LogisticsIT.com поспілкувався з провідними представниками спільнот аналітиків і постачальників, щоб обговорити деякі з найважливіших ключових тем для обговорення та сфери інновацій, які мають місце в технології прогнозування попиту та планування.
У зв’язку з тим, що більш роздроблене й нестабільне ігрове поле стає нормою, компанії повинні мати можливість приймати точніші та точніші рішення для керування очікуваним і фактичним попитом, а також виконувати та виконувати замовлення якомога ефективніше, уникаючи дефіциту запасів і доставляючи вчасно та специфікація незалежно від того, здійснюється замовлення безпосередньо до магазину чи безпосередньо до споживача.
На щастя, наявні технології не відстають від цих викликів. Це просто можливість орієнтуватися в тому, що доступно, а також те, що може відповідати вашим особливим потребам і доступному бюджету. Отже, які саме ключові виклики пов’язані з рішеннями, пов’язаними з прогнозуванням попиту та плануванням, можуть зробити їх менш обтяжливим?
Зв'язок між попитом і пропозицією є ключовим
Що стосується рішень для планування ланцюга поставок, Тім Пейн, віце-президент з досліджень, Gartner, makes the point that the demarcation between demand planning and supply chain planning has largely disappeared now. “So, the connection between demand and supply is key and increasingly we’ve seen technology being able to cover both the demand and supply planning side of the equation because that’s really important,” he says. Payne adds that everything is on cloud these days. “Nobody brings a new planning solution to market that is purely on premise.”
Пейн також пояснює, що зараз більше постачальників додають більше ШІ та машинного навчання в рішення для планування. «Зміни в бізнес-моделях означають, що компаніям потрібна велика гнучкість рішень для планування», — каже він. «Наприклад, компанії, що займаються споживчими товарами, традиційно продавали звичайним продавцям, і це був їхній основний канал. Тепер, з електронною комерцією, ці компанії також повинні дивитися на попит на онлайн-продажі. Це зміна бізнес-моделі.
«Ви все ще застосовуєте, по суті, ті самі принципи з точки зору того, що тепер вам потрібно дивитися на попит на ваш канал електронної комерції так само, як ви робили на звичайний попит, хоча попит на онлайн Продажі будуть залежати від інших факторів, ніж для звичайного роздрібного продавця. Таким чином, компаніям потрібно розглянути, скільки запасів утримувати та чи мати окремі місця інвентаризації чи запаси для двох каналів – у магазині та онлайн – чи об’єднати їх, оскільки вам потрібна більша гнучкість. Таким чином, рішення для планування ланцюга постачання має бути в змозі впоратися з цією багатоканальною моделлю».
Підвищення якості прийняття рішень
However, Payne believes the biggest focus for companies, whether they are retailers or high-tech, pharmaceutical or industrial manufacturers etc, is being able to improve the quality of the decisions they make. “So, there’s a lot of focus on processes – the demand planning process, the supply chain process. the sales and operations planning process etc. However, we often get fixated on processes – are we following the demand planning process, is everyone conforming to our standard S&OP process? However, the point of planning is fundamentally to make decisions. Planning is a form of decision making and we have to decide how much we think we’re going to sell, move, make and put in inventory. So, the outcome of planning is the decision, and the outcome of good planning is making good decisions – what I describe as higher quality decisions.
“If we make higher quality decisions then we’re able to reduce value leakage and create opportunities to increase value because we get the right resources in the right place at the right time, and we can take advantage of disruptions and events that are happening in the market. So. there’s a switch happening, particularly now there’s so much digitisation going on. With all the digitisation and digital transformation work that companies are doing a big focus area we find for that is supply chain.”
Поєднання різних аналітичних методик
Within the supply chain, Payne comments that the top focus area is supply chain planning because digitisation is about using lots of data and analytics. and particularly machine learning, which is all about prediction and planning is about predicting. He adds that automation of decision making is also a key focus. “So, there’s a lot of focus going on from manufacturing companies in terms of how they can improve the quality of the decisions that we make,” he says. “That’s driving many of the technological changes, not to take out optimisation approaches but to add in additional analytical techniques such as machine learning in all its various forms, deep learning and natural language processing etc. So, it’s becoming a combination of the different analytical techniques that helps to improve the quality of the decision-making.”
Вплив омніканальності
Браян Болл, галузевий аналітик і консультант, екс-Абердінська стратегія та дослідження, наголошує на тому, що Covid чинив великий тиск на здатність багатьох компаній виконувати замовлення, головним чином через зростання омніканальності. «Це означало, що багатьом компаніям потрібно було виконувати замовлення з різних точок, а не з того, що вони спочатку планували виконати», — каже він. «Наприклад, у харчовій промисловості та виробництві напоїв, якщо звичайними точками доставки компанії були продуктові магазини та ресторани, оскільки люди їли в ресторанах і робили покупки в продуктових магазинах, їй раптом довелося все переосмислити, оскільки ресторани закривалися під час пандемії та все інше. пройшов через звичайний продуктовий канал або через онлайн-замовлення. Тож компаніям, які обслуговують цей сектор, довелося дуже швидко адаптуватися та рухатися по-іншому».
