အများဆုံး ကိရိယာတစ်ခုနှင့် ပါတီသင်ထားသည့် အမြတ်အလွန်များ

အထူးသဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန် ဆောင်းရှင်း လုပ်ဆောင်မှုနှင့် သဘောထားရှိခြင်း

မြင့်မားသော အရေအတွက် ကိရိယာရေးအတွက် သဘောတူညီမှု အင်ဂျင်နီယာရေး

သိပ္ပံအင်ဂျင်နီယာရေးသည် ကြိမ်မြှင့်တစ်ခုလုံး၏ ဖျားထိုးမှုများကို ကိုင်တွယ်မှုမပြောင်းဘဲ ဆောင်ရွက်နိုင်သော ဆောင်းများဖြင့် ဆောင်ရွက်ရန်အတွက် အရေးကြီးသည်။ အကြောင်းအရာကို မျှော်လင့်စွာ ဒီဇိုင်းပြုခြင်းနှင့် သိပ္ပံအင်ဂျင်နီယာရေးဖြင့် ဆောင်းများသည် ပိုမိုမြင့်မားသော အလျင်နှင့် မှန်ကန်သော ဒေတာဖိုင်ခြင်းကို ရရှိနိုင်သည်၊ ယနေ့ခေတ် အလျင်မြင်သော စီးပွားရေးပরিবেশတွင် အရေးကြီးသည်။ အကျင့်ကိုင်များသည် သိပ္ပံအင်ဂျင်နီယာရေးသည် ဆောင်းများ၏ အလျင်နှင့် မှန်ကန်မှုအမြှုပ်အမြင်ကို သိမ်းဆည်းရေးသည် အရေးကြီးသည်ဟု ပြသခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ibml ရဲ့ မြင့်မားသော အလျင်ဖြင့် ဆောင်းများကို မြင်သာသော အလျင်ဖြင့် ဒေတာဖိုင်ခြင်းကို ဆောင်ရွက်နိုင်ပြီး ကိုင်တွယ်မှုမပြောင်းဘဲ ကိုယ်စားပြုမှုများကို ပြသခဲ့သည်။ အကျင့်ကိုင်များ၏ အကြောင်းအရာများမှ ပြသခဲ့သည် ကောင်းစွာ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ဆောင်းတစ်ခုသည် လုပ်ငန်းရေးမှူးများ၏ ကိုင်တွယ်မှုကို ပိုမိုမြင့်မားစေရန် နှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်းအချိန်ကို လျော့နည်းစေရန် အရေးကြီးသည်ဟု ပြသခဲ့သည်။

လိုင်းပြင်သော အလုပ်အတွက် အသေးစိတ်ရှိသည့် အသေးစိတ်များ

အရှည်ရှည်ကြာကြာ ဆံသောင်းများ အာရုံကြီးမားသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အခြေခံထားသည့် ပိုင်းယူမှုကို အားပေးသည့် ပစ္စည်းများနှင့် ပြင်ဆင်မှုနည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းရှိ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် လိုဂစ်စတစ်စ်တို့တွင် အသစ်မှာ အရေးကြီးသည့် ပိုင်းယူမှုကို ထိုင်ခြင်းဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည့် ဆိုင်ရာ စက်မှုများကို သိမ်းဆည်းထားသည်။ ဒီဇိုင်းများကို အသုံးပြုသော ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းများမှ အသုံးပြုသူများ၏ ဆောင်းပါတီများမှ ပိုင်းယူမှု၏ အရေးကြီးခြောက်ကို သဘောတူညီသည်။ အားပေးသော အခြေအနေများအောက်တွင် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည့် ပြင်ဆင်မှုများကို အများအားဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည်။ အောက်ပါ အခြေအနေများကို အသုံးပြုသော ဆိုင်ရာ စက်မှုများတွင် အောက်ပါ အခြေအနေများကို သိမ်းဆည်းထားသည်။ အားပေးသော အခြေအနေများအောက်တွင် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည့် ပြင်ဆင်မှုများကို အများအားဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည်။ အားပေးသော အခြေအနေများအောက်တွင် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည့် ပြင်ဆင်မှုများကို အများအားဖြင့် သိမ်းဆည်းထားသည်။

