lokalizacji, do której można je wysłać” – mówi. „Chociaż ogólny popyt na określony rodzaj towaru może być dość stabilny, rodzaj popytu może się różnić w zależności od lokalizacji klienta.
„Pomyśl na przykład o małej, średniej lub dużej odzieży. Procent sprzedaży małych, średnich i dużych produktów może w sumie nie różnić się zbytnio, ale odsetek sprzedaży każdego rozmiaru może się znacznie różnić w zależności od lokalizacji. Może się zdarzyć, że w miastach będzie większy popyt na odzież o większych rozmiarach, może się też zdarzyć, że na lżejszą odzież będzie większy popyt na południu, gdzie temperatury są stale wyższe w ciągu roku. Zatem rozwiązanie do prognozowania i planowania popytu powinno oferować wyższy poziom zaawansowania na końcu realizacji. Prawdopodobnie nie będziesz potrzebować pługów odśnieżających na południu, więc jeśli masz zakład produkujący pługi odśnieżające, najlepiej byłoby umieścić go w miejscu, gdzie jest śnieg i być może góry, na przykład Tennessee. Jest to dobry punkt dystrybucji do klientów, a także oferuje produkcję po konkurencyjnych kosztach.”
Wpływ mediów społecznościowych
Steve Murphy, dyrektor ds. obsługi klienta, Grupa konsultingowa Panorama, zauważa szereg kluczowych obszarów, które zmieniają dziś oblicze prognozowania i planowania popytu. „Jednym z nich jest ewolucja wielokanałowości w celu zaspokojenia popytu konsumentów oraz wybór, jaki mają obecnie konsumenci między zakupami w sklepach a zamówieniami online” – mówi. „W ciągu ostatnich kilku lat sprzedaż internetowa gwałtownie wzrosła, szczególnie od czasu pandemii. W mediach społecznościowych wszyscy jesteśmy obecnie bombardowani ukierunkowanymi reklamami opartymi na dokładnym śledzeniu Twojej aktywności online. Jeszcze kilka lat temu reklamy, które można było zobaczyć w wyskakujących okienkach, pochodziły od czterech lub pięciu głównych firm, które skupiały się na tego rodzaju reklamach. Dzisiaj, jeśli odwiedzisz stronę internetową w ciągu kilku godzin, zaczną pojawiać się wyskakujące reklamy związane z tą firmą i jej produktami. Kiedy zarejestrujesz się na swojej stronie docelowej, niezależnie od tego, czy jest to Google, Yahoo czy cokolwiek innego, zobaczysz reklamy lub historie na temat tego sprzedawcy lub produktu.
Murphy uważa, że zmienia się to nie tylko ze względu na dzisiejszą technologię, ale może się to również zmienić z powodu ważnych wydarzeń, zwłaszcza pandemii. „Pandemia była wydarzeniem „jednorazowym”, ale wszystko zmieniło” – mówi. „Zmieniło to sposób, w jaki firmy obsługują swoje łańcuchy dostaw, a duże firmy transportowe musiały ponownie przemyśleć, w jaki sposób zamierzają dostarczać towary. Na przykład dzisiaj w przypadku frachtu morskiego można się odprawić w dowolnym momencie i sprawdzić na podstawie sygnału GPS, gdzie dokładnie znajduje się przesyłka.
AI i uczenie maszynowe
Zdaniem Murphy’ego kolejnym ważnym osiągnięciem w zakresie planowania i prognozowania popytu jest obecnie ewolucja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. „Wiodący dostawcy systemów ERP, tacy jak Oracle, SAP i Microsoft, a także dostawcy wyspecjalizowanych rozwiązań w zakresie prognozowania i planowania popytu, mogą na przykład używać sztucznej inteligencji do analizowania trendów gospodarczych z ostatnich trzech miesięcy, wciągania ich do systemu i dokładnego popyt będzie prawdopodobnie utrzymywał się przez następny miesiąc. Poziom dokładności tych systemów poprawił się skokowo.”
Murphy dodaje, że chociaż uczenie maszynowe dostarcza coraz więcej lepszych danych, jedną z kluczowych kwestii, o których należy pamiętać, jest to, że nadal potrzebny jest człowiek, który będzie sprawował nad nim całkowitą kontrolę. „W przypadku ważnych wydarzeń, które mogą mieć wpływ na sprzedaż produktów, takich jak Super Bowl, osoby, które rozumieją prognozowanie i planowanie popytu w oparciu o lata praktycznego doświadczenia, mogą powiedzieć, że uważam, że poziom zapasów powinien zostać zwiększony o 1% powyżej tego, co sugerują dane, lub spuścić je w dół do podobnego poziomu. Często może się to okazać dokładniejsze niż sugerowane dane uczenia maszynowego. Zatem nadal potrzebny jest czynnik ludzki oparty na prognozowaniu popytu i doświadczeniu w planowaniu, a nie wyłącznie na liczbach wychodzących z maszyny”.
Mukul Kryszna. lider globalnej praktyki badawczej – łańcuch dostaw i logistyka, Frost & Sullivan, odzwierciedla fakt, że zaledwie dziesięć lat temu branża dopiero zaczynała się cyfryzować, a ludzie zaczęli skupiać się na gromadzeniu danych i tworzeniu raportów z danych. „Zaczęło wypływać wiele cennych danych, które pozwoliły zwiększyć dokładność prognozowania” – mówi. „Niedawno wybuchła pandemia, co zmusiło wiele firm do ponownego przemyślenia sposobu zarządzania prognozowaniem i planowaniem popytu.
