Increff
ကုန်ပစ္စည်းစီမံကိန်းမှ ဂိုဒေါင်ပို့ဆောင်ခြင်းအထိ စီမံခန့်ခွဲသော လက်လီထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် platform
Increff သည် အိန္ဒိယ Bangalore မွေးဖွားသော လက်လီထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် platform ဖြစ်ပြီး နိုင်ငံ ၃၅ ခုကျော်ရှိ အမှတ်တံဆိပ် ၇၀၀ ကျော်ကို ဝန်ဆောင်မှုပေးကာ New York တွင်လည်း ရုံးရှိသည်။ ၎င်း၏ ထူးခြားချက်မှာ ပုံမှန်အားဖြင့် စနစ်မတူသော 'ကုန်ပစ္စည်းစီမံကိန်း' နှင့် 'ဂိုဒေါင်ဖြည့်ဆည်းမှု' နှစ်ပိုင်းကို platform တစ်ခုတည်းတွင် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်သည်။
လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အသုံးပြုသင့်သည့်အခြေအနေများ
အထက်ပိုင်းတွင် ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဘဏ္ဍာရေးစီမံကိန်း၊ ကုန်ပစ္စည်းအစုအဝေးနှင့် ဝယ်ယူမှုဆုံးဖြတ်ချက်၊ ကုန်ပစ္စည်းခွဲဝေခြင်းနှင့် ပြန်ဖြည့်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ အောက်ပိုင်းတွင် ဂိုဒေါင်စီမံခန့်ခွဲမှု၊ cross-docking၊ omni-channel အော်ဒါစီစဉ်ခြင်းနှင့် ဆိုင်ဖြည့်ဆည်းမှု (ဆိုင်ယူ၊ အကန့်အသတ်မရှိစင်၊ ကိုယ်တိုင်ငွေရှင်း) ကို လုပ်ဆောင်သည်။ ဤလိုင်းကို ရှည်လျားစွာဆွဲထားခြင်း၏ အားသာချက်မှာ ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုဒေတာသည် ရင်းမြစ်တူဖြစ်ခြင်းဖြစ်သည်။ အမှတ်တံဆိပ်အများစု၏ ဝေဒနာမှာ 'စီမံကိန်းက ရောင်းမည်ဟုဆို၊ ဂိုဒေါင်က ပစ္စည်းမရှိဟုဆို' ဖြစ်သည်။
AI ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းခြင်းတွင် အဓိကဖြစ်သည်။ တရားဝင်အားဖြင့် ပစ္စည်းပြတ်လပ်မှု၊ ဆိုက်ဇ်ပြတ်လပ်မှုနှင့် ရှင်းလင်းရောင်းချမှုကြောင့်ဖြစ်သော ဆူညံသံများကို ရှင်းလင်းပေးသည်ဟုဆိုသည်။ ဤအသေးစိတ်ကို ကျွမ်းကျင်သူများ သဘောတူမည်။ သမိုင်းဝင်အရောင်းကို တိုက်ရိုက်ယူ၍ ခန့်မှန်းမော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်းသည် အစပြုသူများ၏အမှားဖြစ်သည်။ ရောင်းမကောင်းခြင်းသည် ထိုစဉ်က ပစ္စည်းမရှိ၍သာဖြစ်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ထို့ပြင် အခန်းကဏ္ဍအလိုက်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော AI dashboard ကို CXO၊ ကုန်ပစ္စည်းစီမံကိန်းသူနှင့် ဆိုင်မန်နေဂျာတို့ကို မတူညီသောအရာများ ပြသည်။
တရားဝင်ဖော်ပြသောကိန်းဂဏန်းများတွင် ၉၉.၉% ကုန်ပစ္စည်းပို့ဆောင်နှင့် အော်ဒါဖြည့်ဆည်းနှုန်း၊ channel များအကြား ကုန်ပစ္စည်း synchronize ကို ၁၀ စက္ကန့်အတွင်း၊ Cloud Warehouse ဝန်ဆောင်မှုမှတစ်ဆင့် မြို့ ၃၀ ကျော်တွင် ဂိုဒေါင် ၃၆ လုံးနှင့် e-commerce platform ၄၀ ကျော်ပေါင်းစည်းမှု ပါဝင်သည်။ Gartner Customer's Choice နှင့် Forrester ၏ WMS ဆိုင်ရာအကဲဖြတ်မှုများကိုလည်း ရရှိထားသည်။
တိုင်ဝမ်၏ အဝတ်အထည်၊ ဖိနပ်နှင့် အလှကုန်အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် ဤကဲ့သို့ 'အိန္ဒိယထုတ်၊ ပေါ်ထွန်းလာသောစျေးကွက် omni-channel အထူးပြု' platform များသည် ကိုးကားထိုက်သည်။ ၎င်း၏ ဒီဇိုင်းယူဆချက်မှာ channel ကွဲပြားခြင်း၊ လော့ဂျစ်စတစ်မတည်ငြိမ်ခြင်း၊ SKU ဆိုက်ဇ်အစုအဝေးရှုပ်ထွေးခြင်းဖြစ်ပြီး အရှေ့တောင်အာရှ၏ လက်တွေ့အခြေအနေနှင့် ဥရောပ-အမေရိကန်စနစ်ထက် ပိုနီးစပ်သည်။
အဓိက အင်္ဂါရပ်များ
- ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းချက်တွင် ပစ္စည်းပြတ်လပ်မှုနှင့် ဆိုက်ဇ်ပြတ်လပ်မှုကြောင့်ဖြစ်သော ဆူညံသံများကို ဖယ်ရှားခြင်း
- ကုန်ပစ္စည်းအစုအဝေး၊ ဝယ်ယူမှုနှင့် ကုန်ပစ္စည်းခွဲဝေမှုဆုံးဖြတ်ချက်
- ဂိုဒေါင်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် cross-docking လုပ်ဆောင်ခြင်း
- omni-channel အော်ဒါစီစဉ်ခြင်းနှင့် ဆိုင်ဖြည့်ဆည်းမှု (ဆိုင်ယူ၊ အကန့်အသတ်မရှိစင်)
- အခန်းကဏ္ဍအလိုက်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော AI dashboard
- e-commerce platform ၄၀ ကျော်ပေါင်းစည်းမှု
အားသာချက်များ
- စီမံကိန်းမှ ဖြည့်ဆည်းမှုအထိ platform တစ်ခုတည်းဖြစ်၍ ဒေတာရင်းမြစ်တူသဖြင့် တိုက်ဆိုင်စစ်ဆေးရန်မလို
- ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းချက်တွင် ပစ္စည်းပြတ်လပ်မှုဆူညံသံကို ကိုင်တွယ်ထားသဖြင့် နည်းစနစ်ဗေဒ အများစုထက်မှန်ကန်သည်
- ပေါ်ထွန်းလာသောစျေးကွက်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသဖြင့် channel ကွဲပြားခြင်းယူဆချက်သည် အရှေ့တောင်အာရှလက်တွေ့နှင့်နီးစပ်သည်
အားနည်းချက်များ
- စျေးနှုန်းကို အများသိစေခြင်းမရှိ
- လုပ်ဆောင်ချက်ဘက် အလွန်ကျယ်ပြန့်သဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်အတိုင်းအတာကို ချုံ့ရမည်၊ မဟုတ်လျှင် စီမံကိန်းထိန်းချုပ်ရခက်သည်
- တိုင်ဝမ်ဒေသတွင်း လော့ဂျစ်စတစ်နှင့် ငွေကြေးစီးဆင်းမှုပေါင်းစည်းခြင်းကို သီးခြားအတည်ပြုရန်လိုသည်
အသုံးပြုမှုများ
- အဝတ်အထည်အမှတ်တံဆိပ်၏ ဆိုက်ဇ်နှင့် အရောင်အစုအဝေးခွဲဝေမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်း
- omni-channel ကုန်ပစ္စည်း၏ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ synchronize နှင့် ရောင်းလွန်မှုတားဆီးခြင်း
- ရာသီပြောင်းဝယ်ယူမှုပမာဏ၏ ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းခြင်း
- ဆိုင်ဖြည့်ဆည်းမှု (ဆိုင်ယူ၊ ဆိုင်ပို့) လုပ်ငန်းစဉ်တည်ဆောက်ခြင်း
အယ်ဒီတာမှတ်ချက်
အဝတ်အထည်လုပ်ငန်း၏ ကုန်ပစ္စည်းပြဿနာသည် 'စုစုပေါင်းမမှန်' မဟုတ်ဘဲ 'ရှိသင့်သောဆိုက်ဇ်မရှိ၊ ရောင်းမရသည်တွေ ဂိုဒေါင်ပြည့်' ဖြစ်သည်။ ပစ္စည်းပြတ်လပ်မှုဆူညံသံကို ရှင်းလင်းသည့်ဒီဇိုင်းကို အထူးကြိုက်သည်။ အကြောင်းမှာ လူအများဆုံးမှားသည့်အဆင့်ဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ အရှေ့တောင်အာရှသို့ ချဲ့ထွင်လိုသောတိုင်ဝမ်အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် ဤအိန္ဒိယစနစ်များသည် ဥရောပ-အမေရိကန်ကုမ္ပဏီကြီးများထက် ကြည့်ထိုက်သည်။ သူတို့ဖြေရှင်းသည်မှာ တူညီသောရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်သည်။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
ရိုးရိုး WMS နှင့် ဘယ်လိုကွာပါသလဲ။
WMS သည် ဂိုဒေါင်လုပ်ငန်းကိုသာ စီမံသည်။ Increff သည် အထက်ပိုင်း ကုန်ပစ္စည်းစီမံကိန်းနှင့် ကုန်ပစ္စည်းခွဲဝေမှုကို တွဲလုပ်သည်။ ကွာခြားချက်မှာ 'ဤကုန်ပစ္စည်းကို ဘယ်ဆိုင်သို့ခွဲဝေရမည်' ကို ဖြေနိုင်ခြင်းဖြစ်ပြီး 'ဤကုန်ပစ္စည်း ဂိုဒေါင်ဘယ်အကွက်မှာ' ကိုသာ ဖြေခြင်းမဟုတ်ပါ။
တိုင်ဝမ်အမှတ်တံဆိပ်များ အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် အခက်ခဲမှာ ဘာလဲ။
အဓိကမှာ ဒေသတွင်းပေါင်းစည်းခြင်းဖြစ်သည်။ convenience store ဆိုင်တစ်ဆိုင်မှတစ်ဆိုင်၊ Shopee နှင့် momo ချိတ်ဆက်ခြင်း၊ ငွေတောင်းခံလွှာနှင့် ငွေကြေးစီးဆင်းမှု။ ဤအရာများကို တရားဝင် module မရှိသဖြင့် စိတ်ကြိုက်ကုန်ကျစရိတ်ကို အကဲဖြတ်ရမည်။ လုပ်ဆောင်ချက်ဒီဇိုင်းကိုယ်တိုင်က အရှေ့တောင်အာရှစျေးကွက်အတွက် ယူဆချက်သည် အားသာချက်ဖြစ်သည်။
သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ
Motobook
Taiwan's used scooter market at a glance—see the resale value of gas and electric bikes under the sun.
Carbook
Carbook သည် တိုင်ဝမ်အရပ်အလယ်ကားဈေးကွက်ကို တိုင်းတာပြီး "ဤကား၏ တန်ဖိုးက ဘယ်လောက်လဲ" ဆိုသည့် မေးခွန်းကို တိကျသောအရေအတွက်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။
實價雷達 HouseTW
တရားဝင် အရောင်းအဝယ်မှတ်တမ်း သန်း 3.49 သန်းကို မြေအရည်ပျော်ခြင်း၊ ပြတ်ရွေ့ကြောများနှင့် ရေကြီးအန္တရာယ် မြေပုံများနှင့် ထပ်ပိုးပြသည့် တိုင်ဝမ် အခမဲ့ အိမ်ခြံမြေ ပလပ်ဖောင်း
Profet AI
No‑code AutoML for Taiwan’s manufacturing sector, empowering process engineers to build their own models.
Cubo AI
A Taiwanese‑made baby monitor that puts a stop to the most dreaded nighttime worries with nose‑and‑mouth coverage detection.
Whoscall
Nationwide anti‑scam app in Taiwan—identify callers the moment the phone rings