AI သည် သာမန် Supply Chain Bottlenecks များကို မည်ကဲ့သို့ ဖယ်ရှားမည်နည်း။

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ပိတ်ဆို့မှုများသည် ထုတ်လုပ်သူ၊ ပေးသွင်းသူများနှင့် ဖြန့်ဖြူးသူများအတွက် ငွေကြေးအရ ထိခိုက်နစ်နာစေနိုင်သည်။ Artificial Intelligence သည် အလားအလာအရှိဆုံး ပေါ်ထွက်လာသော ဖြေရှင်းနည်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အနှောင့်အယှက်များနှင့် နှောင့်နှေးမှုများကို ဖယ်ရှားနိုင်ပါသလား။

Supply Chain Bottleneck များ ပေါ်လာနိုင်သည့် နည်းလမ်းများ

ကုန်စည်စီးဆင်းမှု အဟန့်အတားဖြစ်စေသည့်အချက် - ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ပိတ်ဆို့မှုသည် အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ဖြစ်ပွားနိုင်သည်။

1. မမျှော်လင့်ထားသော ဝယ်လိုအားများ မြင့်တက်ခြင်း။

စားသုံးသူဝယ်လိုအား အပြောင်းအလဲများသည် ကျယ်ပြန့်သော ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်သည်။ ထုတ်လုပ်သူများ၊ ပေးသွင်းသူများနှင့် ဖြန့်ဖြူးသူများသည် အများအားဖြင့် အမှာစာများအတွက် ရုတ်တရက် ကြီးမားသော အတက်အကျကို ကိုင်တွယ်ရန် မပြင်ဆင်ထားဘဲ အချိန်ကြာမြင့်စွာ နှောင့်နှေးမှုများ ဖြစ်စေနိုင်သည်။

2. အလုပ်သမားရှားပါးမှု

ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့ကို ဖြန့်ဝေရန် တစ်စုံတစ်ယောက်ရှိမှသာလျှင် ကုန်ပစ္စည်းများကို ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။ ကျယ်ပြန့်သော လုပ်သားရှားပါးမှုသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကဏ္ဍ၏ ကဏ္ဍတိုင်းကို သက်ရောက်မှုရှိပြီး အရာဝတ္ထုများ ချောမွေ့စွာစီးဆင်းနေစေရန် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးလုပ်ငန်းများအတွက် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေသည်။

3. Facility သို့မဟုတ် Factory Closures

တစ်ခုတည်းသော ပိတ်ခြင်းသည်ပင် ကုန်စည်စီးဆင်းမှုကို ဖြတ်တောက်ထားသောကြောင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တစ်ခုလုံးအပေါ် လှိုင်းထစေနိုင်သည်။ အရေးပေါ်အစီအစဥ်မရှိသောကုမ္ပဏီများသည် ကွက်လပ်ကိုဖြည့်ရန် ရုန်းရင်းဆန်ခတ်ဖြစ်နေကြသည်။ ထိုအတောအတွင်း ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်များသည် ဖုန်မှုန့်များ စုပုံနေပါသည်။

4. ထုတ်ကုန်အတုများ

Logistics လိမ်လည်မှုသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပြဿနာကြီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ နောက်ဆုံးထွက်ရှိထားတဲ့ အချက်အလက်အချို့အရ စိုးရ၊ အတုထုတ်ကုန် ဒေါ်လာ ၅၀၉ ဘီလီယံ 2016 ခုနှစ်တွင် နိုင်ငံတကာသို့ ကုန်သွယ်မှုပြုခဲ့ကြသည်။ ၎င်းတို့သည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်သို့ တရားမဝင် ဝင်ရောက်သောအခါ ကုန်စည်စီးဆင်းမှုကို ရှုပ်ထွေးစေပြီး အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်သည်။