ဟိုင်လိတ်စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း

အသစ်ခြင်းတွေနဲ့ ရှိနေတဲ့ legacy system တွေကို ပေါင်းစပ်ဖို့ unique challenges တွေရှိတယ်။ ဒါပေမယ့်လည်း လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလို့ရတဲ့ solutions တွေက ထွက်လာနေတယ်။ Legacy system တွေနဲ့ compatibility ဟာ ဆောင်ရွက်ချိန်ကို နည်းချင်းဖြစ်စေဖို့ နှင့် technology upgrade အတွက် operational efficiency ကို တိုးတက်စေဖို့ crucial ဖြစ်ပါတယ်။ Successful integrations တွေဟာ လျင်မြန်စွာ planning နဲ့ execution ကို အရေးကြီးလို့ပြသပါတယ်။ ဒါမှမဟုတ် improved data flow နဲ့ reduced operational friction တွေကို ရရှိဖို့အတွက်လည်းပါ။ Experts တွေဟာ ဒီ seamless integrations တွေက business continuity ကို maintain လုပ်ပေးတဲ့အခါကို လူကြီးမင်းတွေက studies တွေမှာ ကြေညာခဲ့တယ်။ အကောင်အထည်ဖော်မှုရှိတဲ့ systems တွေကို ရှိနေတဲ့အခါ smoother transitions နဲ့ heightened performance ကို ရရှိနိုင်တယ်လို့ပြောခဲ့တယ်။ အသစ်နဲ့ အဟောင်းကို disruption မရှိဘဲ ပေါင်းစပ်နိုင်တာဟာ modernizing operations မှာ compatibility ရဲ့ အရေးကြီးချက်ကို ပြသပေးတယ်လို့ပြောလို့ရပါတယ်။

Resource Pooling ကို အသုံးပြုပြီး Product Launch Times ကို အမြန်တိုးခြင်း

ပူးတွဲဆက်သွယ်မှုများ ထုတ်လုပ်ရေးအချိန်မျဉ်းကို ပိုမိုမြင့်မားစေရန် နှင့် ကျော်ကြားမှုအချိန်ကို ပိုမိုမြင့်မားစေရန် အံ့ဖွယ်ရှိသော စီးပွားရေးစီမံခန်းဖြစ်ပါသည်။ ရесоუrсеများကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် အများအားဖြင့် ပိုင်ဆိုင်သော ပညာရေး၊ oloadedtextနှင့် အခြားအချက်အလက်များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုကို ပိုမိုမြန်စွာ တွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဆောက်ရွားလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပူးတွဲဆက်သွယ်မှုများသည် 3D scanning technologies အတိုင်း ပိုမိုသဘောထားသော ဖြေရှင်းချက်များကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် lead times ကို လျော့နည်းစေရန် ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် 3D scanners က ပရိုတိုတိပ်လုပ်ငန်းများကို ပိုမိုလျှင်မြန်စေပြီး iteration များကို လျော့နည်းစေပြီး design validations ကို ပိုမိုမြန်စွာ တွေ့ရှိနိုင်စေပြီး ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်ကို အရမ်းလျော့နည်းစေပါသည်။ သုတေသနများမှ သိရှိရသည်မှာ ပူးတွဲဆက်သွယ်မှုများကို အသုံးပြုသော ကုမ္ပဏီများသည် cost ကို 27% လျော့နည်းစေနိုင်ပြီး accuracy ကို 10% မြင့်တင်စေနိုင်ပြီး launch efficiency ကို 14% ပိုမိုမြင့်မားစေနိုင်ပါသည်။

