LogisticsIT.com চাহিদা পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা প্রযুক্তির মধ্যে উদ্ভাবনের কিছু গুরুত্বপূর্ণ বিষয় এবং ক্ষেত্র নিয়ে আলোচনা করতে বিশ্লেষক এবং বিক্রেতা সম্প্রদায়ের নেতৃস্থানীয় প্রতিনিধিদের সাথে কথা বলেছেন।
আরও খণ্ডিত এবং অস্থির খেলার ক্ষেত্রটি আদর্শ হয়ে উঠার সাথে সাথে, কোম্পানিগুলিকে প্রত্যাশিত এবং প্রকৃত চাহিদা পরিচালনা করতে এবং স্টক আউট এড়িয়ে এবং সময়মতো ডেলিভারি করার মাধ্যমে যথাসম্ভব দক্ষতার সাথে অর্ডারগুলি সম্পাদন এবং পূরণ করার জন্য আরও সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হতে হবে। অর্ডারটি সরাসরি সঞ্চয় বা ভোক্তাদের কাছে প্রত্যক্ষ করা যাই হোক না কেন।
সৌভাগ্যবশত, উপলব্ধ প্রযুক্তি এই চ্যালেঞ্জগুলির সাথে তাল মিলিয়ে চলছে। এটি কেবলমাত্র যা উপলব্ধ রয়েছে এবং কী আপনার নিজের নির্দিষ্ট চাহিদা এবং উপলব্ধ বাজেটের সাথে মানানসই হতে পারে তার চারপাশে আপনার পথ নেভিগেট করতে সক্ষম হওয়ার একটি ঘটনা। সুতরাং, চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা-সম্পর্কিত সমাধানগুলির কিছু মূল চ্যালেঞ্জগুলি কী কী যা তাদের একটি কঠিন প্রক্রিয়া থেকে কম করতে পারে?
চাহিদা এবং সরবরাহের মধ্যে সংযোগ গুরুত্বপূর্ণ
সাপ্লাই চেইন পরিকল্পনা সমাধানের ক্ষেত্রে, টিম পেইন, গবেষণা ভাইস প্রেসিডেন্ট, গার্টনার, এই বিষয়টি তুলে ধরে যে চাহিদা পরিকল্পনা এবং সরবরাহ শৃঙ্খল পরিকল্পনার মধ্যে সীমাবদ্ধতা এখন মূলত অদৃশ্য হয়ে গেছে। "সুতরাং, চাহিদা এবং সরবরাহের মধ্যে সংযোগটি গুরুত্বপূর্ণ এবং ক্রমবর্ধমানভাবে আমরা দেখেছি যে প্রযুক্তিটি সমীকরণের চাহিদা এবং সরবরাহ পরিকল্পনা উভয় দিককে কভার করতে সক্ষম হচ্ছে কারণ এটি সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ," তিনি বলেছেন। পেইন যোগ করেন যে আজকাল সবকিছু মেঘে রয়েছে। "কেউ বাজারে একটি নতুন পরিকল্পনা সমাধান নিয়ে আসে না যা সম্পূর্ণরূপে ভিত্তি করে।"
পেইন আরও ব্যাখ্যা করেছেন যে আরও বিক্রেতারা এখন পরিকল্পনা সমাধানগুলিতে আরও এআই এবং মেশিন লার্নিং যুক্ত করছে। "ব্যবসায়িক মডেলে পরিবর্তন মানে কোম্পানিগুলির পরিকল্পনা সমাধানে অনেক নমনীয়তা প্রয়োজন," তিনি বলেছেন। "উদাহরণস্বরূপ, ভোগ্যপণ্য কোম্পানিগুলি ঐতিহ্যগতভাবে ইট-ও-মর্টার খুচরা বিক্রেতাদের কাছে বিক্রি করে এবং এটিই ছিল তাদের প্রধান চ্যানেল। এখন, ই-কমার্সের সাথে এই সংস্থাগুলিকেও অনলাইন বিক্রির চাহিদার দিকে নজর দিতে হবে। এটি একটি ব্যবসায়িক মডেল পরিবর্তন।
“আপনি এখনও মূলত একই নীতিগুলি প্রয়োগ করছেন যার পরিপ্রেক্ষিতে আপনি এখন আপনার ই-কমার্স চ্যানেলের চাহিদাকে একইভাবে দেখতে পেয়েছেন যেভাবে আপনি ইট-ও-মর্টার চাহিদার জন্য করেছেন, যদিও অনলাইনের চাহিদা বিক্রয় একটি ইট-ও-মর্টার খুচরা বিক্রেতার তুলনায় বিভিন্ন কারণ দ্বারা চালিত হবে। সুতরাং, কোম্পানিগুলিকে বিবেচনা করতে হবে কতটা ইনভেন্টরি রাখতে হবে এবং দুটি চ্যানেলের জন্য আলাদা ইনভেন্টরি অবস্থান বা স্টক আছে কিনা - স্টোর এবং অনলাইনে - অথবা সেগুলিকে একত্রিত করতে হবে কারণ আপনি আরও নমনীয়তা চান৷ সুতরাং, সাপ্লাই চেইন প্ল্যানিং সলিউশন এই সর্বজনবিদিত মডেলের সাথে মানিয়ে নিতে সক্ষম হয়েছে।"
সিদ্ধান্ত গ্রহণের মান উন্নত করা
যাইহোক, পেইন বিশ্বাস করেন যে কোম্পানিগুলির জন্য সবচেয়ে বড় ফোকাস, তারা খুচরা বিক্রেতা বা উচ্চ-প্রযুক্তি, ফার্মাসিউটিক্যাল বা শিল্প প্রস্তুতকারক ইত্যাদি, তারা যে সিদ্ধান্ত নেয় তার গুণমান উন্নত করতে সক্ষম হয়। “সুতরাং, প্রক্রিয়াগুলিতে অনেক ফোকাস রয়েছে – চাহিদা পরিকল্পনা প্রক্রিয়া, সরবরাহ চেইন প্রক্রিয়া। বিক্রয় এবং অপারেশন পরিকল্পনা প্রক্রিয়া ইত্যাদি। যাইহোক, আমরা প্রায়শই প্রক্রিয়াগুলির উপর স্থির থাকি - আমরা কি চাহিদা পরিকল্পনা প্রক্রিয়া অনুসরণ করি, সবাই কি আমাদের আদর্শ S&OP প্রক্রিয়ার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ? যাইহোক, পরিকল্পনার বিষয়টি মৌলিকভাবে সিদ্ধান্ত নেওয়া। পরিকল্পনা হল সিদ্ধান্ত নেওয়ার এক প্রকার এবং আমাদের সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে আমরা কতটা বিক্রি করব, সরাতে, তৈরি করব এবং ইনভেন্টরি রাখব। সুতরাং, পরিকল্পনার ফলাফল হল সিদ্ধান্ত, এবং ভাল পরিকল্পনার ফলাফল হল ভাল সিদ্ধান্ত - যা আমি উচ্চ মানের সিদ্ধান্ত হিসাবে বর্ণনা করি।
“যদি আমরা উচ্চ মানের সিদ্ধান্ত নিই তাহলে আমরা মূল্যের ফাঁস কমাতে সক্ষম হব এবং মূল্য বৃদ্ধির সুযোগ তৈরি করতে পারব কারণ আমরা সঠিক সময়ে সঠিক জায়গায় সঠিক সংস্থান পাই এবং আমরা প্রতিবন্ধকতা এবং ঘটনাগুলির সুবিধা নিতে পারি বাজার. তাই। একটি সুইচ ঘটছে, বিশেষ করে এখন অনেক ডিজিটাইজেশন চলছে। সমস্ত ডিজিটাইজেশন এবং ডিজিটাল ট্রান্সফরমেশন কাজের সাথে যে কোম্পানিগুলি একটি বড় ফোকাস এরিয়া করছে তা হল সাপ্লাই চেইন।"
বিভিন্ন বিশ্লেষণাত্মক কৌশলের সমন্বয়
সাপ্লাই চেইনের মধ্যে, পেইন মন্তব্য করেছেন যে শীর্ষ ফোকাস এলাকা হল সাপ্লাই চেইন প্ল্যানিং কারণ ডিজিটাইজেশন হল প্রচুর ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করা। এবং বিশেষ করে মেশিন লার্নিং, যা ভবিষ্যদ্বাণী এবং পরিকল্পনা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে। তিনি যোগ করেন যে সিদ্ধান্ত গ্রহণের স্বয়ংক্রিয়তাও একটি মূল ফোকাস। "সুতরাং, আমরা যে সিদ্ধান্তগুলি করি তার গুণমান কীভাবে তারা উন্নত করতে পারে তার পরিপ্রেক্ষিতে উত্পাদনকারী সংস্থাগুলি থেকে অনেক ফোকাস চলছে," তিনি বলেছেন। “এটি অপ্টিমাইজেশন পন্থা গ্রহণ করার জন্য নয় বরং অতিরিক্ত বিশ্লেষণাত্মক কৌশলগুলি যোগ করার জন্য যেমন মেশিন লার্নিং, গভীর শিক্ষা এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ইত্যাদি অনেক প্রযুক্তিগত পরিবর্তনকে চালিত করছে। তাই, এটি বিভিন্ন বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতির সমন্বয়ে পরিণত হচ্ছে কৌশল যা সিদ্ধান্ত গ্রহণের মান উন্নত করতে সাহায্য করে।"