Wychodząc od danych historycznych
„Ktoś z branży odzieżowej powiedział mi, że plany jego firmy na wiosnę 2022 roku opierały się na danych z poprzedniego roku. Jednak w następstwie pandemii wszystkie dane historyczne sprzed mniej więcej roku zniknęły. W niestabilnych czasach, zwłaszcza gdy sytuacja zmienia się bardzo szybko, dane historyczne mają bardzo małe znaczenie. Zazwyczaj prognozowanie popytu opierało się na danych historycznych, ale teraz coraz więcej osób jest świadomych faktu, że istnieje tak duża niepewność, że bardzo trudno jest nawet odczytać zwykłe dane ekonomiczne”.
Jeszcze przed pandemią Kryszna zwraca uwagę, że wielu klientów detalicznych bardzo dobrze oswoiło się z ideą handlu elektronicznego. „Następnie, podczas pandemii, klienci ci, co zrozumiałe, dokonując rezerwacji online, stali się jeszcze bardziej komfortowi. Zatem firmy nie tylko muszą zarządzać zarówno dostawami stacjonarnymi, jak i dostawami bezpośrednio do konsumenta, ale muszą także uwzględnić logistykę zwrotną, ponieważ niektórzy klienci przyzwyczaili się zamawiać, powiedzmy, 10 artykułów, ale tylko zamierza zatrzymać ich 5 lub nawet mniej. Zatem teraz pojawia się dodatkowe wyzwanie polegające na zarządzaniu zwrotami i umieszczaniu produktów z powrotem na półkach lub z powrotem we właściwym miejscu w magazynie lub DC, aby były gotowe do wysyłki do innego klienta.
Krishna dodaje, że niektóre firmy nadal zwracają uwagę na dane historyczne, ale obecnie w większym stopniu opierają się na danych sprzed zaledwie kilku miesięcy. „Zaczynają też w większym stopniu wykorzystywać sztuczną inteligencję i próbują triangulować jak najwięcej tego, co się dzieje, aby ustalić prawdziwy popyt” – mówi. „To, że coś wydarzyło się w zeszłym roku, nie oznacza, że stanie się to w tym roku, dlatego firmy chcą zwiększyć prawdopodobieństwo posiadania znacznie lepszego wyczucia dokładnych danych w czasach większej niepewności”.
Ponadto Krishna uważa, że w obliczu zmiany klimatu firmy muszą zadać sobie pytanie, czy będzie to cieplejsza zima, ponieważ może to mieć wpływ na większy popyt na niektóre produkty, na które w przeszłości popyt mógł nie być tak duży o tej porze roku. „Dlatego firmy takie jak ta stają się obecnie coraz bardziej istotne, ponieważ w przeszłości nie zastanawiały się nad nimi tak wiele, próbując przewidzieć popyt”. Jeśli chodzi o próbę ustalenia dokładniejszych wzorców popytu w porównaniu z poleganiem na danych historycznych, Krishna wyjaśnia, że coraz więcej firm próbuje obecnie lepiej modelować dane, korzystając ze sztucznej inteligencji lub zaawansowanych analiz, aby zacząć działać bardziej predyktywnie i nakazowo. „Wszystko to może pomóc we wprowadzeniu do algorytmów większego prawdopodobieństwa” – mówi.
Debata na temat SaaS/on-premise
Ball zauważa, że wiele firm i firm najlepszych w swojej klasie z pewnością przenosi lub przeniosło już część swojej funkcjonalności do modelu SaaS, zarówno w zakresie prognozowania i planowania popytu, jak i ERP. „Mogą zdecydować się przede wszystkim na przeniesienie niektórych elementów do chmury, np. wspomagania decyzji” – mówi. „Być może nie zdecydują się na zmianę planowania finansowego, ponieważ uważają, że dane finansowe są ich „kluczem do królestwa”. Mogą zdecydować się na umieszczenie swoich danych planistycznych w chmurze.
„Jednak nawet wtedy mogą chcieć zachować większą tajemnicę, ponieważ ich dane dotyczące planowania zawierają informacje o wolumenie, produkcie, marketingu i cenach. Mogą więc być ostrożni w stosunku do tego typu danych. Niemniej jednak mogą zdecydować się na pobranie fragmentów tych danych i przeniesienie ich poza siedzibę. Ogólnie rzecz biorąc, wiele firm odeszło od podejścia polegającego na trzymaniu wszystkiego we własnym zakresie. To powiedziawszy, wciąż jest wielu producentów, którzy nie chcą, aby ich tajna formuła była przechowywana w chmurze i czuła się bezpieczniej, jeśli była ona dostępna lokalnie. W przypadku Covida, gdy ludzie nie mogli kontynuować pracy na miejscu, SaaS okazał się bardzo cenny, zapewniając dostęp do danych takich jak dane dotyczące zapasów, gdziekolwiek znajdowały się osoby, które miały uprawnienia do wglądu w te informacje.
