Checkweigthers ဟာ ပိုင်းခြားမှုစီးစဉ် mashine တွင်ရှိ စိတ်ကူးယဉ်သည့် အချက်အလက်များကို တိုးတက်စေရန်အတွက် အရေးကြီးသော အလုပ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ပိုင်းခြားမှုစီးစဉ် mashine တွင် အလေ့အထားအား စစ်ဆေးသည့် အခါ အခြားအချက်များကို လိုက်ညီစေရန်အတွက်လည်း အရေးကြီးသည်။ စီးစဉ်များကို လုပ်ငန်းရေးစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အတူတူ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် စိတ်ကူးယဉ်သည့် အချက်အလက်များကို 90% ထက်ပို၍ လျော့နည်းစေရန်အတွက် အရေးကြီးသည်။ ဒီတော့ အတိုင်းအတာများကို လိုက်ညီစေရန်အတွက် လုပ်ငန်းရေးစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အတူတူ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို လိုက်ညီစေရန်အတွက် အရေးကြီးသည်။
အချိန်တွင် ပိုမို စွမ်းရည်ထားသော ကုဒ်လုပ်ငန်းများကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် စီးပွားရေးအဆင့်အတန်းများကို ပိုမိုမြင်ကွင်းစွာ ပြောင်းလဲစေရန် စုံစမ်းသော စက်မှုများသည် အလွန်မြင်ကွင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပိုက်ဆိုင်ရေးအလုပ်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ စက်မှုတစ်ခုသည် နာရီလျှင် ထူးချွန်ပိုင်းများကို အားလုံးကို စီးပွားရေးအဆင့်အတန်းများကို တိုးတက်စေရန် အကောင်အထည်ဖော်ပေးသည်။ ရှုံးလင်ချက်များကို အသုံးပြု၍ စီးပွားရေးအဆင့်အတန်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးသည်။ စီးပွားရေးအဆင့်အတန်းများသည် အချိန်တွင် ပိုမိုမြင်ကွင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပိုက်ဆိုင်ရေးအလုပ်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ စီးပွားရေးအဆင့်အတန်းများသည် အချိန်တွင် ပိုမိုမြင်ကွင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပိုက်ဆိုင်ရေးအလုပ်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ စီးပွားရေးအဆင့်အတန်းများသည် အချိန်တွင် ပိုမိုမြင်ကွင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ပိုက်ဆိုင်ရေးအလုပ်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။
လိပ်စာရေးဆက်သွယ်မှု စီမံခန့်ခွဲမှုကူညီရေးအင်ဂျင်တွေဟာ အီကွေးကွေးကော်မားစ်၊ ဆေးဝါးများနှင့် အစားအစာဖြန့်ပိုးမှုလိုအပ်သော ကုမ္ပဏီများအတွက် အကောင်အထည်ဖော်ပြသည်။ ဒါပေမယ့် ပစ္စည်းအရွယ်အစားနှင့် ပုံစံများအတွက် စီမံခန့်ခွဲမှုဖြင့် ကုမ္ပဏီများအတွက် ထူးဆန်းသော ပစ္စည်းများကို ကျော်ကြားစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဒီလို လုပ်ဆောင်ချက်များကြောင့် လိပ်စာရေးဆက်သွယ်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ပြသည်။ လေ့လာမှုများအရ စီမံခန့်ခွဲမှုကို အသုံးပြုသူ ကုမ္ပဏီများက လုပ်ငန်းရှိ လွယ်ကူမှုနှင့် ကျေးဇူးများကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျော်ကြားမှုကို 25% တိုးတက်စေခဲ့သည်။ ဒီလို လုပ်ဆောင်ချက်များကြောင့် လိပ်စာရေးဆက်သွယ်မှုကို လိုအပ်သော လုပ်ငန်းများအတွက် မကန့်သတ်ဘဲ အကောင်အထည်ဖော်ပြသည်။
အটိုမက်တစ်ချင်းစီ သွယ်ပို့ရေးဖြေရှင်းချက်များသည် ရှိနေသော Warehouse Management Systems (WMS) နှင့် လုံလောက်စွာ တွဲဖက်လျှင် คลေးဆိုင်းမှုတွင် လုံခြုံရေးကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။ ဒီအားလုံးကို ပြင်ပြီး ကုန်ပစ္စည်းများအတွင်းရှိ တက်ကြွမှုများကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အချိန်တွင် လိုက်နာနိုင်သည်။ ထို့အပြင် လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းရှိ မှားယွင်းမှုများကို လျော့နည်းစေရန် ကုမ္ပဏီများအတွက် ကုန်ပစ္စည်းမenedjg်ရေးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်ကို WMS နှင့် တွဲဖက်သော သွယ်ပို့ရေးဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုလျှင် လုပ်ငန်းစဉ်ကို 20% ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်ဟု အကောင်းဆုံးအချက်များက ပြောပြထားသည်။
အချိန်တကြား ဒေတာ ပရိုစেസသည် ဂုဏ်ဆုံးဖြတ်မှုအတွက် คลေးငွေ့များ၏ ပစ္စည်းရင်းနှီးမှုကို ပြောင်းလဲလာစေရန်အတွက် အထူးသဘောတူညီမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်နေသည်။ သို့သော် အိန္တiligent အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍၊ အလှုပ်ရှားသော စနစ်များသည် အချိန်တကြားတွင် ဒေတာကို ပရိုစီစ်နိုင်ပြီး ပစ္စည်းရင်းနှီးမှုကို မှန်ကန်စွာ ရေတွက်နိုင်ပြီး ဆုံးဖြတ်မှုများကို နည်းသွားစေသည်။ လေ့လာမှုများမှ သတ်မှတ်ချက်များကို သိရှိရန် အချိန်တကြား ဒေတာအင်းအကျင်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပစ္စည်းမရှိသော အခြေအနေများကို 35% လျှော့ချနိုင်ပြီး ပစ္စည်းရောင်းချမှုကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေသည်။ ထပ်တူသော စနစ်များသည် ပစ္စည်းရင်းနှီးမှုအဆင့်များအတွက် လုပ်ဆောင်ရန် အခြေခံအချက်များကို ပေးပို့ပြီး ပိုကောင်းမွေးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ဖွံ့ဖြိုးစေပြီး ရесဌာနများကို ပိုမိုသိရှိစေသည်။
မူတည်သော စီးပွားရေးအချက်အလက်များအရ စုစည်းထားသော စနစ်များ၏ ဖြစ်ပေါ်မှုသည် ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများအတွက် လိုအပ်ချက်များကို မပြောင်းလဲဘဲ အလုပ်လုပ်ဆောင်ရွက်နိုင်စေရန် အရေးကြီးသော အခြေအနေတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယင်းဖြစ်ပေါ်မှုသည် တိုးတက်မှုအတွက် တိုက်ရိုက်ဖြေရှင်းချက်မဟုတ်ဘဲ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်များအတိုင်း တိုးတက်လာသည့် ကုန်စုံပစ္စည်းအဖြစ် ရှိနေသည်။ လုပ်ငန်းအတွင်း တိုးတက်မှုအကြောင်း စီးပွားရေးအချက်အလက်များမှ ပြသခဲ့သည်မှာ ဖြစ်ပေါ်မှုရှိသော ဖြေရှင်းချက်များသည် လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုအကြောင်း ကျွန်းစာအရ 40% ထိ ကျွေးနိုင်သည်။ ယင်းကိုင်တွယ်မှုသည် လုပ်ငန်းများအတွက် ရှေ့ကြောင်းတွင် လိုအပ်ချက်များရှိပါက သို့မဟုတ် ပိုမိုလိုအပ်ချက်များရှိပါက အားလုံးကို ပိုမိုသို့ ပြောင်းလဲနိုင်စေရန် အကြောင်းပြုသည်။
အလေ့အကျင့် ပိုမိုတင်သွင်းရန် စိတ်ကြိုက်သော ကုမ္ပဏီများအတွက် အလေ့အကျင့်အချိုးအစားအရေအတွက် မှန်ကန်စွာ အဖြေရှာဖို့ အလေ့အကျင့်အချိုးအစားအရေအတွက်အခြေခံ၍ ပိုက်ဆံများကို မှန်ကန်စွာ အမျိုးအစားခွဲထားသည့် အလေ့အကျင့်အချိုးအစားခွဲစက်များသည် လိုအပ်သည်။ ဒီစက်များသည် အလေ့အကျင့်အချိုးအစားခွဲရေးကို ကူညီရန် ရှုပ်ထွေးသော အလေ့အကျင့်အချိုးအစားခွဲစနစ်များကို အသုံးပြုသည်။ အလျင်မြင်လုပ်ဆောင်မှုများကြောင့် ဒီစက်များသည် ပိုက်ဆံအရွယ်အစားများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး လုပ်ဆောင်ချိန်ကို အရမ်းလျော့နည်းစေသည်။ ထို့ကြောင့် သူတို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်တင်သွင်းမှုကို အကောင်းဆုံးဖြင့် လုပ်ဆောင်ချင်သော ကုမ္ပဏီများအတွက် ပိုင်းယူသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အသုံးပြုသူများ၏ မှတ်ချက်များမှ အလေ့အကျင့်အချိုးအစားခွဲစက်များကို အကောင်းဆုံးဖြင့် အသုံးပြုပြီးနောက် လုပ်ငန်းစဉ်တင်သွင်းမှုတွင် 25% ပိုမိုလာခဲ့သည်ဟု ပြသသည်။ ဒါကြောင့် လိုဂီစတစ်စနစ်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်ရန် သူတို့၏ အကောင်းဆုံးဖြစ်မှုကို ထိုးချသည်။
အလုပ်တော့မှုကို ထပ်တိုးဖြစ်စေရန် ဝေချေသော လောင်းများကို အလွယ်တကူ ချိတ်ဆက်နိုင်စေရန် လောင်းစစ်ချိန်ခြောက်စီမံခန်းများနှင့် လောင်းစစ်ချိန်ခြောက်များနှင့် အလုပ်ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် အလုပ်တော့မှုကို ထပ်တိုးဖြစ်စေသည်။ ဒီအလုပ်တော့မှုကို ပိုမိုတာဝင်စေရန် လူသားများ၏ လုပ်ဆောင်မှုကို လျော့နည်းစေရန် အလုပ်ဆောင်ရွက်ခြင်းများက လူသားများ၏ လုပ်ဆောင်မှုမှ ဆက်စပ်သော အမှားများကို အလွန်လျော့နည်းစေသည်။ anggan feedback များမှ အလွန်သော အဖြေများကို ထုတ်လွှင့်ခဲ့သည်။ လူသားများ၏ လုပ်ဆောင်မှုမှ ဆက်စပ်သော အမှားများကို 50% လျော့နည်းစေခဲ့သည်။ ဒီဇယားများ၏ အမှားများကို လျော့နည်းစေခြင်းမှာ လောင်းများ၏ ကိုက်ညီမှုနှင့် မှန်ကန်မှုကို ပိုမိုတာဝင်စေရန် လုပ်ဆောင်သည်။ ဒါဟာ လောင်းများ၏ အလုပ်ဆောင်မှုကို ပိုမိုတာဝင်စေရန် လုပ်ဆောင်သည်။
အุူးသောင်းမှု စီမံခန့်ခွဲရေးကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းသည် စီမံခန့်ခွဲရေးလုပ်ငန်းများတွင် လူသား၏ မှားယွင်းမှုကို အရမ်းလျော့ဆောင်ရွက်ပြီး ကုန်စုံမှုအထောက်အပံ့အဆင့်ကို တိုးတက်စေရန် အရေးကြီးသော အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ လေ့လာရေးများမှ မှန်ကန်သော 30% ကျော်လွှားသော ကုန်စုံမှုအထောက်အပံ့အဆင့်တိုးတက်မှုကို လုပ်ငန်းရှင်များသည် ဒီဇိုင်းရှုပ်ထွေးသော ကိရိယာများကို ပါဝင်လာသည့်အခါ တွေ့ရှိခဲ့ကြသည်။ ဒီတော့ အလုပ်လုပ်သော စနစ်များက ကုန်ပစ္စည်းများကို အစဉ်အလာအားဖြင့် အမျိုးအစားခွဲခြားပြီး တောင်းဆိုင်ရာအချိန်တွင် စာရင်းသွင်းထားသည့် စနစ်အားဖြင့် စီမံခန့်ခွဲရေးကို အကောင်အထည်ဖော်ပေးသည်။ အဲဒီလို အားလုံးကို အသုံးပြုပြီး ကုမ္ပဏီများသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို လျှော့ချပြီး ပိုမိုသော်လည်း ကုန်စုံမှုကို အရှုံးအမြဲတွေ့ရပါမည်။
လူသားများ၏ အလုပ်နှင့် အလိုက်အတွက်ဖြင့် အလုပ်လုပ်ရေးနှင့် ဝarehouse sortingတွင် ထုတ်လုပ်မှုကို အကောင်းဆုံးအဆင့်သို့ ရှာဖွေရေးနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်ခရီးအချိန်ကို လျော့နည်းရန်အတွက် အရေးကြီးဖြစ်သည်။ အလုပ်လုပ်ရေးများကို အလိုက်အတွက်ဖြင့် အလုပ်လုပ်ရေးများသို့ ပြန်လည်ချိန်ဆောင်ရွက်ပေးရန်အတွက် လူသားများ၏ အလုပ်သည် အကောင်းဆုံးအဆင့်သို့ ရှာဖွေရေးနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အရည်အချင်းကို ဖြည့်စွက်ပေးသည်။ ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ အရည်အချင်းကို အရေးကြီးသော အဆင့်အတန်းတွင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အရည်အချင်းကို ဖြည့်စွက်ပေးသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်များသည် လူသားများ၏ ထုတ်လုပ်မှုကို ၁၅% တိုးတက်စေသည်ဟု သုတေသနမှ ရှင်းလင်းထားပြီး၊ လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် တောင်းဆိုချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အရည်အချင်းကို ဖြည့်စွက်ပေးသည်။
ပို့စ်ခွဲမှုတွင် လျော်ကွက်သော အတွေ့အကြုံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အရမ်းကြီးစွာ လျော့နည်းစေရန်နှင့် သဘာဝချင်းသော လျှော့ချမှုလုပ်ငန်းများကို ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် အားသာမှုလျော်ကွက်သော ကိရိယာများနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ထားသော ခွဲခြားမှုလုပ်ငန်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းခွင်အကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့် ကာဗွန်ဒါအီမရှင်းများကို လျော့နည်းစေနိုင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းခွင်စာရင်းများအရ လျော်ကွက်သော ခွဲခြားမှုအတွေ့အကြုံများကို အသုံးပြုသည့် ကုမ္ပဏီများသည် အားသာမှုအသုံးပြုမှုကို 20% လျော့နည်းစေနိုင်ပါသည်။ အဲဒီလို စီးပွားရေးစဉ်ဌာနများသည် သာမန်ကို လျော့နည်းစေရန် ဆက်စပ်သော ကျသော အကျိုးအမြတ်များကို လျော့နည်းစေရန် သဘာဝကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ပါဝင်ပေါ်ပေါက်စေပါသည်။ လျော်ကွက်သော စဉ်ဌာနအား လော့လော့ကြီးကြီး အရေးကြီးသော ရှုံးလင်းမှုအဖြစ် လူမှုရေးဆိုင်ရာ လျှော့ချမှုလုပ်ငန်းများကို လက်ခံခြင်းသည် လျှော့ချမှုတောင်းဆိုချက်များနှင့် သဘာဝကို လေ့လာသော သုံးသပ်သူများကို ဆွဲဆောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
AI မှပေါ်ထွက်来的 คลังสินค้า ပို့စ်တွဲစီးခြင်းသည် ရှုံးလှုပ်ရှားမှုဖြင့် အဆင့်မြင့် လေ့လာနိုင်သော စွမ်းရည်ဖြင့် စီးပွားမှုကို ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ ယင်းမျှာသည် စီးပွားမှုနှင့် လိုအပ်ချက်များအရ စီးပွားမှုနည်းလမ်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ပြပါသည်၊ အလျင်မြင်သော အလွယ်တကူမှုနှင့် မှန်ကန်မှုကို တိုးတက်စေပါသည်။ အမှားများကို နည်းသောကြောင့် AI မှပေါ်ထွက်来的 sorter များသည် လုပ်ငန်းစဉ်အကျိုးအမြတ်ကို လျော့နည်းစေပြီး ရှုံးပေးရင်းနှီးကို အရမ်းကြီးစေပါသည်။ လုပ်ငန်းခြင်းအတွက် အခြေခံအရာများအတွက် အခြေခံအရာများကို ပိုမိုအရေးကြီးပြီး နောက်ဆုံးငါးနှစ်အတွင်း 50% ထက်ပိုသော အဆင့်တွင် AI ကို စီးပွားမှုစနစ်များတွင် ပါဝင်စေရန် အကြံပြုချက်များရှိသည်။
IoT တက်နော်လေဗီရှင်းအသစ်များကို ဝါတီချပ်ထုတ်စက်များနှင့် ကိုင်းသံဆိုင်ရာ စနစ်များတွင် ပါဝင်သုံးစွဲခြင်းသည် လိုဂစ္တစ်စီးပွားမှုများအား အရှိန်မရှိသော အမြဲတမ်းသော အမြဲတမ်းအမြင်များဖြင့် ရောက်ရှိသည်။ ထိုစနစ်များသည် အကွာအဝေးတွင် လေ့လာခြင်းနှင့် ထိန်ခြင်းကို ပြောင်းပေးပြီး သိမ်းယူမှုကို ပိုမိုတိုးတက်စေပြီး အလုပ်ရပ်မှုကို အရမ်းလျော့နည်းစေသည်။ ထို့ပြင် IoT ဖြင့် ပြောင်းလဲထားသော စနစ်များသည် စက်မှုအလုပ်အထူးအချက်များအကြောင်း အချိန်တွင် ပြန်လည်ပေးဆောင်ခြင်းကို ပေးပါသည်၊ ထို့ကြောင့် ရာဇဝတ်မှုများကို ရှာဖွေရေးအတွက် စီမံခန့်ခွဲမှုများကို ကူညီပေးသည်။ လေ့လာချက်များမှ သိရှိရသည်မှာ ဒီစတာက်တစ်ခုကို အသုံးပြုသူများသည် ရာဇဝတ်မှုအကုန်များကို 30% အထိ လျော့နည်းစေနိုင်ပြီး၊ IoT ဖြင့် ပြောင်းလဲထားသော စက်မှုများတွင် ရှုံးထိုးခြင်း၏ ကုသိုလ်အရေးကို ပြသထားသည်။
အားလုံးကိုင်ဆောင်ရွက်သည့် စီးပွားရေးတွင် ERGY-efficient sorting machinery မှာ အားလုံးကိုင်ဆောင်ရွက်သည့် စီးပွားရေးတွင် အားသုံးမှုနှင့် လုပ်ငန်းလိုင်းခရီးထွက်အကျိုးအမြတ်ကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အရေးကြီးသည်။ ဒီဇာတ်ကြောင်းများမှာ ပတ်ဝန်းကျင်အثرကို လျော့နည်းစေရန်အတွက် လူ့အခွင့်အရေးနှင့် ပတ်သက်သည့် ကုမ္ပဏီရဲ့ အကြံပြုချက်များနှင့် ကိုက်ညီသည်။ လုပ်ငန်းခွင်မှ ရှာဖွေထုတ်ယူထားသော သက်သေအကြောင်းအရာများမှ သို့သော အစားထိုးမှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းခွင်များသည် အားသုံးမှုကို 25% ထက်ပိုပြီး လျော့နိုင်သည်ဟု ပြသထားသည်။ ဒါဟာ လုပ်ငန်းခွင်ရဲ့ သဘာဝချိုးဖော်လုပ်ငန်းများအတွက် အကျိုးအမြတ်ကြီးမားသော ကျွေးငြိမ်မှုများကို ပေးပို့ပြီး စီးပွားရေးနှင့် သဘာဝအကျိုးအမြတ်များကို ပေးသွားပါသည်။
Hot News2024-05-22
2024-05-22
2024-05-22
EN
AR
NL
FR
DE
EL
IT
JA
KO
PL
PT
RO
RU
ES
SV
TL
IW
ID
SR
SK
SL
VI
SQ
ET
HU
TH
TR
FA
AF
MS
GA
HY
KA
BN
LO
LA
MN
NE
MY
UZ