၅။ ပထဝီဝင်နိုင်ငံရေး ပဋိပက္ခများ

နိုင်ငံများနှင့် ရန်ဖြစ်သည့်အခါ ၎င်းတို့၏ သွင်းကုန်နှင့် ပို့ကုန်များသည် ဦးစားပေးအဖြစ် ရပ်သွားသည် — နှင့် အနီးနားရှိ ကုန်သွယ်မှုလမ်းကြောင်းများသည် မကြာခဏ အန္တရာယ်ဖြစ်လာတတ်သည်။ ပထဝီဝင်နိုင်ငံရေး ပဋိပက္ခများသည် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးအဖွဲ့အစည်းများ၏ စံလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များကို နှောက်ယှက်နိုင်ပြီး ရေရှည်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ဆိုင်ရာ ပိတ်ဆို့မှုများကို ဖြစ်စေသည်။

6. ပြင်းထန်သောရာသီဥတုဖြစ်ရပ်များ

ကမ္ဘာပေါ်တွင် ပြင်းထန်သော ရာသီဥတု အဖြစ်အပျက်များမှ လုံခြုံသော နေရာမရှိပါ။ ရေကြီးခြင်း၊ နှင်းမုန်တိုင်းများ၊ ငလျင်များနှင့် လေဆင်နှာမောင်းများသည် လှေများ၊ လေယာဉ်များနှင့် ပို့ဆောင်ရေးထရပ်ကားများ မည်သည့်နေရာမှ မသွားစေရန် တားဆီးနိုင်ပါသည်။ ပြတ်တောက်မှုသည် ရက်ပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ရက်သတ္တပတ်များအထိ ကြာရှည်နိုင်သောကြောင့်၊ ရှည်လျားသော ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပြတ်တောက်မှုများသည် လက်တွေ့တွင် မလွဲမသွေဖြစ်သည်။

Supply Chain Bottlenecks ပပျောက်ရေး၏ အရေးပါမှု

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ပိတ်ဆို့မှုများသည် ဝင်ငွေကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ဂိုဒေါင်ထဲတွင် ပိတ်မိနေသော ကုန်ပစ္စည်းများအတွက် ငွေရှာနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်၏ ဂုဏ်သိက္ခာကို နောက်ဆက်တွဲ ထိခိုက်စေခြင်း—စားသုံးသူများသည် ပို့ဆောင်မှုနှောင့်နှေးခြင်းကို နှစ်သက်ခြင်းမရှိ—ရေရှည်ဘဏ္ဍာရေးဆုံးရှုံးမှုများဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။

တခါတရံတွင်၊ လုပ်ငန်းများသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပြဿနာကို ဖြေရှင်းပြီးသည်နှင့် ၎င်းတို့၏ကုန်ပစ္စည်းများကို ရွှေ့ပြောင်းရန်အခွင့်အရေး မရကြပေ။ ပျက်စီးနိုင်သော ထုတ်ကုန်များ—ပန်းပွင့်များ၊ အလှကုန်များ၊ နို့ထွက်ပစ္စည်း၊ အပင်များ၊ ထုတ်ကုန်များနှင့် အသားများ — လျှင်မြန်စွာ ပျက်စီးနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဖျက်ဆီးနိုင်သည်။

ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်တွင် မပါဝင်သူများပင်လျှင် အနုတ်လက္ခဏာ ငွေကြေးဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများ ကြုံတွေ့နေရသည်။ တကယ်တော့ သုတေသနက ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ပိတ်ဆို့မှုတွေကို ပြပါတယ်။ ငွေကြေးဖောင်းပွမှု အများအပြားကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင် 2021 မှ 2022 ခုနှစ်အထိ။ တစ်နည်းအားဖြင့်ဆိုရသော် လူတိုင်းသည် ဤနှောင့်နှေးမှုများအတွက် စျေးနှုန်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။

Supply Chain တွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ပိတ်ဆို့မှုများကို သက်သာစေသည်။

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တွင် AI ကို အသုံးချသည့်ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို အရှိန်မြှင့်ပေးကာ ဒေတာမောင်းနှင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်မှုများ ရရှိကာ ပြဿနာတစ်ခုမဖြစ်မီ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အနှောင့်အယှက်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။

