အဓိကစီးပွားရေးမဟာဗျူဟာ ၅ ခုဖြင့် 2023 ခုနှစ်တွင် သင်၏ Supply Chain ကို အဆင့်မြှင့်ပါ။

စက်မှုလုပ်ငန်းများ လေ့လာသိရှိထားသည့်အတိုင်း စားသုံးသူနှင့် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက် နှစ်ခုစလုံးသည် မျက်စိတစ်မှိတ်အတွင်း ပြောင်းလဲသွားတတ်ပြီး ကုန်ပစ္စည်းဝယ်လိုအား မညီမျှသည့်အခါတွင် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များသည် ပမာဏအနည်းငယ်ကို ဖွင့်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ရပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် 2023 ခုနှစ်သို့ တစ်လရောက်ရှိနေပြီဖြစ်ပြီး၊ စီးပွားရေးခန့်မှန်းချက်များသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ ကျန်းမာပြီး အမြတ်အစွန်းများရရှိရန် ရှေ့တွင်လုပ်ဆောင်ရမည့် အလုပ်များစွာကို ညွှန်ပြပါသည်။ ရှေ့ဆက်စိန်ခေါ်မှုများကိုကူညီရန်နှင့်အတိတ်မှသင်ယူမှုများကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက်၊ ရှေ့နှစ်တွင်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများဆက်လက်သွက်လက်နေရန်အလွန်အရေးကြီးသောထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များအတွက်အရေးကြီးသောဗျူဟာငါးခုကိုကျွန်ုပ်ဖော်ပြခဲ့သည်။ ဖတ်ကြည့်ပါ၊ သင့်ရှုထောင့်မှအရာများကို သင်မည်ကဲ့သို့မြင်သည်ကို မှတ်ချက်များတွင် ကျွန်ုပ်အား အသိပေးပါ။

ထောက်ပံ့ရေး ပြတ်လပ်မှုကို လျော့ပါးစေရန် ထုတ်လုပ်မှုကို နီးနီးကပ်ကပ် ဆောင်ရွက်ခြင်း

မနှစ်က ဒီလိုပါ။ ကြောကျတိုငျပြီးခဲ့သောဆယ်စုနှစ်အနည်းငယ်အတွင်း ကပ်ရောဂါသည် အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများ၏ မျိုးပွားမှုဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်များကို မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်စေခဲ့သည်အကြောင်း ကျွန်ုပ်ရေးသားခဲ့သည်။

Offshoring သည် 1980 ခုနှစ်များကတည်းက အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ကုန်ထုတ်လုပ်မှုကို ဦးစားပေးပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော တရုတ်လုပ်အားကို အသုံးပြု၍ အမြတ်အစွန်းရှိသော ထုတ်လုပ်မှုကိုရရှိရန် နိုင်ငံတကာကုန်ထုတ်လုပ်မှုစာရင်း၏ ထိပ်ဆုံးတွင် ဆက်လက်ရပ်တည်နိုင်ခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့် COVID ဒဏ်ကြောင့် တရုတ်နိုင်ငံက ဒေသအများအပြားမှာ ကုန်ထုတ်လုပ်မှုကို ပိတ်လိုက်တဲ့အခါ စနစ်က ပြင်းထန်စွာ ထိခိုက်ခဲ့ပါတယ်။ ကျွန်တော်ရေးထားသလိုပဲ "အင်ဂျင်က သိမ်းသွားတာ။"

တုံ့ပြန်မှုအရ၊ အမေရိကန်ထုတ်လုပ်သူများသည် စိတ်လှုပ်ရှားလာပြီး အများအပြားသည် ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်းနှင့် ခွဲထုတ်ခြင်းတို့ကို အသုံးချရန် ဗျူဟာများကို အာရုံစိုက်လာကြသည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ဤလမ်းကြောင်းသည် ဆီးနှင်းများကျနေပြီး 2023 ခုနှစ်တွင် တိုးလာမည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။

Nearshoring သည် သင်၏ ပေးသွင်းသူများ၊ ထုတ်လုပ်သူများ၊ ဖောက်သည်များနှင့် ပိုမိုနီးကပ်လာခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။ သင့်လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များအနီးရှိ နိုင်ငံများတွင် ဗျူဟာမြောက်တည်ရှိနေခြင်းသည် ယနေ့ခေတ်တွင် အလားအလာရှိသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ငါတို့တောင် လက်ရှိ အုပ်ချုပ်ရေးက ကမ်းပါးယံတွေအကြောင်း ပြောနေတာ မက္ကဆီကို ကုမ္ပဏီများနှင့်