omnichannel এর প্রভাব
ব্রায়ান বল, শিল্প বিশ্লেষক এবং পরামর্শদাতা, প্রাক্তনঅ্যাবারডিন কৌশল এবং গবেষণা, এই বিষয়টি তুলে ধরে যে Covid অনেক কোম্পানির অর্ডার পূরণ করার ক্ষমতার উপর অনেক চাপ প্রয়োগ করেছে, মূলত অমনিচ্যানেলের বৃদ্ধির কারণে। "এর অর্থ হল অনেক কোম্পানিকে বিভিন্ন পয়েন্ট থেকে অর্ডারগুলি পূরণ করতে হবে যা তারা প্রাথমিকভাবে পূরণ করার পরিকল্পনা করেছিল," তিনি বলেছেন। “উদাহরণস্বরূপ, খাদ্য ও পানীয় শিল্পে, যদি কোনও কোম্পানির সাধারণ বিতরণের বিতরণ পয়েন্টগুলি মুদি দোকান এবং রেস্তোরাঁ হয় কারণ লোকেরা রেস্তোরাঁয় খাচ্ছে এবং মুদি দোকানে কেনাকাটা করছে, তবে হঠাৎ করেই সবকিছু পুনর্বিবেচনা করতে হয়েছিল কারণ মহামারী চলাকালীন রেস্টুরেন্টগুলি বন্ধ হয়ে গিয়েছিল এবং সবকিছুই হয়। ইট-ও-মর্টার মুদি চ্যানেলের মাধ্যমে বা অনলাইন অর্ডারের মাধ্যমে গেছে। সুতরাং, এই সেক্টরে পরিষেবা প্রদানকারী সংস্থাগুলিকে খুব দ্রুত সামঞ্জস্য করতে হয়েছিল এবং জিনিসগুলিকে অন্যভাবে সরাতে হয়েছিল।"
পুনরায় চিন্তা পূর্ণতা
সুতরাং, বল ব্যাখ্যা করেছেন যে প্রাপ্ত অন্তর্মুখী তথ্য সম্পর্কিত চাহিদা পরিকল্পনা এবং পূর্বাভাসের দিকে নতুন চ্যালেঞ্জ ছিল। "অন্য কথায়, চাহিদা কোথা থেকে আসছে, চাহিদার সময় এবং চাহিদার ভলিউম এবং সেইসাথে ডেটা নির্ভুলতা এবং চাহিদার অস্থিরতার স্তরের আশেপাশে প্রশ্ন এবং আরও অনেক কিছু সম্পর্কিত নতুন সমস্যা ছিল," তিনি বলেছেন। “তবে, হোম ডেলিভারির বিশাল বৃদ্ধির সাথে, উদাহরণস্বরূপ, মহামারীর কারণে, কোম্পানিগুলিকেও পুনর্বিবেচনা করতে হয়েছিল যে তারা কীভাবে পরিপূর্ণতার দিকে, সম্পাদনের দিকে নিজেদেরকে পুনঃস্থাপিত করেছে এবং পণ্যগুলি কোথায় ক্রমানুসারে স্থাপন করা উচিত সে সম্পর্কে আরও ভাবতে হয়েছিল। অর্ডারগুলি আরও দ্রুত এবং সাশ্রয়ীভাবে পূরণ করতে। ঐতিহাসিকভাবে, পণ্যগুলি সাধারণত কোম্পানির প্রতিষ্ঠিত ঐতিহ্যবাহী বিতরণ কেন্দ্রগুলিতে সংরক্ষণ করা হত, কিন্তু সরাসরি-থেকে-ভোক্তা মডেলে স্থানান্তরিত হওয়ার কারণে, কিছু কোম্পানি, বিশেষ করে বড় কিছু, তারা কীভাবে স্টোর সাইটগুলি ব্যবহার করতে পারে তা নিয়ে ভাবতে শুরু করে। পূর্ণতা বন্টন পয়েন্ট হিসাবে কারণ তারা যেখান থেকে সরাসরি-ভোক্তা অর্ডার আসছে তার কাছাকাছি ছিল।"
বল চালিয়ে যাচ্ছেন: “ঐতিহাসিকভাবে, তারা বড় আঞ্চলিক এলাকা কভার করে আঞ্চলিক ডিসি-র উপর নির্ভর করতে পারে, এখন, সরাসরি-থেকে-ভোক্তা মডেলের বড় বৃদ্ধির কারণে, তারা তাদের একটি বড় শহর বা বড় লোকেলে অবস্থান করার সিদ্ধান্ত নিতে পারে ডেলিভারি পয়েন্ট - উদাহরণস্বরূপ নিউ ইয়র্ক, ফিলাডেলফিয়া, আটলান্টা, হিউস্টন বা লস এঞ্জেলেস। পূর্বে, ট্রাফিক জ্যামের কারণে স্থানীয় লজিস্টিক চ্যালেঞ্জের কারণে কোম্পানিগুলি এটিকে একটি বিকল্প হিসাবে বিবেচনা করতে পারেনি, কিন্তু যেহেতু এই ধরনের অবস্থানগুলি এখন অনলাইনে অর্ডার করার জন্য লোকেদের কেন্দ্রস্থল, বাসস্থান এবং কনডোতে সরবরাহ করা একটি আদর্শ হয়ে উঠেছে তাই কোম্পানিগুলি ক্রমবর্ধমান পরিপূর্ণতা পয়েন্ট হিসাবে তাদের দোকান সাইট ব্যবহার করছে. সুতরাং, এখন কেবল অন্তর্মুখী চাহিদা এবং পূর্বাভাসের দিক থেকে যতটা সম্ভব নির্ভুল ডেটা ক্যাপচার করা গুরুত্বপূর্ণ নয়, তবে আউটবাউন্ড দিকে যতটা সম্ভব বুদ্ধিমান একটি মডেল তৈরি করার প্রয়োজন রয়েছে যা আপনাকে বলেছে যে আপনার খরচ কমানোর জন্য পণ্যগুলি কোথায় স্টক করা ভাল এবং ডেলিভারি।"
যেখানে চাহিদা পরিকল্পনা এবং পূর্বাভাস আপনি সরবরাহ শৃঙ্খলে যা করেছেন তার সাথে সম্পর্কিত একটি ফ্রন্ট-এন্ড অংশ হিসাবে ব্যবহৃত হয়, বল ব্যাখ্যা করে যে এটি এখন কার্যকরী সম্পাদনের জন্য এবং পরিপূর্ণতার জন্য আপনাকে যা করতে হবে তার একটি খুব প্রাণবন্ত অংশ হয়ে উঠেছে। নতুন সর্বচ্যানেল ওয়ার্ল্ড - সরাসরি ভোক্তা বা ইট এবং মর্টার দোকানে। "অধিকাংশ পরিকল্পনা মডেলের অন্তর্বর্তী তথ্যের উপর ভিত্তি করে আপনি কীভাবে নির্দিষ্ট আইটেমগুলিকে আরও ভালভাবে আইটেমাইজ করতে পারেন এবং সেগুলি পাঠানোর জন্য সর্বোত্তম অবস্থান সম্পর্কে আরও ভাল নির্দিষ্টতা পেতে পারেন," তিনি বলেছেন। “যদিও একটি নির্দিষ্ট ধরণের আইটেমের সামগ্রিক চাহিদা মোটামুটি স্থিতিশীল হতে পারে গ্রাহক কোথায় অবস্থিত তার উপর নির্ভর করে চাহিদার ধরন পরিবর্তিত হতে পারে।
"উদাহরণস্বরূপ, ছোট, মাঝারি বা বড় পোশাক সম্পর্কে চিন্তা করুন। ছোট, মাঝারি এবং বৃহৎ বিক্রির শতাংশ মোটের মধ্যে খুব বেশি আলাদা নাও হতে পারে, তবে প্রতিটি আকারের শতাংশ লোকেলের উপর নির্ভর করে অনেক পরিবর্তিত হতে পারে। এটা এমন হতে পারে যে বড় আকারের পোশাকের চাহিদা শহরগুলিতে বেশি, এটা এমন হতে পারে যে দক্ষিণে হালকা পোশাকের চাহিদা বেশি যেখানে তাপমাত্রা বছরের তুলনায় ধারাবাহিকভাবে বেশি থাকে। সুতরাং, চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা সমাধানের পরিপূর্ণতার শেষে একটি বৃহত্তর স্তরের পরিশীলিততা প্রদান করা উচিত। আপনার সম্ভবত দক্ষিণে তুষার লাঙ্গলের প্রয়োজন হবে না, তাই আপনার যদি এমন একটি গাছ থাকে যা তুষার লাঙ্গল তৈরি করে তবে এটি এমন জায়গায় রাখা ভাল হবে যেখানে তুষার এবং সম্ভবত পাহাড় রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ টেনেসি। এটি গ্রাহকদের বিতরণের একটি ভাল পয়েন্ট এবং এটি প্রতিযোগিতামূলক-খরচের উত্পাদনও অফার করে।"
সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমের প্রভাব
