ဖုန်းဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း ဗီဒီယိုတစ်ပုဒ်ရိုက်လိုက်ရုံ၊ AI က ဤလှုပ်ရှားမှုက အလုပ်သမားကို ထိခိုက်စေမလားကို တွက်ပေးနိုင်
ergonomics အကဲဖြတ်မှုက «လုပ်သင့်တာသိပေမဲ့ လူအားနဲ့ လုပ်မကုန်နိုင်» အခြေအနေ ကြာမြင့်စွာဖြစ်ခဲ့ပြီး၊ နောက်ဆုံး sample ကောက်၍ စစ်ဆေးမှုကို ပုံစံဖြည့်ဆည်းရုံဖြစ်လေ့ရှိသည်။ computer vision က ဤအရာ၏ ကုန်ကျစရိတ်ဖွဲ့စည်းပုံကို လုံးလုံးပြောင်းလိုက်သည် — ဗီဒီယိုတင်၊ စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း အမှတ်ထွက်၊ စက်ရုံတစ်ခုလုံး station ရာနှင့်ချီကို တကယ်ဖြတ်စစ်နိုင်။ သို့သော် ဗီဒီယိုရိုက်ခြင်းကိုယ်တိုင်က ပိုကိုင်တွယ်ရခက်သည့် အခြားပြဿနာတစ်ခုကို ဆောင်ကြဉ်းသည်။
ဖုန်းဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်း ဗီဒီယိုတစ်ပုဒ်ရိုက်လိုက်ရုံ၊ AI က ဤလှုပ်ရှားမှုက အလုပ်သမားကို ထိခိုက်စေမလားကို တွက်ပေးနိုင်
သတ္တုတွင်း အလုပ်ရုံတစ်ခု၏ လုပ်ငန်းခွင်ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေးမန်နေဂျာက အမှတ်ပေးဇယားတစ်ထပ်ကို ကိုင်၍ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းဘေးတွင် ရပ်နေသည်။ သူက အလုပ်သမား၏ တံတောင်ဆစ်ထောင့်၊ ကိုယ်လုံးရှေ့ကိုင်းဒီဂရီ၊ လက်ကောက်ဝတ် တိမ်းစောင်းမှုရှိမရှိကို မျက်လုံးဖြင့် တိုင်းတာ၍ ဇယားပေါ်တွင် အမှတ်ခြစ်ရသည်။ station တစ်ခု အကဲဖြတ်ရ မိနစ်နှစ်ဆယ်ကြာပြီး၊ စက်ရုံတစ်ခုလုံးတွင် station သုံးရာကျော်ရှိသည်။
သူ ကျွန်ုပ်ကို ပြောသည်မှာ၊ နောက်ဆုံးလုပ်နည်းက sample ကောက်ခြင်းဖြစ်သည် — «ပိုအန္တရာယ်ရှိပုံရသည့်» station တစ်ဆယ့်ကျော်ကို ရွေးလုပ်၍၊ ကျန်တာ စစ်ဆေးမီမှ ပြန်ကြည့်။ «မလုပ်ချင်လို့မဟုတ်ဘူး၊ တကယ် လုပ်မကုန်နိုင်လို့။»
ဤစကားက ergonomics အကဲဖြတ်မှု၏ လက်ရှိအခြေအနေကို ခြုံငုံ ဖော်ပြသည်။
ဖြစ်ရပ်နောက်ခံ
ergonomics ဆိုင်ရာအန္တရာယ်ကာကွယ်ရေးက အသစ်အဆန်းမဟုတ်ပါ။ လုပ်ငန်းခွင်ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေးဆိုင်ရာ ဥပဒေများက အလုပ်ရှင်ကို ထပ်ခါလုပ်ငန်းစသည့် ကြွက်သားနှင့်အရိုးဆိုင်ရာရောဂါ ဖြစ်စေနိုင်သည့်အခြေအနေများအတွက် ကာကွယ်ရေးအစီအမံ လုပ်ရန် တောင်းဆိုသည်၊ ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများတွင်လည်း လမ်းညွှန်နှင့် အကဲဖြတ်ကိရိယာ (KIM၊ RULA၊ REBA စသည်) ရှိသည်။ ဥပဒေရှိသည်၊ နည်းစနစ်လည်း ရှိသည်။