Posiadanie przewagi
Kryszna uważa, że wiele początkowych obaw związanych z SaaS zniknęło. Uważa jednak, że w niektórych branżach, np. handlu detalicznym, rozwiązania on premise i możliwości brzegowe są równie ważne w zarządzaniu modelem omnichannel – bezpośrednio do klienta i bezpośrednio do sklepu. Krishna zwraca również uwagę, że przetwarzanie brzegowe może mieć przewagę nad chmurą pod względem zmniejszonych opóźnień, co jego zdaniem ma coraz większe znaczenie w świecie łańcucha dostaw, w którym szybka reakcja może mieć kluczowe znaczenie dla nadążania za popytem i wymaganiami dotyczącymi zapasów.
„W czasie pandemii wiele osób zachorowało, a liczba osób rzucających palenie również osiągnęła wysoki poziom” – mówi. „Wielu odeszło z pracy, aby przekwalifikować się lub podnieść umiejętności i wejść w ekonomię gig. Głównie z tego powodu firmy próbowały w większym stopniu wykorzystać automatyzację opartą na sztucznej inteligencji. Zastosowano więc na przykład więcej robotów do zarządzania zapasami. Roboty te to w zasadzie urządzenia do obliczeń brzegowych na kołach. W międzyczasie zastosowano skanery RFID i systemy wizyjne do skanowania artykułów w korytarzach w celu ustalenia, co jest w magazynie, a czego nie. Zatem tego typu zadania, które mogły być uważane za żmudne dla pracowników, mogą być teraz skutecznie wykonywane w sposób automatyczny i umożliwiają dostarczanie informacji głównie w czasie rzeczywistym”.
Śledzenie nieoczekiwanych trendów
Kryszna przypomina nam, że kiedy wybuchła pandemia, ludzie zaczęli szukać wszelkiego rodzaju artykułów, które w normalnych okolicznościach nie spadłyby z półek, takich jak papier toaletowy. „W moim lokalnym sklepie spożywczym nigdy przed pandemią nie widziałem, żeby zabrakło mu cebuli” – zauważa, dodając, że niektóre sklepy zaczęły racjonować niektóre produkty, na przykład dopuszczając dwie sztuki na klienta. „Jeśli dane docierają do Ciebie w czasie zbliżonym do rzeczywistego, możesz rozpocząć monitorowanie tych nieoczekiwanych trendów i wdrożyć pewne zasady, które pomogą Ci zapobiec wyczerpaniu zapasów” – mówi.
„Jednak dane wysłane do chmury oznaczają, że ich odzyskanie będzie wiązało się z pewnym opóźnieniem, a nawet niewielkie opóźnienie może mieć duże znaczenie w zaspokajaniu popytu i podążaniu za trendami. Chcesz więc zminimalizować poziom opóźnień. Na przykład nie chcesz, aby Twój pojazd autonomiczny komunikował się z chmurą. Zamiast tego chcesz, aby ten pojazd podejmował autonomiczne decyzje bez konieczności komunikowania się z chmurą. Jeśli więc masz wiele autonomicznych pojazdów realizujących dostawy na ostatnim etapie, korzystających z pokładowych funkcji przetwarzania brzegowego do podejmowania decyzji, zamiast konieczności korzystania z chmury i z powrotem, może to być znacznie wydajniejsze. Podobnie robot do zarządzania zapasami w magazynie, wykorzystujący przetwarzanie brzegowe, może powiadomić Cię w czasie zbliżonym do rzeczywistego, że kończy się dany produkt, i może zamówić więcej, zanim zapasy się skończą”.
Uwzględnienie wydatków
Kryszna dodaje, że często mówi się, że jeśli rzucisz wystarczającą ilość pieniędzy na problem, problem zniknie. „Jednak wiele firm nie dysponuje dużymi sumami pieniędzy. Najnowocześniejsza technologia może być droga, dlatego w krajach rozwijających się, gdzie siła robocza jest nadal stosunkowo tania, wiele firm będzie w dalszym ciągu ograniczać inwestycje w najnowocześniejsze technologie. Zamiast tego po prostu zatrudnią więcej osób. Jeśli spojrzysz na bardziej zamożne obszary, takie jak Ameryka Północna, Europa Zachodnia, Korea Południowa czy Japonia, zobaczysz większe wykorzystanie automatyzacji magazynu i robotów, szczególnie w zakresie robotów kompletacyjnych z aktywnymi ramionami kompletacyjnymi – chociaż w bardziej złożonych magazynach, w których korytarze mogą być osiągnąć wysokość 30 lub 40 regałów, roboty kompletacyjne musiałyby być bardzo przegubowe i poruszać się pod bardzo złożonymi kątami, co oznaczałoby znacznie większą złożoność. Zatem ze względu na tego typu złożoność i koszty firmy muszą mieć bardzo dobry powód ekonomiczny, aby przejść na większą automatyzację. Wiele firm nie uważa, że ich sytuacja nie jest aż tak tragiczna i dysponują wystarczającą liczbą pracowników, aby zarządzać kompletacją w bardziej ręczny sposób”.
Krishna wyjaśnia, że jeśli dysponują odpowiednim budżetem, coraz więcej firm korzysta obecnie również z cobotów. „Niemniej jednak w miarę jak automatyzacja staje się coraz bardziej powszechna, nadal nie sądzę, że koncepcja ciemnego magazynu ulegnie znacznemu postępowi przynajmniej w ciągu najbliższych dwóch lub trzech lat” – mówi. „Ciemny magazyn to oczywiście drażliwa kwestia, ponieważ maszyny mogą potencjalnie zastąpić większość siły roboczej w magazynach i centrach dystrybucyjnych. Kontrargumentem jest to, że w wielu przypadkach bardziej zautomatyzowana technologia może usprawnić i wspomóc pracę wykonywaną przez ludzką siłę roboczą.