ပိုင်ဆိုင်သော ထုတ်လုပ်ရေးဖြင့် ကုန်ကျစီမံခန်း

အကြောင်းအရာတစ်ခုလုံးထဲမှာ ပူးတွဲဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းများ၏အကြီးအကျယ်အသားအမှတ်တစ်ခုမှာ အထူးပြုထားသောထုတ်လုပ်မှုဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်အား အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြစ်သည်။ အသေးစိတ်လုပ်ငန်းများကို အတူတကွလုပ်ငန်းများအဖြစ် ပါဝင်လိုက်ပါက ထုတ်လုပ်မှုအကျိုးအမြတ်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို အစုံအစည်းအဖြစ် ဝေးသောကုန်ကျစရိတ်များကို လျော့နည်းစေနိုင်ပါသည်။ 3D scanning နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ တော်တော်များကို တိကျသော မှတ်တမ်းများနှင့် သိမ်းဆည်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ပြီး အသုံးမျှော်များနှင့် မှားယွင်းမှုများကို လျော့နည်းစေပြီး ထုတ်လုပ်မှုကုန်ကျစရိတ်များကို ကြီးမားစေပါသည်။ ဘဏ္ဍာရေးအမှတ်တမ်းများက လုပ်ငန်းဆိုင်ရာပူးတွဲများသည် အထူးပြုထားသောထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများသို့မဟုတ် နည်းပညာများကို အစုံအစည်းအဖြစ် ဝေးသောကုန်ကျစရိတ်များကို လျော့နည်းစေနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် 3D scanning နည်းပညာဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုသည် ပို၍တော်တော်များဖြစ်လာပြီး အဖွဲ့အစည်းများက ပြန်လည်လုပ်ဆောင်မှုများကို လျော့နည်းစေပြီး ဒေသများ၏ အသုံးမျှော်မှုကိုလည်း လျော့နည်းစေနိုင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများက ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းမှုများကို လျော့နည်းစေသည့် စွမ်းအင်ကို ပူးတွဲလုပ်ဆောင်မှုများက စွမ်းအင်တိုးတက်စေနိုင်ပါသည်။

မတူညီသော ဒေသများနှင့် အဖြစ်အပျက်များ

ပူးတွဲဆက်သွယ်မှုများသည် နည်းပညာအရင်းခံများနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုလွှာများအထိ ဝေဖန်ပေးနိုင်သည့် လမ်းကြောင်းများကို ဖွင့်လှစ်ပေးပြီး ဒါမှမဟုတ် angganter customer များ၏ လိုအပ်ချက်များကို အမြဲတမ်းဖြည့်စွက်ပေးနိုင်သည်။ ပူးတွဲဆက်သွယ်မှုများသည် အသစ်ချိန် ပစ္စည်းများနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုများကို လေ့လာနိုင်စေပြီး ပণုပြီးများကို တိုးတက်စေ၊ ကုန်သွယ်မှုအားလုံးကို ပိုမိုကြီးမားစေသည်။ ပူးတွဲဆက်သွယ်မှုသည် ကုမ္ပဏီများအား ပုံမှန်သော ပစ္စည်းများကို ရရှိခြင်းမရှိဘဲ ပိုမိုကြီးမားသော ပစ္စည်းများကို လျှော့ချနိုင်စေပြီး ပစ္စည်းများ၏ ဒီဇိုင်းကို ပိုမိုအသစ်မှုဖြင့် ဖွင့်လှစ်ပေးနိုင်သည်။ ကုန်သွယ်မှုအားလုံး၏ လိုအပ်ချက်များကို အမြဲတမ်းဖြည့်စွက်ပေးနိုင်သည့် ပုံမှန်သော ပစ္စည်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းပညာများကို ပူးတွဲဆက်သွယ်မှုများက အသုံးပြုနိုင်သည်။

နည်းပညာအကောင်အထည်ဖော်မှုကို အသုံးပြု၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆေးချိန်ဖြစ်ပြီး ဖြေရှင်းမှုများကို ပေးနိုင်သည်

