ব্যবসায়িকদের তাদের সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টের ভবিষ্যত এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই অঙ্গনে যে সুযোগ প্রদান করে তা বিবেচনা করতে হবে। তাদের সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একীভূত করার মাধ্যমে পণ্যের নকশা, তৈরি এবং গ্রাহকদের কাছে দক্ষতার সাথে এটি সরবরাহ করার ক্ষেত্রে উদ্ভাবন অন্তর্ভুক্ত করার দায়িত্ব রয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয়, বৃদ্ধি এবং উন্নত করে ব্যবসায়িক সহায়তা করে। এইভাবে সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট স্পেসে উৎপাদনশীলতা উন্নত করে কোম্পানিগুলি পরিচালনার জন্য উচ্চ মূল্যের একটি ভাল পণ্য তৈরি করে।
সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট (SCM) এর মধ্যে রয়েছে লজিস্টিক, ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট এবং স্টোরেজ। এগুলি হল এসসিএম-এর দৃশ্যমান উপাদান, কারণ এগুলি ভবিষ্যতে ব্যবহারের জন্য সামগ্রীর পরিবহনের পাশাপাশি গুদামজাতকরণের সাথে জড়িত। সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট কোম্পানি এবং বিভাগগুলিকে তাদের দীর্ঘমেয়াদী পরিকল্পনা সমন্বয় করতে, সরবরাহকারীর উপকরণের দৈনিক প্রবাহকে সাপ্লাই চেইনের উপরে এবং নিচে নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেশিনগুলিকে মানুষের মতো প্রক্রিয়া-ভিত্তিক হওয়ার পরিবর্তে তাদের সিস্টেমে ঢোকানো অভিজ্ঞতা বা ডেটার উপর ভিত্তি করে কাজ শেখার এবং সম্পাদন করার ক্ষমতা সক্ষম করে।
গার্টনার বিশ্লেষক নোহা তাহোমি দ্বারা প্রবর্তিত এবং শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে নিম্নরূপ শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে:
সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সম্পর্কিত-কাজে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ একটি প্রতিষ্ঠানের শীর্ষ-লাইন এবং বটম-লাইন উভয়ের মান বৃদ্ধির জন্য উচ্চ সম্ভাবনা রাখে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গভীর-মূল অদক্ষতা এবং অনিশ্চয়তা সনাক্ত এবং নির্মূল করে সরবরাহ চেইন ব্যবস্থাপনা শিল্পের চেহারা পরিবর্তন করছে। এটি সাপ্লাই চেইনের সমস্ত দিকগুলির মধ্যে দৃশ্যমানতাকে চালিত করে এমন পদ্ধতিগুলির সাথে যা মানুষ স্কেলে অনুকরণ করতে অক্ষম৷
AI কোম্পানিগুলির জন্য জটিল সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট প্রক্রিয়াগুলিকে রূপান্তরিত করে তাদের আরও দক্ষ করে তোলে, জাগতিক কাজে ব্যয় করা সময়কে মুক্ত করে যাতে তারা কৌশলগত ক্রিয়াকলাপে জড়িত হতে পারে।
Zap Inventory হল একটি SaaS-ভিত্তিক সমাধান যা একটি স্বয়ংক্রিয় প্ল্যাটফর্মে অর্ডার, শিপিং এবং ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট কার্যকারিতা নিয়ে আসে। এটি একই সাথে রিয়েল-টাইমে আপনার ইনভেন্টরি ট্র্যাক করার সাথে সাথে অর্ডারগুলির মাল্টি-চ্যানেল পূরণ এবং সমস্ত ব্যাক-এন্ড প্রক্রিয়াগুলিকে সহজতর করে। জ্যাপ ইনভেন্টরি নেতৃস্থানীয় মার্কেটপ্লেসের সাথে নিরবচ্ছিন্ন একীকরণও অফার করে। আরো জানতে, আজই একটি ডেমো বুক করুন।