স্টিভ মারফি, পরিচালক - ক্লায়েন্ট পরিষেবা, প্যানোরামা কনসাল্টিং গ্রুপ, চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনার মুখ পরিবর্তন করছে এমন অনেকগুলি মূল ক্ষেত্র পর্যবেক্ষণ করে। "একটি হল ভোক্তাদের চাহিদা মেটাতে সর্বজনীন চ্যানেলের বিবর্তন, এবং ক্রেতাদের কাছে এখন দোকানে কেনাকাটা এবং অনলাইন অর্ডারের মধ্যে পছন্দ আছে," তিনি বলেছেন। “অনলাইন বিক্রয় গত কয়েক বছরে বিস্ফোরিত হয়েছে, বিশেষ করে মহামারী থেকে। সোশ্যাল মিডিয়াতে, আজকে আপনার অনলাইন কার্যকলাপের কঠোর ট্র্যাকিংয়ের উপর ভিত্তি করে আমরা সকলেই লক্ষ্যযুক্ত বিজ্ঞাপনগুলির সাথে বোমাবর্ষণ করছি৷ মাত্র কয়েক বছর আগে, আপনি যে বিজ্ঞাপনগুলি পপ আপ দেখতে পাবেন তা চার বা পাঁচটি প্রধান সংস্থার হবে যারা এই ধরণের বিজ্ঞাপনকে লক্ষ্য করে। আজ, আপনি যদি কয়েক ঘন্টার মধ্যে একটি অনলাইন পৃষ্ঠায় যান, আপনি সেই কোম্পানি এবং এর পণ্যগুলির সাথে সম্পর্কিত বিজ্ঞাপনগুলি পপ-আপ দেখতে শুরু করবেন৷ আপনি যখন আপনার ল্যান্ডিং পৃষ্ঠায় সাইন আপ করেন, সেটা গুগল, ইয়াহু বা যাই হোক না কেন, আপনি সেই খুচরা বিক্রেতা বা সেই পণ্য সম্পর্কে বিজ্ঞাপন বা গল্প দেখতে যাচ্ছেন।"
মারফি বিশ্বাস করেন যে এটি আজ শুধুমাত্র প্রযুক্তির কারণেই পরিবর্তিত হচ্ছে না, এটি বড় ঘটনাগুলির কারণে, বিশেষ করে মহামারীর কারণেও পরিবর্তিত হতে পারে। "মহামারীটি একটি 'এককালীন' ঘটনা ছিল, কিন্তু এটি সবকিছু বদলে দিয়েছে," তিনি বলেছেন। "এটি পরিবর্তন করেছে যে কীভাবে কোম্পানিগুলি তাদের সাপ্লাই চেইনগুলি পরিচালনা করে এবং বড় পরিবহন সংস্থাগুলিকে তারা কীভাবে পণ্য সরবরাহ করতে চলেছে তা পুনর্বিবেচনা করতে হয়েছিল। আজ, সমুদ্রের মালামালের ক্ষেত্রে, উদাহরণস্বরূপ, আপনি এখন যে কোনও সময় চেক-ইন করতে পারেন এবং জিপিএস-এ একটি চালান ঠিক কোথায় আছে তা দেখতে পারেন।"
এআই এবং মেশিন লার্নিং
মারফির মতে আজকের চাহিদা পরিকল্পনা এবং পূর্বাভাসের মধ্যে আরেকটি বড় উন্নয়ন হল এআই এবং মেশিন লার্নিং এর বিবর্তন। “নেতৃস্থানীয় ইআরপি বিক্রেতা যেমন ওরাকল, এসএপি এবং মাইক্রোসফ্ট এবং সেইসাথে বিশেষ চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা সমাধান প্রদানকারীরা, উদাহরণস্বরূপ, গত তিন মাসে ট্রেন্ডিং অর্থনৈতিক প্যাটার্নগুলি নিতে, এটিকে সিস্টেমে টানতে এবং সঠিকভাবে অনুমান করতে AI ব্যবহার করতে পারে। চাহিদা সম্ভবত আগামী মাসের জন্য হতে হবে. এই সিস্টেমগুলির নির্ভুলতার স্তর লাফিয়ে ও সীমানা দ্বারা উন্নত হয়েছে।"
মারফি যোগ করেছেন যে যদিও মেশিন লার্নিং আরও এবং আরও ভাল ডেটা সরবরাহ করে, মনে রাখার মূল বিষয়গুলির মধ্যে একটি হল সামগ্রিক নিয়ন্ত্রণের জন্য আপনার এখনও একজন মানুষের প্রয়োজন। "প্রধান ইভেন্টগুলির ক্ষেত্রে যা পণ্য বিক্রয়ের উপর প্রভাব ফেলতে পারে, যেমন সুপার বোল, যারা বছরের অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা বোঝেন তারা বলতে পারেন যে আমি মনে করি স্টকের মাত্রা 1% বৃদ্ধি করা উচিত। ডেটা কী পরামর্শ দেয় তার উপরে বা এটিকে অনুরূপ স্তর দ্বারা পাম্প করে। এটি প্রায়শই প্রস্তাবিত মেশিন লার্নিং ডেটার চেয়ে আরও সঠিক হতে পারে। সুতরাং, আপনার এখনও চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনার অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে মেশিন থেকে আসা সংখ্যার উপর নির্ভর করার পরিবর্তে সেই মানবিক ফ্যাক্টর প্রয়োজন।"
মুকুল কৃষ্ণ। বিশ্বব্যাপী গবেষণা অনুশীলন নেতা - সরবরাহ চেইন এবং লজিস্টিক, ফ্রস্ট এবং সুলিভান, প্রতিফলিত করে যে এটি মাত্র এক দশক বা তারও আগে ছিল যে শিল্পটি সবেমাত্র ডিজিটাইজ করতে শুরু করেছিল, এবং লোকেরা ডেটা সংগ্রহ এবং ডেটা রিপোর্ট তৈরি করতে শুরু করেছিল। "অনেক মূল্যবান তথ্য বর্ধিত পূর্বাভাসের নির্ভুলতার পরিপ্রেক্ষিতে এটি থেকে বেরিয়ে আসতে শুরু করেছে," তিনি বলেছেন। “তারপরে, অতি সম্প্রতি, মহামারী আঘাত হেনেছে এবং এটি অনেক কোম্পানিকে পুনরায় ভাবতে বাধ্য করেছে যে তারা কীভাবে চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা পরিচালনা করে।
ঐতিহাসিক তথ্য থেকে চলন্ত
“পোশাক শিল্পের কেউ আমাকে বলেছিলেন যে তার কোম্পানির 2022 সালের বসন্তের পরিকল্পনাটি আগের বছরের ডেটার উপর ভিত্তি করে ছিল। যাইহোক, মহামারীটির পরিপ্রেক্ষিতে এই সমস্ত ঐতিহাসিক তথ্য এক বছর বা তারও বেশি পিছনে চলে গেছে। অস্থির সময়ে, বিশেষ করে যখন জিনিসগুলি খুব দ্রুত পরিবর্তিত হয়, ঐতিহাসিক ডেটার অর্থ খুব কম। সাধারণত, চাহিদার পূর্বাভাস কিসের উপর নির্ভর করে তা এই ঐতিহাসিক ডেটা, কিন্তু এখন আরও বেশি মানুষ এই সত্যটি সম্পর্কে খুব সচেতন যে সেখানে এত অনিশ্চয়তা রয়েছে যে এমনকি নিয়মিত অর্থনৈতিক ডেটা পড়াও খুব কঠিন।"
মহামারীর আগেও, কৃষ্ণ উল্লেখ করেছেন যে অনেক খুচরা গ্রাহক ই-কমার্সের ধারণা নিয়ে খুব স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করছিল। “তারপর মহামারী চলাকালীন, এই গ্রাহকরা বোধগম্যভাবে অনলাইনে বুকিং করা আরও আরামদায়ক হয়ে ওঠে। সুতরাং, কোম্পানিগুলিকে শুধুমাত্র ইট-এবং-মর্টার ডেলিভারি এবং সরাসরি-ভোক্তা-থেকে-ভোক্তা ডেলিভারি উভয়ই পরিচালনা করতে হবে না, বরং বিপরীত লজিস্টিকসেও ফ্যাক্টর করতে হবে কারণ কিছু গ্রাহকের অর্ডার করার অভ্যাস হয়ে গেছে, বলুন, 10টি আইটেম কিন্তু শুধুমাত্র তাদের মধ্যে 5টি বা তার চেয়েও কম রাখতে চাইছে। সুতরাং, এখন রিটার্ন পরিচালনা করা এবং অন্য গ্রাহকের কাছে পাঠানোর জন্য প্রস্তুত থাকার জন্য গুদাম বা ডিসি-তে আইটেমগুলিকে তাকগুলিতে বা সঠিক জায়গায় ফিরিয়ে আনার অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ রয়েছে।"
কৃষ্ণা যোগ করেছেন যে কিছু কোম্পানি এখনও ঐতিহাসিক তথ্যের দিকে মনোযোগ দিচ্ছে কিন্তু এখন শুধুমাত্র কয়েক মাস পুরানো ডেটার উপর বেশি নির্ভর করে। "তারা আরও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করতে শুরু করছে এবং প্রকৃত চাহিদা খুঁজে বের করার চেষ্টা করার জন্য যা ঘটছে তার অনেকটাই ত্রিভুজ করার চেষ্টা করছে," তিনি বলেছেন। "শুধুমাত্র গত বছর কিছু ঘটেছে তার মানে এই নয় যে এটি এই বছর ঘটবে, তাই কোম্পানিগুলি বৃহত্তর অনিশ্চয়তার সময়ে সঠিক তথ্যের আরও ভাল ধারণা পাওয়ার সম্ভাবনা বাড়াতে চায়।"
