calculated either with network opti

calculated either with network optimization tools or
leg-based heuristics such as EMSR approaches. Talluri
and van Ryzin (1999b) have done much work on
network bid price control and identify the conditions
under which this approach provides revenue
optimality, while de Boer et al. (2002) compare the
performance of deterministic and stochastic network
formulations for O-D control.
Until recently, relatively few airlines had implemented
network optimization models for dynamic
calculation of displacement costs and/or bid prices
for O-D control. Because most reservations systems
and, in turn, third-generation RM systems were
developed on the basis of leg/fare class data, most
airlines did not have access to the detailed historical
ODIF booking data required by network optimization
models. Use of large-scale network optimization
models also raised technical and computational issues
related to the solution times and frequency of reoptimization.
However, with the development of airline
databases designed to capture detailed ODIF historical
data, along with advances in both solution algorithms
and computational speeds, network revenue
management has been implemented by over a dozen
airlines in different parts of the world.
The benefits of leg-based revenue management
and incremental benefit of O-D controls over legbased
fare class controls have been estimated by
several researchers through simulation. For example,
Williamson (1992) developed a network revenue management
simulation approach that allowed different
schemes for optimization and control of seat inventories
to be tested. An even more realistic approach
to simulating the impacts of different RM schemes in
a full-scale, competitive airline network environment
is that of the passenger origin-destination simulator
(PODS). Developed originally by researchers at Boeing
(Hopperstad 1997), PODShas been enhanced to
realistically simulate large networks in which competing
airlines generate RM forecasts and set seat inventory
controls based on “historical” (i.e., previously
simulated) data. At the same time, the simulated passengers
in PODSchoose among alternative airlines,
fares, restrictions, schedules, and seat inventory availability
as established by each airline’s own RM system.
PODShas been used to simulate the competitive
impacts of RM (Belobaba and Wilson 1997), as well as
the benefits of improved forecasting models and the
impacts of RM on airline alliances.
The simulations cited here along with others performed
by academics and airlines have provided consistent
estimates of the potential for revenue gains of
1%–2% from advanced network revenue management
methods, above and beyond the 4%–6% gains realized
from conventional leg-based fare class control.
The potential to realize even 1% in additional revenue
through network RM is substantial enough that many
of the world’s largest airlines have implemented or
are in the process of developing their O-D control
capabilities. For a large airline with annual revenues
of $5 to $10 billion or more, successful implementation
of a network RM system can lead to total revenue
increases of $50 to $100 million per year.
3.5. Future Challenges
Development of OR models for the “next generation”
of airline revenue management is currently an
extremely popular topic among academics and practitioners
alike. The most obvious next steps in the
further enhancement of airline revenue management
systems is to integrate the pricing and seat inventory
control decisions currently being made with different
decision support tools and, at many airlines, in different
parts of the organization. Clearly, the ability to
relax the traditional RM assumption that fare structures
are given and fixed has the potential to further
increase the revenue gains of RM. Joint pricing and
inventory optimization requires the incorporation of
passenger choice and demand elasticity models, and
promising OR work in this direction has been published
by Weatherford (1997), Gallego and van Ryzin
(1997), and Cote et al. (2003), among others. In a
recent Ph.D. dissertation de Boer (2003) examines this
problem in a network context and presents a variety
of other modeling advances and insights.
Looking ahead, it is apparent that information
about the utilization of seat inventories and the
response of passenger demand to different pricing
strategies can and should provide useful feedback
to fleet assignment and even scheduling of airline
flight departure times. The integration of airline pricing
and seat inventory decisions with those of the

