OEM ထုတ်လုပ်မှု - နှစ်စဉ် ထုတ်လုပ်နိုင်မှု 10M+ ဖြင့် အမြန်ပို့ဆောင်နိုင်ခြင်း

OEM ထုတ်လုပ်မှုတွင် မြန်ဆန်မှုအတွက် ဈေးကွက်လိုအပ်ချက် မြင့်တက်လာခြင်း

Deloitte ၏ နောက်ဆုံးရဖော်ပြချက်အရ စားသုံးသူလျှပ်စစ်ပစ္စည်းနှင့် ကားထုတ်လုပ်မှုကဲ့သို့သော ကဏ္ဍများတွင် ၂၀၂၀ ခုနှစ်က စံနှုန်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၃၄% ပိုမြန်သော ထုတ်လုပ်မှုစက်ဝန်းများ လိုအပ်နေကြောင်း ကုမ္ပဏီများက တွေ့မြင်နေရပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ကုန်ပစ္စည်းများသည် ယခင်ကကဲ့သို့ ကြာရှည်စွာ သက်တမ်းမရှိတော့ဘဲ စားသုံးသူများက သူတို့လိုချင်သည်ကို ချက်ချင်းလိုချင်ကြသောကြောင့်ဖြစ်ပါသည်။ ဤသို့သော မြန်ဆန်သည့် OEM ပို့ဆောင်မှုအချိန်ဇယားများနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော စက်ရုံများသည် စားသုံးသူများကို ပိုမိုကောင်းစွာ ဆုပ်ကိုင်ထားနိုင်ပြီး ဈေးကွက်သို့ မြန်ဆန်စွာ မိတ်ဆက်နိုင်သည့် အချိန်ကာလများတွင် စားသုံးသူများ ထိန်းသိမ်းမှုနှုန်းသည် နှစ်ဆခန့် ပိုများကြောင်း လေ့လာမှုအချို့က ပြသထားပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုကို မြန်ဆန်အောင်လုပ်ရန် ဖိအားပေးမှုသည် ထုတ်လုပ်မှုမပြုမီ အစိုးရ၏ ခွင့်ပြုချက်လိုအပ်သော ကုန်ပစ္စည်းများ သို့မဟုတ် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ နိုင်ငံများအတွင်း တစ်ပြိုင်နက် မိတ်ဆက်ရန် လိုအပ်သော ကုန်ပစ္စည်းများအတွက် အထူးအရေးပါပါသည်။

ယှဉ်ပြိုင်မှုအထူးခြားအဖြစ် တိုးချဲ့နိုင်သော ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအား

လုပ်ငန်းများကို ချဲ့ထွင်နိုင်စွမ်းသည် OEM မိတ်ဖက်များအား တစ်လအတွင်း ၄၀% ခန့် တိုး/လျော့ ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်များကို ပြောင်းလဲနိုင်သည့် လွတ်လပ်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို ပေးစွမ်းပါသည်။ ထိုသို့သော ပြောင်းလဲနိုင်မှုများသည် ပေးပို့ရေးကွန်ယက်တွင် ပြဿနာများရှိသည့်အခါ အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ နှစ်စဉ် ယူနစ် ၁၀ သန်းကျော် ထုတ်လုပ်သော စက်ရုံများသည် စီမံကိန်းများစွာတွင် အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများကို မျှဝေအသုံးပြုနိုင်ပြီး ပစ္စည်းများကို ပိုမိုများပြားစွာ ဝယ်ယူနိုင်သောကြောင့် ပစ္စည်းတစ်ခုချင်းစီတွင် ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ခွဲဝေခြင်းကို တွေ့ကြုံရပါသည်။ ဝယ်လိုအား အတက်အကျများသော ထုတ်ကုန်အသစ်များကို စတင်သည့် အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် ဤကဲ့သို့သော ပြောင်းလဲနိုင်မှုများသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ရာသီအလိုက် ရောင်းအားကောင်းသော ဂက်ဒ်ဂျက်များ သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေး အကျပ်အတည်းများအတွင်း ရုတ်တရက်လိုအပ်မှုကို မည်သူမျှ မမျှော်လင့်နိုင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာများကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။