Переосмислення виконання
Таким чином, Бол пояснює, що з боку планування попиту та прогнозування виникли нові проблеми, пов’язані з отриманою вхідною інформацією. «Іншими словами, виникли нові питання щодо того, звідки надходить попит, час виникнення попиту та обсяг попиту, а також питання щодо рівнів точності даних і нестабільності попиту тощо», — говорить він. «Однак із величезним зростанням обсягів доставки додому, наприклад, в основному через пандемію, компаніям також довелося переосмислити те, як вони змінили свою позицію на стороні виконання, стороні виконання, і більше думати про те, де повинні розташовуватися продукти в порядку. виконувати замовлення швидше та економічно. Історично товари зазвичай зберігалися в традиційних розподільних центрах, створених компанією, але через перехід до моделі прямого споживання деякі компанії, особливо деякі з більших, почали думати про те, як вони могли б використовувати сайти магазинів. як точки розподілу виконання, оскільки вони були ближче до місця, звідки надходить більшість замовлень безпосередньо споживачам».
Ball continues: “Historically, they might have relied on regional DCs covering large regional areas, Now, because of the major growth in the direct-to-consumer model, they might decide to position them in a major city or large locale closer to the point of delivery – maybe New York, Philadelphia, Atlanta, Houston or Los Angeles for example. Previously, companies might not have considered this as an option due to the local logistical challenges due to traffic congestion, but because these types of locations are now a hotbed of people ordering online, delivering to residences and condos has become more of a norm so companies are increasingly using their store sites as fulfilment points. So, it’s now not only important to capture as accurate data as possible on the inbound demand and forecasting side, but on the outbound side there’s a necessity to create as intelligent a model as possible telling you where best to stock products to minimise your cost and delivery.”
У той час як раніше планування та прогнозування попиту були більшою мірою частиною переднього плану, пов’язаною з тим, що ви робили в ланцюжку поставок, Болл пояснює, що тепер це стало дуже яскравою частиною того, що вам потрібно зробити для ефективного виконання та реалізації в новий багатоканальний світ – безпосередньо до споживчих або звичайних магазинів. «Більшість моделей планування базується на вхідній інформації про те, як можна краще деталізувати певні предмети та отримати точнішу інформацію про найкраще місце для їх відправлення», — говорить він. «Хоча загальний попит на певний тип товару може бути досить стабільним, тип попиту може змінюватися залежно від того, де знаходиться клієнт.
«Наприклад, подумайте про маленький, середній або великий одяг. Відсоток продажів у малих, середніх і великих загалом може не сильно відрізнятися, але відсоток кожного розміру може значно відрізнятися залежно від країни. Можливо, одяг більшого розміру користується більшим попитом у містах, можливо, легший одяг користується більшим попитом на півдні, де температура стабільно вища протягом року. Отже, рішення для прогнозування попиту та планування має запропонувати більший рівень складності наприкінці виконання. Ймовірно, вам не знадобляться снігоочисні машини на півдні, тому, якщо у вас є завод, який виробляє снігоочисні машини, найкраще розмістити його в місці, де є сніг і, можливо, гори, наприклад, Теннессі. Це хороший пункт розповсюдження для клієнтів, а також пропонує конкурентоспроможне виробництво».
Вплив соціальних мереж
Стів Мерфі, директор із обслуговування клієнтів, Консалтингова група «Панорама»., observes a number of key areas that are changing the face of demand forecasting and planning today. “One is the evolution of omnichannel to satisfy consumer demand, and the choice consumers have now between in-store purchases and online orders,” he says. “Online sales have exploded over the past few years, particularly since the pandemic. On social media, we’re all bombarded now with targeted ads based on tight tracking of your online activity today. Only a few years ago, the ads you would see pop up would be from four or five main companies that were targeting that type of advertising. Today, if you visit an online page within hours, you will start seeing ads pop-up related to that company and its products. When you sign up to your landing page, whether it’s Google, Yahoo or whatever the case might be, you’re going to see ads or stories about that retailer or that product.”
Мерфі вважає, що це змінюється не лише завдяки сучасним технологіям, це також може змінитися через великі події, зокрема пандемію. «Пандемія була «одноразовою» подією, але вона змінила все», — каже він. «Це змінило те, як компанії керують своїми ланцюгами поставок, і великим транспортним компаніям довелося переглянути спосіб доставки товарів. Сьогодні, наприклад, у випадку морських перевезень, тепер ви можете зареєструватися в будь-який час і побачити, де саме знаходиться відправлення на GPS».
ШІ та машинне навчання
За словами Мерфі, ще однією важливою подією в плануванні та прогнозуванні попиту сьогодні є еволюція ШІ та машинного навчання. «Провідні постачальники ERP, такі як Oracle, SAP і Microsoft, а також спеціалізовані постачальники рішень для прогнозування попиту та планування можуть, наприклад, використовувати штучний інтелект, щоб взяти тенденції економічних тенденцій за останні три місяці, вставити їх у систему та точно оцінити, що попит, ймовірно, буде протягом наступного місяця. Рівень точності цих систем покращився не по днях, а по годинах».