Współczynnik rozszerzenia
Mimo że SaaS istnieje już od kilku lat, wiele firm nadal czuje się bardziej komfortowo, mając swoje serwery lokalnie, być może ze względów bezpieczeństwa, chociaż obecnie są one minimalne. Jednakże Murphy wyjaśnia, że jeśli spojrzeć na długoterminowe koszty rozwiązania lokalnego, może ono być znacznie droższe ze względu na konieczność aktualizacji na miejscu i ewentualnie zatrudnienie konsultantów do wykonania prac związanych z rozbudową (obecnie powszechnie używanym terminem „rozbudowa”) używane, a nie dostosowywane). „Oczywiście jedną z głównych zalet modelu subskrypcji SaaS, w którym firma płaci kwartalnie lub rocznie, jest to, że przynajmniej w przypadku większości firm wyższego szczebla odbywa się automatyczna kwartalna aktualizacja ich oprogramowania. Oznacza to, że są zawsze na bieżąco z oprogramowaniem i korzystają z jego najnowszej wersji. Myślę, że to prawdopodobnie jedna z największych zalet SaaS.”
Według Murphy'ego inne rozróżnienie między usługą lokalną a SaaS dotyczy wersji lokalnej, jeśli za każdym razem, gdy będziesz dokonywać aktualizacji, zdecydujesz się dodać rozszerzenia, prawdopodobnie będziesz potrzebować konsultanta, który będzie zarządzał pracami nad rozszerzeniami. „Dzięki modelowi SaaS nie chcesz dostosowywać rozwiązania do potrzeb każdego użytkownika, dlatego funkcjonalność zwykle opiera się na najlepszych praktykach dla poszczególnych branż. Jeśli ktoś szczególnie potrzebuje rozszerzenia, aby lepiej dopasować je do konkretnej firmy, przed przystąpieniem do realizacji tego potencjalnie kosztownego planu zalecamy dokładne przemyślenie tego, co chcesz uzyskać z oprogramowania.
Ważne jest, aby wiedzieć, jakie będą ogólne korzyści i czy ma to sens, biorąc pod uwagę dodatkowe koszty. Po dokładnym przemyśleniu możesz zdecydować, że korzystniej będzie po prostu polegać na standardowym pakiecie oprogramowania. Zatem analiza kosztów i korzyści lub analiza korzyści związanych ze zmianami ma sens. Jeśli preferowaną opcją jest rozszerzenie, możemy pomóc producentom oprogramowania zaprojektować to rozszerzenie. Tworzenie rozszerzeń nie wydaje się już tak skomplikowanym i trudnym procesem, jak kiedyś. To już nie to samo, co wykonywanie niektórych skomplikowanych dostosowań, które robiliśmy wcześniej”.
Co nas czeka
Na jakie kolejne innowacje/rozwiązania warto zwrócić uwagę w ciągu najbliższego roku lub dwóch? Murphy wyjaśnia, że dzięki włączeniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do współczesnych rozwiązań w zakresie prognozowania i planowania popytu technologia może stale uczyć się na podstawie wszystkich transakcji, które mają miejsce, zarówno na końcu zamówienia, jak i jego realizacji. Murphy mówi, że warto pomyśleć o tym, czy istnieje o wiele więcej źródeł danych, z których można teraz korzystać w celu monitorowania trendów popytu, w tym danych z mediów społecznościowych. „Kiedyś sprawdzano historię sprzedaży i prognozy gospodarcze, a także to, co działo się na Twoim rynku w różnych regionach i jakie były trendy sprzedaży w tych częściach kraju.
„Obecnie źródła danych są na tyle rozległe, że jednym z głównych celów jest zebranie większej liczby lepszych danych i umieszczenie ich w systemie. Myślę więc, że jeśli uda nam się znaleźć lepsze sposoby gromadzenia danych do wykorzystania w systemach prognozowania i planowania popytu, to właśnie w tym będą tkwić główne ulepszenia. Myślę, że ktoś zaprojektuje jeszcze lepszy proces gromadzenia danych, aby pozyskać te cenne dane ze wszystkich tych ogromnych źródeł. Następnie pojawia się pytanie, w jaki sposób te cenniejsze informacje są gromadzone i przetwarzane przez najlepsze rozwiązania w zakresie prognozowania i planowania popytu. To będzie następny krok.”
Większa automatyzacja w celu złagodzenia napiętego rynku pracy
Kontynuując temat możliwych przyszłych zmian, Alex Macpherson, dyrektor ds. doradztwa w zakresie rozwiązań i zarządzania klientami, Współpracownicy Manhattan, wskazuje na kontynuację automatyzacji w celu złagodzenia ciasnego rynku pracy, zwłaszcza w sektorze magazynowym. „Ma to na celu zapewnienie przepustowości w okresach szczytu, które są zależne od zdarzeń, a nie tylko w zwykłych szczytach sezonowych, których doświadcza biznes” – mówi. „Format tej automatyzacji będzie się różnić od konwencjonalnego ASRS i automatyzacji opartej na przenośnikach po coboty i robotykę”. Macpherson dodaje, że wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego gwałtownie wzrośnie w środowisku magazynowym, napędzając wiele zadań inicjowanych ręcznie, takich jak uruchamianie fal i przewidywanie prognozowania siły roboczej. „W tej branży sztuczna inteligencja nie była jeszcze szeroko stosowana i to się wkrótce zmieni” – mówi.