ဥပမာလေ့လာချက် - ၁၀ သန်းနှင့်အထက် ထုတ်လုပ်မှုရှိသော OEM မိတ်ဖက်ဖြင့် ဈေးကွက်သို့ ရောက်ရှိမှုအချိန် ၄၀% ပိုမြန်ခြင်း

အီလက်ထရွန်းနစ်ပစ္စည်း ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် နေရာများစွာရှိ စက်ရုံများတွင် ၆၂ ခုနှင့်မနည်း တစ်ပြိုင်နက်တည်း စီမံထားသော အစုလိုက်အပြားလိုက် ထုတ်လုပ်မှု လိုင်းများကို လည်ပတ်နေသည့် OEM နှင့် ပူးပေါင်းပြီးနောက် ဦးနှောက်ဖုံး ဖုန်းများ ဖွံ့ဖြိုးရေး အချိန်ကို လ ၁၄ မှ လ ၈.၄ သို့ လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ဒီဇိုင်း အဆင့်များအတွင်း CAD နှင့် CAM စနစ်များကို အချိန်ပြည့် ပေါင်းစပ်စတင်ခဲ့စဉ်က အင်ဂျင်နီယာဌာနများ ပူးပေါင်းလုပ်ကိုင်ခြင်းဖြင့် လိုအပ်သည့် ပရိုတို ဗားရှင်း အရေအတွက်ကို ဝက်ဝက် လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ထို့အတူ စံသတ်မှတ်ထားသော စမ်းသပ်မှု လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကြောင့် ယခင်က တန်ဖိုးရှိသော အချိန်များကို ဖြုန်းတီးနေခဲ့သည့် နှစ်တူစမ်းသပ်မှု ၃၀၀ နာရီကျော်ကို ဖယ်ရှားနိုင်ခဲ့သည်။ ထို့အပြင် OEM သည် အာရှရှိ ပေါလီမာ ထုတ်လုပ်သူများနှင့် ပြီးပြည့်စုံသော ပေးပို့မှု သဘောတူညီချက်များ ရရှိထားသောကြောင့် ပေးပို့မှုများကို ယခင်နည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နေ့ ၂၂ ခန့် ပိုမိုမြန်ဆန်စေခဲ့သည်။

တရားဝင်ထုတ်လုပ်သူများနှင့် နှစ်စဉ် ထုတ်လုပ်မှု ၁၀ သန်းကျော်ရှိသည့် နိုးကြားမှု: ဦးစားပေးမှု တိုးတက်လာခြင်း

၂၀၁၉ ခုနှစ်က ၂၉% မှ တိုးတက်လာသည့် Gartner 2024 အရ ကုန်ပစ္စည်းဝယ်ယူရေး ပညာရှင်များ၏ ၅၈% သည် အနည်းဆုံး တစ်နှစ်လျှင် OEM ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအား အနည်းဆုံး အကန့်အသတ်ဖြင့် တောင်းဆိုနေကြသည်။ ဤကဲ့သို့ ပြောင်းလဲမှုသည် စီးပွားရေး အရွယ်အစား သက်သေပြနိုင်သော မိတ်ဖက်များ၏ ပေါင်းစပ်အကျိုးကျေးဇူးကို ဖော်ပြသည် - တစ်နှစ်လျှင် ၈ မီလီယံမှ ၁၂ မီလီးယံ ယူနစ်များ ထုတ်လုပ်သော စက်ရုံများသည် သေးငယ်သော လုပ်ငန်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ချို့ယွင်းချက်နှုန်း တည်ငြိမ်မှု ၃၇% ပိုကောင်းပြီး ဦးစားပေး ဖောက်သည်များအတွက် ၂၄/၇ အထူးပြု ထုတ်လုပ်မှု လိုင်းများ ရှိသည်။

လိုအပ်ချက် ခန့်မှန်းမှုနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ထုတ်လုပ်မှု အစီအစဉ်

တိကျသော ပမာဏ အစီအစဉ်ရေးဆွဲမှုအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုခြင်း