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คำนวณหรือ มีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่าย หรือลองผิดลองถูกตามขาเช่น EMSR ใกล้ Talluriและแวน Ryzin (1999b) ทำงานมากในเครือข่ายเสนอราคาการควบคุมราคา และระบุเงื่อนไขซึ่งวิธีการนี้ช่วยให้รายได้optimality ในขณะที่เดอโบ et al. (2002) เปรียบเทียบการประสิทธิภาพของเครือข่าย deterministic และแบบเฟ้นสุ่มสูตรสำหรับควบคุม O-Dจนล่าสุด สายการบินค่อนข้างน้อยได้ดำเนินการแบบจำลองเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายในแบบไดนามิกคำนวณราคาต้นทุนและ/หรือเสนอราคาแทนสำหรับควบคุม O-D เนื่องจากระบบการจองมากที่สุดและ กลับ รุ่นที่สามระบบ RMพัฒนาตามขา/โดยสารชั้นข้อมูล มากที่สุดสายการบินไม่สามารถเข้าถึงรายละเอียดประวัติศาสตร์ข้อมูลการจอง ODIF ที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายรูปแบบจำลอง ใช้ของเครือข่ายขนาดใหญ่รุ่นยังยกปัญหาทางเทคนิค และการคำนวณเกี่ยวข้องกับเวลาในการวิเคราะห์และความถี่ของ reoptimizationอย่างไรก็ตาม กับการพัฒนาของสายการบินฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อเก็บรายละเอียด ODIF ประวัติศาสตร์ข้อมูล รวมทั้งความก้าวหน้าในอัลกอริทึมทั้งสองโซลูชั่นและความเร็ว ในการคำนวณ รายได้เครือข่ายมีการดำเนินการจัดการ โดยโหลกว่าสายการบินในส่วนต่าง ๆ ของโลกประโยชน์ของการจัดการรายได้ตามขาและผลประโยชน์ส่วนเพิ่มของ O-D มากกว่า legbasedค่าโดยสารชั้นได้ประเมินการควบคุมด้วยนักวิจัยหลายผ่านการจำลอง ตัวอย่างบริหารรายได้แบบเครือข่ายพัฒนาของ Williamson (1992)วิธีการจำลองที่ได้แตกต่างกันแผนงานเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุมสินค้าคงคลังที่นั่งการทดสอบ วิธีการยิ่งสมจริงการจำลองผลกระทบของ RM โครงร่างที่แตกต่างกันในสภาพแวดล้อมเครือข่ายสายการบินเต็มรูปแบบ แข่งขันคือจำลองต้นทางปลายทางผู้โดยสาร(ฝัก) พัฒนา โดยนักวิจัยที่โบเดิม(Hopperstad 1997) PODShas ถูกปรับปรุงเพื่อจำลองเครือข่ายขนาดใหญ่ในการแข่งขันจริงสายการบินสร้างคาดการณ์ RM และตั้งค่าสินค้าคงคลังที่นั่งควบคุมตาม "ประวัติศาสตร์" (นั่นคือ ก่อนหน้านี้ข้อมูลจำลอง) ในเวลาเดียวกัน ผู้โดยสารจำลองใน PODSchoose ระหว่างสายการบินอื่นค่าโดยสาร ข้อจำกัด ตารางเวลา และสินค้าคงคลังที่นั่งก่อตั้ง โดยแต่ละระบบ RM ของสายการบินเองPODShas ถูกใช้ในการจำลองการแข่งขันผลกระทบของ RM (Belobaba และ Wilson 1997), เป็นประโยชน์ของการปรับปรุงแบบจำลองการคาดการณ์และผลกระทบของ RM ในพันธมิตรสายการบินแบบจำลองอ้างกับผู้อื่นที่ทำที่นี่โดยนักวิชาการและสายการบินให้สอดคล้องกันประเมินศักยภาพในรายได้กำไรของ1-2% จากการจัดการรายได้เครือข่ายขั้นสูงวิธี เหนือกว่ากำไร 4%-6% ที่รับรู้จากค่าโดยสารขาขึ้นปกติระดับควบคุมศักยภาพในการรับรู้รายได้เพิ่มเติมแม้แต่ 1%ผ่านเครือข่าย RM จะพบพอให้ที่ใหญ่ที่สุดในโลกมีดำเนินการสายการบิน หรืออยู่ระหว่างการพัฒนาการควบคุม O-Dความสามารถในการ สำหรับสายการบินขนาดใหญ่มีรายได้ประจำปีของการใช้งานเพิ่มเติม ประสบความสำเร็จหรือ $5 ถึง $10 พันล้านของเครือข่าย ระบบ RM สามารถทำรายได้รวมเพิ่มของ $50 ถึง 100 ล้านเหรียญต่อปี3.5. อนาคตที่ท้าทายพัฒนารูปแบบหรือ "รุ่นต่อไป"รายได้ของสายการบิน การจัดการอยู่หัวข้อที่นิยมมากในหมู่นักวิชาการและผู้เหมือนกัน