Macpherson dodaje, że ciekawie będzie obserwować, jak sprzedawcy detaliczni traktują zwroty w ciągu najbliższych 12–18 miesięcy. „Wreszcie zdaliśmy sobie sprawę, jaki wpływ na wszystkie przedsiębiorstwa mają zwroty oraz jakie są ogromne koszty zarządzania nimi, i którym należy się zająć”, mówi. „Bez względu na to, czy chodzi o pobieranie opłat za zwroty, czy o nakłonienie klientów do płacenia rocznych opłat za zwrot towarów, będzie to kolejny obszar, który zmieni się szybko i zdecydowanie. Kilku znanych sprzedawców detalicznych zaobserwowało już przewagę pierwszego gracza, co da impuls pozostałym do działania”.
Żadnych zgaszonych świateł
Payne wierzy, że z perspektywy sztucznej inteligencji zobaczymy znacznie więcej. „Jeśli spojrzymy wstecz na czasy przed Covidem, słyszałem, jak wielu użytkowników końcowych mówiło, że chcą planowania bez wyłączania świateł, planowania bezdotykowego lub planowania autonomicznego. Na szczęście wiodące firmy zdały sobie sprawę, że tak się nie stanie. Nigdy nie zautomatyzujesz całego procesu decyzyjnego w łańcuchu dostaw. Wiele można zautomatyzować, ale nie da się zautomatyzować wszystkiego. Nadal istnieje potrzeba podejmowania pewnych rodzajów decyzji w oparciu o ludzką ocenę, co zawsze powtarzaliśmy. Całkowicie autonomiczne planowanie było mrzonką, ale można zrobić o wiele więcej niż w sposób ręczny, w jaki wiele firm nadal planuje w arkuszach kalkulacyjnych”.
Według Payne’a generatywna sztuczna inteligencja będzie miała coraz większy wpływ. „Obecnie wielu twierdzi, że Chat GPT zmieni nasz sposób działania. To tylko kolejna technika sztucznej inteligencji, ale zastosowanie dużych modeli językowych może zmienić sposób, w jaki planiści wchodzą w interakcję z systemami planowania. Można więc prowadzić bardziej naturalną rozmowę z systemem planowania. Prawdopodobnie tam zobaczymy niektóre z pierwszych przypadków użycia w świecie planowania”.
Dane syntetyczne
Kolejnym obszarem innowacji, który zdaniem Payne’a prawdopodobnie zyska na popularności, jest tworzenie danych syntetycznych. „Można potencjalnie wykorzystać cyfrowego bliźniaka łańcucha dostaw wraz z możliwościami generatywnej sztucznej inteligencji, aby móc tworzyć dane syntetyczne – innymi słowy dane, które nie zostały utworzone w fizycznym łańcuchu dostaw, ale zostały utworzone cyfrowo. Dzięki tym danym można przetestować najróżniejsze scenariusze i opcje”.
Zmiana strukturalna
Według Payne’a dalszym rozwojem, jaki możemy zaobserwować w ciągu najbliższych kilku lat, jest zmiana struktury rozwiązań w zakresie prognozowania i planowania popytu. „Dziś, gdy firmy kupują rozwiązanie w zakresie technologii planowania, mogą powiedzieć, że musi ono uwzględniać planowanie popytu, planowanie zapasów, planowanie uzupełnień, planowanie produkcji, planowanie sprzedaży i operacji lub zintegrowane planowanie biznesowe. Zasadniczo szukają kompletnego, kompleksowego rozwiązania do planowania. To tutaj grają dostawcy tacy jak Kinaxis, SAP, Oracle, Blue Yonder i wszystkie te duże platformy.
