অবশ্যই পড়ুন: ব্যবসায়িক প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশানের জন্য স্মার্ট সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সমাধান

দ্বারা গাণিতিক মডেলিংয়ে Alex Koshulko, Ph.D. • আপডেট করা হয়েছে জানুয়ারী 10, 2025

যে কোনো ব্যবসায় অনেক সমস্যার সম্মুখীন হয় এবং তহবিল অপ্টিমাইজেশনের নতুন পদ্ধতি অনুসন্ধান করে এবং উৎপাদনের জন্য খরচ কমিয়ে দেয়। অপ্টিমাইজেশনের উপায় হিসাবে, কোম্পানিগুলি সম্ভবত ওয়েবসাইট, মার্কেটিং প্রযুক্তি এবং অ্যাপ ডেভেলপমেন্টে যতটা সম্ভব মনোযোগ দিচ্ছে। এখনও সাপ্লাই চেইন ইল্ডের উন্নতি কোম্পানির জন্য আরও সুবিধা বয়ে আনতে পারে।

ডিজিটাল রূপান্তর সমাধান

ডিজিটাল রূপান্তরগুলি সারা বিশ্বের ব্যবসাগুলিকে আরও দক্ষ এবং স্বচ্ছ হতে সাহায্য করবে৷ আধুনিক সাপ্লাই চেইনগুলি আগের চেয়ে আরও বেশি তথ্য ও প্রযুক্তির অ্যাক্সেস পাচ্ছে, একটি নতুন ডিজিটাল সাপ্লাই চেইন তৈরি করছে। যাইহোক, ডিজিটাল সাপ্লাই চেইন "স্মার্ট প্রযুক্তি" ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে ক্রমবর্ধমানভাবে বেড়েছে, যেমন স্মার্ট সফ্টওয়্যার সমাধান, ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT), কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, বিগ ডেটা এবং, ব্লকচেইন একটি প্রদানের মাধ্যমে রূপান্তরিত উত্পাদন এবং লজিস্টিকস দৃশ্যমানতার নতুন স্তর এবং সামগ্রিক ক্রিয়াকলাপ উন্নত করার সুযোগ।

স্মার্ট সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সফটওয়্যার সমাধান

সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টের জন্য প্রচুর বিভিন্ন সফ্টওয়্যার সমাধান রয়েছে যা ট্র্যাকিং, ওভারস্টক নিয়ন্ত্রণ, চাহিদা পূর্বাভাস এবং ইনভেন্টরি পরিকল্পনা প্রযুক্তি এবং বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করে। এইভাবে, যখন একটি কোম্পানি মনে করে যে সরবরাহ চেইন পরিচালনার জন্য বিদ্যমান সংস্থানগুলি যথেষ্ট নয়, তখন এটি স্মার্ট সফ্টওয়্যার সমাধানগুলি সন্ধান করা উচিত। এমন উল্লেখযোগ্য প্রয়োজনীয়তা রয়েছে যা একটি কোম্পানির মনোযোগ দেওয়া উচিত, যেমন কোম্পানির প্রক্রিয়াগুলিতে টুলের বাস্তবায়নের সময় এবং তাদের ERP সিস্টেমের সাথে একীকরণের সম্ভাবনা। তদুপরি, কোম্পানির ব্যবসার প্রয়োজন অনুসারে সফ্টওয়্যার নমনীয়তার স্তরটিও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। Streamline এর মতো ইউটিলিটিগুলি কোম্পানির চাহিদা অনুযায়ী উদ্দেশ্যমূলকভাবে নির্মিত সমাধান প্রদান করে। এই সফ্টওয়্যারটি ভবিষ্যতের চাহিদা অনুমান করে, ইনভেন্টরি অপ্টিমাইজ করে এবং হিমায়িত মূলধন ছেড়ে দিয়ে যে কোনও আকারের ব্যবসা পরিচালনার জন্য অপরিহার্য। এটি ব্যাখ্যা করার জন্য, Streamline টাইম সিরিজ পচন, বিরতিহীন চাহিদা মডেল এবং একটি মানুষের মতো সিদ্ধান্ত নেওয়ার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা প্রতিটি পণ্যের জন্য উপযুক্ত মডেল নির্বাচন করে।

এই পদ্ধতির ওভার-ফিটিংয়ের জন্য অত্যন্ত প্রতিরোধী। এটি অনিয়মিত চাহিদার সাথে মানানসই করার চেষ্টা করে না, তবে একই সময়ে, এটি ঋতু, প্রবণতা এবং স্তরের পরিবর্তনের মতো সমস্ত স্পষ্টভাবে পর্যবেক্ষণ করা নির্ভরতা ক্যাপচার করতে সক্ষম। Streamline এর লক্ষ্য হল সহজতম মডেল বাছাই করা যা এখনও ডেটাতে নির্ভরতা ক্যাপচার করে যা সঠিক পূর্বাভাস তৈরি করার একমাত্র উপায়। মডেল সরলতা এবং ডেটা ফিট মধ্যে একটি ট্রেড-অফ অবশেষে সর্বোচ্চ সম্ভাব্য নির্ভুলতা ফলাফল.