တကယ့်အတားအဆီးက လူအားတွင်ရှိသည်။ ရိုးရာအကဲဖြတ်မှုက လူ မျက်လုံးဖြင့်တိုင်း၍ အမှတ်ပေး၊ station တစ်ခုကြာ၊ အကဲဖြတ်သူအချင်းချင်း စံမညီ၊ ထို့ပြင် တစ်ကြိမ်တည်း snapshot ဖြစ်သည် — ဒီနေ့စစ်ပြီး၊ နောက်လ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းချိန်ညှိလိုက်ရင် အတည်မဖြစ်တော့။ ရလဒ်က အလုပ်ရုံအများစုက sample သာ ကောက်နိုင်ပြီး၊ sample ၏ logic က များသောအားဖြင့် «အတွေ့အကြုံဖြင့် ဘယ်နေရာအန္တရာယ်ရှိမလဲ ခန့်မှန်း» ဖြစ်ကာ၊ ၄င်းသည် အလွယ်ဆုံးလွတ်သွားသည့်နေရာ ဖြစ်နေသည်။
computer vision က ဤကုန်ကျစရိတ်ဖွဲ့စည်းပုံကို ပြောင်းလိုက်သည်။ TuMeke က သာမန်ဖုန်းဖြင့် လုပ်ငန်းစက်ဝန်းကို ရိုက်၍၊ စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ထိခိုက်နိုင်ခြေ probability နှင့် 3D ergonomics ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ထုတ်ပေးသည်၊ တရားဝင် website က အကဲဖြတ်မြန်နှုန်းသည် ရိုးရာလူအား၏ ၂၀ ဆ၊ လုပ်ငန်းခွင်ထိခိုက်မှုကို အများဆုံး ၆၈% လျှော့ချနိုင်ကြောင်း ကြေညာပြီး၊ client တွင် Delta Air Lines၊ Siemens၊ Hitachi ပါဝင်သည်။ Inseer က biomechanics အပေါ်တွင် အလေးထား — ဗီဒီယိုကို 3D အဆစ်ထောင့်နှင့် force ခန့်မှန်းချက်အဖြစ် ပြောင်း၊ နည်းပညာက University of Iowa အဖွဲ့မှ ဆင်းသက်ပြီး၊ EHS လုပ်ငန်းကြီး Cority နှင့် ပေါင်းစည်းသည်။
ယခုအဓိကအချက်များ
- ကုန်ကျစရိတ်ဖွဲ့စည်းပုံ ပြောင်းလဲမှုကမှ အဓိကဖြစ်၊ နည်းပညာကိုယ်တိုင်မဟုတ်။ station တစ်ခု၏ အကဲဖြတ်မှု မိနစ်နှစ်ဆယ်မှ မိနစ်ပိုင်းသို့ ကျဆင်းသည့်အခါ၊ «စက်ရုံတစ်ခုလုံးစစ်တမ်း» က မဖြစ်နိုင်မှ ဖြစ်နိုင်သို့ ပြောင်းသည်။ sample နှင့် စစ်တမ်း၏ ကွာခြားချက်က အန္တရာယ်အမြင့်ဆုံး station အနည်းငယ်ကို တကယ်ရှာနိုင်ခြင်းရှိမရှိဖြစ်သည်။
- subjective ကွာခြားမှု ဖယ်ရှားခံရ။ ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေးဝန်ထမ်း လူမတူက လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုတည်းကို အမှတ်မတူ ပေးနိုင်ခြင်းသည် စစ်ဆေးမှုနှင့် တိုးတက်မှုခြေရာခံခြင်းတွင် ကာလရှည်ပြဿနာ။ algorithm က အနည်းဆုံး ရှေ့နောက်ညီညွတ်မှုကို အာမခံသည်။
- တိုးတက်မှုအကျိုးကို အတည်ပြုနိုင်။ engineering တိုးတက်မှုလုပ်ပြီးနောက်၊ ထပ်ရိုက်၍ ရှေ့နောက်အမှတ်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းကို အရင်က ကုန်ကျစရိတ်မြင့်လွန်း၍ ဘယ်သူမှ မလုပ်ခဲ့ကြပါ။