Мерфі додає, що навіть незважаючи на те, що машинне навчання надає більше та кращі дані, один із ключових моментів, про який слід пам’ятати, полягає в тому, що для загального контролю все одно потрібна людина. «У разі великих подій, які можуть вплинути на продажі продукції, таких як Суперкубок, люди, які розуміються на прогнозуванні попиту та плануванні на основі багаторічного практичного досвіду, можуть сказати, що я вважаю, що рівень запасів слід збільшити на 1% вище того, що пропонують дані, або зменшити його на аналогічний рівень. Часто це може бути більш точним, ніж запропоновані дані машинного навчання. Отже, вам все ще потрібен людський фактор, який базується на досвіді прогнозування попиту та планування, а не просто покладатися на цифри, які видає машина».
Мукул Крішна. лідер міжнародної дослідницької практики – ланцюг поставок і логістика, Мороз і Салліван, свідчить про те, що лише десять років тому галузь тільки почала оцифровуватися, і люди почали збирати дані та створювати звіти про дані. «З цього почало виходити багато цінних даних з точки зору підвищеної точності прогнозування», — каже він. «Зовсім недавно спалахнула пандемія, і це змусило багато компаній переглянути спосіб управління прогнозуванням і плануванням попиту.
Переходимо до історичних даних
“Someone in the apparel industry told me that his company’s planning for the Spring of 2022 was based on the previous year’s data. However, in the wake of the pandemic all this historical data going back a year or so went out the door. In volatile times, especially when things are changing very rapidly, historical data means very little. Typically, what demand forecasting has relied on has been this historical data, but now more people are very cognisant of the fact that there’s so much uncertainty out there that it’s very difficult to even read regular economic data.”
Ще до пандемії Крішна зазначає, що багато роздрібних клієнтів відчували себе дуже комфортно з ідеєю електронної комерції. «Тоді під час пандемії цим клієнтам, зрозуміло, стало ще зручніше бронювати онлайн. Отже, компаніям потрібно не лише керувати фізичними постачаннями та прямими постачаннями споживачам, а й враховувати зворотну логістику, оскільки деякі клієнти мають звичку замовляти, скажімо, 10 товарів, але лише маючи намір залишити їх 5 або навіть менше. Отже, тепер постає додаткове завдання керування поверненнями та повернення товарів на полиці або назад у потрібне місце на складі чи в DC, щоб вони були готові до відправлення іншому клієнту».
Krishna adds that some companies are still paying attention to historical data but now rely more on data that is only a few months old. “They’re also starting to use more artificial intelligence and trying to triangulate as much of what is happening to try to figure out true demand,” he says. “Just because something happened last year doesn’t mean it’s going to happen this year, so companies want to increase their probability of having a much better sense of accurate data in times of greater uncertainty.”
Крім того, Крішна вважає, що у зв’язку зі зміною клімату компаніям слід запитати себе, чи буде зима теплішою, оскільки це може вплинути на підвищення попиту на певні продукти, які історично не мали такого попиту в цю пору року. «Отже, подібні речі зараз стають все більш важливими для компаній, тому раніше вони б не думали про них так багато в минулому, намагаючись передбачити попит». З точки зору спроб з’ясувати більш точні моделі попиту, а не покладатися на історичні дані, Крішна пояснює, що зараз більше компаній намагаються краще моделювати дані за допомогою штучного інтелекту або розширеної аналітики, щоб почати ставати більш прогнозованими та директивними. «Усе це може допомогти додати більше ймовірності в алгоритми», — каже він.
Обговорення SaaS/on-premise
Болл зауважує, що багато компаній і найкращих у своєму класі компаній, безумовно, переносять або вже перенесли частину своїх функцій на модель SaaS, як з точки зору прогнозування попиту, так і планування та ERP. «Вони можуть вирішити передусім перемістити певні частини в хмару, наприклад підтримку прийняття рішень», — каже він. «Вони можуть не вирішити змінити фінансове планування, оскільки бачать, що їхні фінансові показники є їхніми «ключами до королівства». Вони можуть вирішити помістити дані планування в хмару.
«Однак навіть тоді вони можуть захотіти бути більш секретними щодо цього, оскільки їхні дані планування містять інформацію про обсяги, продукти, маркетинг і ціни. Отже, вони можуть бути захищені від такого типу даних. Тим не менш, вони можуть вирішити взяти фрагменти цих даних і перемістити їх за межі сайту. Загалом, багато компаній позбулися ставлення до того, що все залишається всередині компанії. Тим не менш, все ще є багато виробників, які не хочуть, щоб їх секретна формула була в хмарі, і почуваються безпечніше, якщо це на місці. У випадку Covid, коли люди не могли продовжувати працювати на місці, SaaS виявився дуже цінним у забезпеченні доступу до таких даних, як ті, що стосуються запасів, де б не були люди, які мали повноваження переглядати цю інформацію».