একটি স্মার্ট SCM সমাধান আপনাকে আপনার ইনভেন্টরির অতুলনীয় দৃশ্যমানতা প্রদান করবে, এর সাথে সম্পর্কিত খরচ এবং নথিগুলি সহ, এটি আপনার সাপ্লাই চেইনের মধ্য দিয়ে চলে। এটিকে বিশদ বিবরণের সর্বাধিক দানাদার স্তর সরবরাহ করা উচিত এবং ব্যতিক্রম দ্বারা সমস্যাগুলি পরিচালনা করার অনুমতি দেওয়া উচিত। এবং ঠিক এইভাবে Streamline কাজ করে।

লজিস্টিক্সে ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) প্রযুক্তি

IoT বিভিন্ন ওয়েব-সক্ষম ডিভাইসগুলিকে একযোগে সংযুক্ত করে ক্রিয়াকলাপগুলিকে স্ট্রীমলাইন করতে ব্যবসার দ্বারা ব্যবহৃত হয়। কৃষি থেকে উৎপাদন পর্যন্ত ব্যবসায়িক বাজারগুলি উৎপাদন ও পরিবহন প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপে সমস্যার সম্মুখীন হয়। পরিবহনে বিলম্ব, কার্গোর শিথিল পর্যবেক্ষণ, চুরি, অপারেটরের ত্রুটি, পুরানো আইটি ব্যর্থতার মতো অনেক চ্যালেঞ্জ রয়েছে যা সরবরাহ শৃঙ্খল তৈরি বা ভাঙতে পারে। এই সমস্ত কারণগুলি মুনাফাকে হুমকির মুখে ফেলে এবং খরচের চাপ বাড়ায়, যা ব্যবসায় যাই হোক না কেন লাগামহীন থাকে৷

বিশেষ করে যখন পচনশীল জিনিসের কথা আসে, তখন এর পরিণতি নিচের লাইনের বাইরেও প্রসারিত হয়। একটি সাম্প্রতিক IoT অনুসারে, সমস্ত পচনশীল পণ্য এবং পণ্যগুলির একটি সম্পূর্ণ 30% খামার থেকে টেবিল পর্যন্ত কখনও এটি তৈরি করে না। এটি বর্জ্যের একটি হতাশাজনক ঘটনা এবং তবুও একটি ব্যথার বিন্দুতে উচ্চ প্রযুক্তি প্রয়োগ করার একটি সুযোগ যা ক্রমবর্ধমান জনসংখ্যাকে প্রভাবিত করে এবং যেখানে খাদ্য নিরাপত্তাহীনতা বেশি।

উপরের সমস্ত তথ্য বিবেচনায় নিয়ে, সংযুক্ত লজিস্টিক প্ল্যাটফর্মের মান প্রশ্নের বাইরে। এবং পরবর্তী প্রজন্মের সফল সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট— যা লজিস্টিকস 4.01TP6 হিসেবে পরিচিত, রিয়েল-টাইম স্বয়ংক্রিয়, সেন্স-এবং-প্রতিক্রিয়া প্রতিক্রিয়ার প্রক্রিয়া প্রদানের জন্য এজ কম্পিউটিং এবং ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) লিভারেজ করবে। এটি সাইবার নিরাপত্তা এবং প্রিমিয়াম স্তরে ডেটার নিরাপদ হ্যান্ডলিংকেও রাখবে। এটি সরবরাহ শৃঙ্খল প্রক্রিয়া জুড়ে স্বচ্ছতা, দক্ষতা, রক্ষণাবেক্ষণ, অটোমেশন, মালবাহী নিরাপত্তা এবং খরচ অপ্টিমাইজেশান সম্পন্ন করতে সরবরাহ সংস্থাগুলিকে সক্ষম করে।

চাহিদা পূর্বাভাস সফ্টওয়্যার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

এআই সাপ্লাই চেইনকে ক্ষমতায়ন করে যার মাধ্যমে চেইনের প্রায় প্রতিটি প্রক্রিয়াকে শেষ-ব্যবহারকারীর কাছে স্ট্রীমলাইন করার ক্ষমতা দেয় যা ব্যবসাকে রিয়েল-টাইম ডেটার উপর ভিত্তি করে একই সাথে সিদ্ধান্ত নেওয়ার সুযোগ দেয়।