ယနေ့ခေတ် OEM ထုတ်လုပ်မှု မိတ်ဖက်များသည် ရောင်းအား အခြေအနေများကို ရှေ့ဦးစွာ ဆန်းစစ်ခြင်း၊ ရရှိနိုင်သော ပစ္စည်းများကို စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ရာသီအလိုက် ဝယ်လိုအား ပြောင်းလဲမှုကို ခြေရာခံရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုနေကြသည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ် Material Capacity Report အရ ကုမ္ပဏီများသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်း ဆန်းစစ်မှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်မှု အစီအစဉ် အမှားများကို အကြောင်း ၃၀% ခန့် လျှော့ချနိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်မှု အချိန်ဇယားကို ၉၈% ခန့် အတိအကျ လိုက်နာနိုင်ခဲ့သည်။ ထုတ်လုပ်သူများသည် ဖြန့်ဖြူးသူများ၏ ခန့်မှန်းချက်များကို အမှန်တကယ် POS ဒေတာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အော်ဒါများ ရုတ်တရက် များပြားလာမည့် ရက်သတ္တပတ်များ အလိုတွင်ပင် ကုန်ပစ္စည်းများကို ဒေသများကြား ကြိုတင် ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။ ထိုသို့ဖြင့် လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရာတွင် ထုတ်လုပ်မှု လွန်ကဲခြင်း သို့မဟုတ် လုံလောက်မှု မရှိခြင်းများကို ရှောင်ရှားနိုင်ပြီး အကျိုးသက်ရောက်မှု ရရှိစေသည်။

ဈေးကွက် မတည်ငြိမ်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည် အသုံးချမှုကို ဟန်ချက်ညီအောင် ထားခြင်း

ဖြန့်ကျက်တပ်ဆင်မှုစွမ်းရည်ကို လိုက်လျောညီထွေရှိစွာ ခွဲဝေနိုင်စွမ်းသည် ပေးပို့ရေးကွန်ယက်များ အရှိန်မြင့်တက်သောအခါ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် ကျပ်တည်းနေသော ကုမ္ပဏီများမှ အကောင်းဆုံးကုမ္ပဏီများကို ခွဲခြားပေးသည်။ နာမည်ကြီး ထုတ်လုပ်သူအများစုသည် အရေးပေါ်အခြေအနေများအတွက် ၁၅ မှ ၂၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် အပိုနေရာကို ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းများတွင် ထားရှိကြပြီး အချို့ကမူ လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် ထုတ်ကုန်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ထုတ်လုပ်နိုင်စေရန် မော်ဒျူလာ ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များကို အသုံးပြုကြသည်။ ၂၀၂၂ ခုနှစ်က ချစ်ပ်ကြွေးပြဿနာကို ဥပမာအဖြစ်ကြည့်ပါ။ အကြီးစားကစားသမားများသည် သူတို့၏ ပလတ်စတစ်ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်၏ ၄၀% ခန့်ကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာထုတ်လုပ်သူများအတွက် သုံးရက်အတွင်း ပြောင်းလဲနိုင်ခဲ့သည်။ ဤအရာကို ဒီနမစ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု မြှောင်းဆွဲခြင်းဟုခေါ်သော နည်းလမ်းဖြင့် အောင်မြင်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်ခဲ့ပြီး ဤအရာသည် လိုအပ်ချက်များ မျှော်မှန်းမရသည့်နေရာများတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို မြန်ဆန်စွာ ရွှေ့ပြောင်းနိုင်စွမ်းကို ဆိုလိုသည်။

အမြောက်အများထုတ်လုပ်သည့် OEM လိုင်းများတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စီစဉ်မှုနှင့် မြင်သာမှု