1. ခန့်မှန်း Analytics မှ

စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် အနာဂတ်ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် သမိုင်းနှင့် လက်ရှိဒေတာကို အသုံးချနိုင်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာရှောင်ရှားနိုင်ရန် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပိတ်ဆို့မှုများကို မည်သည့်အချိန်နှင့်မည်ကဲ့သို့ ဖြစ်ပွားလာမည်ကို ပြောပြနိုင်သည်။

2. ဝယ်လိုအား ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း။

စက်သင်ယူမှုပုံစံသည် ဝယ်လိုအားများလာမည် သို့မဟုတ် ကျဆင်းလာသည့်အခါတွင် ခန့်မှန်းရန် စားသုံးသူအမူအကျင့်၊ စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများနှင့် ပထဝီဝင်နိုင်ငံရေးကို ခြေရာခံနိုင်သည်။ ထုတ်လုပ်သူများ၊ ပေးသွင်းသူများနှင့် ဖြန့်ဖြူးသူများသည် မည်သည့်အချိန်တွင် အရှိန်မြှင့်ရန် သို့မဟုတ် နှေးကွေးရမည်ကို သိရှိပါက အချိန်မီ မှာယူမှုများကို ဖြည့်ဆည်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူမည်ဖြစ်သည်။

3 ။ အရည်အသွေးထိန်းချုပ်ရေး

AI သည် ကုန်ပစ္စည်းအစစ်နှင့် အတုအပကို ခွဲခြားနိုင်ပြီး ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပြတ်တောက်မှုကို ကာကွယ်ပေးသည်။ သုတေသနအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် ၎င်းတို့ကို ခွဲထုတ်နိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့သည်။ ထိုအချိန်ကာလ၏ 98% ပျမ်းမျှ။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုသည် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စွာ လည်ပတ်နေစေနိုင်သည်။

4. ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု

AI နည်းပညာသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို မြင်နိုင်စွမ်းကို တိုးမြင့်စေပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး ပေးသွင်းသူများ၊ ဖြန့်ဖြူးသူများနှင့် ထုတ်လုပ်သူများ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုပုံစံများသည် ၎င်းတို့၏ဘာသာစကား သို့မဟုတ် ယဉ်ကျေးမှုအတားအဆီးများ မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ဆက်သွယ်ပြောဆိုရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

5. ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့် ပေးပို့ခြင်း။

နောက်ဆုံးမိုင် အရောက်ပို့ပေးပါတယ်။ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကုန်ကျစရိတ်၏ 50% အတွက်စာရင်းရှိသည်။အချို့သော ခန့်မှန်းချက်များအရ သိရသည်။ အမှာစာ ပမာဏ မြင့်မားခြင်း၊ စွမ်းဆောင်ရည် မပြည့်မီသော ယာဉ်မောင်းများနှင့် လမ်းကြောင်း ရှုပ်ထွေးမှုများသည် ၎င်းအား ပိတ်ဆို့မှုများကို မယုံနိုင်လောက်အောင် ကျရောက်စေသည်။ AI စွမ်းအင်သုံး ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များသည် အလားအလာရှိသော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဖြစ်သည် — ၎င်းတို့သည် ပေးပို့မှုကို ချောမွေ့စေရန် ပါဆယ်အိတ်များကဲ့သို့သော ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောနေရာများသို့ ပစ္စည်းများ ပို့ပေးနိုင်သည်။

6. အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများ

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် AI ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စျေးကွက်နှင့် ဝယ်လိုအားပြောင်းလဲမှုများကို တုံ့ပြန်နိုင်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ နှောင့်နှေးခြင်း သို့မဟုတ် အနှောင့်အယှက်များ လက္ခဏာများ ပေါ်လာသည့်အခါ ၎င်းတို့အား တက်ကြွစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။