AI এর অন্যতম চাবিকাঠি হল এর শেখার এবং মানিয়ে নেওয়ার ক্ষমতা। গভীর শিক্ষার প্রযুক্তি ব্যবহার করে, এআই অত্যন্ত সূক্ষ্ম এবং মানবিক ত্রুটি-প্রবণ প্রক্রিয়ার জন্য উপযুক্ত। এটি ব্যাখ্যা করার জন্য, AI ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং পূর্ববর্তী ইভেন্টগুলি শেখার মাধ্যমে স্টক স্তর সনাক্তকরণ বা অর্ডার পূরণের উন্নতি করতে পারে। অধিকন্তু, এই প্রযুক্তি ভুল থেকে শিক্ষা নিতে বিপুল পরিমাণ ঐতিহাসিক তথ্য ব্যবহার করতে পারে। যদি একটি ভুল করা হয়, এটি আর করা হবে না. মূলত, এআই আরও দ্রুত ভালো সিদ্ধান্ত নিতে পারে। আশ্চর্যজনক ফলাফলের জন্য এই স্ট্রীমলাইনিং আপনার সাপ্লাই চেইন জুড়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

আরেকটি দিক হল এআই-এর প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে লজিস্টিক অপ্টিমাইজেশান। এই ধরনের একটি স্মার্ট সমাধান চালকবিহীন গাড়ির জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে যা মানুষের শ্রমের সময় এবং খরচ কমাতে পারে। এছাড়াও, এই যানবাহনগুলি আরও দক্ষ এবং মানুষের তুলনায় গাড়ি চালানোর সময় উচ্চ স্তরের নির্ভুলতা রয়েছে। টেসলা, নিসান এবং অন্যান্যদের মতো কিছু চালকবিহীন ক্ষমতা সহ একটি বৈদ্যুতিক সেমি-ট্রাক ছাড়ার জন্য অনেক কোম্পানি কাজ করছে। এই ধরনের উদ্ভাবনগুলি সাধারণভাবে সরবরাহ শৃঙ্খল শিল্পে পরিবহনে বিপ্লব ঘটাতে পারে এবং বিশেষ করে অন্যান্য সরবরাহকারীদের প্রভাবিত করবে।

উৎপাদনে বিগ ডেটা পদ্ধতি

বিগ ডেটা এবং অ্যানালিটিক্স ইতিমধ্যে উত্পাদন উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, বিদ্যুতের দাম ওঠানামা করার সুবিধা নিতে শক্তি-নিবিড় উৎপাদন রান নির্ধারিত হতে পারে। ম্যানুফ্যাকচারিং প্যারামিটারের ডেটা, যেমন অ্যাসেম্বলি অপারেশনে ব্যবহৃত বাহিনী বা অংশগুলির মধ্যে মাত্রিক পার্থক্য, ত্রুটিগুলির মূল-কারণ বিশ্লেষণকে সমর্থন করার জন্য সংরক্ষণাগারভুক্ত এবং বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, এমনকি যদি সেগুলি কয়েক বছর পরেও ঘটে। কৃষি বীজ প্রসেসর এবং নির্মাতারা প্রতিটি পৃথক বীজের জন্য গুণমান মূল্যায়ন পেতে রিয়েল-টাইমে বিভিন্ন ধরণের ক্যামেরা দিয়ে তাদের পণ্যের গুণমান বিশ্লেষণ করে।

ইন্টারনেট অফ থিংস, লক্ষ লক্ষ ডিভাইসে এর ক্যামেরা এবং সেন্সরগুলির নেটওয়ার্ক সহ, ভবিষ্যতে অন্যান্য উত্পাদন সুযোগগুলি সক্ষম করতে পারে৷ শেষ পর্যন্ত, একটি মেশিনের অবস্থার লাইভ তথ্য একটি 3D-প্রিন্টেড খুচরা যন্ত্রাংশের উত্পাদনকে ট্রিগার করতে পারে যা তারপরে একটি ড্রোনের মাধ্যমে একজন প্রকৌশলীর সাথে দেখা করার জন্য প্ল্যান্টে পাঠানো হয়, যিনি অংশটি প্রতিস্থাপন করার সময় নির্দেশনার জন্য অগমেন্টেড রিয়েলিটি চশমা ব্যবহার করতে পারেন।

ব্যবসার অপ্টিমাইজেশানের জন্য ব্লকচেইন প্রযুক্তি

এই সুপরিচিত প্রযুক্তি বাস্তবায়নের বিভিন্ন উপায় আছে। নাটকীয়ভাবে লেনদেনের খরচ কমানোর হাইপ এবং বড় প্রতিশ্রুতি ছাড়াও, বাস্তবসম্মত হতে, ব্লকচেইন প্রযুক্তির বেশিরভাগ লেনদেনের রেকর্ড এবং ট্র্যাকের জন্য লজিস্টিকসে ব্যবহার করার সম্ভাবনা রয়েছে।