များပြားလှသော ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များအပေါ် ထုတ်လုပ်သူများအား ဆက်တိုက် မြင်သာမှုရရှိစေရန် IoT နည်းပညာဖြင့် အားပြုထားသော ဉာဏ်ရည်မြင့် လုပ်ငန်းစဉ်ခြေရာခံကိရိယာများကို တပ်ဆင်ပြီးနောက် တစ်နှစ်လျှင် ယူနစ်သန်းချီ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနေကြသည့် ကုန်ထုတ်စက်ရုံများတွင် မီးများပေါ်ရှိ ထိန်းချုပ်မှုတိုဝါများက အသုံးပြုနေကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကားပါတ်စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးတစ်ခုသည် အရေးပေါ် ပို့ဆောင်မှုစရိတ် ဒေါ်လာ ၂.၈ သန်းခန့် လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ကုန်ပစ္စည်းများပို့ဆောင်မှု နှောင့်နှေးပါက ထုတ်လုပ်မှုအမှာစာများကို အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်ပေးခြင်း၊ စက်ပျက်ကျပါက စက်များကို ပြောင်းလဲပေးခြင်းနှင့် ဖောက်သည်များ၏ ဆက်သွယ်မှုအဆက်အသွယ်အားလုံးတွင် ပို့ဆောင်မှုအချိန်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အသိပေးခြင်းများကို ဤစနစ်များက ဆောင်ရွက်ပေးသည်။ အကျိုးကျေးဇူးမှာ အရင်က တစ်ပတ်တစ်ခါ အစီရင်ခံခဲ့ရသည့် နည်းလမ်းဟောင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဝယ်ယူရေးဝန်ထမ်းများသည် အစားထိုးပေးသွင်းသူများကို ၈ မှ ၁၂ နာရီ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်လာကြသည်။

လုပ်ငန်းဆောင်တာ ထိရောက်မှု - OEM ထုတ်လုပ်မှုတွင် နှောင့်နှေးမှုများ ဖယ်ရှားခြင်း

အဆင့်မြင့် OEM စက်ရုံများတွင် စီးပွားဖြစ်ထုတ်လုပ်မှု မူများ

ဗလာမှန်းဆောက်လုပ်ရေးထုတ်လုပ်သူများသည် တန်ဖိုးစီးဆင်းမှုမြေပုံဆွဲခြင်းနှင့် 5S နည်းလမ်းကဲ့သို့သော စီးပွားဖြစ်မူများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် စက်ဘီးအကြိမ်ရေ ၁၈ မှ ၂၂% ပိုမြန်စေပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှု ပြောင်းလဲနိုင်မှုဆိုင်ရာ ဗျူဟာများကို ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် လေ့လာထားသည့် လေ့လာမှုတစ်ခုသည် နောက်ကျမှုများကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေရန် သက်သေပြထားသော လုပ်ငန်းဆောင်တာ အဓိက ကိရိယာ (၃) ခုကို ဖော်ပြထားသည်-

ကျပ်တည်းမှုများကို လျော့နည်းစေပြီး ထုတ်လုပ်မှုပမာဏ မြင့်တက်လာစေရန် အလိုအလျောက်စနစ်၏ အခန်းကဏ္ဍ

IoT ဆင်ဆာများဖြင့် အလိုအလျောက်စုစည်းတပ်ဆင်မှုလိုင်းများသည် ကြိုတင်ကာကွယ်ပေးသည့် ထိန်းသိမ်းမှုအချက်ပြများဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုရပ်ဆိုင်းမှု ၉၂% ကို ကာကွယ်နိုင်သည်။ လိုအပ်ချက်နည်းပါးသော လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် တွဲဖက်ပါက ရိုဘော့များသည် အဆင့် (၁) OEM စက်ရုံများတွင် ၈၅% အထက်သို့ ၂၄ နာရီ ၇ ရက် အသုံးပြုနိုင်မှုနှုန်းကို ရရှိစေပြီး လက်တွေ့လုပ်ကိုင်မှုထက် ၃၇% ပိုမိုမြင့်မားသည်။

အလွန်အကျွံထုတ်လုပ်မှုနှင့် အသုံးမပြုမှုအန္တရာယ်များကို ကျော်လွှားခြင်း

ဦးဆောင်သည့် OEM များသည် ဝယ်လိုအား တိုးတက်မှုအတွက် ၂၀% ကို ကာကွယ်ထားကာ ၇၀–၈၀% အခြေခံ စွမ်းရည်အသုံးပြုမှုကို ထိန်းသိမ်းထားကြသည်။ အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများသည် ၉၄% တိကျမှုဖြင့် ပစ္စည်းလိုအပ်ချက်များကို ခန့်မှန်းပေးပြီး ထုတ်ကုန်များ ၁၂% ကို နှောင့်နှေးစေသည့် ကုန်ချို့တဲ့မှုများကို ကာကွယ်ကာ ပစ္စည်းများ အလိုအလျောက် ရပ်တန့်နေခြင်း၏ လစဉ် ဒေါ်လာ ၁.၂ သန်း ကုန်ကျစရိတ်ကို ရှောင်ရှားနိုင်စေသည်။