Маючи перевагу
Крішна вважає, що багато початкових проблем, пов’язаних із SaaS, зникли. Однак він вважає, що в певних галузях, таких як роздрібна торгівля, локальні рішення та граничні можливості однаково важливі для управління багатоканальною моделлю – безпосередньо до клієнта та безпосередньо до магазину. Крішна також наголошує на тому, що периферійні обчислення можуть мати перевагу перед хмарою з точки зору скороченої затримки, що, на його думку, стає все більш важливим у світі ланцюга поставок, де швидке реагування може бути критично важливим для того, щоб не відставати від попиту та вимог до запасів.
“During the pandemic, many people fell sick and quitting also reached high levels,” he says. “Many left their jobs to re-skill or up skill and get into the gig economy. Largely because of this, companies tried to leverage more AI-based automation. So, for example, more inventory management robots were used. These robots are basically edge computing devices on wheels. Meanwhile, RFID scanners and machine vision were deployed to scan items down the aisles to determine what’s in stock and what’s not. So, these types of tasks that might have been considered tedious for human workers can now be effectively done by automation and are able to give you information largely in real time.”
Будьте в курсі неочікуваних тенденцій
Крішна нагадує нам, що коли почалася пандемія, люди почали шукати всі типи товарів, які за звичайних обставин не злетіли б з полиць, наприклад, туалетний папір. «У моєму місцевому продуктовому магазині я ніколи не бачив, щоб закінчилася цибуля до пандемії», — зауважує він, додаючи, що деякі магазини потім почали нормувати певні товари, дозволяючи, наприклад, дві одиниці на клієнта. «Якщо дані надходять до вас майже в реальному часі, ви можете почати відстежувати ці несподівані тенденції та запровадити певні правила, які допоможуть вам запобігти вичерпанню запасів», — каже він.
“However, data sent to the cloud means getting it back will experience some level of latency, and even a small amount of latency can make a big difference to meeting demand and following trends. So, you want to minimise the level of latency. For example, you don’t want your autonomous vehicle talking to the cloud. Instead, you want that vehicle to make autonomous decisions without needing to communicate with the cloud. So, if you have a lot of autonomous vehicles doing last-mile delivery using on-board edge computing capability to make decisions rather than having to go into the cloud and back, this can be much more efficient. Similarly, your inventory management robot in the warehouse using edge computing can let you know in near real time that you’re running short of a certain product and can order more before you experience stock out.”
Факторинг витрат
Krishna adds it is often said that if you throw enough money at the problem the problem will go away. “However, many companies don’t have large amounts of money. Cutting-edge technology can be expensive, so in developing countries where labour is still relatively cheap, many companies will continue to kick the can down the road in terms of investing in cutting-edge technology. Instead, they will just employ more people. If you look at more affluent areas such as North America, Western Europe, South Korea or Japan, you will see more use of warehouse automation and robots, especially in terms of picking robots with active picking arms – although in more complex warehouses where aisles can reach 30 or 40 racks high, picking robots would need to be highly articulated and move at very complex angles meaning a lot more complexity is involved. So, because of this type of complexity and expense, companies need to have a very good economic reason to move to more automation. Many companies don’t think their situation is that dire, and they have enough people available to manage picking in a more manual manner.”
Якщо у них є доступний бюджет, Крішна пояснює, що тепер більше компаній також використовують ко-ботів. «Однак, оскільки автоматизація стає все більш поширеною, я все ще не думаю, що концепція темного сховища значно просунеться протягом наступних двох-трьох років, — каже він. «Звичайно, «темний склад» є делікатною проблемою, оскільки техніка потенційно може замінити більшу частину людської робочої сили на складах і в DC. Контраргумент полягає в тому, що в багатьох випадках більш автоматизована технологія може збільшити та допомогти роботі, яку виконує робоча сила».
Коефіцієнт розширення
Even though SaaS has been around for several years now, many companies are still more comfortable having their servers on premise, maybe for security concern reasons although these are minimal today. However, Murphy explains that if you look at the long-term costs of an on-premise solution, it can be considerably more expensive because of the need to upgrade on site and possibly hire consultants to undertake extension work (extension being the term now commonly used rather than customisation). “Of course, one of the main benefits of a SaaS subscription model where a company pays quarterly or annually is that, at least for most of the upper tier companies, an automatic quarterly update to their software takes place. This means they are always up to date with the software and using the very latest version. I think that’s probably one of the biggest benefits of SaaS.”
Another delineation between on premise and SaaS, according to Murphy, is with on premise if every time you upgrade you decide to add some extensions you will likely need a consultant to come in and manage the extension work. “With the SaaS model, you don’t want to customise the solution for every user so the functionality is normally based on best practices for particular industries. If someone has a particular need for an extension to fit a particular business more tightly what we recommend before you go ahead with this potentially costly plan is that you think carefully about what you want to get out of the software.