- EHS system ပေါင်းစည်းမှုက လုပ်ငန်းအဆင့် ရေခြားမြေခြားဖြစ်။ Inseer နှင့် Cority ပေါင်းစည်းမှုက ergonomics အချက်အလက်ကို မတော်တဆမှုအစီရင်ခံခြင်း၊ ခွင့်ယူမှတ်တမ်းနှင့်တွဲ၍ လက်ဝါးကပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ခြင်းကို ဆိုလို၊ ၄င်းသည် သီးခြား tool မလုပ်နိုင်သည့်အရာ။
- Cority ကိုယ်တိုင်လည်း AI motion capture module လုပ်ခဲ့ ကာ၊ EHS platform ကြီးများက ergonomics ကို စံလုပ်ဆောင်ချက်အဖြစ် သိမ်းသွင်းနေကြောင်း ပြသ။
စျေးကွက်သက်ရောက်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
မြန်မာအသုံးပြုသူများအတွက်
ရှေ့တန်းအလုပ်သမားအတွက် ဤအရာက နှစ်ဖက်ရှိသည်။ ကောင်းသည့်ဘက်က၊ အရင်က လျစ်လျူရှုခံခဲ့ရသည့် station များ နောက်ဆုံး မြင်လာနိုင်ခြင်း — ထပ်ခါထိခိုက်မှုအများစုက ဖြည်းဖြည်း စုဆောင်းလာခြင်းဖြစ်ပြီး၊ နာလာသည့်အချိန်ကျ များသောအားဖြင့် ပြင်းထန်နေပြီဖြစ်သည်။
သို့သော် အခြားတစ်ဘက်ကို ရိုးသားစွာ ရင်ဆိုင်ရမည်: ဗီဒီယိုရိုက်ခံရခြင်းက ခံစားချက်အရ စောင့်ကြည့်ခံရခြင်းဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီက «လှုပ်ရှားမှုကိုသာ အကဲဖြတ်၊ ကိုယ်ရေးအကဲဖြတ်မဟုတ်» ဟု ထပ်တလဲလဲ အာမခံသော်လည်း၊ လုပ်ငန်းခွင်၏ သံသယက သဘာဝကျပြီး၊ ရှင်းလင်းပွဲ များများလုပ်ရုံ ပျောက်မည်မဟုတ်။ အလုပ်ရှင်-အလုပ်သမား ယုံကြည်မှုအခြေခံက မူလကတည်းက ထူထဲသည်မဟုတ်ဘဲ၊ ဤပြဿနာ ကောင်းကောင်းမကိုင်တွယ်လျှင် ထည့်သွင်းမှု တိုက်ရိုက် ပိတ်သွားနိုင်သည်။
လုပ်ငန်းအသုံးချမှုအတွက်
လက်တွေ့ကျသည့် ထည့်သွင်းလမ်းကြောင်းက «AI စစ်ထုတ် + လူ တရားဝင်အကဲဖြတ်» နှစ်ဆင့်ဖြစ်သင့်သည်: tool ဖြင့် စက်ရုံတစ်ခုလုံးအရင်ဖြတ်၍ အန္တရာယ်ထိပ် ၂၀ station ကို စီ၊ ထို့နောက် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေးဝန်ထမ်းက ဤ station များအတွက် ဒေသဆိုင်ရာစံ format နှင့်ကိုက်ညီသည့် တရားဝင်အကဲဖြတ်မှုလုပ်ခြင်း။ ဤသို့ စစ်တမ်း၏ လွှမ်းခြုံမှုကိုလည်းရ၊ «AI ထုတ်အမှတ်ကို ဥပဒေအခြေခံအဖြစ် သုံးနိုင်မလား» ဆိုသည့် အငြင်းပွားမှုကိုလည်း ရှောင်နိုင်သည်။
သတိပေးလိုသည်မှာ၊ ဤ tool များ၏ အမှတ်ပေးစံက ဥရောပ-အမေရိကစည်းမျဉ်း (RULA၊ REBA စသည်) ကို အဓိကထားပြီး၊ ဒေသဆိုင်ရာ format နှင့် မတူသဖြင့်၊ တိုက်ဆိုင်ပြောင်းလဲရန် လိုသည်။ ထည့်သွင်းမီ ဤအချက်ကို မဖြစ်မနေ အတည်ပြုပါ၊ မဟုတ်ရင် ထုတ်လုပ်လာသည့် dashboard က စစ်ဆေးသည့်နေ့တွင် အသုံးမဝင်ဖြစ်နေမည်။
developer အတွက်