এছাড়াও, জলবায়ু পরিবর্তনের সাথে, কৃষ্ণা বিশ্বাস করেন যে কোম্পানিগুলিকে নিজেদেরকে জিজ্ঞাসা করতে হবে যে এটি একটি উষ্ণ শীত হবে কিনা কারণ এটি এমন কিছু পণ্যের বৃহত্তর চাহিদাকে প্রভাবিত করতে পারে যা ঐতিহাসিকভাবে বছরের সেই সময়ে এতটা চাহিদা ছিল না। "সুতরাং, এই ধরনের জিনিসগুলি এখন কোম্পানিগুলির জন্য আরও বেশি মনের বিষয় হয়ে উঠছে যার ফলে তারা চাহিদা অনুমান করার চেষ্টা করার সময় অতীতে তাদের সম্পর্কে এতটা চিন্তা করত না।" ঐতিহাসিক ডেটার উপর নির্ভর করার বিপরীতে আরও সঠিক চাহিদার ধরণগুলি বের করার চেষ্টা করার ক্ষেত্রে, কৃষ্ণ ব্যাখ্যা করেছেন যে আরও কোম্পানিগুলি এখন আরও ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এবং নির্দেশমূলক হতে শুরু করার জন্য AI বা উন্নত বিশ্লেষণ ব্যবহার করে ডেটাকে আরও ভাল মডেল করার চেষ্টা করছে। "এই সমস্ত অ্যালগরিদমগুলিতে আরও সম্ভাবনা প্রবর্তন করতে সহায়তা করতে পারে," তিনি বলেছেন।
সাস/অন-প্রিমিস বিতর্ক
বল পর্যবেক্ষণ করেছেন যে অনেক কোম্পানি এবং সেরা-শ্রেণীর কোম্পানি অবশ্যই চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা এবং ERP উভয় ক্ষেত্রেই তাদের কিছু কার্যকারিতা SaaS মডেলে স্থানান্তর করছে বা ইতিমধ্যেই সরে গেছে। "তারা প্রাথমিকভাবে ক্লাউডে কিছু টুকরো স্থানান্তর করার সিদ্ধান্ত নিতে পারে, যেমন সিদ্ধান্ত সমর্থন," তিনি বলেছেন। “তারা আর্থিক পরিকল্পনা সরানোর সিদ্ধান্ত নাও নিতে পারে কারণ তারা দেখে যে তাদের আর্থিক সংখ্যা তাদের 'রাজ্যের চাবিকাঠি'। তারা তাদের পরিকল্পনা ডেটা ক্লাউডে রাখার সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
"তবে, তারপরেও তারা এটি সম্পর্কে আরও গোপন থাকতে চাইতে পারে কারণ তাদের পরিকল্পনার ডেটাতে ভলিউম, পণ্য, বিপণন এবং মূল্যের তথ্য রয়েছে। সুতরাং, তারা সেই ধরণের ডেটা সম্পর্কে সতর্ক থাকতে পারে। তবুও, তারা সেই ডেটার স্লাইস নেওয়ার এবং এটিকে অফ-সাইটে সরানোর সিদ্ধান্ত নিতে পারে। সাধারণভাবে, অনেক কোম্পানি ঘরে সবকিছু রাখার মনোভাব অতিক্রম করেছে। এটি বলেছে, এখনও অনেক নির্মাতারা আছেন যারা ক্লাউডে তাদের গোপন সূত্র চান না এবং এটির ভিত্তিতে থাকলে নিরাপদ বোধ করেন। কোভিডের ক্ষেত্রে যেখানে লোকেরা সাইটে কাজ চালিয়ে যেতে পারে না, SaaS তথ্য নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত মূল্যবান প্রমাণিত হয়েছে যেমন ইনভেন্টরি সম্পর্কিত ডেটা অ্যাক্সেস করা যেতে পারে যেখানে লোকেরা সেই তথ্য দেখার ক্ষমতা রাখে।"
একটি প্রান্ত আছে
কৃষ্ণ মনে করেন যে SaaS-এর সাথে সম্পর্কিত প্রাথমিক উদ্বেগের অনেকগুলি চলে গেছে। যাইহোক, তিনি বিশ্বাস করেন যে নির্দিষ্ট কিছু শিল্পে, যেমন খুচরা, প্রিমাইজ সলিউশন এবং প্রান্ত ক্ষমতা একইভাবে গুরুত্বপূর্ণ - সর্বজনীন মডেল পরিচালনার ক্ষেত্রে - সরাসরি গ্রাহকের কাছে এবং সরাসরি স্টোর করার জন্য। কৃষ্ণ আরও বলেন যে এজ কম্পিউটিং ক্লাউডের উপর কম লেটেন্সির ক্ষেত্রে একটি সুবিধা থাকতে পারে, যা তিনি বিশ্বাস করেন যে সরবরাহ চেইন বিশ্বে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হচ্ছে যেখানে দ্রুত প্রতিক্রিয়া চাহিদা এবং স্টক প্রয়োজনীয়তা বজায় রাখার জন্য গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
"মহামারী চলাকালীন, অনেক লোক অসুস্থ হয়ে পড়েছিল এবং ছেড়ে দেওয়াও উচ্চ স্তরে পৌঁছেছিল," তিনি বলেছেন। “অনেকে পুনরায় দক্ষতা বা দক্ষতা বাড়াতে এবং গিগ ইকোনমিতে যাওয়ার জন্য তাদের চাকরি ছেড়ে দিয়েছে। মূলত এই কারণে, কোম্পানিগুলি আরও AI-ভিত্তিক অটোমেশনের সুবিধা নেওয়ার চেষ্টা করেছিল। সুতরাং, উদাহরণস্বরূপ, আরও ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট রোবট ব্যবহার করা হয়েছিল। এই রোবটগুলি মূলত চাকার এজ কম্পিউটিং ডিভাইস। এদিকে, কোনটি স্টকে আছে এবং কোনটি নেই তা নির্ধারণ করতে আইলগুলির নীচে আইটেমগুলি স্ক্যান করতে RFID স্ক্যানার এবং মেশিন ভিশন মোতায়েন করা হয়েছিল৷ সুতরাং, এই ধরনের কাজগুলি যেগুলি মানব কর্মীদের জন্য ক্লান্তিকর বলে বিবেচিত হতে পারে সেগুলি এখন অটোমেশনের মাধ্যমে কার্যকরভাবে করা যেতে পারে এবং আপনাকে রিয়েল টাইমে বেশিরভাগ তথ্য দিতে সক্ষম।
অপ্রত্যাশিত প্রবণতা শীর্ষে রাখা
কৃষ্ণ আমাদের মনে করিয়ে দেন যে যখন মহামারী আঘাত হানে তখন লোকেরা সমস্ত ধরণের আইটেমের জন্য একটি বেলাইন তৈরি করতে শুরু করেছিল যা সাধারণ পরিস্থিতিতে তাক থেকে উড়ে যায় না, যেমন টয়লেট পেপার। "আমার নিজের স্থানীয় মুদির দোকানে কোভিডের আগে আমি কখনই পেঁয়াজ ফুরিয়ে যেতে দেখিনি," তিনি মন্তব্য করেছেন, কিছু দোকান তখন নির্দিষ্ট আইটেম রেশন করা শুরু করে, উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক প্রতি দুটি আইটেমকে অনুমতি দেয়। "যদি আপনার কাছে রিয়েল-টাইমের কাছাকাছি ডেটা আসে তবে আপনি এই অপ্রত্যাশিত প্রবণতাগুলি পর্যবেক্ষণ করা শুরু করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট নীতিগুলি প্রতিষ্ঠা করতে পারেন যা আপনাকে স্টক আউট প্রতিরোধ করতে সহায়তা করবে," তিনি বলেছেন।
“তবে, ক্লাউডে পাঠানো ডেটার অর্থ হল এটি ফেরত পাওয়ার কিছু স্তরের লেটেন্সি অনুভব করবে এবং এমনকি অল্প পরিমাণ লেটেন্সি চাহিদা মেটাতে এবং প্রবণতা অনুসরণ করার ক্ষেত্রে একটি বড় পার্থক্য আনতে পারে। সুতরাং, আপনি বিলম্বের মাত্রা কমিয়ে আনতে চান। উদাহরণস্বরূপ, আপনি চান না যে আপনার স্বায়ত্তশাসিত যানটি মেঘের সাথে কথা বলুক। পরিবর্তে, আপনি চান যে গাড়িটি ক্লাউডের সাথে যোগাযোগের প্রয়োজন ছাড়াই স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত নিতে পারে। সুতরাং, যদি আপনার কাছে অনেকগুলি স্বায়ত্তশাসিত যান থাকে যা ক্লাউডে এবং পিছনে যাওয়ার পরিবর্তে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অন-বোর্ড এজ কম্পিউটিং ক্ষমতা ব্যবহার করে শেষ-মাইল ডেলিভারি করে, তবে এটি আরও কার্যকর হতে পারে। একইভাবে, এজ কম্পিউটিং ব্যবহার করে ওয়্যারহাউসে আপনার ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট রোবট আপনাকে রিয়েল টাইমে জানাতে পারে যে আপনার কাছে একটি নির্দিষ্ট পণ্যের অভাব রয়েছে এবং আপনি স্টক শেষ হওয়ার আগে আরও অর্ডার করতে পারেন।"
খরচ ফ্যাক্টরিং