AI နှင့် အလိုအလျောက်စနစ် - တုံ့ပြန်နိုင်သော OEM ပေးပို့မှုကွန်ရက်များကို စွမ်းအားပေးခြင်း

တသမတ်တည်းနှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်သော ထုတ်လုပ်မှုအတွက် အလိုအလျောက်စနစ် ပေါင်းစပ်ခြင်း

ယနေ့ခေတ် OEM ထုတ်လုပ်ရေးစက်ရုံများသည် တစ်နေ့လုံး ညအချိန်အထိ ဆက်တိုက်လည်ပတ်နိုင်ရန်အတွက် ရိုဘော့များနှင့် AI ထိန်းချုပ်သည့်စက်ကိရိယာများကို အလွန်အမင်း အားကိုးနေကြသည်။ လူသားများကိုယ်တိုင် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်ရမည့်အခါ ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသည့် နှောင့်နှေးမှုများကို ဤသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် လျှော့ချနိုင်သည်။ ဂဏန်းများက မိမိတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အဓိပ္ပာယ်ကို ဖော်ပြနေပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင် ယူနစ် သိန်းပေါင်း ၅၀ ကျော်ကို ထုတ်လုပ်နေစဉ်တွင်ပါ အလိုအလျောက်စနစ်များသည် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများအကြား ၉၉.၈% ခန့် တသမတ်တည်း ထိန်းသိမ်းနိုင်မှုရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့် စက်ရုံများသည် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကို ဆုံးရှုံးခြင်းမရှိဘဲ ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကို တိုးချဲ့နိုင်ပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်က Kaizen Institute ၏ သုတေသနအချို့အရ ဤကဲ့သို့သော စီမံခန့်ခွဲမှုများသည် ရိုးရာနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက လူသားများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သော အမှားအယွင်းများကို သုံးပုံနှစ်ပုံခန့် လျှော့ချပေးနိုင်သည်ဟု ဆိုပါသည်။ ထို့ပြင် ခေတ်မီစက်ကိရိယာများသည် ထုတ်ကုန်များကြား အလွန်မြန်ဆန်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်ခြင်းသည် အတော်လေး စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းပါသည်။ အသစ်ထုတ်လုပ်ရန် လိုအပ်သည့်အခါ စက်ရုံအများစုသည် မိနစ် ၉၀ အတွင်း (သို့) ထို့ထက်ပိုမိုတိုတောင်းသော အချိန်အတွင်း မိမိတို့၏ တပ်ဆင်မှုလိုင်းများကို လုံးဝပြန်လည်စီမံနိုင်ကြောင်း အစီရင်ခံထားကြပါသည်။

AI ကိုအခြေပြုသော ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် စတော့ရှယ်ယာ ခြေရာခံခြင်း

ခေတ်မီစက်သင်ယူမှုစနစ်များသည် နောက်လတွင် ဖောက်သည်များ ဘာကိုလိုချင်မည်ကို ခန့်မှန်းရာတွင် ဒေတာအမျိုးမျိုးကို ကြည့်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ပေးသွင်းသူများသည် ကုန်ပစ္စည်းများ ပို့ဆောင်ရန် မည်မျှကြာသည်ကို ဆန်းစစ်ပြီး၊ ဖြန့်ဖြူးသူများ ရောင်းချနေသည့်အရာကို ခြေရာခံကာ ထောက်ပို့ရေးကွင်းဆက်ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် နိုင်ငံရေးတင်းမာမှုကဲ့သို့သော အရာများကိုပါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။ ရလဒ်မှာ? တောင်းဆိုမှုခန့်မှန်းချက်များသည် အများအားဖြင့် ၉၂% အတိုင်းအတာအထိ တိကျမှန်ကန်မှုရှိပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်မှ IBM ၏ ကြီးမားသော ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများကို လေ့လာသည့် လေ့လာမှုအရ AI ကို ဤခန့်မှန်းချက်များအတွက် အသုံးပြုသည့် ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းမှုအမှားများကို ၃၀ မှ ၅၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိ ကျဆင်းစေခဲ့ပါသည်။ ထောက်ပို့ရေးစရိတ်များသည်လည်း ပျမ်းမျှအားဖြင့် ၄၀% ခန့် ကျဆင်းသွားပါသည်။ အမှန်တကယ် ထင်ရှားသည့်အရာမှာ ဤဉာဏ်ရည်မြင့်စနစ်များသည် နေ့စဉ်လုပ်ငန်းများကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည်ဖြစ်ပါသည်။ လူသားများ၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုမရှိဘဲ ဝယ်ယူမှုအမှာစာများကို ပြင်ဆင်ပြီး ဂိုဒေါင်အတွင်းရှိ ကုန်ပစ္စည်းများကို ပြန်လည်စီမံပေးပါသည်။ ရုတ်တရက် ကုန်လျော့နည်းမှုများ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်များ၏ တောင်းဆိုမှုများ မျှော်လင့်မထားဘဲ မြင့်တက်လာသည့်အခါတိုင် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းများကို ၉၅% ကျော် တိကျမှန်ကန်စွာ ထိန်းသိမ်းပေးပါသည်။