ကမ်းပါးပြိုခြင်း၏ ကြီးထွားမှုကို ကျွန်ုပ် စိတ်အားထက်သန်ပါသည်။ ပို့ဆောင်မှုတွင် အရှိန်တိုးလာခြင်း၊ ပေးသွင်းသူများနှင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ ဆက်သွယ်ခြင်း၊ ပြင်ပထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ပြောင်းလဲမှုများကို လျင်မြန်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်မှုသည် ဤပြောင်းလဲမှု၏ အကျိုးကျေးဇူးများဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့နိုင်ငံ၏ GDP တိုးမြင့်လာစေရန် AI နှင့် ထုတ်လုပ်မှု အလိုအလျောက်စနစ်ဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများကို ဆောင်ကြဉ်းရန် အချိန်တန်ပါပြီ။

AI နှင့် ML ကို လူများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် လောင်စာဆီ မြှင့်တင်ရေးသို့ အရှိန်မြှင့်လက်ခံခြင်း။

ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကို အသုံးပြုခြင်းသည် စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုကောင်းမွန်ခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ် သက်သာစေခြင်းနှင့် စွမ်းရည်အသစ်များ အပါအဝင် ထုတ်လုပ်သူများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ဆောင်ကြဉ်းပေးပါသည်။ သို့သော်လည်း ဤနည်းပညာများကို လက်ခံကျင့်သုံးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် ရှုပ်ထွေးပြီး ဘက်ပေါင်းစုံမှ ဖြစ်နိုင်ပါသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများစုအတွက် စိန်ခေါ်နေသော စီးပွားရေးဦးတည်ချက်သည် ဆက်လက်ရှိနေသည်နှင့်အမျှ၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာထုတ်လုပ်သူများသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ကူးပြောင်းရေးကို ဦးစားပေးပြီး စွန့်စားမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် စီမံခန့်ခွဲရန် သင်ယူရမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် MRO သုံးစွဲမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ဝယ်ယူရေးလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် ပေးသွင်းသူထောက်လှမ်းရေးဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို စတင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဤအယူအဆသည် အမျိုးမျိုးသောစက်မှုလုပ်ငန်းများနှင့်သက်ဆိုင်သည်။ လေကြောင်းလုပ်ငန်းစက္ကူထုတ်ကုန်များ ၊ မော်တော်ကား ၊ AI နှင့် ML ကို စတင်အသုံးပြုသည့်ကုမ္ပဏီများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအဆင့်မှာ ဤနည်းပညာများဖြင့် မြှင့်တင်နိုင်သော ကုန်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ သီးခြားနယ်ပယ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ပုံစံများနှင့် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ရှိပြီးသားစနစ်များမှ ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် အာရုံခံကိရိယာအသစ်များနှင့် ဒေတာစုဆောင်းမှုစနစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရှာဖွေနိုင်သည် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်ရေးမော်ဒယ်များတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် ရှိပြီးသားဒေတာများကို ရှင်းလင်းရန် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဒေတာနှင့် အရင်းအမြစ်များ ပြည့်စုံပြီးသည်နှင့်၊ ထုတ်လုပ်သူများသည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ ပစ်မှတ်ထားသော ဧရိယာများကို ထိထိရောက်ရောက် မြှင့်တင်ရန်အတွက် AI နှင့် ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ စမ်းသပ်စစ်ဆေးပြီးသည်နှင့် AI/ML မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

ဤ AI/cloud-based နည်းပညာအသစ်များသည် ဒေတာများကို သဟဇာတဖြစ်အောင် ကူညီပေးနိုင်ပြီး ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်ကို အဆင်ပြေချောမွေ့စေရန်၊ ၎င်းတို့အား လက်ရှိထိန်းချုပ်မှုစနစ်များနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲများဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုမှုကို ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် အင်တာဖေ့စ်များနှင့် အလုပ်အသွားအလာအသစ်များကို တီထွင်ရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် AI နှင့် ML ၏အောင်မြင်မှုသည် ကုမ္ပဏီယဉ်ကျေးမှု၊ ဝန်ထမ်းလေ့ကျင့်ရေးနှင့် မြင့်မားသောအန္တရာယ်နှင့် ပြောင်းလဲမှုအပေါ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမူတည်နိုင်သည်။ သို့သော် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်း၏ ပန်းတိုင်များ - သိသာထင်ရှားသော စုဆောင်းမှု၊ စွမ်းဆောင်ရည်အသစ်များ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စာရင်းအင်းဖွဲ့စည်းပုံများအကြောင်း ပိုမိုထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန် ထိုက်တန်ပါသည်။

ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ထုတ်လုပ်သူ-ရောင်းချသူ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း

ယခုနှစ် AI နှင့် ML သို့ ရွေ့လျားမှု၏ အရေးကြီးသောအချက်မှာ ထုတ်လုပ်သူသည် ပေးသွင်းသူများနှင့် ယခင်ကထက် ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ AI စနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်သူသည် ပေးသွင်းသူများနှင့် ပိုမိုထိရောက်စွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

AI ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုနှင့် ဒေတာအကဲဖြတ်ခြင်းကို အသုံးပြု၍ အဖွဲ့အစည်းများသည် အရောင်း၊ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ကုန်ပစ္စည်းပေးသွင်းရမည့်အချိန်များတွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် နည်းလမ်းအသစ်များကို ရှာဖွေမည်ဖြစ်သည်။ ဒါကို ငါတို့က 'ရုပ်ဝတ္ထုသစ္စာ,' သည် 'အမြဲတမ်းမှန်ကန်သောအပိုင်း၊ မှန်ကန်သော၊ အချိန်မှန်၊

လုပ်ငန်းစနစ်များမှတစ်ဆင့် ဒေတာများစွာ ရွေ့လျားလာခြင်းကြောင့် လုပ်ငန်းများ၏ စာရင်းပမာဏ၊ ပေးသွင်းရမည့်အချိန်၊ ဝယ်ယူမှုမှတ်တမ်းနှင့် ဒေတာမှ အခြားအရာများကို အပြည့်အဝနားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ AI နည်းပညာသည် ထုတ်လုပ်သူများအား ထုတ်ကုန်များ၏ ဝယ်လိုအားကို ပိုမိုတိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ယင်းက ၎င်းတို့အား ပိုမိုထိရောက်သော ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တစ်ခုအတွက် ပေးသွင်းသူများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဆက်သွယ်နိုင်စေပါသည်။

AI ဆက်သွယ်ရေးကိရိယာများကို AI-ဖွင့်ထားသော chatbots၊ virtual assistant နှင့် အခြားထိုကဲ့သို့သောကိရိယာများကဲ့သို့ အဖွဲ့အစည်းများစွာတွင် အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ကုန်ပစ္စည်းပေးသွင်းသူများနှင့် ထုတ်လုပ်သူအား မှာယူမှုအခြေအနေ၊ ပေးပို့ရမည့်ရက်စွဲများနှင့် အခြားအရေးကြီးသောဒေတာအချက်များဆိုင်ရာ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်စွာဆက်သွယ်နိုင်စေရန်လည်း ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ငွေကြေးဖောင်းပွမှု ဖိအားများကြားမှ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် နည်းပညာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ

မြင့်မားသောအတိုးနှုန်းများ၊ ငွေကြေးဖောင်းပွမှုဖိအားများနှင့် မသေချာမရေရာသောစီးပွားရေးများရှိနေသော်လည်း၊ အဓိကထုတ်လုပ်သူများသည် ၎င်းတို့၏ AI နှင့် နည်းပညာထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အလေ့အကျင့်များတွင် ဆက်လက်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံကြသည်။

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် AI နည်းပညာများ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု၊ အလိုအလျောက်စနစ်သုံးပစ္စည်းများ၊ သိုလှောင်ရုံ၊ ဖြန့်ဖြူးရေးနှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးတို့အတွက် ဆော့ဖ်ဝဲစနစ်များ၊ သတင်းအချက်အလက်စနစ်များနှင့် ထိန်းချုပ်မှုမှတ်စုများဖြင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်ခေါင်းဆောင်များကို ကူညီပေးနိုင်သည့် နည်းပညာကုမ္ပဏီများသို့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ စီးဆင်းလျက်ရှိသည်။ Supply Chain Dive ။

2023 ခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် အဓိကဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ MacroFab ၏ မကြာသေးမီက အရင်းအနှီးအသစ်တွင် ဒေါ်လာ 42 သန်း အီလက်ထရွန်းနစ်ထုတ်လုပ်သူများအတွက် ၎င်း၏ cloud ထုတ်လုပ်မှုပလပ်ဖောင်းအတွက်။

အမှန်မှာ၊ မကြာသေးမီက စစ်တမ်းကောက်ယူခဲ့သော ကုမ္ပဏီများ၏ ⅔ (64%) နီးပါး MHI မှ Supply Chain Industry အစီရင်ခံစာနိုင်ငံ၏အကြီးဆုံးပစ္စည်းကိုင်တွယ်မှု၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အသင်းမှ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တွင် နည်းပညာရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို တိုးမြှင့်လုပ်ဆောင်နေကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့သည်။