কৃষ্ণ আরও বলেন, প্রায়ই বলা হয় যে আপনি যদি সমস্যায় পর্যাপ্ত অর্থ নিক্ষেপ করেন তাহলে সমস্যা চলে যাবে। “তবে অনেক কোম্পানির কাছে বড় অঙ্কের টাকা নেই। অত্যাধুনিক প্রযুক্তি ব্যয়বহুল হতে পারে, তাই উন্নয়নশীল দেশগুলিতে যেখানে শ্রম এখনও তুলনামূলকভাবে সস্তা, অনেক কোম্পানি অত্যাধুনিক প্রযুক্তিতে বিনিয়োগের ক্ষেত্রে রাস্তার নিচে চাপ দিতে থাকবে। পরিবর্তে, তারা আরও লোক নিয়োগ করবে। আপনি যদি উত্তর আমেরিকা, পশ্চিম ইউরোপ, দক্ষিণ কোরিয়া বা জাপানের মতো আরও সমৃদ্ধ অঞ্চলগুলি দেখেন তবে আপনি গুদাম অটোমেশন এবং রোবটের বেশি ব্যবহার দেখতে পাবেন, বিশেষত সক্রিয় পিকিং অস্ত্র সহ রোবট বাছাইয়ের ক্ষেত্রে - যদিও আরও জটিল গুদামগুলিতে যেখানে আইলগুলি হতে পারে 30 বা 40 র্যাক উচ্চতায় পৌঁছান, রোবট বাছাই করতে হবে উচ্চতর উচ্চারণ এবং খুব জটিল কোণে সরানো প্রয়োজন যার অর্থ অনেক বেশি জটিলতা জড়িত। সুতরাং, এই ধরণের জটিলতা এবং ব্যয়ের কারণে, কোম্পানিগুলির আরও অটোমেশনে যাওয়ার জন্য একটি খুব ভাল অর্থনৈতিক কারণ থাকতে হবে। অনেক কোম্পানি মনে করে না যে তাদের পরিস্থিতি এতটা ভয়ঙ্কর, এবং তাদের কাছে আরও ম্যানুয়াল পদ্ধতিতে বাছাই পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট লোক রয়েছে।"
যদি তাদের কাছে বাজেট থাকে, কৃষ্ণ ব্যাখ্যা করেন যে আরও কোম্পানি এখন কো-বটও ব্যবহার করছে। "তবুও, অটোমেশন আরও সাধারণ হয়ে উঠলে, আমি এখনও মনে করি না যে অন্ধকার গুদামের ধারণাটি কমপক্ষে আগামী দুই বা তিন বছরের মধ্যে খুব বেশি এগিয়ে যাবে," তিনি বলেছেন। “অবশ্যই অন্ধকার গুদামটি সেই যন্ত্রপাতির একটি সংবেদনশীল সমস্যা যা গুদাম এবং ডিসিগুলিতে বেশিরভাগ মানব কর্মীকে সম্ভাব্যভাবে প্রতিস্থাপন করতে পারে। পাল্টা যুক্তি হল যে অনেক ক্ষেত্রে আরও স্বয়ংক্রিয় প্রযুক্তি মানব কর্মীবাহিনীর কাজকে বাড়িয়ে তুলতে এবং সহায়তা করতে পারে।"
এক্সটেনশন ফ্যাক্টর
যদিও SaaS এখন বেশ কয়েক বছর ধরে চলে এসেছে, অনেক কোম্পানি এখনও তাদের সার্ভারগুলিকে ভিত্তি করে রাখতে আরও স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করছে, হয়তো নিরাপত্তা উদ্বেগের কারণে যদিও এগুলো আজ ন্যূনতম। যাইহোক, মারফি ব্যাখ্যা করেছেন যে আপনি যদি একটি অন-প্রিমাইজ সলিউশনের দীর্ঘমেয়াদী খরচগুলি দেখেন তবে এটি যথেষ্ট বেশি ব্যয়বহুল হতে পারে কারণ সাইটে আপগ্রেড করার প্রয়োজন এবং সম্ভবত এক্সটেনশনের কাজ করার জন্য পরামর্শদাতা নিয়োগ করা প্রয়োজন (এখন সাধারণত এক্সটেনশন শব্দটি হচ্ছে কাস্টমাইজেশনের পরিবর্তে ব্যবহৃত)। "অবশ্যই, একটি SaaS সাবস্ক্রিপশন মডেলের প্রধান সুবিধাগুলির মধ্যে একটি যেখানে একটি কোম্পানি ত্রৈমাসিক বা বার্ষিক অর্থ প্রদান করে তা হল, অন্তত বেশিরভাগ উচ্চ স্তরের কোম্পানিগুলির জন্য, তাদের সফ্টওয়্যারটিতে একটি স্বয়ংক্রিয় ত্রৈমাসিক আপডেট হয়৷ এর মানে হল তারা সবসময় সফ্টওয়্যারের সাথে আপ টু ডেট থাকে এবং খুব সাম্প্রতিক সংস্করণ ব্যবহার করে। আমি মনে করি এটি সম্ভবত SaaS এর সবচেয়ে বড় সুবিধাগুলির মধ্যে একটি।"
মারফির মতে, অন প্রিমাইজ এবং SaaS-এর মধ্যে আরেকটি বর্ণনা রয়েছে, যদি আপনি প্রতিবার আপগ্রেড করেন আপনি কিছু এক্সটেনশন যোগ করার সিদ্ধান্ত নেন তাহলে আপনাকে সম্ভবত একজন পরামর্শদাতার প্রয়োজন হবে এবং এক্সটেনশনের কাজ পরিচালনা করতে হবে। "SaaS মডেলের সাথে, আপনি প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য সমাধানটি কাস্টমাইজ করতে চান না যাতে কার্যকারিতা সাধারণত নির্দিষ্ট শিল্পের জন্য সেরা অনুশীলনের উপর ভিত্তি করে। যদি কারো একটি নির্দিষ্ট ব্যবসাকে আরও শক্তভাবে মানানসই করার জন্য একটি এক্সটেনশনের বিশেষ প্রয়োজন থাকে তাহলে এই সম্ভাব্য ব্যয়বহুল পরিকল্পনাটি নিয়ে এগিয়ে যাওয়ার আগে আমরা যা সুপারিশ করি তা হল আপনি সফ্টওয়্যার থেকে কী পেতে চান সে সম্পর্কে আপনি সাবধানে চিন্তা করুন৷
সামগ্রিক সুবিধাগুলি কী হবে এবং জড়িত অতিরিক্ত খরচের উপর ভিত্তি করে এটি করা অর্থপূর্ণ কিনা তা জানা গুরুত্বপূর্ণ। সাবধানে চিন্তা করার পরে, আপনি সিদ্ধান্ত নিতে পারেন যে শুধুমাত্র স্ট্যান্ডার্ড সফ্টওয়্যার প্যাকেজের উপর নির্ভর করা আরও উপকারী হবে। সুতরাং, একটি খরচ বেনিফিট বিশ্লেষণ বা পরিবর্তন বেনিফিট বিশ্লেষণ বোধগম্য করে তোলে। যদি একটি এক্সটেনশন পছন্দের বিকল্প হয়, আমরা সফ্টওয়্যার কোম্পানিগুলিকে সেই এক্সটেনশনটি ডিজাইন করতে সাহায্য করতে পারি। এক্সটেনশনগুলি করা এত জটিল বা কঠিন প্রক্রিয়া বলে মনে হয় না যতটা এটি ছিল। আমরা আগে যে হেভি-ডিউটি কাস্টমাইজেশন করতাম সেগুলি এখন একই রকম নয়।”
সামনে কি আছে
পরবর্তী উদ্ভাবন/উন্নয়ন কি হতে পারে পরের বছর বা দুই বছর ধরে দেখার জন্য? মারফি ব্যাখ্যা করেছেন যে, আজকের চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনার সমাধানগুলিতে AI এবং মেশিন লার্নিং তৈরি করার মাধ্যমে, প্রযুক্তি ক্রমাগত সমস্ত লেনদেন থেকে শিখতে পারে যা অর্ডার এবং পরিপূর্ণতা উভয় ক্ষেত্রেই ঘটে। মারফি বলেছেন, অন্য কিছু সম্পর্কে চিন্তা করার মতো, সোশ্যাল মিডিয়ার ডেটা সহ চাহিদার প্রবণতা নিরীক্ষণের জন্য এখন থেকে আরও অনেক ডেটার উত্স রয়েছে। “এটা আগে যে আপনি অতীতের বিক্রয় ইতিহাস এবং অর্থনৈতিক ভবিষ্যদ্বাণীগুলি দেখেছিলেন এবং বিভিন্ন অঞ্চলের উপর ভিত্তি করে আপনার বাজারে কী ঘটছে এবং দেশের সেই অংশগুলিতে বিক্রয় প্রবণতাগুলি কী ছিল।
“এখন, ডেটার উত্সগুলি এতই বিস্তৃত যে সিস্টেমে রাখার জন্য আরও এবং আরও ভাল ডেটা সংগ্রহ করার চেষ্টা করা অন্যতম প্রধান লক্ষ্য। সুতরাং, আমি মনে করি যদি আমরা চাহিদা পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা সিস্টেমের মধ্যে ব্যবহার করার জন্য ডেটা সংগ্রহের আরও ভাল উপায় খুঁজে পেতে পারি, সেখানেই মূল উন্নতিগুলি থাকবে। আমি মনে করি এই সমস্ত বিশাল উত্স থেকে এই মূল্যবান ডেটা টেনে আনার জন্য কেউ একজন আরও ভাল ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়া ডিজাইন করতে চলেছে। তারপর, এটি একটি প্রশ্ন কিভাবে এই আরও মূল্যবান তথ্য সর্বোত্তম চাহিদা পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা সমাধান দ্বারা সংযোজিত এবং প্রক্রিয়া করা হয়। এটি পরবর্তী পদক্ষেপ হবে।”