ขั้นตอนถัดไปที่เห็นได้ชัดที่สุดในการต่อการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการรายได้ของสายการบินระบบจะรวมสินค้าคงคลังการกำหนดราคาและที่นั่งตัดสินใจควบคุมขณะกำลังทำพร้อมเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจและ ในหลายสายการ บิน ในแตกต่างกันส่วนขององค์กร เห็นได้ชัด ความสามารถในการอัสสัมชัญ RM ดั้งเดิมที่โครงสร้างมีประสบการณ์ผ่อนคลายกำหนด และคงมีศักยภาพเพื่อเพิ่มเพิ่มรายได้กำไรกำหนดราคาร่วม RM. และเพิ่มประสิทธิภาพของสินค้าคงคลังต้องการจดทะเบียนของผู้โดยสารเลือกและความต้องการความยืดหยุ่นรูปแบบ และสัญญาหรือการทำงานในทิศนี้ได้รับการเผยแพร่โดย Weatherford (1997), Gallego แวน Ryzin(1997), และโกตดิ et al. (2003), หมู่คนอื่น ๆ ในการวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกล่าสุดโบเด (2003) ตรวจสอบนี้ปัญหาในบริบทของเครือข่าย และนำเสนอความก้าวหน้าในการสร้างแบบจำลองอื่น ๆ และความเข้าใจมองไปข้างหน้า จะปรากฏข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์ของสินค้าคงคลังที่นั่งและตอบสนองความต้องการผู้โดยสารจะราคาแตกต่างกันกลยุทธ์ที่สามารถ และควรให้ผลป้อนกลับที่เป็นประโยชน์การกำหนดกองเรือ และแม้กระทั่งการจัดกำหนดการของสายการบินเที่ยวบินออกเวลา รวมของสายการบินราคาและสินค้าคงคลังการตัดสินใจกับที่นั่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำนวณทั้งที่มีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายหรือ
การวิเคราะห์พฤติกรรมขาเช่นวิธี EMSR Talluri
และรถตู้ Ryzin (1999b) ได้งานทำมากใน
การควบคุมราคาเสนอซื้อเครือข่ายและระบุเงื่อนไข
ซึ่งวิธีการนี้จะให้รายได้
optimality ขณะที่เดอโบเออร์และอัล (2002) เปรียบเทียบ
ประสิทธิภาพของเครือข่ายที่กำหนดและสุ่ม
สูตรสำหรับการควบคุม OD.
จนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้สายการบินค่อนข้างน้อยได้ดำเนินการ
รูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายแบบไดนามิกสำหรับ
การคำนวณค่าใช้จ่ายในการเคลื่อนที่และ / หรือราคาเสนอซื้อ
สำหรับการควบคุม OD เพราะระบบการจองมากที่สุด
และในการเปิดรุ่นที่สามระบบ RM ถูก
พัฒนาบนพื้นฐานของขา / ข้อมูลระดับค่าโดยสารส่วนใหญ่
สายการบินที่ไม่ได้มีการเข้าถึงรายละเอียดทางประวัติศาสตร์
ข้อมูลจอง ODIF จำเป็นโดยการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย
แบบจำลอง การใช้ขนาดใหญ่เพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย
รุ่นยังยกปัญหาทางเทคนิคและการคำนวณ
ที่เกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาครั้งและความถี่ของการ reoptimization.
แต่ด้วยการพัฒนาของสายการบิน
ฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อจับภาพที่มีรายละเอียดทางประวัติศาสตร์ ODIF
ข้อมูลพร้อมกับความก้าวหน้าทั้งในขั้นตอนวิธีการแก้ปัญหา
และความเร็วในการคำนวณ รายได้จากเครือข่าย
การจัดการได้รับการดำเนินการโดยกว่าโหล
สายการบินในส่วนต่าง ๆ ของโลก.
ประโยชน์ของการจัดการรายได้ขาที่ใช้
และได้รับประโยชน์ที่เพิ่มขึ้นของการควบคุมมากกว่า OD legbased
ควบคุมระดับค่าโดยสารได้รับการประเมินโดย
นักวิจัยหลายผ่านการจำลอง ตัวอย่างเช่น
วิลเลียมสัน (1992) การพัฒนาเครือข่ายการจัดการรายได้
จำลองวิธีการที่ได้รับอนุญาตที่แตกต่างกัน
รูปแบบสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและการควบคุมสินค้าคงเหลือที่นั่ง
ที่จะทดสอบ แม้กระทั่งวิธีการที่สมจริงมากขึ้น
เพื่อจำลองผลกระทบของรูปแบบที่แตกต่างกัน RM ใน
เต็มรูปแบบสภาพแวดล้อมเครือข่ายของสายการบินที่มีการแข่งขัน
คือการจำลองแหล่งกำเนิดผู้โดยสารปลายทาง