Może się jednak zdarzyć, że firma będzie potrzebować dodatkowej funkcjonalności, która nie jest wbudowana w zamkniętą platformę, z której obecnie korzysta, i dlatego będzie szukać rozwiązań innych firm lub samodzielnie coś zbudować, być może korzystając ze swoich zespołów analitycznych i zajmujących się analizą danych, aby wypełnić lukę w harmonogramie lub analityka itp. Rośnie jednak tendencja do oferowania wymiennych elementów składowych funkcjonalności, niezależnie od tego, czy korzysta się z większości elementów jednego dostawcy, czy ich kombinacji. Gartner nazywa to kompozycją, dzięki czemu rozwiązanie jest znacznie bardziej modułowe i można je dostosować”.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://www.logisticsit.com/articles/2024/01/02/improving-your-demand-and-fulfilment-processes
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- 10
- 12
- 150
- 2022
- 30
- 40
- a
- zdolność
- Zdolny
- O nas
- powyżej
- dostęp
- Stosownie
- Konto
- Zarządzanie kontem
- precyzja
- dokładny
- dokładnie
- działać
- aktywny
- działalność
- rzeczywisty
- Dodaj
- dodanie
- Dodatkowy
- Dodaje
- dostosować
- Reklamy
- zaawansowany
- Korzyść
- Reklama
- Po
- temu
- przed
- AI
- alex
- Algorytmy
- Wszystkie kategorie
- Pozwalać
- wzdłuż
- już
- również
- Chociaż
- zawsze
- Ameryka
- ilość
- kwoty
- an
- analiza
- analityk
- Analityczny
- analityka
- i
- Angeles
- roczny
- Rocznie
- Inne
- przewidywać
- Przewiduje
- przewidywanie
- każdy
- strój
- stosowany
- Stosowanie
- awanse
- SĄ
- POWIERZCHNIA
- obszary
- argument
- Ramiona
- na około
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- AS
- zapytać
- pomagać
- At
- Atlanta
- Uwaga
- postawa
- zwiększać
- władza
- zautomatyzować
- zautomatyzowane
- automatycznie
- Automatyzacja
- autonomiczny
- pojazd autonomiczny
- pojazdy autonomiczne
- dostępny
- unikając
- z dala
- z powrotem
- piłka
- na podstawie
- Gruntownie
- BE
- stał
- bo
- stają się
- staje się
- staje
- być
- zanim
- Początek
- jest
- uważa,
- korzystny
- korzyści
- Korzyści
- BEST
- Najlepsze praktyki
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- NAPÓJ
- Duży
- Najwyższa
- Bloki
- Niebieski
- Rezerwacja
- obie
- miedza
- Cegła i zaprawa
- Przynosi
- budżet
- budować
- Budowanie
- wybudowany
- biznes
- Model biznesowy
- Business Planning
- biznes
- ale
- kupować
- by
- Połączenia
- CAN
- możliwości
- zdolność
- Pojemność
- zdobyć
- ostrożny
- ostrożnie
- walizka
- Etui
- centra
- pewien
- na pewno
- łańcuch
- więzy
- wyzwanie
- wyzwania
- zmiana
- zmieniony
- Zmiany
- wymiana pieniędzy
- Kanał
- kanały
- ładowanie
- pogawędzić
- tani
- wybór
- okoliczności
- Miasta
- Miasto
- klient
- Klimat
- Zmiana klimatu
- Zamknij
- zamknięte
- bliższy
- Odzież
- Chmura
- CO
- zbierać
- Zbieranie
- kolekcja
- połączenie
- połączyć
- jak
- wygodny
- przyjście
- komentarze
- wspólny
- powszechnie
- komunikować
- społeczności
- Firmy
- sukcesy firma
- Firma
- kompletny
- całkowicie
- kompleks
- kompleksowość
- computing
- pojęcie
- Troska
- o
- Obawy
- przekrwienie
- połączenie
- Rozważać
- za
- rozważa
- konsekwentnie
- konsultant
- Konsultanci
- consulting
- konsument
- Konsumenci
- nieustannie
- kontynuacja
- kontynuować
- ciągły
- kontrola
- Konwencjonalny
- Rozmowa
- Koszty:
- kosztowny
- Koszty:
- mógłby
- Przeciwdziałać
- kraje
- kraj
- Para
- kurs
- pokrywa
- pokrycie
- Covidien
- Stwórz
- stworzony
- Tworzenie
- tworzenie
- krytyczny
- Obecnie
- klient
- Klientów
- pionierski nowatorski
- Ciemny
- dane
- nauka danych
- Data
- Dni
- dc
- sprawa
- dekada
- zdecydować
- decyzja
- Podejmowanie decyzji
- Decyzje
- głęboko
- głęboka nauka
- dostarczyć
- Dostawy
- dostarczanie
- dostawa
- Kreowanie
- Prognozowanie popytu
- W zależności
- wdrażane
- opisać
- Wnętrze
- Ustalać
- rozwijanie
- Kraje rozwijające się
- oprogramowania
- wydarzenia
- urządzenia
- ZROBIŁ
- różnić się
- różnica
- różne
- trudny
- cyfrowy
- cyfrowy Transformacja
- cyfrowo
- digitalizacja
- straszny
- kierować
- Dyrektor
- dyskutować
- Wysyłka
- zakłócenia
- 分配
- do
- robi
- robi
- robi
- darowizna
- zrobić
- nie
- Drzwi
- na dół
- marzenie
- napędzany
- jazdy
- z powodu
- podczas
- e-commerce
- każdy
- Gospodarczy
- gospodarka
- krawędź
- przetwarzanie krawędziowe