আঁটসাঁট শ্রমবাজার প্রশমিত করতে আরও অটোমেশন
সম্ভাব্য ভবিষ্যতের উন্নয়নের থিম অব্যাহত রেখে, অ্যালেক্স ম্যাকফারসন, সমাধান পরামর্শ এবং অ্যাকাউন্ট পরিচালনার পরিচালক, ম্যানহাটন সহযোগী, আঁটসাঁট শ্রমবাজার প্রশমিত করতে অটোমেশনের ধারাবাহিকতার দিকে নির্দেশ করে, বিশেষ করে গুদাম খাতে। "এটি হল পিক পিরিয়ডগুলিতে ক্ষমতা প্রদান করা যা ইভেন্ট চালিত হয় এবং শুধুমাত্র স্বাভাবিক মৌসুমী শিখরগুলি নয় যা ব্যবসার অভিজ্ঞতা হয়েছে," তিনি বলেছেন। "এই অটোমেশনের বিন্যাসটি প্রচলিত ASRS এবং পরিবাহক-চালিত অটোমেশন থেকে কোবট এবং রোবোটিক্সে পরিবর্তিত হবে।" ম্যাকফারসন যোগ করেছেন যে AI এবং মেশিন লার্নিং এর ব্যবহার গুদাম পরিবেশের মধ্যে বিস্ফোরিত হবে, অনেকগুলি কাজ চালাবে যা ম্যানুয়ালি শুরু করা হয়েছিল যেমন তরঙ্গ চালানো এবং শ্রমের পূর্বাভাস প্রত্যাশিত। "খাতটি এমন একটি যা AI এর ব্যাপক ব্যবহার দেখেনি এবং এটি পরিবর্তন হতে চলেছে," তিনি বলেছেন।
ম্যাকফারসন যোগ করেছেন যে খুচরা বিক্রেতারা পরবর্তী 12 থেকে 18 মাসে রিটার্নের সাথে কীভাবে আচরণ করে তা দেখতে আকর্ষণীয় হবে। "সমস্ত ব্যবসায় যে পরিমাণ রিটার্ন রয়েছে এবং এগুলি পরিচালনার বিশাল ব্যয়গুলি অবশেষে উপলব্ধি করা হয়েছে এবং মোকাবেলা করা হবে," তিনি বলেছেন। “এটি রিটার্নের জন্য চার্জ করা হোক বা পণ্য ফেরত দেওয়ার জন্য গ্রাহকদের বার্ষিক ফি প্রদান করা হোক, এটি হবে আরেকটি ক্ষেত্র যা দ্রুত এবং সিদ্ধান্তমূলকভাবে পরিবর্তিত হবে। আমরা ইতিমধ্যে বেশ কয়েকটি হাই-প্রোফাইল খুচরা বিক্রেতার প্রথম মুভার সুবিধা দেখেছি এবং এটি বাকিদের কাজ করার জন্য প্রেরণা দেবে।"
কোন আলো নিভে না
পেইন বিশ্বাস করেন যে আমরা AI দৃষ্টিকোণ থেকে আরও অনেক কিছু দেখতে পাব। “আমরা যদি প্রাক-কোভিড সময়ের দিকে ফিরে তাকাই, আমি অনেক শেষ-ব্যবহারকারীকে বলতে শুনেছি যে তারা লাইট আউট প্ল্যানিং চায়, কোনো স্পর্শ পরিকল্পনা বা স্বায়ত্তশাসিত পরিকল্পনা চায় না। সৌভাগ্যবশত, এই নেতৃস্থানীয় কোম্পানিগুলির দ্বারা একটি উপলব্ধি হয়েছে যে এটি ঘটবে না। আপনি কখনই সাপ্লাই চেইনের সমস্ত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে স্বয়ংক্রিয় করতে যাচ্ছেন না। আপনি এটি অনেক স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন, কিন্তু আপনি এটি সব স্বয়ংক্রিয় করতে পারবেন না. মানুষের ইনপুট মানব বিচারের জন্য এখনও নির্দিষ্ট ধরণের সিদ্ধান্তের প্রয়োজন রয়েছে, যা আমরা সবসময় বলেছি। সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত পরিকল্পনা একটি পাইপ স্বপ্ন ছিল, কিন্তু আপনি স্প্রেডশীটে অনেক কোম্পানির দ্বারা পরিকল্পনা করা হয় এমন ম্যানুয়াল পদ্ধতির চেয়ে আরও অনেক কিছু করতে পারেন।"
পেইনের মতে, জেনারেটিভ এআই-এর ক্রমবর্ধমান প্রভাব থাকবে। “বর্তমানে, অনেকে বলছেন চ্যাট জিপিটি আমাদের কাজ করার উপায়কে রূপান্তরিত করবে। এটি কেবল আরেকটি এআই কৌশল, তবে বড় ভাষা মডেলের ব্যবহার পরিকল্পনার সিস্টেমের সাথে পরিকল্পনাকারীদের যোগাযোগের উপায়কে রূপান্তর করতে পারে। সুতরাং, আপনি পরিকল্পনা সিস্টেমের সাথে একটি স্বাভাবিক কথোপকথন করতে পারেন। সম্ভবত এটিই যেখানে আমরা পরিকল্পনার জগতে প্রাথমিক ব্যবহারের কিছু ঘটনা দেখতে যাচ্ছি।"
সিনথেটিক ডেটা
উদ্ভাবনের আরেকটি ক্ষেত্র যা সম্ভবত আরও বেশি ট্র্যাকশন লাভ করবে, পেনের দৃষ্টিতে, সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করা। “আপনি কৃত্রিম ডেটা তৈরি করতে সক্ষম হওয়ার জন্য জেনারেটিভ এআই ক্ষমতা সহ আপনার ডিজিটাল সাপ্লাই চেইন টুইন ব্যবহার করতে পারেন – অন্য কথায়, এমন ডেটা যা ফিজিক্যাল সাপ্লাই চেইন দ্বারা তৈরি করা হয়নি কিন্তু ডিজিটালভাবে তৈরি করা হয়েছে। এই ডেটা দিয়ে, আপনি সমস্ত ধরণের পরিস্থিতি এবং বিকল্পগুলি পরীক্ষা করতে পারেন।"
কাঠামোগত পরিবর্তন
পেইনের মতে পরবর্তী কয়েক বছরে আমরা আরও একটি উন্নয়ন দেখতে পাব, তা হল চাহিদার পূর্বাভাস এবং পরিকল্পনা সমাধানের কাঠামোর পরিবর্তন। "আজ, যখন কোম্পানিগুলি একটি পরিকল্পনা প্রযুক্তি সমাধান কেনে, তারা বলতে পারে যে এটি চাহিদা পরিকল্পনা, জায় পরিকল্পনা, পুনরায় পূরণের পরিকল্পনা, উত্পাদন পরিকল্পনা, বিক্রয় এবং অপারেশন পরিকল্পনা বা সমন্বিত ব্যবসা পরিকল্পনা করতে হবে৷ মূলত, তারা যা খুঁজছেন তা হল একটি সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড পরিকল্পনা সমাধান। Kinaxis, SAP, Oracle, Blue Yonder এবং সেই সমস্ত বড় প্ল্যাটফর্মের মতো বিক্রেতারা এখানেই খেলে।
যাইহোক, এটি এমন হতে পারে যে একটি কোম্পানি অতিরিক্ত কার্যকারিতা চায় যা তারা বর্তমানে ব্যবহার করা বন্ধ প্ল্যাটফর্মে তৈরি নয় এবং তাই তৃতীয় পক্ষের সমাধান খোঁজে বা নিজেরাই কিছু তৈরি করে, হয়তো তাদের বিশ্লেষণ এবং ডেটা সায়েন্স টিম ব্যবহার করে শিডিউলিংয়ের ফাঁক পূরণ করতে বা বিশ্লেষণ ইত্যাদি। যাইহোক, কার্যকারিতার বিনিময়যোগ্য বিল্ডিং ব্লকগুলি অফার করার জন্য একটি প্রবণতা বাড়ছে, আপনি একটি বিক্রেতার বা একটি মিশ্রণের বেশিরভাগ বিল্ডিং ব্লক ব্যবহার করুন না কেন। গার্টনার এই কম্পোজিবিলিটি বলে, একটি সমাধানকে অনেক বেশি মডুলার এবং অভিযোজনযোগ্য করে তোলে।"
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.logisticsit.com/articles/2024/01/02/improving-your-demand-and-fulfilment-processes
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 10
- 12
- 150
- 2022
- 30
- 40
- a
- ক্ষমতা
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- উপরে
- অ্যাক্সেসড
- অনুযায়ী
- হিসাব
- হিসাব ব্যবস্থাপনা
- সঠিকতা
- সঠিক
- সঠিক
- আইন
- সক্রিয়
- কার্যকলাপ
- আসল
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- যোগ করে
- সমন্বয় করা
- আপনার নিকটস্থ বিজ্ঞাপন !