আজকাল ডেটা নিয়ে সবচেয়ে বড় সমস্যা হল এর রেকর্ড এবং স্টোরেজ প্রক্রিয়া। একদিকে, কোম্পানির লেনদেন সম্পর্কে তথ্য ব্যক্তিগতভাবে সংরক্ষণ করা হয় এবং বেশিরভাগ কার্যক্রমের কোনো মাস্টার লেজার নেই। অন্যদিকে, এই ডেটা প্রায়ই কোম্পানির বিভাগ বা নির্দিষ্ট শ্রম অভ্যন্তরীণভাবে বিতরণ করা হয়, যা লেনদেনের সমন্বয়কে একটি সময়সাপেক্ষ এবং ত্রুটি-প্রবণ প্রচেষ্টা করে তোলে। পরিবর্তে, একটি ব্লকচেইন সিস্টেমে, লেনদেন যাচাইকরণ বা স্থানান্তর প্রক্রিয়ার জন্য তৃতীয়-পক্ষ নিয়োগের প্রয়োজন নেই। অধিকন্তু, ব্লকচেইন-ভিত্তিক সিস্টেমে, সমস্ত লেনদেন সেকেন্ডের মধ্যে সুরক্ষিত এবং যাচাই করা হয় কারণ লেজারটি বিপুল সংখ্যক অভিন্ন ডেটাবেসে প্রতিলিপি করা হয়। ফলস্বরূপ, নিকটতম ভবিষ্যতে ব্লকচেইন লজিস্টিকসে এই সমস্যাগুলি কাটিয়ে উঠতে এবং সাপ্লাই চেইন প্রক্রিয়াগুলিতে দক্ষতা বাড়াতে সাহায্য করবে। এই প্রযুক্তি ব্যবহারের প্রধান সুবিধা হ'ল ডেটা স্বচ্ছতা অর্জন করা এবং মান শৃঙ্খল বরাবর প্রাসঙ্গিক স্টেকহোল্ডারদের অ্যাক্সেস পাওয়া, তাই 'সত্যের একক উত্স' তৈরি করা।

সারসংক্ষেপ

স্মার্ট সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট সলিউশনগুলি ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করার এবং আয় বাড়ানোর জন্য বিস্তৃত সুযোগ নিয়ে আসে। সরবরাহ শৃঙ্খল উন্নত করার জন্য একটি স্মার্ট পদ্ধতির শুরু হয় আরও ভাল এবং স্মার্ট সফ্টওয়্যার দিয়ে, যা ইনভেন্টরি পূর্বাভাসের ফাঁকগুলি সমাধান করবে এবং চাহিদা পরিকল্পনা উন্নত করবে। যখন এই কারণগুলি আর ব্যবসার বিকাশে নিবিড় প্রভাব ফেলবে না, গতি এবং নির্ভুলতা পরিবর্তনের বিন্দু হয়ে উঠবে। এবং IoT, AI, Big Data এবং Blockchain-এর মতো প্রযুক্তিগুলি কোম্পানিকে উন্নত করবে এবং আরও প্রক্রিয়াগুলিকে সহজ করে তুলবে। অধিকন্তু, এই প্রযুক্তিগুলি কোম্পানিগুলিকে সক্ষম করবে এবং পরিষেবা সরবরাহের প্রতিটি স্তর জুড়ে নাটকীয়ভাবে দক্ষতা উন্নত করবে, তবে আমাদের এখনও অনেক দীর্ঘ পথ যেতে হবে। সর্বদা মনে রাখবেন যে লজিস্টিক, ইনভেন্টরি প্ল্যানিং এবং স্ট্রিমিং প্রক্রিয়াগুলির সমস্ত সমস্যার জন্য কোনও একটি জাদু পিল নেই, সেইসাথে যেখানে একটি টুল সর্বোত্তম ফলাফল দেবে, অন্যটির কোন প্রচেষ্টা থাকবে না। আপনি চেষ্টা পর্যন্ত আপনি জানেন না।

Alex Koshulko, Ph.D.

GMDH Streamline-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা,

চাহিদা পূর্বাভাস, ইনভেন্টরি পরিকল্পনা এবং অপ্টিমাইজেশানে দশ বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতার সাথে শীর্ষস্থানীয় সরবরাহ চেইন পরিকল্পনা বিশেষজ্ঞ।

অ্যালেক্সের সাথে সংযোগ করুন লিঙ্কডইন