- Efektywne
- faktycznie
- wydajny
- skutecznie
- bądź
- więcej
- zakończenia
- koniec końców
- dość
- wystarczająco pieniędzy
- zapewnienie
- Środowisko
- Równie
- ERP
- szczególnie
- istotnie
- ustanowiony
- oszacowanie
- itp
- Eter (ETH)
- Europie
- Parzyste
- wydarzenie
- wydarzenia
- Każdy
- wszyscy
- wszystko
- ewolucja
- dokładnie
- przykład
- wykonać
- egzekucja
- drogi
- doświadczenie
- doświadczony
- Objaśnia
- rozbudowa
- rozszerzenia
- rozległy
- stopień
- dodatkowy
- Twarz
- fakt
- czynnik
- Czynniki
- dość
- czuć
- Opłaty
- kilka
- mniej
- pole
- Postać
- wypełniać
- W końcu
- budżetowy
- Planowanie finansowe
- Znajdź
- i terminów, a
- dopasować
- pięć
- Elastyczność
- Skupiać
- następujący
- jedzenie
- W razie zamówieenia projektu
- Nasz formularz
- format
- formularze
- formuła
- na szczęście
- Naprzód
- cztery
- rozdrobniony
- fracht
- od
- Mróz
- Funkcjonalność
- zasadniczo
- dalej
- dalszy rozwój
- przyszłość
- przyszły rozwój
- Wzrost
- szczelina
- Gartner
- Ogólne
- generatywny
- generatywna sztuczna inteligencja
- otrzymać
- miejsce
- gig economy
- Dać
- Globalne
- Go
- Gole
- będzie
- poszedł
- dobry
- towary
- got
- GPS
- wspaniały
- większy
- sklep spożywczy
- Rozwój
- Wzrost
- nawyk
- miał
- hands-on
- zdarzyć
- się
- Wydarzenie
- Have
- mający
- he
- wysłuchany
- ciężki
- pomoc
- pomaga
- Wysoki
- wysoki profil
- wyższy
- wysoko
- zatrudnić
- jego
- historyczny
- historycznie
- historia
- Dobranie (Hit)
- przytrzymaj
- Strona główna
- dostawa do domu
- GODZINY
- Houston
- W jaki sposób
- Jednak
- HTTPS
- olbrzymi
- człowiek
- i
- pomysł
- if
- Rezultat
- ważny
- podnieść
- ulepszony
- ulepszenia
- poprawy
- in
- W innych
- w sklepie
- Włącznie z
- Zwiększać
- wzrosła
- wzrastający
- coraz bardziej
- przemysłowy
- przemysłowa
- przemysł
- Informacja
- początkowy
- początkowo
- zapoczątkowany
- Innowacja
- wkład
- zamiast
- Instytut
- zintegrowany
- Inteligencja
- Inteligentny
- Zamiar
- interakcji
- ciekawy
- najnowszych
- przedstawiać
- inwentarz
- Zarządzanie zapasami
- inwestowanie
- zaangażowany
- problem
- problemy
- IT
- szt
- JEGO
- Japonia
- Oferty pracy
- jpg
- właśnie
- Trzymać
- konserwacja
- Klawisz
- Kluczowe obszary
- kopać
- Wiedzieć
- Korea
- Pracy
- lądowanie
- strona docelowa
- język
- duży
- w dużej mierze
- większe
- Nazwisko
- Ostatni rok
- Utajenie
- firmy
- lider
- prowadzący
- skoki
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- najmniej
- lewo
- mniej
- niech
- poziom
- poziomy
- Dźwignia
- kłamstwo
- leży
- zapalniczka
- lubić
- Prawdopodobnie
- mało
- miejscowy
- lokalny
- usytuowany
- lokalizacja
- lokalizacji
- logistyka
- długoterminowy
- Popatrz
- wyglądał
- poszukuje
- im
- Los Angeles
- Partia
- dużo
- maszyna
- uczenie maszynowe
- mechaniczna wizja
- maszyny
- zrobiony
- Główny
- poważny
- robić
- WYKONUJE
- Dokonywanie
- zarządzanie
- i konserwacjami
- zarządzający
- sposób
- podręcznik
- ręcznie
- Producenci
- produkcja
- wiele
- wielu ludzi
- rynek
- Marketing
- rynek
- Może..
- może
- me
- oznaczać
- znaczenie
- znaczy
- Oznaczało
- W międzyczasie
- Media
- średni
- Spotkanie
- Microsoft
- może
- nic
- minimalny
- minimalizuje
- Złagodzić
- mieszać
- model
- modele
- Modułowa
- pieniądze
- monitor
- monitorowanie
- Miesiąc
- miesięcy
- jeszcze
- bardziej wydajny
- większość
- ruch
- pójść naprzód
- przeniósł
- przeniesienie
- dużo
- my
- Naturalny
- Język naturalny
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Nawigacja
- Blisko
- konieczność
- Potrzebować
- potrzebne
- potrzeba
- wymagania
- nigdy
- Niemniej jednak
- Nowości
- I Love New York
- Następny
- Nie
- normalna
- normalnie
- Północ
- Ameryka Północna
- już dziś
- numer
- z naszej
- Obserwuje
- ocean
- of
- poza
- oferta
- Oferty
- często
- Stary
- omnichannel
- on
- ONE
- te
- Online
- wyprzedaże online
- tylko
- OP
- działać
- operacje
- Szanse
- przeciwny
- Option
- Opcje
- or
- wyrocznia
- zamówienie
- Zlecenia
- Inne
- ludzkiej,
- na zewnątrz
- Wynik
- Wyloty
- koniec
- ogólny
- własny
- pakiet
- strona
- pandemiczny
- Papier
- szczególny
- szczególnie
- przyjęcie
- Przeszłość
- wzory
- Zapłacić
- zwracając
- kraj
- Szczyt
- Ludzie
- dla
- procent
- okresy
- perspektywa
- Przemysł farmaceutyczny