- অগ্রসর
- সুবিধা
- বিজ্ঞাপন
- পর
- পূর্বে
- এগিয়ে
- AI
- Alex
- আলগোরিদিম
- সব
- অনুমতি
- বরাবর
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- যদিও
- সর্বদা
- আমেরিকা
- পরিমাণ
- পরিমাণে
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষক
- বিশ্লেষণাত্মক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- অ্যাঞ্জেলেস
- বার্ষিক
- সালিয়ানা
- অন্য
- কহা
- অপেক্ষিত
- প্রত্যাশিত
- কোন
- পোশাক
- ফলিত
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- পন্থা
- রয়েছি
- এলাকায়
- এলাকার
- যুক্তি
- অস্ত্র
- কাছাকাছি
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- AS
- জিজ্ঞাসা করা
- সাহায্য
- At
- আটলান্টা
- মনোযোগ
- মনোভাব
- বৃদ্ধি
- কর্তৃত্ব
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়তা
- স্বশাসিত
- স্বায়ত্তশাসিত গাড়ি
- স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন
- সহজলভ্য
- এড়ানো
- দূরে
- পিছনে
- বল
- ভিত্তি
- মূলত
- BE
- হয়ে ওঠে
- কারণ
- পরিণত
- হয়ে
- মানানসই
- হয়েছে
- আগে
- শুরু
- হচ্ছে
- বিশ্বাস
- উপকারী
- সুবিধা
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- উত্তম
- মধ্যে
- পানীয়
- বিশাল
- বৃহত্তম
- ব্লক
- নীল
- বুক
- উভয়
- সীমা
- ব্রিক এবং মর্টার
- আনে
- বাজেট
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- ব্যবসায়
- ব্যবসা মডেল
- ব্যবসায়িক পরিকল্পনা
- ব্যবসা
- কিন্তু
- কেনা
- by
- কল
- CAN
- ক্ষমতা
- সামর্থ্য
- ধারণক্ষমতা
- গ্রেপ্তার
- সাবধান
- সাবধানে
- কেস
- মামলা
- সেন্টার
- কিছু
- অবশ্যই
- চেন
- চেইন
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পরিবর্তিত
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- চ্যানেল
- চ্যানেল
- চার্জিং
- চ্যাট
- সস্তা
- পছন্দ
- পরিস্থিতি
- শহর
- শহর
- মক্কেল
- জলবায়ু
- জলবায়ু পরিবর্তন
- ঘনিষ্ঠ
- বন্ধ
- কাছাকাছি
- বস্ত্র
- মেঘ
- CO
- সংগ্রহ করা
- সংগ্রহ
- সংগ্রহ
- সমাহার
- মেশা
- আসা
- আরামপ্রদ
- আসছে
- মন্তব্য
- সাধারণ
- সাধারণভাবে
- যোগাযোগ
- সম্প্রদায়গুলি
- কোম্পানি
- কোম্পানি
- কোম্পানির
- সম্পূর্ণ
- সম্পূর্ণরূপে
- জটিল
- জটিলতা
- কম্পিউটিং
- ধারণা
- উদ্বেগ
- বিষয়ে
- উদ্বেগ
- পূর্ণতা
- সংযোগ
- বিবেচনা
- বিবেচিত
- বিবেচনা করে
- ধারাবাহিকভাবে
- পরামর্শকারী
- পরামর্শদাতা
- পরামর্শকারী
- ভোক্তা
- কনজিউমার্স
- অবিরাম
- ধারাবাহিকতা
- অবিরত
- চলতে
- নিয়ন্ত্রণ
- প্রচলিত
- কথোপকথন
- মূল্য
- ব্যয়বহুল
- খরচ
- পারা
- Counter
- দেশ
- দেশ
- দম্পতি
- পথ
- আবরণ
- আচ্ছাদন
- Covidien
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- সৃষ্টি
- সংকটপূর্ণ
- এখন
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- কাটিং-এজ
- অন্ধকার
- উপাত্ত
- তথ্য বিজ্ঞান
- তারিখ
- দিন
- dc
- লেনদেন
- দশক
- সিদ্ধান্ত নেন
- রায়
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- প্রদান করা
- deliveries
- প্রদান
- বিলি
- চাহিদা
- চাহিদার পূর্বাভাস
- নির্ভর করে
- মোতায়েন
- বর্ণনা করা
- নকশা
- নির্ধারণ
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়নশীল দেশ
- উন্নয়ন
- উন্নয়ন
- ডিভাইস
- DID
- ভিন্ন
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- কঠিন
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল ট্রান্সফরমেসন
- ডিজিটালরূপে
- ডিজিটালাইজেশন
- বলা
- সরাসরি
- Director
- আলোচনা করা
- প্রাণবধ
- বিঘ্ন
- বিতরণ
- do
- না
- doesn
- করছেন
- ডন
- সম্পন্ন
- Dont
- দরজা
- নিচে
- স্বপ্ন
- চালিত
- পরিচালনা
- কারণে
- সময়
- ই-কমার্স
- প্রতি
- অর্থনৈতিক
- অর্থনীতি
- প্রান্ত
- প্রান্ত কম্পিউটিং
- কার্যকর
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষ
- দক্ষতার
- পারেন
- আর
- শেষ
- সর্বশেষ সীমা
- যথেষ্ট
- যথেষ্ট পরিমাণ টাকা
- নিশ্চিত
- পরিবেশ
- সমানভাবে
- ইআরপি
- বিশেষত
- মূলত
- প্রতিষ্ঠিত
- হিসাব
- ইত্যাদি
- থার (eth)
- ইউরোপ
- এমন কি
- ঘটনা
- ঘটনাবলী
- প্রতি
- সবাই
- সব
- বিবর্তন
- ঠিক
- উদাহরণ
- এক্সিকিউট
- ফাঁসি
- ব্যয়বহুল
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞ
- ব্যাখ্যা
- প্রসার
- এক্সটেনশন
- ব্যাপক
- ব্যাপ্তি
- অতিরিক্ত
- মুখ
- সত্য
- গুণক
- কারণের
- নিরপেক্ষভাবে
- মনে
- ফি
- কয়েক
- কম
- ক্ষেত্র
- ব্যক্তিত্ব
- পূরণ করা
- পরিশেষে
- আর্থিক
- আর্থিক পরিকল্পনা
- আবিষ্কার
- প্রথম
- ফিট
- পাঁচ
- নমনীয়তা
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- খাদ্য
- জন্য
- ফর্ম
- বিন্যাস
- ফর্ম
- সূত্র
- ভাগ্যক্রমে
- অগ্রবর্তী
- চার
- খণ্ডিত
- মালবাহী
- থেকে
- হিম
- কার্যকারিতা
- মৌলিকভাবে
- অধিকতর
- সামনের অগ্রগতি
- ভবিষ্যৎ
- ভবিষ্যতে উন্নয়ন
- লাভ করা
- ফাঁক
- গার্টনার
- সাধারণ
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- পাওয়া
- পেয়ে
- গ্গী অর্থনীতি
- দাও
- বিশ্বব্যাপী
- Go
- গোল
- চালু
- সর্বস্বান্ত
- ভাল
- পণ্য
- গুগল
- পেয়েছিলাম
- জিপিএস
- মহান
- বৃহত্তর
- মুদিখানা
- ক্রমবর্ধমান
- উন্নতি
- অভ্যাস
- ছিল
- হাত
- ঘটা
- ঘটেছিলো
- ঘটনা
- আছে
- জমিদারি
- he
- শুনেছি
- খুব পরিশ্রমী
- সাহায্য
- সাহায্য
- উচ্চ
- হাই-প্রোফাইল
- ঊর্ধ্বতন
- অত্যন্ত
- ভাড়া
- তার
- ঐতিহাসিক
- ঐতিহাসিকভাবে
- ইতিহাস
- আঘাত
- রাখা
- হোম
- হোম ডেলিভারি
- ঘন্টার
- হিউস্টন
- কিভাবে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- প্রচুর
- মানবীয়
- i
- ধারণা
- if
- প্রভাব
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- উন্নত
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- অন্যান্য
- দোকান
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- বর্ধিত
- ক্রমবর্ধমান
- ক্রমবর্ধমানভাবে
- শিল্প
- শিল্প
- শিল্প
- তথ্য
- প্রারম্ভিক
- প্রাথমিকভাবে
- প্রবর্তিত
- ইনোভেশন
- ইনপুট
- পরিবর্তে
- প্রতিষ্ঠান
- সংহত
- বুদ্ধিমত্তা
- বুদ্ধিমান
- অভিপ্রায়
- গর্ভনাটিকা
- মজাদার
- মধ্যে
- প্রবর্তন করা
- জায়
- ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট
- বিনিয়োগ
- জড়িত
- সমস্যা
- সমস্যা
- IT
- আইটেম
- এর
- জাপান
- জবস
- JPG
- মাত্র
- রাখা
- পালন
- চাবি
- প্রধান ক্ষেত্র
- পদাঘাত
- জানা
- কোরিয়া
- শ্রম
- অবতরণ
- ল্যান্ডিং পাতা
- ভাষা
- বড়
- মূলত
- বৃহত্তর
- গত
- গত বছর
- অদৃশ্যতা
- সর্বশেষ
- নেতা
- নেতৃত্ব
- অত্যন্ত
- শিখতে
- শিক্ষা
- অন্তত
- বাম
- কম
- দিন
- উচ্চতা
- মাত্রা
- লেভারেজ
- মিথ্যা
- মিথ্যা
- লাইটার
- মত
- সম্ভবত
- সামান্য
- স্থানীয়
- স্থানীয়
- অবস্থিত
- অবস্থান
- অবস্থানগুলি
- সরবরাহ
- দীর্ঘ মেয়াদী
- দেখুন
- তাকিয়ে
- খুঁজছি
- The
- লস এঞ্জেলেস
- অনেক
- প্রচুর
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- ইঞ্জিন প্রদর্শনী
- যন্ত্রপাতি
- প্রণীত
- প্রধান
- মুখ্য
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালক
- পদ্ধতি
- ম্যানুয়াল
- ম্যানুয়ালি
- নির্মাতারা
- উত্পাদন
- অনেক
- অনেক মানুষ
- বাজার
- Marketing
- নগরচত্বর
- মে..