7. လမ်းကြောင်းကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။ 

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပိတ်ဆို့မှုများ၏ အဖြစ်အများဆုံးအရင်းအမြစ်အချို့မှာ ရှောင်လွှဲ၍မရပါ - ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများသည် ရာသီဥတု သို့မဟုတ် ပထဝီနိုင်ငံရေးဆိုင်ရာ ပဋိပက္ခများကို မထိန်းချုပ်နိုင်ပါ။ သို့သော်လည်း AI သည် ပြဿနာတစ်ခုမဖြစ်လာမီတွင် အနှောင့်အယှက်များအတွက် ဖြေရှင်းနည်းများကို ပံ့ပိုးပေးကာ အမှုတွဲအလိုက် အရေးပေါ်အခြေအနေအစီအစဉ်များကို တီထွင်နိုင်သည်။ အရာများကို ချောမွေ့စွာလည်ပတ်နေစေရန် အခြားလမ်းကြောင်းများ သို့မဟုတ် ပေးသွင်းသူများကို အကြံပြုနိုင်သည်။

Supply Chain ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် AI သည် အဘယ်ကြောင့် အလွန်အရေးကြီးသနည်း။

နှစ်ပေါင်းများစွာ၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးအဖွဲ့အစည်းအများအပြားသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းရန် တစ်နည်းနည်းဖြင့် စီစဉ်ခဲ့ကြသည်။ တကယ်တော့, 23% သည် ဂိုဒေါင်အုပ်ချုပ်သူများဖြစ်သည်။ 2019 ခုနှစ်တွင် automation နည်းပညာများကို လက်ခံကျင့်သုံးရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ AI သည် ပေါ်ထွက်နေသော နည်းပညာတစ်ခုအဖြစ် ရှိနေသော်လည်း ၎င်းတို့ ရှာဖွေနေသည့်အရာနှင့် အတိအကျ ကိုက်ညီပါသည်။

၎င်းသည် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်မှ ထုတ်ပေးသည့် ဒေတာပမာဏကို သိသိသာသာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည့် နည်းပညာအနည်းငယ်ထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရာနှင့်ချီသော ရင်းမြစ်များမှ အချက်အလက်များကို စုစည်း၊ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည် ။

မြန်နှုန်းသည် အလားတူနည်းပညာများမှ AI ကို ထင်ရှားပေါ်လွင်စေသည့် အခြားအရာဖြစ်သည် — အလွန်နည်းပါးသော အခြားရွေးချယ်စရာများက ၎င်းလုပ်ဆောင်သည့်နှုန်းဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာကာ ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ၎င်းသည် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဖြစ်နိုင်ခြေ သန်းပေါင်းများစွာကို သုံးသပ်နိုင်ပြီး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ တုံ့ပြန်နိုင်သည်။

အခြားနည်းပညာများထက် AI ၏ အဓိကအားသာချက်မှာ အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် နာရီပတ်လုံး လွတ်လပ်စွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး လုပ်သားရှားပါးနေချိန်တွင် လူသား၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု လိုအပ်ခဲသည်။

ဒီနည်းပညာက တွက်ခြေကိုက်တယ်။ လေ့လာမှုတစ်ခုအရ၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းများ၏ ၆၃ ရာခိုင်နှုန်း ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဝင်ငွေပိုမိုရရှိခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ 61% သည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ် နည်းပါးကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့သည်။ 

နည်းပညာများစွာသည် လုပ်ဆောင်စရာများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်၊ ဒေတာကို လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည် သို့မဟုတ် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း လူအနည်းငယ်က အရာအားလုံးကို တပြိုင်နက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် AI သည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တွင် အနှောင့်အယှက်များနှင့် နှောင့်နှေးမှုများအတွက် အလားအလာရှိသော ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။

Supply Chain ရှိ AI နမူနာများ 

AI စနစ်သုံး ထောက်လှမ်းရေးစနစ်များနှင့် ဘားကုဒ်စကင်နာများသည် ကုန်ပစ္စည်းချို့ယွင်းချက်များနှင့် အတုအယောင်များကို ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးလမ်းကြောင်းများမှတစ်ဆင့် တားဆီးနိုင်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းကို ခြေရာခံရန် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးခါးပတ်များပေါ်တွင် သို့မဟုတ် အနီးတွင် ထားရှိကြသည်။

ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများသည် AI ကို အခြားထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်နည်းပညာများနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် Internet of Things (IoT) ထုပ်ပိုးမှုအာရုံခံကိရိယာများကို အားဖြည့်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုပုံစံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤနည်းဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် တင်ပို့ရောင်းချမှုများကို ခြေရာခံရန် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။

စီမံခန့်ခွဲရေး AI သည် အတွင်းပိုင်းမှတ်တမ်းထိန်းသိမ်းခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲမှု၊ စာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် သတင်းအချက်အလက်မျှဝေခြင်းလုပ်ငန်းများကို ကိုင်တွယ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် ပြေစာများကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်သည်၊ တင်ပို့မှုတွင် အမိန့်စာ၊ ပေးသွင်းသူ စာချုပ်များကို သက်တမ်းတိုးခြင်း၊ လေလံတောင်းဆိုမှုများ ပေးပို့ခြင်းနှင့် အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တွင် AI အတွက် ပေါ်ထွက်လာသောအသုံးပြုမှုတစ်ခုမှာ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ ပါဝင်သည်။ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့် ပို့ဆောင်ရေးထရပ်ကားများနှင့် ဒရုန်းများသည် ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီတုံ့ပြန်ရန် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ မောင်းသူမဲ့ကားများသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု နှစ်အနည်းငယ်သာ ကျန်ရှိသော်လည်း အယူအဆ အထောက်အထားများ ရှိနေပါသည်။

Supply Chain Management တွင် AI ၏အနာဂတ် 

AI သည် အတော်အတန်အသစ်ဖြစ်နေသေးသောကြောင့် ၎င်း၏ထိုးဖောက်မှုနှုန်းသည် နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း နိမ့်ကျနေနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ စဉ်တွင် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများ၏ 73% ပေါ်ပေါက်လာသော နည်းပညာများနှင့် ပတ်သက်၍ အကောင်းမြင်ခံစားရပြီး အန္တရာယ်နည်းပါးသည့်တိုင်အောင် အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ရပ်တန့်ရန် 50% က စီစဉ်ထားသည်။ စံပြအသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ အလားအလာရှိသော ကွာဟချက်များနှင့် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ ပိုမိုရှင်းလင်းလာသည်အထိ လူအများက စောင့်မျှော်နေပုံရသည်။

ကဏ္ဍမှအများအပြားသည် AI ကိုလက်ခံရန် ချီတုံချတုံဖြစ်နေသော်လည်း ညွှန်ကိန်းများက ၎င်းကိုလက်ခံရန် လျင်မြန်စွာကြီးထွားလာမည်ဟု ညွှန်ပြနေသည်။ သို့ပေမယ့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး အမှုဆောင်အရာရှိများ၏ ၁၁ ရာခိုင်နှုန်း AI သည် 2022 ခုနှစ်တွင် အရေးပါသည်ဟု ခံစားခဲ့ရပြီး 38% သည် 2025 တွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်မည်ဟု ယုံကြည်ကြသည်။ လုပ်ငန်းသည် ထောက်ပံ့မှုကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် AI ကို အသုံးချခြင်းကြောင့် လုပ်ငန်းသည် သိသိသာသာပြောင်းလဲမှုကို ကြုံတွေ့ရနိုင်သည်။

AI သည် Supply Chain Bottlenecks များကို အပြီးတိုင် ဖယ်ရှားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် AI အတွက် ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်မှုနှုန်း တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ဤနည်းပညာ၏ အသွင်ကူးပြောင်းမှုအလားအလာသည် ထင်ရှားလာမည်ဖြစ်သည်။ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းကို ဗျူဟာမြောက်အသုံးပြုပါက၊ ၎င်းတို့အားလုံးမဟုတ်ပါက ၎င်းတို့၏စံနှုန်းပိတ်ဆို့မှုများထဲမှ အများစုကို ဖယ်ရှားပစ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။