- Filadelfia
- fizyczny
- zbierając
- kawałek
- sztuk
- rura
- Miejsce
- krok po kroku
- planowany
- planowanie
- roślina
- Platforma
- Platformy
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- Grać
- gra
- punkt
- zwrotnica
- polityka
- muzyka pop
- pop-up
- position
- możliwy
- możliwie
- potencjalnie
- praktyka
- praktyki
- przed COVID
- precyzyjnie
- przewidywanie
- przepowiednia
- Przewidywania
- proroczy
- Korzystny
- prezydent
- nacisk
- zapobiec
- poprzedni
- poprzednio
- wycena
- głównie
- Zasady
- prawdopodobieństwo
- prawdopodobnie
- Problem
- wygląda tak
- obrobiony
- procesów
- przetwarzanie
- Produkt
- Produkcja
- Produkty
- okazały
- zapewniać
- dostawców
- zapewnia
- pompa
- zakupy
- czysto
- położyć
- jakość
- kwartalnie
- pytanie
- pytania
- Szybki
- szybko
- szybko
- raczej
- RE
- dosięgnąć
- osiągnięty
- Czytaj
- gotowy
- real
- w czasie rzeczywistym
- naprawdę
- powód
- Przyczyny
- Odebrane
- niedawno
- polecić
- zmniejszyć
- Zredukowany
- odzwierciedla
- Bez względu
- regionalny
- regiony
- regularny
- związane z
- stosunkowo
- polegać
- opierając się
- pamiętać
- obsługi produkcji rolnej, która zastąpiła
- Raporty
- Przedstawiciele
- wymagania
- Badania naukowe
- Zasoby
- odpowiedź
- REST
- restauracji
- detaliczny
- detalista
- sprzedawców
- powrót
- powraca
- rewers
- prawo
- droga
- robot
- robotyka
- roboty
- run
- bieganie
- s
- SaaS
- bezpieczniej
- Powiedział
- sole
- taki sam
- SAP
- powiedzieć
- powiedzenie
- mówią
- skanować
- scenariusze
- szeregowanie
- nauka
- sezonowy
- Tajemnica
- działy
- sektor
- bezpieczeństwo
- widzieć
- widzenie
- Szukajcie
- wydać się
- widziany
- sprzedać
- wysłać
- rozsądek
- wrażliwy
- wysłany
- oddzielny
- serwery
- Usługi
- służąc
- kilka
- półki
- przesunięcie
- Zakupy
- sklepy
- Short
- powinien
- bok
- znak
- podobny
- Podobnie
- ponieważ
- witryna internetowa
- Witryny
- sytuacja
- Rozmiar
- wielkości
- umiejętność
- mały
- śnieg
- So
- Obserwuj Nas
- Media społecznościowe
- Tworzenie
- sprzedany
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- kilka
- Ktoś
- coś
- sofistyka
- Źródła
- Południe
- Korea Południowa
- specjalistyczne
- specyficzny
- specyficzność
- wiosna
- stabilny
- standard
- początek
- rozpoczęty
- Startowy
- Ewolucja krok po kroku
- Nadal
- stany magazynowe
- Akcje
- sklep
- przechowywany
- sklep
- historie
- Strategia
- Struktura
- subskrypcja
- Model subskrypcyjny
- taki
- Wskazuje
- Wspaniały
- Super Bowl
- Dostawa
- łańcuch dostaw
- Planowanie łańcucha dostaw
- Dostarczać łańcuchy
- wsparcie
- Przełącznik
- syntetyczny
- dane syntetyczne
- system
- systemy
- T
- Brać
- trwa
- biorąc
- rozmawiać
- ukierunkowane
- kierowania
- zadania
- Zespoły
- technika
- Techniki
- techniczny
- Technologia
- mówi
- tennessee
- semestr
- REGULAMIN
- test
- niż
- że
- Połączenia
- świat
- ich
- Im
- motyw
- sami
- następnie
- Tam.
- w związku z tym
- Te
- one
- rzeczy
- myśleć
- Trzeci
- to
- w tym roku
- tych
- chociaż?
- myśl
- trzy
- Przez
- poziom
- ciasno
- Tim
- czas
- czasy
- wyczucie czasu
- do
- już dziś
- dzisiaj
- Toaleta
- powiedział
- także
- Top
- Kwota produktów:
- Kontakt
- Śledzenie
- trakcja
- tradycyjny
- tradycyjnie
- ruch drogowy
- transakcje
- Przekształcać
- Transformacja
- transport
- leczyć
- Trend
- trendy
- Trendy
- wypróbowany
- prawdziwy
- próbować
- stara
- bliźniak
- drugiej
- rodzaj
- typy
- zazwyczaj
- Niepewność
- dla
- zrozumieć
- Zrozumiały
- podjąć
- Nieoczekiwany
- Aktualizacja
- uaktualnienie
- us
- posługiwać się
- używany
- Użytkownik
- za pomocą
- zwykły
- Cenny
- Cenne informacje
- wartość
- różnorodny
- Naprawiono
- pojazd
- Pojazdy
- sprzedawca
- sprzedawców
- wersja
- początku.
- wibrujący
- wice
- Wiceprezes
- Zobacz i wysłuchaj
- wizja
- Odwiedzić
- lotny
- Zmienność
- Tom
- Budzić
- chcieć
- poszukiwany
- chce
- Magazyn
- Automatyka magazynowa
- Grzałka
- była
- Oglądaj
- fale
- Droga..
- sposoby
- we
- DOBRZE
- poszedł
- były
- Western
- Europa Zachodnia
- Co
- Co to jest
- cokolwiek
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- czy
- który
- KIM
- będzie
- w Zimie
- w
- w ciągu
- bez
- słowa
- Praca
- odrobić
- pracowników
- Siła robocza
- świat
- by
- Yahoo
- rok
- lat
- york
- ty
- Twój
- zefirnet