It is important to know what the overall benefits will be and whether it makes sense to do it based on the extra cost involved. After careful thought, you may decide that it would it be more beneficial just to rely on the standard software package. So, a cost benefit analysis or change benefit analysis makes sense. If an extension is the preferred option, we can help the software companies design that extension. Doing extensions doesn’t seem to be as complex or difficult a process as it used to be. It’s not now the same as doing some of the heavy-duty customisations that we used to.”
Що лежить попереду
На які наступні інновації/розробки слід звернути увагу протягом наступного року чи двох? Мерфі пояснює, що за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання в сучасні рішення для прогнозування попиту та планування технологія може постійно навчатися з усіх транзакцій, які відбуваються, як на момент замовлення, так і наприкінці виконання. Ще про що варто подумати, каже Мерфі, це те, що тепер є ще стільки джерел даних, з яких можна взяти, щоб відстежувати тенденції попиту, включаючи дані з соціальних мереж. «Раніше ви дивилися на минулу історію продажів та економічні прогнози, а також на те, що відбувалося на вашому ринку в різних регіонах і якими були тенденції продажів у цих частинах країни.
“Now, the sources of data are so vast that trying to collect more and better data to put in the system is one of main goals. So, I think if we can find better ways to collect data to use within demand forecasting and planning systems, that’s where the main improvements will lie. I think somebody out there is going to design an even better data collection process to pull in this valuable data from all these vast sources. Then, it’s a question of how this more valuable information is corralled and processed by the best demand forecasting and planning solutions. This will be the next step.”
Більше автоматизації для пом’якшення обмежень на ринку праці
Продовжуючи тему можливих майбутніх розробок, Алекс Макферсон, директор з консультування з питань рішень і управління обліковими записами, Manhattan Associates, вказує на продовження автоматизації для пом’якшення жорсткого ринку праці, особливо в складському секторі. «Це має на меті забезпечити пропускну спроможність у пікові періоди, які викликані подіями, а не лише у звичайні сезонні піки, з якими стикається бізнес», — каже він. «Формат цієї автоматизації буде варіюватися від звичайних ASRS і конвеєрної автоматизації до коботів і робототехніки». Макферсон додає, що використання штучного інтелекту та машинного навчання вибухне в складському середовищі, керуючи багатьма завданнями, які були ініційовані вручну, такими як запуск хвиль і прогнозування праці. «У цьому секторі ШІ не використовувався широко, і він скоро зміниться», — каже він.
Макферсон додає, що буде цікаво спостерігати за тим, як роздрібні торговці ставляться до повернення протягом наступних 12-18 місяців. «Ступінь прибутку для всіх компаній і величезні витрати на управління ними нарешті усвідомлені та будуть вирішені», — каже він. «Незалежно від того, чи йдеться про стягнення плати за повернення, чи про те, щоб клієнти сплачували щорічні збори за повернення товарів, це буде ще одна сфера, яка зміниться швидко й рішуче. Ми вже побачили перевагу перших у кількох відомих роздрібних торгових мережах, і це дасть поштовх іншим діяти».
Немає світла
Payne believes we will see a lot more from an AI perspective. “If we look back to pre-Covid times, I heard a lot of end-users saying they wanted lights out planning, no touch planning or autonomous planning. Fortunately, there’s been a realisation by these leading companies that that’s not going to happen. You’re never going to automate all the decision-making in the supply chain. You can automate a lot of it, but you can’t automate all of it. There is still a need for certain types of decisions for human input human judgement, which is what we have always said. Completely autonomous planning was a pipe dream, but you can do a lot more than the very manual way that planning is still done by many companies on spreadsheets.”
According to Payne, generative AI will have an increasing impact. “Currently, many are saying Chat GPT will transform the way we do things. It’s just another AI technique, but the use of large language models could transform the way planners interact with planning systems. So, you could have more of a natural conversation with the planning system. That’s probably where we’re going to see some of the initial use cases in the world of planning.”
Синтетичні дані
Another area of innovation that will likely gain more traction, in Payne’s view, is the creation of synthetic data. “You could potentially use your digital supply chain twin along with generative AI capabilities to be able to create synthetic data – in other words, data that hasn’t been created by the physical supply chain but has been created digitally. With this data, you could test out all sorts of scenarios and options.”
Структурні зміни
A further development we could see over the next couple of years, according to Payne, is a change in the structure of demand forecasting and planning solutions. “Today, when companies buy a planning technology solution, they might say it’s got to do demand planning, inventory planning, replenishment planning, production planning, sales & operations planning or integrated business planning. Basically, what they’re looking for is a complete end-to-end planning solution. This is where vendors such as Kinaxis, SAP, Oracle, Blue Yonder and all those big platforms play.