ဒေသဆိုင်ရာနည်းလမ်း ဖန်တီးရန် အခွင့်အလမ်းရှိသည်။ skeleton detection model က အတားအဆီးမဟုတ်ဘဲ၊ အတားအဆီးက အချက်သုံးချက်တွင်ရှိသည်: တစ်ခုက ဒေသဆိုင်ရာဥပဒေ form နှင့် ကိုက်ညီ၍ ထုတ်ခြင်း; နှစ်ခုက တကယ့်စက်ရုံပတ်ဝန်းကျင်၏ မှတ်မိမှုတည်ငြိမ်မှု (စက်ကွယ်ခြင်း၊ ကာကွယ်ကိရိယာ၊ အလင်းမလုံ၊ လူများ frame တစ်ခုတည်း); သုံးခုက အချက်အလက်စီမံအုပ်ချုပ်မှုနှင့် အလုပ်ရှင်-အလုပ်သမား ဆက်သွယ်မှု ဖြည့်စွက်။
ဒုတိယအချက်ကို အလွန်လျှော့တွက်ကြသည်။ ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် လူတစ်ဦး လှုပ်ရှားမှုရိုက်လျှင် တိကျမှုက လှပသည်; ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတွင် အလုပ်သမား ကိုယ်ခွဲစိတ် စက်ဖြင့်ကွယ်ခံရ၊ လက်အိတ်ထူနှင့် မျက်နှာဖုံးတပ်၊ ဘေးက လုပ်ဖော်နှစ်ဦး လမ်းလျှောက်နေခြင်းက လုံးဝ မတူသည့်အခက်အခဲဖြစ်သည်။ ဤ tool မျိုးကို အကဲဖြတ်ချိန်တွင် စက်ရုံကို လာ၍ တကယ်စမ်းရန် စက်ရုံထံ မဖြစ်မနေ တောင်းဆိုရမည်၊ presentation ကြည့်ရုံမဟုတ်ရသည့် အကြောင်းရင်းလည်းဖြစ်သည်။
အနာဂတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလမ်းကြောင်း
ergonomics အကဲဖြတ်မှုက «ဥပဒေလိုက်နာလှုပ်ရှားမှု» မှ «စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ခြင်း» သို့ ပြောင်းမည်။ လက်ရှိ အလုပ်ရုံအများစုက ergonomics အကဲဖြတ်မှုကို စစ်ဆေးမှုဖြေရှင်းရန် တစ်ကြိမ်တာဝန်အဖြစ်ယူသည်။ အကဲဖြတ်ကုန်ကျစရိတ် လုံလောက်စွာနိမ့်ကျချိန်တွင်၊ ၄င်းသည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းပြောင်းလဲပြီးနောက် ထပ် run သည့် ပုံမှန်လုပ်ငန်းဖြစ်လာမည်။
အာမခံက တွန်းအားတစ်ခုဖြစ်မည်။ Inseer ၏ client စာရင်းတွင် အာမခံ ဒလ္လာလ ပါဝင်သည်၊ ၄င်းသည် တိုက်ဆိုင်မှုမဟုတ်။ လုပ်ငန်းခွင်ထိခိုက်မှုအန္တရာယ်ကို ကိန်းဂဏန်းအဖြစ် ဖော်ပြနိုင်သည့်အခါ၊ premium စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရာတွင် အခြေခံအသစ်ရလာ၍၊ ၄င်းက လုပ်ငန်းများ ထည့်သွင်းရန် ပြန်တွန်းမည်။
privacy နှင့် အလုပ်သမားအခွင့်အရေးစည်းမျဉ်း လိုက်လာမည်။ လုပ်ငန်းခွင်ရုပ်ပုံစုဆောင်းခြင်းက ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ကာကွယ်ရေးနှင့် အလုပ်သမားဥပဒေ၏ ဆုံရာတွင်ရှိပြီး၊ လက်ရှိ လက်တွေ့တွင် ဝိုးတဝါးနယ်ပယ်ဖြစ်နေဆဲ။ အနာဂတ်တွင် ပိုရှင်းသည့်စည်းမျဉ်း ပေါ်လာမည်ဟု မျှော်လင့်နိုင်ပြီး၊ လုပ်ငန်းများ ယခုထည့်သွင်းချိန်ကတည်းက de-identification၊ access control၊ သိမ်းဆည်းကာလကို ရှေ့တွင် လုပ်သင့်သည်၊ တိုင်ကြားခံရမှ မလုပ်ဘဲ။
TheAI Academy ၏ နိဂုံးနှင့် သုံးသပ်ချက်