এখানে ছয়টি উপায় রয়েছে, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি কোম্পানির বিভিন্ন সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট ফাংশনে সহায়তা করতে পারে:
চ্যাবোটের ক্ষমতার অটোমেশন এবং বৃদ্ধির মাধ্যমে ক্রয়-সংক্রান্ত কাজগুলিকে স্ট্রীমলাইন করার জন্য শক্তিশালী, বুদ্ধিমান ডেটা সেটগুলিতে অ্যাক্সেস প্রয়োজন যা রোবটের জন্য একটি ফ্রেম বা রেফারেন্স পয়েন্ট হিসাবে উপলব্ধ হবে। একটি চ্যাটবট দৈনন্দিন কাজের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন:
সরবরাহ শৃঙ্খল পরিকল্পনা ব্যবসার জগতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্রিয়াকলাপ, তবে এটি আজকে আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ কারণ সংস্থাগুলিকে প্রতিযোগিতামূলক থাকার জন্য কংক্রিট পরিকল্পনার প্রয়োজন। এই পরিকল্পনাগুলি তৈরি করার জন্য শক্তিশালী কাজের সরঞ্জাম এবং বুদ্ধিমান প্রযুক্তির সাহায্যে, আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে আপনার কোম্পানি অন্যান্য ব্যবসার তুলনায় একটি সুবিধা পাবে। মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম বিপ্লব ঘটাতে পারে যে কীভাবে আমরা ইনভেন্টরির চাহিদাগুলি ঘটার আগে তার ভবিষ্যৎ চাহিদার ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা দিয়ে পরিকল্পনা করি বা গ্রাহকদের পছন্দের উপর ভিত্তি করে কোন ধরনের পণ্য ভাল বিক্রি হতে পারে। মেশিন লার্নিং সাপ্লাই চেইন পরিকল্পনা তত্পরতা এবং অপ্টিমাইজেশানে বিপ্লব ঘটাতে পারে।
সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট পেশাদারদের বড় ডেটা সেটের উপর ভিত্তি করে পণ্যের সর্বোত্তম ডেলিভারির জন্য অপ্টিমাইজ করা পরিস্থিতি তৈরি করার ক্ষমতা রয়েছে। মেশিন লার্নিং প্রযুক্তির সাহায্যে, তারা সফলতা নিশ্চিত করতে, মানুষের ইনপুট বা হস্তক্ষেপ কমাতে পরামিতি সেট করতে পারে।
যেকোনো কোম্পানির সাপ্লাই চেইনের সাফল্য নির্ভর করে তারা তাদের ইনভেন্টরি কতটা ভালোভাবে পরিচালনা করে তার ওপর। পণ্যের চাহিদা যেমন বাড়তে থাকে, তেমনি সাপ্লাই চেইন পরিকল্পনার গুরুত্বও বৃদ্ধি পায়। সব সময় পর্যাপ্ত পণ্য এবং ইনভেন্টরি উপলব্ধ রয়েছে তা নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ। মেশিন লার্নিং সহ একটি পূর্বাভাস ইঞ্জিন বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সামনের দিকে তাকিয়ে থাকে যা আপনি প্রতিদিনের বিক্রয় প্রবণতা সম্পর্কে আরও বিশদ তথ্য চান কিনা তার উপর নির্ভর করে, এইভাবে গুদাম পরিচালন ব্যবস্থাকে অপ্টিমাইজ করে৷
মেশিন লার্নিং কোম্পানিগুলো তাদের ইনভেন্টরি সঞ্চয় করার পদ্ধতিতে বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে। স্ব-অভিযোজিত পূর্বাভাস সহ, গুদামগুলি ভবিষ্যতের প্রয়োজনগুলির জন্য পরিকল্পনা করতে পারে এবং বাজারের পরিবর্তনশীল প্রবণতাগুলির থেকে এগিয়ে থাকতে পারে, একটি অবিরাম লুপ প্রদান করে যা প্রতিনিয়ত নিজেকে আরও স্মার্ট তথ্যের সাথে আপডেট করে এবং আপগ্রেড করে৷
জ্যাপ ইনভেন্টরির সাথে আপনার গুদাম তালিকা পরিচালনা করার একটি ভাল উপায় আবিষ্কার করুন। এক জায়গায় সবকিছু পরিচালনা করুন, বা একাধিক অবস্থানে এটি ব্যবহার করুন এবং চলতে চলতে সংগঠিত করুন। আজই আপনার বিনামূল্যের ট্রায়াল শুরু করুন!
সরবরাহ এবং শিপিংয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উত্থান কোনও গোপন বিষয় নয়। এটি সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টের মধ্যে মনোযোগের জন্য একটি কেন্দ্রবিন্দু হয়ে উঠেছে, কারণ এটি দ্রুত পরিবহনের সাথে সীসা টাইম কমাতে সাহায্য করে যা খরচ কমিয়ে দেয় এবং সেইসঙ্গে এই অপারেশনগুলিকে আরও দক্ষ করে তোলার জন্য পরিবেশ বান্ধব প্রচেষ্টা যা অন্যান্য জিনিসের মধ্যে উভয় শ্রম হারকে প্রভাবিত করে; যদি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি তাদের সম্ভাব্যতার ভিত্তিতে তৈরি করা হয় যা কিছু ব্যবসায়িক বিশ্লেষকদের অনুমান করা হয়, তাহলে লজিস্টিক অপ্টিমাইজেশানের উপর প্রভাব জ্যোতির্বিজ্ঞানী হবে৷
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) হল একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি যা দেশের মধ্যে ভাষার বাধা দূর করে। সরবরাহকারীদের সাক্ষরতার হারের অভাবের কারণে সামান্য তথ্য সহ NPL তাদের ডেটার বড় সেট তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই বিকাশের সম্ভাব্য সুবিধাগুলির মধ্যে রয়েছে সহজে পাঠযোগ্য ডেটাসেটের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্যতা বৃদ্ধির কারণে অডিটিং পদ্ধতিগুলিকে স্ট্রিমলাইন করা; এছাড়াও, এটি কোম্পানিগুলিকে অবিরাম নবায়নযোগ্য শক্তির উত্সগুলি অ্যাক্সেস করার অনুমতি দিতে পারে৷
যত বেশি কোম্পানি তাদের ব্যবসা করার সময় সাপ্লাই চেইন সাসটেইনেবিলিটি, সিএসআর বা এমনকি মৌলিক নৈতিকতা বিবেচনা করতে বাধ্য হচ্ছে; সরবরাহকারী নির্বাচন একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হয়ে উঠেছে। আপনি যাতে কোনো ব্যয়বহুল ভুল না করেন তা নিশ্চিত করার জন্য ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু যদি সবসময় এমন কেউ থাকে যে এই সরবরাহকারীদের সাথে প্রতিটি মিথস্ক্রিয়া জুড়ে কীভাবে নিজেকে রক্ষা করা যায় তা সর্বোত্তমভাবে জানত?
সরবরাহকারী নির্বাচনের ভবিষ্যত এখন আগের চেয়ে আরও বুদ্ধিমান। মেশিন লার্নিং এবং বোধগম্য অ্যালগরিদমগুলির সাহায্যে সরবরাহকারীর ডেটা সংগ্রহ সাফল্যের একটি হাতিয়ার হয়ে উঠেছে, একটি সক্রিয় প্রক্রিয়া তৈরি করার জন্য যা কোম্পানিকে প্রথম দিন থেকে কার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে - সব কিছু মানুষের দ্বারা সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য।
সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রহণের ক্ষেত্রে, প্রশ্নটি আর 'কেন?' নয় বরং 'কখন' এবং 'কীভাবে'। প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে ডেটা পয়েন্ট সংখ্যা বৃদ্ধি পায় এবং ব্যবসার প্রয়োজন পরিবর্তন হয়, এই উত্তেজনাপূর্ণ নতুন টুল দিয়ে কোম্পানিগুলি কী করতে পারে তা বলার অপেক্ষা রাখে না৷
কীভাবে দৈনিক সুদের হার গণনা করবেন
স্বাস্থ্যকর অবসর গ্রহণের জন্য 5টি মেডিকেয়ার ভুল এড়াতে হবে
স্টক মার্কেটে বিনিয়োগ করার সময় ফেরত দিচ্ছেন? হ্যাঁ, এটা সম্ভব, ESG তহবিলকে ধন্যবাদ। এখানে আপনি কিভাবে জড়িত হতে পারেন.
এই বছরের #BCTech সামিট ইনভেস্টমেন্ট শোকেসে BC-এর শীর্ষ 50 টেক স্টার্টআপ পিচিং ঘোষণা করা হচ্ছে
R9 ক্রেডিট স্কোর বলতে কী বোঝায়?