Однак може статися так, що компанія хоче отримати додаткову функціональність, яка не вбудована в закриту платформу, якою вона зараз користується, і тому шукає рішення сторонніх розробників або створює щось самостійно, можливо, використовуючи свої команди аналітики та даних, щоб заповнити прогалину в плануванні або аналітику тощо. Проте зростає тенденція до рішень, що пропонують взаємозамінні будівельні блоки функціональності, незалежно від того, використовуєте ви більшість будівельних блоків від одного постачальника чи суміші. Gartner називає це компонуванням, що робить рішення набагато більш модульним і адаптованим».
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://www.logisticsit.com/articles/2024/01/02/improving-your-demand-and-fulfilment-processes
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $UP
- 10
- 12
- 150
- 2022
- 30
- 40
- a
- здатність
- Здатний
- МЕНЮ
- вище
- доступний
- За
- рахунки
- управління рахунками
- точність
- точний
- точно
- Діяти
- активний
- діяльність
- фактичний
- додавати
- додати
- Додатковий
- Додає
- регулювати
- оголошення
- просунутий
- Перевага
- реклама
- після
- назад
- попереду
- AI
- Alex
- алгоритми
- ВСІ
- Дозволити
- по
- вже
- Також
- хоча
- завжди
- Америка
- кількість
- суми
- an
- аналіз
- аналітик
- Аналітичний
- аналітика
- та
- -Анджелесі
- щорічний
- Щорічно
- Інший
- передбачити
- Очікуваний
- очікування
- будь-який
- одяг
- прикладної
- Застосування
- підходи
- ЕСТЬ
- ПЛОЩА
- області
- аргумент
- зброю
- навколо
- штучний
- штучний інтелект
- AS
- запитати
- допомогу
- At
- Atlanta
- увагу
- відношення
- збільшення
- влада
- автоматизувати
- Автоматизований
- автоматичний
- Автоматизація
- автономний
- автономний транспортний засіб
- автономні транспортні засоби
- доступний
- уникає
- геть
- назад
- м'яч
- заснований
- В основному
- BE
- стали
- оскільки
- ставати
- стає
- становлення
- було
- перед тим
- початок
- буття
- вважає,
- корисний
- користь
- Переваги
- КРАЩЕ
- передового досвіду
- Краще
- між
- БЕВЕРЖА
- Великий
- найбільший
- блоки
- синій
- бронювання
- обидва
- межі
- Цегли і розчину
- Приносить
- бюджет
- будувати
- Створюємо
- побудований
- бізнес
- бізнес-модель
- Бізнес-планування
- підприємства
- але
- купити
- by
- Виклики
- CAN
- можливості
- можливості
- потужність
- захоплення
- обережний
- обережно
- випадок
- випадків
- центри
- певний
- звичайно
- ланцюг
- ланцюга
- виклик
- проблеми
- зміна
- змінилися
- Зміни
- заміна
- Канал
- канали
- зарядка
- чат
- дешево
- вибір
- обставин
- Міста
- Місто
- клієнт
- клімат
- Зміна клімату
- близько
- закрито
- ближче
- одяг
- хмара
- CO
- збирати
- Збір
- збір
- поєднання
- об'єднувати
- Приходити
- зручний
- майбутній
- коментарі
- загальний
- зазвичай
- спілкуватися
- спільноти
- Компанії
- компанія
- Компанії
- повний
- повністю
- комплекс
- складність
- обчислення
- концепція
- Занепокоєння
- щодо
- Турбота
- скупчення
- зв'язку
- Вважати
- вважається
- вважає
- послідовно
- консультант
- Консультанти
- консалтинг
- споживач
- Споживачі
- безперестанку
- продовження
- продовжувати
- триває
- контроль
- звичайний
- Розмова
- Коштувати
- дорого
- витрати
- може
- Counter
- країни
- країна
- Пара
- курс
- обкладинка
- покриття
- Covid
- створювати
- створений
- створення
- створення
- критичний
- В даний час
- клієнт
- Клієнти
- передовий
- темно
- дані
- наука про дані
- Дата
- Днів
- dc
- угода
- десятиліття
- вирішувати
- рішення
- Прийняття рішень
- рішення
- глибокий
- глибоке навчання
- доставляти
- Поставки
- надання
- доставка
- Попит
- Прогнозування попиту
- Залежно
- розгорнути
- описувати
- дизайн
- Визначати
- розвивається
- Країни що розвиваються
- розробка
- події
- прилади
- DID
- відрізняються
- різниця
- різний
- важкий
- цифровий
- цифрове перетворення
- в цифровому вигляді
- оцифрування
- страшний
- прямий
- Директор
- обговорювати
- Відправка
- збої
- розподіл
- do
- робить
- байдуже
- справи
- Дон
- зроблений
- Не знаю
- Двері
- вниз
- мрія
- керований
- водіння
- два
- під час
- e-commerce
- кожен
- Економічний
- економіка
- край
- краю обчислень
- Ефективний
- фактично
- ефективний
- продуктивно
- або
- ще
- кінець
- кінець в кінець
- досить
- достатньо грошей
- забезпечення
- Навколишнє середовище
- однаково
- ERP
- особливо
- по суті
- встановлений
- оцінити
- і т.д.
- Ефір (ETH)
- Європа
- Навіть
- Event
- Події
- Кожен
- все
- все
- еволюція
- точно
- приклад
- виконувати
- виконання
- дорогий
- досвід
- досвідчений
- Пояснює
- розширення
- Розширення
- обширний
- ступінь
- додатково
- Face
- факт
- фактор
- фактори
- достатньо
- почувати
- Інформація про оплату
- кілька
- менше
- поле
- Рисунок
- заповнювати
- в кінці кінців
- фінансовий
- фінансове планування
- знайти
- Перший
- відповідати
- п'ять
- Гнучкість
- Сфокусувати
- після
- харчування
- для
- форма
- формат
- форми
- формула
- На щастя
- Вперед
- чотири
- фрагментарно
- вантажний
- від
- Мороз
- функціональність
- принципово
- далі
- подальший розвиток
- майбутнє
- майбутні події
- Отримувати
- розрив
- Gartner
- Загальне
- генеративний
- Генеративний ШІ
- отримати
- отримання
- економіка концерту
- Давати
- Глобальний
- Go
- Цілі
- буде
- пішов
- добре
- товари
- є
- GPS
- великий
- великий
- продуктовий
- Зростання
- Зростання
- звичка
- було
- практичний
- траплятися
- сталося
- Відбувається
- Мати
- має
- he
- почутий
- напружений режим
- допомога
- допомагає
- Високий
- гучний
- вище
- дуже
- прокат
- його
- історичний
- історично
- історія
- хіт
- тримати
- Головна
- доставка додому
- ГОДИННИК
- Х'юстон
- Як
- Однак
- HTTPS
- величезний
- людина
- i
- ідея
- if
- Impact
- важливо
- удосконалювати
- поліпшений
- поліпшення
- поліпшення
- in
- В інших
- про запас
- У тому числі
- Augmenter
- збільшений
- зростаючий
- все більше і більше
- промислові
- промисловості
- промисловість
- інформація
- початковий
- спочатку
- розпочатий
- інновація
- вхід
- замість
- Інститут
- інтегрований
- Інтелект
- Розумний
- Маючи намір
- взаємодіяти
- цікавий
- в
- вводити
- інвентаризація
- Управління запасами
- інвестування
- залучений
- питання
- питання
- IT
- пунктів
- ЙОГО
- Japan
- Джобс
- JPG
- просто
- тримати
- зберігання
- ключ
- Ключові сфери
- удар
- Знати
- Корея
- Праці
- посадка
- цільової сторінки
- мова
- великий
- в значній мірі
- більше
- останній
- Минулого року
- Затримка
- останній
- лідер
- провідний
- стрибки
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- найменш
- залишити
- менше
- дозволяти
- рівень
- рівні
- Важіль
- брехня
- лежить
- легше
- як
- Ймовірно
- трохи
- місцевий
- місце дії
- розташований
- розташування
- місць
- логістика
- довгостроковий
- подивитися
- подивився
- шукати
- в
- Лос-Анджелес
- серія
- багато
- машина
- навчання за допомогою машини
- машинне зір
- машини
- made
- головний
- основний
- зробити
- РОБОТИ
- Робить
- управляти
- управління
- управління
- манера
- керівництво
- вручну
- Виробники
- виробництво
- багато
- багато людей
- ринок
- Маркетинг
- ринку
- Може..
- може бути
- me
- значити
- сенс
- засоби
- означав
- Між тим
- Медіа
- середа
- засідання
- Microsoft
- може бути
- mind
- мінімальний
- зводить до мінімуму
- Пом'якшити
- змішувати
- модель
- Моделі
- модульний
- гроші
- монітор
- моніторинг
- місяць
- місяців
- більше
- більш ефективний
- найбільш
- рухатися
- рухатися вперед
- переїхав
- переміщення
- багато
- my
- Природний
- Природна мова
- Обробка природних мов
- Переміщення
- Близько
- необхідності
- Необхідність
- необхідний
- нужденних
- потреби
- ніколи
- проте
- Нові
- Нью-Йорк
- наступний
- немає
- нормальний
- нормально
- На північ
- Північна Америка
- зараз
- номер
- номера
- Спостерігає
- океан
- of
- від
- пропонувати
- Пропозиції
- часто
- Старий
- omnichannel
- on
- ONE
- ті,
- онлайн
- Інтернет-продажу
- тільки
- OP
- працювати
- операції
- Можливості
- протистояли
- варіант
- Опції
- or
- оракул
- порядок
- замовлень
- Інше
- наші
- з
- Результат
- Розетки
- над
- загальний
- власний
- пакет
- сторінка
- пандемія
- Папір
- приватність
- особливо
- партія
- Минуле
- моделі
- Платити
- платіж
- країна
- Peak
- Люди
- для
- відсоток
- періодів
- перспектива
- фармацевтична
- Філадельфія
- фізичний
- збір
- частина
- частин
- труба
- місце
- план
- запланований
- планування
- завод
- платформа
- Платформи
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- Play
- ігри
- точка
- точок
- Політика
- поп
- спливаючий
- положення
- це можливо
- можливо
- потенційно
- практика
- практики
- попередньо COVID
- точно
- прогнозування
- прогноз
- Прогнози
- інтелектуального
- переважним
- президент
- тиск
- запобігати
- попередній
- раніше
- ціни без прихованих комісій
- в першу чергу
- Принципи
- ймовірність
- ймовірно
- Проблема
- процес
- оброблена
- процеси
- обробка
- Product
- Production
- Продукти
- доведений
- забезпечувати
- провайдери
- забезпечує
- насос
- Купівля
- суто
- put
- якість
- щоквартальний
- питання
- питань
- Швидко
- швидко
- швидко
- швидше
- RE
- досягати
- досяг
- Читати
- готовий
- реальний
- реального часу
- насправді
- причина
- Причини
- отримано
- нещодавно
- рекомендувати
- зменшити
- Знижений
- Відображає
- Незалежно
- регіональний
- райони
- регулярний
- пов'язаний
- щодо
- покладатися
- покладаючись
- запам'ятати
- замінювати
- Звіти
- Представники
- Вимога
- дослідження
- ресурси
- відповідь
- REST
- ресторан
- роздрібна торгівля
- роздрібний продавець
- роздрібної торгівлі
- повернення
- Умови повернення
- зворотний
- право
- дорога
- робот
- робототехніка
- роботи
- прогін
- біг
- s
- SaaS
- безпечніше
- Зазначений
- продажів
- то ж
- живиця
- say
- приказка
- говорить
- сканування
- сценарії
- планування
- наука
- сезонний
- секрет
- розділам
- сектор
- безпеку
- побачити
- бачачи
- Шукати
- здається
- бачив
- продавати
- послати
- сенс
- чутливий
- посланий
- окремий
- сервери
- Послуги
- виступаючої
- кілька
- полиці
- зсув
- покупка
- магазинів
- Короткий
- Повинен
- сторона
- підпис
- аналогічний
- Аналогічно
- з
- сайт
- сайти
- ситуація
- Розмір
- розміром
- майстерність
- невеликий
- сніг
- So
- соціальна
- соціальні медіа
- Софтвер
- проданий
- рішення
- Рішення
- деякі
- Хтось
- що в сім'ї щось
- витонченість
- Джерела
- Південь
- South Korea
- спеціалізовані
- конкретний
- специфічність
- весна
- стабільний
- standard
- старт
- почалася
- Починаючи
- Крок
- Як і раніше
- акції
- Акції
- зберігати
- зберігати
- магазинів
- історії
- Стратегія
- структура
- передплата
- Модель передплати
- такі
- Запропонує
- Super
- Super Bowl
- поставка
- ланцюжка поставок
- Планування поставок
- Ланцюги постачання
- підтримка
- перемикач
- синтетичний
- синтетичні дані
- система
- Systems
- T
- Приймати
- приймає
- взяття
- говорити
- цільове
- націлювання
- завдання
- команди
- техніка
- методи
- технологічний
- Технологія
- говорять
- Теннессі
- термін
- terms
- тест
- ніж
- Що
- Команда
- світ
- їх
- Їх
- тема
- самі
- потім
- Там.
- отже
- Ці
- вони
- речі
- думати
- третій
- це
- У цьому році
- ті
- хоча?
- думка
- три
- через
- ярус
- щільно
- Тім
- час
- times
- синхронізація
- до
- сьогодні
- сьогоднішній
- Туалет
- сказав
- занадто
- топ
- Усього:
- торкатися
- Відстеження
- тяги
- традиційний
- традиційно
- трафік
- Transactions
- Перетворення
- Перетворення
- транспорт
- лікувати
- Trend
- трендів
- Тенденції
- намагався
- правда
- намагатися
- намагається
- twin
- два
- тип
- Типи
- типово
- Невизначеність
- при
- розуміти
- Зрозуміло
- вживати
- Unexpected
- Оновити
- модернізація
- us
- використання
- використовуваний
- користувач
- використання
- звичайний
- Цінний
- Цінна інформація
- значення
- різний
- величезний
- автомобіль
- Транспортні засоби
- продавець
- постачальники
- версія
- дуже
- вібруючий
- віце
- Віцепрезидент
- вид
- бачення
- візит
- летючий
- Volatility
- обсяг
- послуга
- хотіти
- хотів
- хоче
- Склад
- Автоматизація складів
- Тепліше
- було
- годинник
- хвилі
- шлях..
- способи
- we
- ДОБРЕ
- пішов
- були
- Western
- Західна Європа
- Що
- Що таке
- будь
- коли
- Чи
- який
- ВООЗ
- волі
- Зима
- з
- в
- без
- слова
- Work
- тренування
- робочі
- Трудові ресурси
- світ
- б
- Yahoo
- рік
- років
- йорк
- ви
- вашу
- зефірнет