နောက်ထပ်အစီရင်ခံစာ CapGemini သုတေသနဌာန စစ်တမ်းကောက်ယူခဲ့သော လုပ်ငန်းများ၏ 40% နီးပါးသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းအသွင်ကူးပြောင်းမှုကို တွန်းအားပေးရန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန်အတွက် နည်းပညာရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို မြှင့်တင်ရန် စီစဉ်နေကြောင်း ပြသထားသည်။

ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် အခကြေးငွေကို ဦးဆောင်ရန် AI-အသုံးပြုနိုင်သော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ရှာဖွေနေချိန်တွင် ကုမ္ပဏီများသည် ပိုမိုခံနိုင်ရည်ရှိသော ထောက်ပံ့ရေးကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ စွန့်စားရမှုကို စီမံခန့်ခွဲရန် ၎င်းတို့၏ ချဉ်းကပ်မှုပုံစံကို ပြောင်းလဲရန်အတွက် တောက်ပသောအနာဂတ်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်ရပါသည်။

Demand Wanes အနေဖြင့် အလုပ်အရင်းအနှီးကို လျှော့ချရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေရမည့် အဖွဲ့အစည်းများ

စီးပွားရေးဖိအားများနှင့် ငွေကြေးဖောင်းပွမှုသည် 2023 ခုနှစ်တွင် ဆက်လက်တိုးမြင့်လာသည်နှင့်အမျှ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၀ယ်လိုအားလျော့နည်းလာသည်နှင့်အမျှ အလုပ်အရင်းအနှီးလျှော့ချရန် နည်းလမ်းများကို ဆက်လက်ရှာဖွေနေနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ဤသို့ဖြင့် ပြီးမြောက်နိုင်ပေသည်။ ဝန်ထမ်းဦးရေကို လျှော့ချခြင်း။ ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချရေး အစီအမံ အမျိုးမျိုးကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် လည်းကောင်း၊

ကုမ္ပဏီများအတွက် လုပ်ငန်းခွင်အရင်းအနှီးကို လျှော့ချရန် ယေဘုယျဘုံနည်းလမ်းအချို့မှာ-

• ပေးသွင်းသူများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ငွေပေးချေမှုစည်းမျဉ်းများကို ညှိနှိုင်းပါ။
• ပေးဆောင်ရမည့် အကောင့်များ/လက်ခံရရှိသည့် အကောင့်များကို ပိုမိုတင်းကျပ်စွာ စီမံခန့်ခွဲပါ။
• ခဲချိန်ကို လျှော့ချရန် ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေသည်။
• သိုလှောင်မှုအဆင့်များကို ပိုမိုထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် AI-အသုံးပြုနိုင်သော ပစ္စည်းစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်အသစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းကဲ့သို့သော ကုန်ပစ္စည်းစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပါ။
• ကုန်ကျစရိတ်များကို ဖြတ်တောက်ပြီး ဝန်ထမ်းများကို အလုပ်မှထုတ်ခြင်းဖြင့် စုစုပေါင်းလည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပါ။

အရင်းအနှီးကို လျှော့ချခြင်းသည် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ပေးပို့မှုအချိန်ဇယားများတွင် အန္တရာယ်များ ရှိလာသောကြောင့် ဤဆုံးဖြတ်ချက်များကို ဂရုတစိုက်ပြုလုပ်သင့်သည်။

အဖွဲ့အစည်းများသည် မဟာဗျူဟာမြောက် ပစ္စည်းစီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့၏ ငွေစာရင်းရှင်းတမ်းမှ အသုံးမပြုသော လုပ်ငန်းအရင်းအနှီးကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် အခွင့်အလမ်းများကို ရှာဖွေရန် ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ဝန်ထမ်းများကို အလုပ်မှထုတ်မည့်အစား ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချရန် ကုမ္ပဏီများကို ကူညီပေးနိုင်သည်။ အကျိုးကျေးဇူးကတော့ လူတွေက သူတို့ရဲ့အလုပ်တွေကို ဆက်ထိန်းထားနိုင်တယ်၊ ကုမ္ပဏီက အဖွဲ့အစည်းအနှံ့ ကုန်ကျစရိတ်တွေကို လျှော့ချပေးပြီး အရည်အချင်းကောင်းတွေ မဆုံးရှုံးစေပါဘူး။ ဤအရာများသည် C-suite မှ အများစုသည် ရေရှည်တွင် အကောင်အထည် ဖော်လိုသော နယ်ပယ်များဖြစ်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ခံစားရပါသည်။