বর্ধিত বিশ্লেষণগুলি ডেটা মাইনিং, পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ, পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ের পাশাপাশি মেশিন লার্নিংয়ের মতো ডেটা প্রক্রিয়াকরণ কৌশলগুলির একটি বিস্তৃত পরিসরের ব্যবহারিক ব্যবহার উপস্থাপন করে, যা ডেটার পদ্ধতিগুলিকে উন্নত করতে ঐতিহাসিক ডেটার বিস্তৃত পরিসরের বিশ্লেষণে নিযুক্ত থাকে। বিশ্লেষণ এটি ডেটাতে খুব জটিল অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে অর্জন করা যেতে পারে, গ্রাহকের আচরণ বোঝার জন্য, প্রবণতা এবং অসঙ্গতিগুলি বুঝতে শুরু করুন, যাতে ব্যবসাটি অন্তর্দৃষ্টির ভিত্তিতে ব্যবসা করে।

এই প্রক্রিয়ায় থাকাকালীন, প্রযুক্তি, 'বৃদ্ধি করে' কীভাবে ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা অ্যাপে আরও বিশ্লেষণের জন্য ডেটা ব্যবহার করছে, অ্যাডভারসিটির মতো একটি প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে, যা একটি বুদ্ধিমান বিশ্লেষণী প্ল্যাটফর্ম৷

বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় গবেষণা এবং পরামর্শদাতা সংস্থাগুলির মধ্যে একটি গার্টনার বর্ধক বিশ্লেষণের ভূমিকা ব্যাখ্যা করেছেন,

'অগমেন্টেড অ্যানালিটিক্স স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবসার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি বা পরিবর্তনগুলিকে খুঁজে বের করে এবং সার্ফেসিং করে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকে অপ্টিমাইজ করতে। ম্যানুয়াল পদ্ধতির তুলনায় এটি সময়ের একটি ভগ্নাংশে এটি করে”। এটি স্বয়ংক্রিয়তা এবং প্রক্রিয়া ত্বরণের স্তরের কারণে যা ইনভেন্টরির ক্ষেত্রেও বিশ্লেষণকে একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া করে তোলে।

এটা খুব সঠিকভাবে বলা হয়েছে যে ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট প্রস্তুতকারক এবং পরিবেশক উভয়ের জন্যই একটি চ্যালেঞ্জ। প্রতিটি সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সমস্যা যা সৃষ্টি করে, তার নিজস্ব প্রতিক্রিয়া রয়েছে উদাহরণস্বরূপ অতিরিক্ত ইনভেন্টরি পণ্যের টার্নওভার হ্রাস করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্টক-আউট করার সময় লাভের ক্ষতি করে এবং ব্যাকঅর্ডার, অসুখী গ্রাহক এবং প্রচুর বিক্রির কারণ হয়।

ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম অপ্টিমাইজ করা প্রস্তুতকারক এবং পরিবেশক উভয়ের জন্য একটি চ্যালেঞ্জ। সমস্ত সরবরাহ ব্যবস্থাপনার সমস্যাগুলির নিজস্ব প্রতিক্রিয়া হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, অতিরিক্ত ইনভেন্টরি পণ্যের টার্নওভার হ্রাস এবং লাভের ক্ষতির কারণ হয়, যখন স্টক-আউট ব্যাকঅর্ডার, অসুখী গ্রাহক এবং বিক্রয় হারাতে পারে।

সঠিক স্থানে সঠিক সময়ে সঠিক পণ্য সঠিক পরিমাণে পাওয়া যায় কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য ইনভেন্টরি অপ্টিমাইজ করা, সরবরাহ-চাহিদা এবং সেইসাথে মানুষের চাহিদা মেটাতে সাহায্য করে। এটি তার ইনভেন্টরিকেও অপ্টিমাইজ করে, যা স্টক লেভেল কমাতে পারে এবং পরবর্তীতে সংশ্লিষ্ট বহন খরচ এবং অপ্রচলিত লেখা-ডাউনগুলি এড়াতে পারে।

পারফরম্যান্স, অ্যানালিটিক্সের অন্য ব্যবহার হল যে এটি প্রস্তুতকারক এবং পরিবেশকদের তাদের লক্ষ্য নির্ধারণে আরও ভালভাবে সাহায্য করে এবং যদি কোনও আপস্ট্রিম বা ডাউনস্ট্রীম সমস্যা থাকে যেগুলির সমাধান করা প্রয়োজন তা ইনভেন্টরি পরিচালনা এবং অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়াগুলিতে একটি মুখ্য ভূমিকা পালন করে৷

আসুন দুটি মূল ক্ষেত্র বুঝতে পারি যার জন্য বিশ্লেষণে সর্বাধিক উপকারী প্রভাব হ্রাস পাওয়া লাভের চেয়ে বেশি ঝুঁকিতে রয়েছে।

ইনভেন্টরি উদ্বৃত্ত

যদিও ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্টের উদ্বৃত্তগুলি নীচের লাইনকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে, সেখানে প্রায়শই কমে যাওয়া লাভের চেয়ে বেশি ঝুঁকি থাকে।

বিক্রয় ইনভেন্টরির উপর ভিত্তি করে ইনভেন্টরি অপ্টিমাইজেশান, ইনভেন্টরির দিন, মোট ইনভেন্টরি এবং উপরের মেট্রিক্স থেকে অন্তর্দৃষ্টি ব্যবসাগুলিকে সরবরাহ এবং চাহিদার পরিবর্তনশীলতার মধ্যে একটি ভাল ভারসাম্য দিতে সাহায্য করতে পারে – প্রায়ই অবিলম্বে লক্ষণীয় ফলাফলের সাথে। এটি বিশেষ করে ডিস্ট্রিবিউটরদের জন্য সত্য যাদের ইনভেন্টরিতে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে কার্যকরী মূলধন রয়েছে। তাদের জন্য, এমনকি ইনভেন্টরি পরিকল্পনার ছোট উন্নতিও নগদের উপর বড় প্রভাব ফেলতে পারে।

স্টক নেই আইটেম

স্টক-আউট হল সাপ্লাই চেইন-কেন্দ্রিক ব্যবসার জন্য আসল চ্যালেঞ্জ কারণ এর ফলে বিক্রয় এবং ব্যবসা হারিয়ে যেতে পারে।

অবমূল্যায়ন করার পরিবর্তে, নির্মাতারা এবং পরিবেশকদের স্টক-আউটগুলি ঘটতে থেকে কমাতে ফিল রেট অ্যাক্সেস করতে বিশ্লেষণ ব্যবহার করার গুরুত্বকে উত্সাহিত করা উচিত।

আমরা এই বলে শেষ করতে পারি যে ডেটা ইন্টেলিজেন্স এবং অ্যানালিটিক্স পরিষেবাগুলি কোম্পানিগুলিকে একটি স্মার্ট ইনভেন্টরি পূর্বাভাস সিস্টেম বাস্তবায়নে সহায়তা করে।

কখনও কখনও, কোম্পানিগুলি তাদের ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জনে চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়, যা তাদের চাহিদা পূর্বাভাসের পাশাপাশি ইনভেন্টরি পরিকল্পনায় সহায়তা করে। বর্তমান ইনভেন্টরি প্ল্যানিং প্রসেসগুলি প্রায়শই অ্যাড-হক প্রকৃতির এবং ডেটা সংগ্রহ থেকে শুরু করে, ইনভেন্টরি বিশ্লেষণ ম্যানুয়ালি করা পর্যন্ত রিপোর্টিং করা হয়। কিন্তু বিশ্লেষণের পাশাপাশি ডেটা ইন্টেলিজেন্সের AI ক্ষমতার পাশাপাশি মেশিন লার্নিং রয়েছে, ইনভেন্টরি লেনদেন বাড়ায় এবং কোম্পানিগুলিকে ইনভেন্টরি ব্যবহারের প্রবণতা এবং প্যাটার্ন শনাক্ত করতে সাহায্য করে।

এটি স্টক-এর বাইরের পরিস্থিতির কোনো ঘটনাও নিশ্চিত করে না, এইভাবে গ্রাহকের সম্পর্ক এবং বন্ধন বাড়ায় এবং সামগ্রিক লাভের উন্নতি করে।