(ฝัก) สร้างสรรค์พัฒนาโดยนักวิจัยที่โบอิ้ง
(Hopperstad 1997) PODShas รับการปรับปรุงเพื่อ
แนบเนียนจำลองเครือข่ายขนาดใหญ่ที่การแข่งขัน
สายการบินที่สร้างการคาดการณ์ RM และตั้งสินค้าคงคลังที่นั่ง
ควบคุมบนพื้นฐานของ "ประวัติศาสตร์" (กล่าวคือก่อนหน้านี้
จำลอง) ข้อมูล ในขณะเดียวกันผู้โดยสารจำลอง
ใน PODSchoose ในหมู่สายการบินทางเลือก
อัตราค่าโดยสารที่มีข้อ จำกัด ตารางเวลาและความพร้อมใช้งานสินค้าคงคลังที่นั่ง
เป็นที่จัดตั้งขึ้นโดยระบบ RM เองของสายการบินแต่ละ.
PODShas ถูกนำมาใช้ในการจำลองการแข่งขัน
ผลกระทบจาก RM (Belobaba และวิลสัน 1997) เช่นเดียวกับ
ผลประโยชน์ของรูปแบบการพยากรณ์ที่ดีขึ้นและ
ผลกระทบของการ RM ในพันธมิตรสายการบิน.
จำลองอ้างที่นี่พร้อมกับคนอื่นดำเนินการ
โดยนักวิชาการและสายการบินได้ให้สอดคล้อง
ประมาณการของที่มีศักยภาพสำหรับกำไรรายได้
1% -2% รายได้จากเครือข่ายขั้นสูง การจัดการ
วิธีการที่เหนือกว่า 4% -6% กำไรตระหนักถึง
การควบคุมระดับค่าโดยสารขาตามธรรมดา.
ที่มีศักยภาพที่จะตระหนักถึงแม้แต่ 1% ในการเพิ่มรายได้
ผ่านเครือข่าย RM เป็นอย่างมากพอที่จะทำให้จำนวนมาก
ของสายการบินที่ใหญ่ที่สุดของโลกที่มีการดำเนินการหรือ
มี ในขั้นตอนของการพัฒนาของพวกเขาควบคุม OD
ความสามารถ สำหรับสายการบินขนาดใหญ่ที่มีรายได้ประจำปี
ของ $ 5 ถึง $ 10000000000 หรือมากกว่าการดำเนินงานที่ประสบความสำเร็จ
ของระบบเครือข่าย RM สามารถนำไปสู่รายได้รวม
เพิ่มขึ้น $ 50 $ 100 ล้านบาทต่อปี.
3.5 ความท้าทายในอนาคต
หรือการพัฒนารูปแบบการ "รุ่นต่อไป"
ของการจัดการรายได้ของสายการบินในปัจจุบันคือ
หัวข้อที่นิยมอย่างมากในหมู่นักวิชาการและผู้ปฏิบัติงาน
เหมือนกัน ขั้นตอนถัดไปที่เห็นได้ชัดที่สุดใน
การเพิ่มประสิทธิภาพต่อการจัดการรายได้ของสายการบิน
ระบบคือการรวมการกำหนดราคาและสินค้าคงคลังที่นั่ง
ควบคุมการตัดสินใจในขณะนี้มีการทำที่แตกต่างกันด้วย
เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจและในหลายสายการบินที่แตกต่างกันใน
ส่วนขององค์กร เห็นได้ชัดว่าความสามารถในการ
ผ่อนคลายสมมติฐาน RM แบบดั้งเดิมที่มีโครงสร้างค่าโดยสารที่
จะได้รับและคงมีศักยภาพที่จะต่อ
เพิ่มกำไรรายได้จาก RM การกำหนดราคาร่วมกันและ
การเพิ่มประสิทธิภาพของสินค้าคงคลังต้องรวมตัวกันของ
ผู้โดยสารทางเลือกและความต้องการรูปแบบที่ยืดหยุ่นและ
มีแนวโน้มหรือการทำงานในทิศทางนี้ได้รับการเผยแพร่
โดยเวเธอร์ (1997), และรถตู้ Gallego Ryzin
(1997) และ Cote et al, (2003) กลุ่มอื่น ๆ ใน
ระดับปริญญาเอกที่ผ่านมา วิทยานิพนธ์เดอโบเออร์ (2003) ตรวจสอบนี้
ปัญหาในบริบทของเครือข่ายและนำเสนอความหลากหลาย
ของความก้าวหน้าการสร้างแบบจำลองอื่น ๆ และข้อมูลเชิงลึก.
มองไปข้างหน้าจะเห็นได้ชัดว่าข้อมูล
เกี่ยวกับการใช้ประโยชน์จากสินค้าคงเหลือที่นั่งและ
การตอบสนองความต้องการของผู้โดยสารที่จะกำหนดราคาที่แตกต่างกัน
สามารถและกลยุทธ์ ควรให้ข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์
ที่จะได้รับมอบหมายกองทัพเรือและแม้กระทั่งการตั้งเวลาของสายการบิน
เที่ยวบินเวลาออกเดินทาง บูรณาการของการกำหนดราคาของสายการบิน
และการตัดสินใจของสินค้าคงคลังที่นั่งกับบรรดา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คำนวณให้กับเครือข่ายเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือ หรือขา เช่น emsr
การวิเคราะห์พฤติกรรมตามแนว talluri
และรถตู้ ryzin ( 1999b ) ได้ทำงานมากในเครือข่ายการควบคุมและระบุราคาประมูล

ภายใต้เงื่อนไขซึ่งวิธีการนี้ให้กรมสรรพากร
คุณภาพในขณะที่ de Boer et al . ( 2002 ) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครือข่ายและ deterministic

อ สูตรควบคุม o-d .
จนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ นี้ค่อนข้างไม่กี่สายการบินได้ใช้เครือข่ายเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณแบบไดนามิกรูปแบบ

ค่าการกระจัด และ / หรือ ประมูลราคา
ควบคุม o-d . เพราะส่วนใหญ่จองระบบ
และ เปิด ระบบ RM รุ่นถูก
พัฒนาบนพื้นฐานของขา / ค่าโดยสารข้อมูลคลาส สายการบินส่วนใหญ่
ไม่ได้มีการเข้าถึงรายละเอียดทางประวัติศาสตร์
odif จองข้อมูลที่ต้องการ โดยรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ
เครือข่ายใช้รูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ
เครือข่ายขนาดใหญ่ยังยกประเด็นทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์และ
โซลูชั่นครั้งและความถี่ของ reoptimization .
แต่ด้วยการพัฒนาของสายการบิน
ฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อจับรายละเอียด odif ประวัติศาสตร์
ข้อมูลพร้อมกับความก้าวหน้าในความเร็วทั้งโซลูชั่นและขั้นตอนวิธีการคำนวณรายได้

, การจัดการเครือข่ายที่มีการใช้งานโดยผ่าน โหล
สายการบินในส่วนต่างๆของโลก ประโยชน์ของขา

ตามการจัดการรายได้และผลประโยชน์เพิ่มของการควบคุม o-d กว่า legbased
ค่าโดยสารชั้นการควบคุมได้ประมาณโดย
นักวิจัยหลายผ่านการจำลอง ตัวอย่างเช่น
วิลเลียมสัน ( 1992 ) พัฒนารายได้เครือข่ายการจัดการ
จำลองวิธีการที่อนุญาตให้โครงร่างที่แตกต่างกันสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและควบคุมที่นั่ง

สินค้าเพื่อจะทดสอบ การยิ่งมีเหตุผลแนวทาง
เพื่อการจำลองผลกระทบของรูปแบบ RM เต็มรูปแบบแตกต่างกัน

, สภาพแวดล้อมเครือข่ายสายการบินแข่งขันนั่นคือจุดเริ่มต้นของผู้โดยสารปลายทางจำลอง
( ฝัก ) เดิมทีถูกพัฒนาขึ้นโดยนักวิจัยที่โบอิ้ง
( hopperstad 1997 ) podshas ได้รับการปรับปรุงเพื่อ
แนบเนียนจำลองเครือข่ายขนาดใหญ่ที่แข่งขัน
สายการบินที่สร้าง RM การคาดการณ์และชุดนั่งคลัง
การควบคุมตามประวัติศาสตร์ " " ( คือก่อนหน้านี้
จำลอง ) ข้อมูล ในเวลาเดียวกัน โดยผู้โดยสารของสายการบินใน podschoose ทางเลือก

ราคาค่าโดยสาร , ข้อจำกัด , ตาราง , และที่นั่งว่าง
เป็นสินค้าคงคลังที่จัดตั้งขึ้นโดยสายการบินแต่ละระบบ RM เอง
podshas ถูกใช้ในการจำลองการแข่งขัน
ผลกระทบของ RM ( belobaba วิลสัน 2540 ) เช่นเดียวกับประโยชน์ของการปรับปรุงตัวแบบการพยากรณ์

และผลกระทบของ RM ในพันธมิตรสายการบิน .
จำลองอ้างที่นี่พร้อมกับผู้อื่นปฏิบัติ
โดยนักวิชาการ และสายการบินได้ให้สอดคล้องกัน
ประมาณการศักยภาพสำหรับรายได้กำไรของ
% 1 – 2% จากวิธีการ การจัดการ
รายได้เครือข่ายขั้นสูงเกินกว่า 4% - 6% ได้รับตระหนัก
จากขาเดิมตามระดับการควบคุมค่าโดยสาร .
ศักยภาพที่จะตระหนักถึง 1 %
รายได้เพิ่มเติมผ่าน RM เครือข่ายมากเพียงพอที่มากมาย
ของสายการบินที่ใหญ่ที่สุดของโลกได้ใช้ หรืออยู่ในกระบวนการของการพัฒนา

o-d ความสามารถควบคุมตนเอง สำหรับสายการบินขนาดใหญ่ประจำปีรายได้
$ 5 ถึง $ 10 พันล้านหรือมากกว่า
การใช้งานที่ประสบความสำเร็จระบบ RM เครือข่ายสามารถนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของรายได้
$ 50 ถึง $ 100 ล้านต่อปี .
3.5 . ความท้าทายในอนาคตการพัฒนาหรือรุ่นสำหรับ " คนรุ่นใหม่ "
การจัดการรายได้ของสายการบินในปัจจุบัน
เป็นที่นิยมมากในหมู่นักวิชาการและผู้ปฏิบัติงาน
หัวข้อเหมือนกัน ขั้นตอนต่อไปที่ชัดเจนที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพต่อไป

จัดการรายได้ของสายการบิน