AI မှအစောပိုင်း Quality Inspection နှင့် Error Reduction

AI တecnologies သည် scanning solutions တွင် quality inspection ကို ပြန်လည်ဖြစ်ရပ်အားဖြင့် ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး scanned documents တွင်ရှိသော errors ကို များများဆုံးဖြင့် လျော့နည်းစေခဲ့သည်။ machine learning algorithms မှလွဲ၍ AI သည် anomalies ကို detect ပြီး rectify လုပ်နိုင်သည်၊ အများအားဖြင့် instantaneous တွင်ပင်။ Viz.ai သည် CT scans ကို အမြန်စွာ analyze ပြီး medical teams ကို alert လုပ်ပေးသည့်အတိုင်း stroke diagnosis ကို streamline လုပ်သည်ဟုတူညီသော်လည်း AI-driven scanners သည် deviations ကို identify ပြီး scan တွင်ရှိသော corrections ကိုလည်း enhance လုပ်ကြောင်း document fidelity ကိုတိုးတက်စေသည်။ National Institute of Standards and Technology ၏ report အရ AI systems သည် error detection ကို အများဆုံး 85% ထိတိုးတက်စေနိုင်သည်။ လူသားများ၏ intervention ကို further minimize လုပ်ရန် real-time, autonomous quality control ကို enabling လုပ်ပေးသည့် advancements တွင် AI ၏ role ကို expand လုပ်သည်ဟု future ကိုကြည့်ပါက မျှဝေထားသည်။

Automated Document Processing Workflows

ဒေတာရိုက်ခြင်းလုပ်ငန်းမျဉ်းတွင် အလှုပ်ရှားမှုကို ပါဝင်စေခြင်းသည် လုပ်ငန်းမျဉ်းများကို ဖြည့်ဆည်းပေးပြီး ကုသိုလ်များကို တိုးတက်စေရန် အဓိကအထိမ်းအမှတ်များကို ပေးဆောင်သည်။ အလှုပ်ရှားမှုစနစ်များသည် လူသားမှုမှားယွင်းမှုမရှိဘဲ ဒေတာများကို အများကြီးခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ ဒေတာထုတ်ယူခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်းစသည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။ UC Davis Health အတိုင်း အဖွဲ့အစည်းများသည် Viz.ai ၏ AI တံဆိပ်ကို အသုံးပြု၍ စော့ချရောဂါလိုလာရောက်ခြင်းအချိန်ကို ပိုမိုအမြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့သည်ဟု ပြသထားသည်။ ပြောင်းလဲမှုများကို အလှုပ်ရှားမှုစနစ်များက အလုပ်လုပ်ခြင်းအချိန်နှင့် လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းအကျိုးအမြတ်များကို လျော့နည်းစေရန် အဓိက ROI ကို ပြသထားသည်။ ရာဇဝင်များကို အလှုပ်ရှားမှုမှ လွတ်လပ်စေခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် ပိုမိုရေးပိုင်းကို အရည်အချင်းပေးနိုင်သည့် အရင်းအမြစ်များကို ပြန်လည်ဖြေရှင်းပေးနိုင်သည်။

Cloud-Based Data Management Integration

ကွန်ပျူတာ ဆင့်ရဲများကို သီးခြား ဒေတာ စီးရီးမှူး စနစ်များဖြင့် အတူတူ လုပ်ဆောင်ခြင်းဟာ ထိုးဝါးသော ပြည့်စုံမှုနှင့် ဒေတာ ကာကွယ်မှုကို ပေးပါသည်။ သီးခြား ဖြေရှင်းချက်များကို ကွန်ပျူတာ ဆင့်ရဲများကို ဘယ်မှမဟုတ် အခြေခံသွားပြီး လျှော့ချထားသည်၊ အလုပ်အတွက် ပူးပေါင်းမှုနှင့် လွယ်ကူသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖွံ့ဖြိုးစေသည်။ API များနှင့် ရှုပ်ထွေးသော အင်ကရစ်ရှင်းပြီး ပိုင်ဆိုင်သော ဒေတာ ရွေ့ပေးမှုနှင့် သိမ်းဆည်းမှုကို ချိုးဖော်ပေးသည်။ အကြောင်းအရာများကို လေ့လာခြင်းမှာ ဒေတာ စီးရီးမှူး စနစ်၏ လုံလောက်မှုတွင် သတ်မှတ်ထားသော ပြင်ပြောင်းမှုများကို ပြသထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သီးခြား ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုသော အဖွဲ့အစည်းများမှ ဒေတာ ရယူပြီးခြင်း၏ အချိန်ကို လျှော့ချခြင်းနှင့် ဒေတာ မှန်ကန်မှုကို တိုးတက်စေခြင်းကို အကြောင်းပြုသည်။ ကွန်ပျူတာ ဆင့်ရဲများကို သီးခြား ပလိတ်ဖောင်းများဖြင့် အတူတူ လုပ်ဆောင်ခြင်းဟာ ဒေတာ စီးရီးမှူး စနစ်ကို ပြင်ပြောင်းရန်အတွက် အရေးကြီးသော အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ရှုံးလှုပ်ရှားမှု ကျော်လွှားခြင်းနှင့် ROI ကို မြှင့်တင်ရန် ပုံမှန်ဖြစ်သော ပိုင်ဆိုင်မှုများဖြင့် ဆက်ဆံခြင်း

လှုပ်ရှားမှုကို အလုပ်လုပ်ခြင်းဖြင့် လျှော့ချခြင်း

အိတ်ပလေးရှင်းမှုက စီးပွားရေးအဖွဲ့များ၏ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်ပုံကို ပြောင်းလဲလာစေခြင်း၊ ထို့ပြင် လက်လုပ်သူများ၏ အကျော်ကြားသော အချိန်နှင့် ကုသိုလ်များကို လျော့နည်းစေခြင်းဖြင့် ထို့အတွင်း စာရင်းများကို ဆွဲမျှော်လုပ်ခြင်း၏ ဘယ်လိုအပြင်တွင်မဆို အရေးကြီးသည်။ အိတ်ပလေးရှင်းမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လူသားမှုအမှားများကို ဖယ်ရှားပြီး စာရင်းများ၏ အလုပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းကို ပိုမိုမြင်မြင်လာစေပြီး တန်ဖိုးကြီးမားသော အချိန်နှင့် ကုသိုလ်များကို လွတ်လပ်စေသည်။ အိတ်ပလေးရှင်းမှုကို လက်ခံထားသော လုပ်ငန်းအပိုင်းများအတွင်းရှိ အချက်အလက်များမှ အလုပ်သမားများ၏ ကုသိုလ်ကို 30% ထိ လျော့နည်းလာခြင်းကို ပြသထားပြီး ထိုနည်းပညာ၏ ရှေ့ဆုံးအရင်းအမြစ်များကို ပြသထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အိတ်ပလေးရှင်းမှုစာရင်းများကို အသုံးပြုခြင်းအကြောင်း သီးသန့်လေ့လာမှုတစ်ခုမှ အလယ်အလိုက်အရွယ်ရေးအဖွဲ့တစ်ခုသည် ပထမနှစ်အတွင်း 40% ROI ကို ရရှိခဲ့သည်။ ထိုအချက်အလက်များနှင့် ဥပမာများက အကုန်သတ်မှတ်ချက်များကို လျော့နည်းစေရန်၊ လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုကို မြင်မြင်လာစေရန် အိတ်ပလေးရှင်းမှုလုပ်ငန်းများကို အသုံးပြုခြင်း၏ အရေးကြီးမှုကို ပြသထားသည်။

အရှုံးချိန်ကို လျော့နည်းစေရန် ရှုံးချက်မှု များအား အသုံးပြုခြင်း

ပိုင်ခွင့်ရှိသော များအတွက် လုပ်ဆောင်မှု အခြေခံပြီး စက်မှု အလုပ်ဆောင်ရွက်မှု အနည်းငယ်ဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုကို တိုးတက်စေရန် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍဖြစ်သည်။ ဒေတာ အားလုံးကို အသုံးပြု၍ တက်ကြွစွာ လုပ်ဆောင်နေသည့် အချိန်မှာ စက်မှုအတွင်းရှိ ပြင်ပြီး ဖြစ်ပေါ်နိုင်သော ကြိုးစားမှုများကို ရှာဖွေနိုင်ပါသည်။ ပိုင်ခွင့်ရှိသော များအတွက် စီမံခန့်ခွဲခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ပြသော လုပ်ငန်းများမှာ အလုပ်ဆောင်ရွက်မှု အရေအတွက်ကို 50% အထိ လျော့နည်းစေနိုင်ခဲ့သည်ဟု အကြောင်းပြုသည်။ IoT sensors နှင့် machine learning အတွင်းရှိ တိုးတက်လာသော စနစ်များက ပိုင်ခွင့်ရှိသော များအတွက် လိုအပ်သော framework ကို ပေးဆောင်ပြီး လုပ်ဆောင်မှု ဆုံးဖြတ်မှုများကို လျော့နည်းစေ၊ သဘောထားမှုကို တိုးတက်စေပါသည်။ ဒီမှာ workflow များအတွင်းရှိ ပြောင်းလဲမှုများကို ရှောင်ရှားမှုမရှိဘဲ လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် လုပ်ငန်းများအတွင်းရှိ ထုတ်လုပ်မှု မျှော်လိုချက်များကို မိမိတို့၏ မူတည်ပြီး ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။

လျှော့ချနိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များ အတွက် တိုးတက်လာသည့် လိုအပ်ချက်များ

ဒီနေရာအတွင်း ပိုမိုလျင်လျင်ကျရှုံးလာသည့် ကျောက်ထောင်စုံဘက်ခြောက်မှာ တိုးတက်လာသည့် တောင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ကျွန်းစောင်းဖြင့် လုပ်ငန်းများကို ပိုမိုလျင်လျင် ဖြစ်စေရန် အကျိုးအမြတ်ရှိသည့် ဖြည့်စွက်နိုင်သော အင်တာဖောင်းရေးဖြေရှင်းချက်များအားလုံးကို လိုအပ်သည်။ ယင်းဖြေရှင်းချက်များကြောင့် ကုမ္ပဏီများသည် အလုပ်လုပ်သော အရည်အချင်းများကို အလုပ်လုပ်သော အရည်အချင်းများကို ပိုမိုလျင်လျင်ဖြည့်စွက်နိုင်ပြီး အလုပ်လုပ်သော အရည်အချင်းများကို ပိုမိုလျင်လျင်ဖြည့်စွက်နိုင်ပါသည်။ အချို့သော အဖွဲ့အစည်းများသည် ဖြည့်စွက်နိုင်သော အသစ်များကို ထောက်ခံပေးသည့် တာဝန်ကြီးများနှင့် ပိုင်ဆိုင်သော ပါတီများကို ဖွဲ့စည်းခြင်းဖြင့် အောင်မြင်ခဲ့သည်။ ထို့ပြင် အကောင်းဆုံးဖြည့်စွက်နိုင်သော ကုမ္ပဏီများသည် အသီးသီးတောင်းဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုများကို တွေ့ရှိခဲ့ပြီး အချို့သည် နှစ်တစ်ခုလျှင် ပြောင်းလဲမှုအချိန် 5-10% ကို အကောင်းဆုံးဖြည့်စွက်နိုင်ခဲ့သည်။ ယင်းဖြည့်စွက်မှုသည် လက်ရှိလိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းပြီး ကုမ္ပဏီများအား ရှေ့ကြောင်းတွင် အဆင်မပြေတော့သော အခြေခံအရည်အချင်းများကို ဖြည့်စွက်ပေးသည်။ ဖြည့်စွက်နိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များတွင် ကုမ္ပဏီများသည် တိုးတက်လာသည့် လိုအပ်ချက်များအား မျှော်လင့်နိုင်သည့်အတွက် လွယ်ကူစွာ ပြောင်းလဲနိုင်သည့် အခြေအနေများကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။