ဤသည်က နည်းပညာအဆင့် အမြင့်ဆုံးမဟုတ်သော်လည်း လက်တွေ့အကျိုး အလွန်ရှင်းသည့် AI အသုံးချမှုဖြစ်သည်။ ၄င်းက ဘယ်သူ့ကိုမှ အစားထိုးဖို့မဟုတ်ဘဲ၊ «လုပ်သင့်ပေမဲ့ လုပ်မကုန်နိုင်» သည့်အရာကို လုပ်ကုန်နိုင်အောင် ပြောင်းလိုက်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤကဲ့သို့ လက်တွေ့ကျသည့်တန်ဖိုးက ဘယ်ကျွမ်းကျင်မှုပြသမှုထက်မဆို အရေးကြီးသည်။
သို့သော် ကျွန်ုပ် အရင်ပြောထားရမည်: ဤ tool မျိုးထည့်သွင်းရာတွင် အကြီးဆုံးအန္တရာယ်က နည်းပညာမတိကျခြင်းမဟုတ်ဘဲ၊ အလုပ်ရှင်-အလုပ်သမား ဆက်သွယ်မှုကျရှုံးခြင်းဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုဖြင့် လှုပ်ရှားမှုအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် အလုပ်စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ခြင်းက နည်းပညာအရ နှစ်မျိုးဖြစ်သော်လည်း၊ လုပ်ငန်းခွင်ခံစားချက်အရ တစ်မျိုးတည်းနီးပါးဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီက ကြေညာချက်တစ်ခုထုတ်၍ စရိုက်လျှင်၊ နောက်ဆက်တွဲ ဆန့်ကျင်မှုက မျှော်လင့်ထက်ကျော်လွန်မည်၊ ထို့ပြင် လုံးဝ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သည်။
သုံးသပ်ချက်: AI က ergonomics အကဲဖြတ်မှုကို sample ဖြင့်ပုံစံဖြည့်ခြင်းမှ တကယ်စစ်တမ်းနိုင်အောင် ပြောင်းသော်လည်း၊ ဗီဒီယိုကင်မရာ တစ်ခါထောင်လိုက်လျှင်၊ စမ်းသပ်ခံရသည်က algorithm မဟုတ်ဘဲ အလုပ်ရှင်-အလုပ်သမား ယုံကြည်မှုဖြစ်သည်။
စာဖတ်သူများအတွက် ကွက်တိအကြံ: သင် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေး သို့ HR မန်နေဂျာဖြစ်ပါက၊ ထည့်သွင်းမီ အချက်သုံးခုအရင်လုပ်ပါ။ ပထမ၊ အလုပ်ရှင်-အလုပ်သမား အစည်းအဝေး သို့ သမဂ္ဂတွင် ရည်ရွယ်ချက်ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပြော၍၊ ကိုယ်ရေးစွမ်းဆောင်ရည်အခြေခံအဖြစ် မသုံးကြောင်း စာဖြင့်ရေးပါ။ ဒုတိယ၊ ရုပ်ပုံ၏ de-identification နည်းလမ်း၊ access ခွင့်နှင့် သိမ်းဆည်းကာလကို သတ်မှတ်ပါ။ တတိယ၊ စက်ရုံက သင့်တကယ့်ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းသို့ လာ၍ တစ်ကြိမ်စမ်းရန်တောင်းဆိုကာ၊ စက်ကွယ်ခြင်းနှင့် ကာကွယ်ကိရိယာပတ်ဝန်းကျင်တွင် မှတ်မိမှု တိကျမတိကျ ကြည့်ပါ။ ဤသုံးချက်ပြီးမှ ဝယ်ယူမှုပြောလျှင် အောင်မြင်နှုန်း လုံးဝ ကွာမည်။
အချက်အလက်ရင်းမြစ်
အများသိရှိနိုင်သည့် အချက်အလက်များအရ စုစည်းထားပြီး၊ တရားဝင်ကို အတည်ယူပါ။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
AI ထုတ် ergonomics အမှတ်ကို ဒေသဆိုင်ရာဥပဒေအခြေခံအဖြစ် တိုက်ရိုက်သုံးနိုင်မလား?
တိုက်ရိုက်အခြေခံအဖြစ် မသုံးရန် အကြံပြုသည်။ ဤ tool များ၏ အမှတ်ပေးစံက RULA၊ REBA စသည့် ဥရောပ-အမေရိကစည်းမျဉ်းကို အဓိကထားပြီး၊ ဒေသဆိုင်ရာ form format နှင့် မတူပါ။ ပိုတည်ငြိမ်သည့်နည်းက နှစ်ဆင့်ဖြစ်သည်: AI tool ဖြင့် စက်ရုံတစ်ခုလုံးအရင်စစ်ထုတ်၍ အန္တရာယ်အမြင့်ဆုံး station များကိုစီ၊ ထို့နောက် ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေးဝန်ထမ်းက ဤ station များအတွက် ဒေသဆိုင်ရာစည်းမျဉ်းနှင့်ကိုက်ညီသည့် တရားဝင်အကဲဖြတ်မှုလုပ်ခြင်း။ ဤသို့ လွှမ်းခြုံမှုနှင့် ဥပဒေလိုက်နာမှု နှစ်ခုစလုံးရသည်။
ဗီဒီယိုအကဲဖြတ်ခြင်းက ဝန်ထမ်း privacy ကို ချိုးဖောက်မလား?
ဤသည်က ထည့်သွင်းချိန်တွင် အတည့်ဆုံးကိုင်တွယ်ရမည့်ပြဿနာဖြစ်ပြီး၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ကာကွယ်ရေးနှင့် အလုပ်သမားဥပဒေ၏ ဆုံရာနှင့် သက်ဆိုင်သည်။ အကြံပြုနည်းများတွင် ပါဝင်သည်: ကြိုတင်၍ အလုပ်ရှင်-အလုပ်သမား အစည်းအဝေး သို့ သမဂ္ဂတွင် ရည်ရွယ်ချက်ဆက်သွယ်၊ ကိုယ်ရေးစွမ်းဆောင်ရည်အခြေခံအဖြစ်မသုံးကြောင်း စာဖြင့်ရေး၊ ရုပ်ပုံ de-identification လုပ်၊ access ခွင့်ကန့်သတ်၊ သိမ်းဆည်းကာလသတ်မှတ်။ လုပ်ငန်းခွင်က ၄င်းကို အလုပ်စွမ်းဆောင်ရည်စောင့်ကြည့်ခြင်းဟု ယူဆလျှင်၊ ဆန့်ကျင်အားက အလွန်ကြီးမည်၊ ထို့ပြင် ဤသံသယက ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သည်။
စက်ကွယ်သည့် တကယ့်ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတွင် မှတ်မိမှုတိကျမှု လုံလောက်မလား?
ဤသည်ကမှ ဤ tool မျိုးအကဲဖြတ်ချိန်တွင် အတကယ်စမ်းသင့်ဆုံးနေရာဖြစ်သည်။ ဓာတ်ခွဲခန်းပတ်ဝန်းကျင်၏ တိကျမှုဂဏန်းက ကိုးကားတန်ဖိုးကန့်သတ်ပြီး — တကယ့်ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတွင် အလုပ်သမား ကိုယ်ခွဲစိတ် စက်ဖြင့်ကွယ်ခံရ၊ လက်အိတ်ထူနှင့် မျက်နှာဖုံးတပ်၊ ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အခြားသူများ လမ်းလျှောက်နေခြင်းက skeleton detection ကို ထိခိုက်စေသည်။ စက်ရုံက သင့်တကယ့်လုပ်ငန်းခွင်သို့ လာ၍ လုပ်ငန်းတစ်ခုတည်းကို ရိုက်နှိုင်းယှဉ်ရန် မဖြစ်မနေတောင်းဆိုပါ၊ presentation ပေါ်ဂဏန်းကိုသာ မကြည့်ပါနှင့်။
အလုပ်ရုံငယ်က ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်မလား?
station အရေအတွက်နှင့် လုပ်ငန်းပုံစံကို ကြည့်ရမည်။ သင့်စက်ရုံတွင် station နှစ်ဆယ်သုံးဆယ်သာရှိလျှင်၊ ဘေးအန္တရာယ်ကင်းရှင်းရေးဝန်ထမ်းက ရိုးရာနည်းဖြင့် ပြည့်စုံအကဲဖြတ်မှုလုပ်ခြင်း တကယ်ဖြစ်နိုင်ပြီး၊ system ထည့်သွင်းမှုအကျိုးက ကန့်သတ်သည်။ ဤ tool မျိုး၏ တန်ဖိုးက «station များလွန်း၍ လူ အကဲဖြတ်မကုန်» ဟူသည့်အခြေခံမှ လာသည်။ ပြောင်းပြန်အားဖြင့်၊ ထပ်ခါလုပ်ငန်းသိပ်သည်း၊ station ရာနှင့်ချီသည့်စက်ရုံဆိုလျှင်၊ ၄င်းသည် အသုံးဝင်ရာနေရာဖြစ်သည်။