- হতে পারে
- me
- গড়
- অর্থ
- মানে
- অভিপ্রেত
- এদিকে
- মিডিয়া
- মধ্যম
- সাক্ষাৎ
- মাইক্রোসফট
- হতে পারে
- মন
- যত্সামান্য
- ছোট
- প্রশমিত করা
- মিশ্রিত করা
- মডেল
- মডেল
- মডুলার
- টাকা
- মনিটর
- পর্যবেক্ষণ
- মাস
- মাসের
- অধিক
- আরো দক্ষ
- সেতু
- পদক্ষেপ
- সামনে যাও
- সরানো হয়েছে
- চলন্ত
- অনেক
- my
- প্রাকৃতিক
- স্বভাবিক ভাষা
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- নেভিগেট করুন
- কাছাকাছি
- অপরিহার্যতা
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- না
- তবু
- নতুন
- নিউ ইয়র্ক
- পরবর্তী
- না।
- সাধারণ
- স্বাভাবিকভাবে
- উত্তর
- উত্তর আমেরিকা
- এখন
- সংখ্যা
- সংখ্যার
- লক্ষ্য
- মহাসাগর
- of
- বন্ধ
- অর্পণ
- অফার
- প্রায়ই
- পুরাতন
- omnichannel
- on
- ONE
- ওগুলো
- অনলাইন
- অনলাইন বিক্রয়
- কেবল
- OP
- পরিচালনা করা
- অপারেশনস
- সুযোগ
- বিরোধী
- পছন্দ
- অপশন সমূহ
- or
- আকাশবাণী
- ক্রম
- আদেশ
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- কারেন্টের
- শেষ
- সামগ্রিক
- নিজের
- প্যাকেজ
- পৃষ্ঠা
- পৃথিবীব্যাপি
- কাগজ
- বিশেষ
- বিশেষত
- পার্টি
- গত
- নিদর্শন
- বেতন
- পরিশোধ
- বহন করেনা
- শিখর
- সম্প্রদায়
- প্রতি
- শতকরা হার
- মাসিক
- পরিপ্রেক্ষিত
- ফার্মাসিউটিক্যাল
- ফিলাডেলফিয়া
- শারীরিক
- অবচয়
- টুকরা
- টুকরা
- নল
- জায়গা
- পরিকল্পনা
- পরিকল্পিত
- পরিকল্পনা
- উদ্ভিদ
- মাচা
- প্ল্যাটফর্ম
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- কেলি
- বিন্দু
- পয়েন্ট
- নীতি
- পপ
- পপ-আপ
- অবস্থান
- সম্ভব
- সম্ভবত
- সম্ভাব্য
- অনুশীলন
- চর্চা
- প্রাক-কোভিড
- অবিকল
- পূর্বাভাসের
- ভবিষ্যদ্বাণী
- ভবিষ্যতবাণী
- ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ
- পছন্দের
- সভাপতি
- চাপ
- প্রতিরোধ
- আগে
- পূর্বে
- মূল্য
- প্রাথমিকভাবে
- নীতিগুলো
- সম্ভাবনা
- সম্ভবত
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাত
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পণ্য
- উত্পাদনের
- পণ্য
- প্রতিপন্ন
- প্রদান
- প্রদানকারীর
- উপলব্ধ
- পাম্প
- কেনাকাটা
- বিশুদ্ধরূপে
- করা
- গুণ
- ত্রৈমাসিক
- প্রশ্ন
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- দ্রুত
- দ্রুত
- বরং
- RE
- নাগাল
- পৌঁছেছে
- পড়া
- প্রস্তুত
- বাস্তব
- প্রকৃত সময়
- সত্যিই
- কারণ
- কারণে
- গৃহীত
- সম্প্রতি
- সুপারিশ করা
- হ্রাস করা
- হ্রাসপ্রাপ্ত
- প্রতিফলিত
- তথাপি
- আঞ্চলিক
- অঞ্চল
- নিয়মিত
- সংশ্লিষ্ট
- অপেক্ষাকৃতভাবে
- নির্ভর করা
- নির্ভর
- মনে রাখা
- প্রতিস্থাপন করা
- প্রতিবেদন
- প্রতিনিধিরা
- আবশ্যকতা
- গবেষণা
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- বিশ্রাম
- রেস্টুরেন্ট
- খুচরা
- খুচরা বিক্রেতা
- খুচরা বিক্রেতাদের
- ফিরতি
- আয়
- বিপরীত
- অধিকার
- রাস্তা
- রোবট
- রোবোটিক্স
- রোবট
- চালান
- দৌড়
- s
- SaaS
- নিরাপদ
- বলেছেন
- বিক্রয়
- একই
- প্রাণরস
- বলা
- উক্তি
- বলেছেন
- স্ক্যান
- পরিস্থিতিতে
- পূর্বপরিকল্পনা
- বিজ্ঞান
- মৌসুমি
- গোপন
- বিভাগে
- সেক্টর
- নিরাপত্তা
- দেখ
- এইজন্য
- খোঁজ
- মনে
- দেখা
- বিক্রি করা
- পাঠান
- অনুভূতি
- সংবেদনশীল
- প্রেরিত
- আলাদা
- সার্ভার
- সেবা
- ভজনা
- বিভিন্ন
- তাক
- পরিবর্তন
- কেনাকাটা
- দোকান
- সংক্ষিপ্ত
- উচিত
- পাশ
- চিহ্ন
- অনুরূপ
- একভাবে
- থেকে
- সাইট
- সাইট
- অবস্থা
- আয়তন
- আকারের
- দক্ষতা
- ছোট
- তুষার
- So
- সামাজিক
- সামাজিক মাধ্যম
- সফটওয়্যার
- বিক্রীত
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- কেউ
- কিছু
- কুতর্ক
- সোর্স
- দক্ষিণ
- দক্ষিণ কোরিয়া
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- নির্দিষ্টতা
- বসন্ত
- স্থিতিশীল
- মান
- শুরু
- শুরু
- শুরু হচ্ছে
- ধাপ
- এখনো
- স্টক
- Stocks
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- খবর
- কৌশল
- গঠন
- চাঁদা
- সাবস্ক্রিপশন মডেল
- এমন
- প্রস্তাব
- সুপার
- সুপার বোল
- সরবরাহ
- সরবরাহ শৃঙ্খল
- সাপ্লাই চেইন পরিকল্পনা
- সরবারহ শৃঙ্খল
- সমর্থন
- সুইচ
- কৃত্রিম
- সিনথেটিক ডেটা
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- T
- গ্রহণ করা
- লাগে
- গ্রহণ
- কথা বলা
- লক্ষ্যবস্তু
- লক্ষ্য করে
- কাজ
- দল
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিক
- প্রযুক্তিঃ
- বলছে
- টেনেসি
- মেয়াদ
- শর্তাবলী
- পরীক্ষা
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- বিশ্ব
- তাদের
- তাহাদিগকে
- বিষয়
- নিজেদের
- তারপর
- সেখানে।
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- কিছু
- মনে
- তৃতীয়
- এই
- এই বছর
- সেগুলো
- যদিও?
- চিন্তা
- তিন
- দ্বারা
- স্তর
- আঁটসাঁটভাবে
- টিম
- সময়
- বার
- সময়জ্ঞান
- থেকে
- আজ
- আজকের
- টয়লেট
- বলা
- অত্যধিক
- শীর্ষ
- মোট
- স্পর্শ
- অনুসরণকরণ
- আকর্ষণ
- ঐতিহ্যগত
- ঐতিহ্যগতভাবে
- ট্রাফিক
- লেনদেন
- রুপান্তর
- রুপান্তর
- পরিবহন
- আচরণ করা
- প্রবণতা
- trending
- প্রবণতা
- চেষ্টা
- সত্য
- চেষ্টা
- চেষ্টা
- যমজ
- দুই
- আদর্শ
- ধরনের
- সাধারণত
- অনিশ্চয়তা
- অধীনে
- বোঝা
- বোধগম্য
- দায়িত্বগ্রহণ করা
- অপ্রত্যাশিত
- আপডেট
- আপগ্রেড
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহার
- চলিত
- দামি
- মূল্যবান তথ্য
- মূল্য
- বিভিন্ন
- সুবিশাল
- বাহন
- যানবাহন
- বিক্রেতা
- বিক্রেতারা
- সংস্করণ
- খুব
- অনুনাদশীল
- ভাইস
- উপরাষ্ট্রপতি
- চেক
- দৃষ্টি
- দেখুন
- উদ্বায়ী
- অবিশ্বাস
- আয়তন
- ওয়েক
- প্রয়োজন
- চেয়েছিলেন
- চায়
- গুদাম
- গুদাম অটোমেশন
- উষ্ণতর
- ছিল
- ওয়াচ
- ঢেউখেলানো
- উপায়..
- উপায়
- we
- আমরা একটি
- গিয়েছিলাম
- ছিল
- পাশ্চাত্য
- পশ্চিম ইউরোপ
- কি
- যাই হোক
- কখন
- কিনা
- যে
- হু
- ইচ্ছা
- শীতকালীন
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কাজ আউট
- শ্রমিকদের
- কর্মীসংখ্যার
- বিশ্ব
- would
- নরপশু
- বছর
- বছর
- ইয়র্ক
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet