Industrial big data သည် သဘောတရားသစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စာသားအတိုင်းနားလည်သဘောပေါက်ပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးဒေတာသည် စက်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအသုံးချရာတွင် ထုတ်ပေးသည့် ဒေတာကြီးများကို ရည်ညွှန်းသည်။
သတင်းအချက်အလတ်နှင့် စက်မှုထွန်းကားခြင်း၏ အတွင်းကျကျပေါင်းစပ်မှုနှင့်အတူ၊ သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာသည် ဘားကုဒ်များ၊ QR ကုဒ်များ၊ RFID၊ စက်မှုအာရုံခံကိရိယာများ၊ စက်မှုအလိုအလျောက်ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အင်တာနက်၊ ERP၊ စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အင်တာနက်၊ ERP၊ CAD/CAM/CAE/ CAI နှင့် အခြားနည်းပညာများကို စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုပါသည်။
အထူးသဖြင့် စက်မှုလုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် အင်တာနက်၊ မိုဘိုင်းအင်တာနက်နှင့် အရာဝတ္ထုများ အင်တာနက်ကဲ့သို့သော မျိုးဆက်သစ်သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာများကို အသုံးချခြင်းဖြင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများသည် အင်တာနက်စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်သစ်တစ်ခုသို့ ဝင်ရောက်လာခဲ့ပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းများမှ သိမ်းဆည်းထားသော ဒေတာများပါရှိသည်။ ပေါများလာသည်။
စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးကြီးမားမားဒေတာကို အသုံးချခြင်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် အသွင်ကူးပြောင်းမှုခေတ်သစ်ကို ယူဆောင်လာမည်ဖြစ်သည်။ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော ခံယူချက်၊ မြန်နှုန်းမြင့် မိုဘိုင်းချိတ်ဆက်မှု၊ အင်တာနက်နှင့် မိုဘိုင်းလ်အင်တာနက် of Things တို့မှ ဖြစ်ပေါ်လာသော အဆင့်မြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကြောင့် သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာနှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စက်မှုလုပ်ငန်းစနစ်များကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ပေါင်းစပ်လျက်ရှိပြီး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် လေးနက်သော အပြောင်းအလဲများကို ဆောင်ကြဉ်းပေးကာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ၊ R&D နှင့် လုပ်ငန်းများ ထုတ်လုပ်မှု။, စစ်ဆင်ရေး, စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်စီမံခန့်ခွဲမှုနည်းလမ်းများ။ Hangao Tech (SEKO Machinery) သည် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်တွင် အင်တာနက်နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်။ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော stainless steel စက်မှုဂဟေပိုက်များပြုလုပ်သည့် စက်များ ။နှစ်ဖက်စလုံး၏ နည်းပညာအဖွဲ့များသည် ထုတ်လုပ်မှုဒေတာကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်နိုင်စေရန်၊ လည်ပတ်နေစဉ်အတွင်း ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေရန်နှင့် ပိတ်ခြင်းများမှ ကာကွယ်နိုင်ရန်
ထို့ကြောင့်၊ စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးကြီးမားမား ဒေတာပလီကေးရှင်းများ ရင်ဆိုင်နေရသော ပြဿနာများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများသည် အင်တာနက်စက်မှုလုပ်ငန်းထက် မနည်းဘဲ၊ အချို့ကိစ္စများတွင် ၎င်းတို့သည် ပို၍ပင် ရှုပ်ထွေးပါသည်။
မတူညီသောစက်မှုလုပ်ငန်းများရှိ ဆန်းသစ်တီထွင်သော စက်မှုလုပ်ငန်းများသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော မြန်နှုန်း၊ ပိုမိုထိရောက်မှုနှင့် ပိုမိုထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ယူဆောင်လာပေးပါသည်။
စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးကြီးမားမားဒေတာအသုံးပြုမှုတွင် ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ ထုတ်ကုန်အမှားရှာဖွေစစ်ဆေးခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်း၊ စက်မှုထုတ်လုပ်မှုလိုင်း IoT ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ စက်မှုလုပ်ငန်းထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်တိကျသောစျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ဤဆောင်းပါးသည် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းများရှိ စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးများ၏ အသုံးချမှုအခြေအနေများကို တစ်ခုပြီးတစ်ခုခွဲထုတ်ပါမည်။
1. ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပါ။
ဖောက်သည်များနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများကြား အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုနှင့် ငွေပေးငွေယူအပြုအမူများသည် ဒေတာပမာဏများစွာကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ဤဖောက်သည်၏ တက်ကြွသောဒေတာကို တူးဖော်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းက ထုတ်ကုန်ဝယ်လိုအားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်းဆန်းသစ်တီထွင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်မှုများတွင် သုံးစွဲသူများပါဝင်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတွင် ပံ့ပိုးကူညီမှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။
Ford က ဒီကိစ္စမှာ ဥပမာတစ်ခုပါ။၎င်းတို့သည် Ford Focus လျှပ်စစ်ကား၏ ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုတွင် ဒေတာနည်းပညာကို ကြီးကြီးမားမားအသုံးချခဲ့သည်။ဤကားသည် မှန်ကန်သော 'big data လျှပ်စစ်ကား' Ford Focus လျှပ်စစ်ကားများ၏ ပထမမျိုးဆက် မောင်းနှင်ခြင်းနှင့် ကားပါကင်များတွင် ဒေတာများစွာကို ထုတ်ပေးပါသည်။
ကားမောင်းနေစဉ်၊ ယာဉ်မောင်းသည် ယာဉ်၏အရှိန်၊ ဘရိတ်၊ ဘက်ထရီအားသွင်းခြင်းနှင့် တည်နေရာအချက်အလက်တို့ကို စဉ်ဆက်မပြတ် အပ်ဒိတ်လုပ်သည်။၎င်းသည် ယာဉ်မောင်းများအတွက် အသုံးဝင်သော်လည်း ဒေတာအား မည်ကဲ့သို့၊ မည်သည့်အချိန်တွင်၊ မည်သည့်နေရာတွင် အားသွင်းရမည် အပါအဝင် သုံးစွဲသူ၏ မောင်းနှင်မှုအလေ့အထကို နားလည်ရန် Ford အင်ဂျင်နီယာများထံ ပြန်လည်ပေးပို့ပါသည်။ကားရပ်နေရင်တောင်မှ ယာဉ်ရဲ့တာယာဖိအားနဲ့ ဘက်ထရီစနစ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေကို အနီးဆုံးစမတ်ဖုန်းဆီ ပို့ပေးပါလိမ့်မယ်။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားသည် တန်ဖိုးရှိသော ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်မှုနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုနည်းလမ်းများကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် ဤဖောက်သည်ဗဟိုပြု ကြီးမားသော ဒေတာအသုံးချမှု အခြေအနေတွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည်။ဒက်ထရွိုက်ရှိ အင်ဂျင်နီယာများသည် သုံးစွဲသူများကို နားလည်ရန်၊ ထုတ်ကုန်မြှင့်တင်မှု အစီအစဉ်များ ရေးဆွဲရန်နှင့် ထုတ်ကုန်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ယာဉ်မောင်းများ၏ အသုံးဝင်ပုံနှင့် နောက်ဆုံးပေါ် အချက်အလက်များကို ရရှိနေချိန်တွင် ဒက်ထရိုက်ရှိ အင်ဂျင်နီယာများသည် ယာဉ်မောင်းအပြုအမူဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုစည်းထားသည်။
ထို့အပြင်၊ ဓာတ်အားကုမ္ပဏီများနှင့် အခြားပြင်ပကုမ္ပဏီ ပေးသွင်းသူများသည် အားသွင်းစခန်းအသစ်များ တည်ဆောက်ရမည့်နေရာနှင့် ပျက်စီးလွယ်သော ဂရစ်များကို မည်ကဲ့သို့ ဝန်ပိုမချနိုင်သည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် မိုင်သန်းပေါင်းများစွာ၏ မိုင်ပေါင်းများစွာ မောင်းနှင်မှုဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။
2. ထုတ်ကုန်အမှားရှာဖွေခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်း။
ထုတ်ကုန်ရောင်းချပြီးနောက် ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ထုတ်ကုန်တိုးတက်မှုအတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။နေရာအနှံ့ အာရုံခံကိရိယာများနှင့် အင်တာနက်နည်းပညာများကို မိတ်ဆက်ခြင်းသည် ထုတ်ကုန်များ၏ အမှားအယွင်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အဖြေရှာနိုင်စေခဲ့ပြီး ကြီးမားသောဒေတာအသုံးချမှုများ၊ မော်ဒယ်လ်နှင့် သရုပ်ဖော်မှုနည်းပညာများသည် ဒိုင်နမစ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စေသည်။
မလေးရှားလေကြောင်းလိုင်း MH370 ၏ ပျောက်ဆုံးသွားသော ချိတ်ဆက်မှုကို ရှာဖွေစဉ်တွင် Boeing မှ ရရှိသော အင်ဂျင်လည်ပတ်မှု အချက်အလက်သည် လေယာဉ်၏ ပျောက်ဆုံးသွားသော ဆက်သွယ်မှုလမ်းကြောင်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ခဲ့သည်။ဘိုးရင်းလေယာဉ်စနစ်အား ဒေတာအပလီကေးရှင်းကြီးများက ထုတ်ကုန်အမှားရှာဖွေခြင်းတွင် မည်ကဲ့သို့ အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသည်ကို ကြည့်ရအောင်။
Boeing ၏ လေယာဉ်ပေါ်တွင် အင်ဂျင်များ၊ လောင်စာဆီစနစ်၊ ဟိုက်ဒရောလစ်နှင့် လျှပ်စစ်စနစ်များကဲ့သို့သော ပြောင်းလဲနိုင်သော ရာနှင့်ချီသော ကွဲပြားမှုများသည် ပျံသန်းမှုအခြေအနေအဖြစ် ဖန်တီးထားသည်။ဤဒေတာများကို မိုက်ခရိုစက္ကန့်အနည်းငယ်အတွင်း တိုင်းတာပြီး ပေးပို့ပါသည်။Boeing 737 ကို နမူနာအဖြစ် ယူ၍ အင်ဂျင်သည် ပျံသန်းချိန် မိနစ် 30 တိုင်း ဒေတာ 10 terabytes ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
ဤဒေတာများသည် အနာဂတ်တွင် တစ်စုံတစ်ရာသောအချက်တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် အင်ဂျင်နီယာ တယ်လီမီတာဒေတာသာမကဘဲ အချိန်နှင့်တပြေးညီ လိုက်လျောညီထွေရှိသော ထိန်းချုပ်မှု၊ လောင်စာဆီအသုံးပြုမှု၊ အစိတ်အပိုင်းချို့ယွင်းမှု ခန့်မှန်းချက်နှင့် လေယာဉ်မှူး သတိပေးချက်တို့ကို ထိရောက်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်သည့်အတွက် အမှားအယွင်းရှာဖွေခြင်းနှင့် ခန့်မှန်းခြင်းတို့ကို ထိရောက်စွာဆောင်ရွက်နိုင်သည်။
General Electric (GE) ၏ ဥပမာကို ကြည့်ကြပါစို့။USA၊ Atlanta ရှိ GE Energy Monitoring and Diagnostics (M&D) Center သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ နိုင်ငံပေါင်း 50 ကျော်ရှိ ထောင်ပေါင်းများစွာသော GE ဓာတ်ငွေ့တာဘိုင်များဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းကာ နေ့စဉ် သုံးစွဲသူများအတွက် 10G ဒေတာကို စုဆောင်းနိုင်ပါသည်။စနစ်ရှိ အာရုံခံကိရိယာတုန်ခါမှုနှင့် အပူချိန်အချက်ပြမှုများမှ အဆက်မပြတ်ကြီးမားသောဒေတာစီးဆင်းမှုကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါ။ဤကြီးမားသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် GE ၏ ဓာတ်ငွေ့တာဘိုင်ပြတ်တောက်မှု အဖြေရှာခြင်းနှင့် စောစီးစွာ သတိပေးခြင်းအတွက် ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။
လေအားတာဘိုင်ထုတ်လုပ်သူ Vestas သည် ရာသီဥတုဒေတာနှင့် ၎င်း၏တာဘိုင်မီတာဒေတာတို့ကို အပြန်အလှန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လေတာဘိုင်များ၏ အသွင်အပြင်ကို မြှင့်တင်ပေးကာ လေတာဘိုင်များ၏ ပါဝါထုတ်ပေးမှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်ကာ ဝန်ဆောင်မှုသက်တမ်းကို တိုးမြှင့်ပေးခဲ့သည်။
3. စက်မှုလုပ်ငန်း IoT ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း၏ ကြီးမားသောဒေတာအသုံးချမှု
ခေတ်မီစက်မှုကုန်ထုတ် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများတွင် အပူချိန်၊ ဖိအား၊ အပူ၊ တုန်ခါမှုနှင့် ဆူညံသံများကို သိရှိရန် ထောင်ပေါင်းများစွာသော သေးငယ်သော အာရုံခံကိရိယာများ တပ်ဆင်ထားပါသည်။
ဒေတာများကို စက္ကန့်အနည်းငယ်တိုင်း စုဆောင်းထားသောကြောင့်၊ စက်ကိရိယာဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေခြင်း၊ ပါဝါသုံးစွဲမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အရည်အသွေးမတော်တဆမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (ထုတ်လုပ်မှုစည်းမျဉ်းများကို ချိုးဖောက်မှုများ၊ အစိတ်အပိုင်းများ ချို့ယွင်းမှုများအပါအဝင်) စသည်တို့အပါအဝင် ဤဒေတာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပုံစံများစွာကို သိရှိနိုင်ပါသည်။
ပထမဦးစွာ၊ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ် မြှင့်တင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍၊ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဤကြီးမားသောဒေတာကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး လင့်ခ်တစ်ခုစီကို မည်သို့လုပ်ဆောင်သည်ကို နားလည်နိုင်သည်။အချို့သော လုပ်ငန်းစဉ်သည် စံလုပ်ငန်းစဉ်မှ သွေဖည်သွားသည်နှင့်၊ အချက်ပြအချက်ပြမှုတစ်ခု ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ အမှားအယွင်းများ သို့မဟုတ် ပိတ်ဆို့မှုများကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ တွေ့ရှိနိုင်ကာ ပြဿနာကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဒေတာကြီးကြီးမားမားနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ စက်မှုထုတ်ကုန်များ၏ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ virtual မော်ဒယ်များကို တည်ထောင်ရန်၊ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အတုယူရန်နှင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။စနစ်တွင် လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဒေတာအားလုံးကို ပြန်လည်တည်ဆောက်နိုင်သည့်အခါ၊ ဤပွင့်လင်းမြင်သာမှုသည် ထုတ်လုပ်သူများ၏ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ကူညီပေးပါမည်။
အခြားဥပမာတစ်ခုအနေနှင့်၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်၊ စက်ကိရိယာများထုတ်လုပ်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးကို ဗဟိုမှစောင့်ကြည့်ရန် အာရုံခံကိရိယာများအသုံးပြုခြင်းသည် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုတွင် ပုံမှန်မဟုတ်သော သို့မဟုတ် အမြင့်ဆုံးကိုရှာဖွေနိုင်သည်၊ သို့မှသာ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ လုပ်ဆောင်ရမည်။ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို များစွာလျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
4. စက်မှုထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို လေ့လာသုံးသပ်ခြင်းနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။
လက်ရှိတွင်၊ ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် e-commerce ကုမ္ပဏီများစွာအတွက် ၎င်းတို့၏ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များ၏ ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန် အရေးကြီးသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်နေပြီဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ e-commerce ကုမ္ပဏီ Jingdong Mall သည် နေရာအမျိုးမျိုးရှိ ကုန်ပစ္စည်းများ၏ ဝယ်လိုအားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် ကြီးမားသောဒေတာကို အသုံးပြုကာ ဖြန့်ဖြူးခြင်းနှင့် သိုလှောင်ခြင်း၏ ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ နောက်နေ့တွင် သုံးစွဲသူများ၏ အတွေ့အကြုံကို အာမခံပါသည်။
RFID နှင့် အခြားထုတ်ကုန် အီလက်ထရွန်နစ် သက်သေခံနည်းပညာ၊ Internet of Things နည်းပညာ၊ နှင့် မိုဘိုင်းအင်တာနက်နည်းပညာတို့သည် စက်မှုလုပ်ငန်းများ၏ ပြီးပြည့်စုံသော ထုတ်ကုန်ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်၏ ကြီးမားသောဒေတာကို ရရှိရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ဤဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးပြုခြင်းသည် သိုလှောင်ရုံ၊ ဖြန့်ဖြူးမှုနှင့် အရောင်းထိရောက်မှုနှင့် သိသာထင်ရှားသော ကုန်ကျစရိတ်တို့ကို သိသိသာသာ တိုးလာစေမည်ဖြစ်သည်။ကျဆင်းခြင်း။
အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင် ကြီးမားသော OEM ပေးသွင်းသူ 1,000 ကျော်ရှိပြီး ထုတ်လုပ်သည့်ကုမ္ပဏီများအား မတူညီသောထုတ်ကုန် 10,000 ကျော်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ထုတ်လုပ်သူတိုင်းသည် အရောင်းဒေတာ၊ စျေးကွက်အချက်အလက်များ၊ ပြပွဲများ၊ သတင်းများနှင့် ပြိုင်ဖက်ဒေတာ၊ နှင့် ၎င်းတို့၏ထုတ်ကုန်များကို ရောင်းချရန်အတွက် မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်များပင်ကဲ့သို့သော စျေးကွက်ခန့်မှန်းချက်များနှင့် အခြားကွဲပြားသည့်ကိန်းရှင်များအပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။
အရောင်းဒေတာ၊ ထုတ်ကုန်အာရုံခံကိရိယာဒေတာနှင့် ပေးသွင်းသူဒေတာဘေ့စ်များမှ ဒေတာကို အသုံးပြု၍ စက်မှုကုန်ထုတ်ကုမ္ပဏီများသည် ကမ္ဘာ့ဒေသအသီးသီးရှိ ဝယ်လိုအားကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းနှင့် အရောင်းစျေးနှုန်းများကို ခြေရာခံနိုင်ပြီး ဈေးကျချိန်တွင် ဝယ်ယူနိုင်သောကြောင့် ထုတ်လုပ်သည့်ကုမ္ပဏီများသည် ကုန်ကျစရိတ်များစွာကို သက်သာစေနိုင်သည်။
ထုတ်ကုန်တွင် အမှားအယွင်းများနှင့် အစိတ်အပိုင်းများ လိုအပ်သည်များကို သိရှိရန် ထုတ်ကုန်ရှိ အာရုံခံကိရိယာများမှ ထုတ်လုပ်ထားသော ဒေတာကို ပြန်လည်အသုံးပြုပါက၊ အစိတ်အပိုင်းများ လိုအပ်သည့်နေရာနှင့် မည်သည့်အချိန်တို့ကိုလည်း ခန့်မှန်းနိုင်သည်။၎င်းသည် စာရင်းများကို များစွာလျှော့ချပြီး ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