ဉာဏ်ရည်မြင့်နည်းပညာများဖြင့် အဆုံးမှအဆုံးသို့ တုံ့ပြန်မှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်း

IoT နှင့် ဘလောက်ချိန်းနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ကုန်ပစ္စည်းများ၏ ရင်းမြစ်ကို ခြေရာခံနိုင်သည့် စနစ်များသည် ကုမ္ပဏီများအား ၎င်းတို့၏ ပေးပို့ရေး ကွန်ယက်တစ်ခုလုံးတွင် ဖြစ်ပျက်နေသမျှကို မြင်သာစေပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က ဆိပ်ကမ်းတွင် အလုပ်သမားများ ဆန္ဒပြမှုကြောင့် ကုန်ပို့ရေး နှောင့်နှေးမှုကို ရင်ဆိုင်ခဲ့ရသည့် စွမ်းအင်သုံး လျှပ်စစ်ပစ္စည်း ထုတ်လုပ်ရေး ကုမ္ပဏီ၏ ဥပမာကို ကြည့်ပါ။ ပြဿနာများ စတင်ပေါ်ပေါက်ပြီး လေးနာရီအတွင်း ကုမ္ပဏီသည် အစားထိုး ပေးသွင်းသူများကို ရှာဖွေရန် အထောက်အကူပြု ဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး မဟုတ်ရင် ဆုံးရှုံးသွားမည့် ဒေါ်လာ ၂.၈ သန်းခန့်ကို ကယ်တင်နိုင်ခဲ့ပါသည်။ ဤကဲ့သို့သော နည်းပညာများကြောင့် စက်ရုံများသည် ယခင်ကထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ အရန်အစီအမံများ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ပါသည်။ ရိုးရာ လုပ်ငန်းများသည် ပေးပို့ရေး ကွန်ယက်တွင် ပြဿနာများကို တုံ့ပြန်ရန် အချိန်ပျမ်းမျှ ၁၁ ရက်ခန့် ကြာတတ်ကြသော်လည်း ဤနည်းပညာများဖြင့် ထုတ်လုပ်သူများသည် သုံးရက်အတွင်း တုံ့ပြန်နိုင်ပါသည်။ ပေးပို့ရေး ကွန်ယက်တွင် မျှော်လင့်မထားသော ပြဿနာများ ပေါ်ပေါက်လာသည့်အခါ ဤကဲ့သို့သော အမြန်နှုန်းသည် အရေးပါသော ကွာခြားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

နှစ်စဉ် ထုတ်လုပ်မှု ၁၀ သန်းကျော်အတွက် ခိုင်မာသော ပေးပို့ရေး ကွန်ယက်များ တည်ဆောက်ခြင်း

အရွယ်အစားကြီးမားစွာဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ဗျူဟာများ

OEM ထုတ်လုပ်မှုအတွက် ကုမ္ပဏီတွေဟာ ထုတ်လုပ်မှု အစဉ်အတန်းရဲ့ အဆင့်တိုင်းမှာ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့ အန္တရာယ်တွေကို မြေပုံထုတ်ဖို့လိုပါတယ်။ ထိပ်တန်းထုတ်လုပ်သူတွေဟာ တစ်သန်းကျော်ရှိတဲ့ ပမာဏကို ကိုင်တွယ်တဲ့အခါတောင် အချိန်မီ ပို့ဆောင်မှု ၉၉.၆% ခန့်ကို ရခဲ့တယ်။ ဒါကို ထောက်ပံ့ရေးပစ္စည်းများစွာက အဓိက အစိတ်အပိုင်းတွေကို ရယူရင်း၊ လိုအပ်ချက် ပြောင်းလဲမှုတွေကို သိရှိဖို့နဲ့ ထုတ်လုပ်မှု ရည်မှန်းချက်တွေကို နာရီတိုင်း ပြင်ဆင်ဖို့ ဉာဏ်ရည်တုကို သုံးရင်း၊ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တွေကို သက်ရောက်တဲ့ နိုင်ငံရေး (သို့) ပထဝီဆိုင်ရာ ပြဿနာတွေရှိတဲ့အခါ ဘေးကင်းတဲ့ အရင်းအနှီးအဆင့် ၂၀၂၄ ခုနှစ်အတွက် ထောက်ပံ့ရေး ကွင်းဆက် ကြံ့ခိုင်မှု အစီရင်ခံစာမှ မကြာသေးမီက တွေ့ရှိချက်များအရ ကုန်ပစ္စည်းပေးသွင်းသူများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်နေသော စက်ရုံများတွင် အစဉ်အလာ ချဉ်းကပ်မှုများကို လိုက်နာနေသူများနှင့် ယှဉ်လျှင် နောက်ကျသည့် ပို့ကုန်များတွင် ၃၈% ခန့် လျော့ ဒီတိုးတက်မှုတွေဟာ အရေးပါပါတယ်၊ အကြောင်းက အချိန်မီ ပို့ဆောင်မှုဟာ ဖောက်သည်တွေကို စိတ်ချမ်းသာစေပြီး စျေးကွက်မှာ ရပ်တည်မှုကို ထိန်းထားလို့ပါ။

အမြင့်ဆုံးပမာဏ OEM ဖောက်သည်များအတွက် စိတ်ကြိုက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဖြန့်ဖြူးမှု အစီအစဉ်များ

တည်နေရာအလိုက် သင့်တော်သည့် ဖြေရှင်းနည်းများကို အသုံးပြုသည့် OEM မဟာမိတ်များသည် ထိရောက်စွာ ချဲ့ထွင်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် ကုန်စည်သိုလှောင်ရာနှင့်တကွ ဒေသဆိုင်ရာ ပြည့်စုံရေးစင်တာများ တည်ဆောက်ခြင်း၊ ဆိပ်ကမ်းများတွင် ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုကို လျော့နည်းစေရန် သယ်ဆောင်သူများကို သတ်မှတ်ပေးသည့် ဉာဏ်ရည်မီ အယ်လ်ဂိုရိသမ်များ အသုံးပြုခြင်းနှင့် စိစစ်ပြီးသော အရေးပေါ်ပို့ဆောင်မှုများအတွက် အထူးလမ်းကြောင်းများ ဖန်တီးခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အဆင့်မြင့်ထုတ်လုပ်သူများသည် ဖြန့်ဖြူးမှုများကို စီမံသည့်နည်းလမ်းများတွင် ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှု နည်းပါးသော လမ်းကြောင်းများကို စတင်တည်ဆောက်လာကြပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပို့ဆောင်မှုကာလကို ၁၅% ခန့် လျော့နည်းစေပြီး ESG စံနှုန်းများကိုလည်း ဖြည့်ဆည်းပေးပါသည်။ တစ်နှစ်လျှင် ဘီလျှံနှစ်ဒေါ်လာကျော်ခန့် ကုန်ပစ္စည်းများကို OEM ကွန်ရက်များမှတစ်ဆင့် ပို့ဆောင်နေသည့် ကုမ္ပဏီများအတွက် ဤတိုးတက်မှုများသည် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်မှုနှင့် စည်းကမ်းလိုက်နာမှုတို့တွင် အရေးပါသော ကွာခြားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။