အတွင်းပိုင်း ဖျော်ဖြေရေး ဝန်ဆောင်မှုများတွင် ရှိသည့် ရောင်းအား ရှိမှု ရှေးနောက်အလိုက် အချိန်ကာလအလိုက် အပြောင်းအလဲများ – စီမံခန့်ခွဲသူများအတွက် ဗျူဟာမြောက် စီမံကိန်းရေးဆွဲမှု အစီအစဉ်

အမန်ဒာ ဖောစ်တာသည် မြောက်အမေရိကနှင့် ဥရောပတွင် ဖျော်ဖြေရေးနေရာများအတွက် ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းခြင်း၊ စွမ်းဆောင်ရည်အစီအစဉ်ရေးဆွဲခြင်းနှင့် ရှေးရုံးစွမ်းဆောင်ရည်အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းတို့တွင် အတွေ့အကြုံ ၁၄ နှစ်ရှိသည့် ဒေတာအခြေပြုလုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု ဗျူဟာမှုပညာရှင်ဖြစ်သည်။ သူမသည် မိသားစုဖျော်ဖြေရေးစင်တာ ၅၀ ကျော်၊ ခုန်ကွေးပါက် ပါက်များနှင့် အတွင်းပိုင်းဖျော်ဖြေရေးနေရာများအတွက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ ဖန်တီးပေးခဲ့ပြီး ဝင်ငွေခန့်မှန်းမှု၏ တိကျမှုကို ၃၅% အထိ မြှင့်တင်ပေးခဲ့ပြီး အလုပ်သမ်းအလွ excess စုပ်သုံးမှုကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်ကုန်......

အခန်းတွင်း ဖျော်ဖြေရေးနေရာများတွင် ကျောင်း ပြက္ခဒိန်များ၊ အားလပ်ရက်ကာလများ၊ ရာသီဥတုပုံစံများနှင့် ယဉ်ကျေးမှုအစီအစဉ်များကြောင့် ရာသီဥတုအရ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲမှုများ ရှိသည်။ အများအပြားသော လုပ်ငန်းရှင်များသည် မတည်ငြိမ်သော ဝန်ထမ်းများ၊ စျေးနှုန်းညီမျှခြင်းနှင့် ပျော့ပြောင်းမှုမရှိသော စွမ်းဆောင်ရည်စီမံခန့်ခွဲမှုကြောင့် ဝင်ငွေအလားအလာကို အကောင်းဆုံး မသုံးနိုင်ကြသဖြင့် အမြင့်ဆုံးကာလများတွင် အခွင့်အလမ်းပျောက်ဆုံးခြင်းနှင့် ဝယ်လိုအားနည်းသည့်ကာလများတွင် အလွန်အကျွံ ကုန် ဤဆောင်းပါးတွင် ရာသီအလိုက် ဝယ်လိုအား ပြောင်းလဲမှုများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် မဟာဗျူဟာဆိုင်ရာ အခြေခံစနစ်ကို တင်ပြထားပြီး ခန့်မှန်းမှု နည်းစနစ်များ၊ ဒိုင်နမ်မစ်သော ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်မှု နည်းဗျူဟာများ၊ ပျော့ပြောင်းနိုင်သော ဝန်ထမ်းပုံစံများနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကောင်းဆုံးပြုပြင် ရာသီပတ်လည်မှာ လုပ်ငန်းထိရောက်မှုကို ထိန်းသိမ်းရင်း နှစ်စဉ်ဝင်ငွေကို အမြင့်ဆုံးထိ မြှင့်တင်ဖို့ သက်သေထူထားတဲ့ ချဉ်းကပ်မှုတွေ၊ ဒေတာကို အခြေခံတဲ့ အမြင်တွေနဲ့ ကိစ္စဆိုင်ရာ လေ့လာမှုတွေ ဖော်ပြပါတယ်။

အတွင်းပိုင်းဖျော်ဖြေရေးလုပ်ငန်းများ၏ ဝယ်လိုအားသည် အကြောင်းအများစုပေါ်တွင် အခြေခံသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ရှိသမျှသော ရောင်ပြန်ဟပ်မှုများကို လိုက်နာပါသည်။ IAAPA ၏ ၂၀၂၄ ခုနှစ် ရောင်ပြန်ဟပ်မှုများဆိုင်ရာ လေ့လာမှုအရ အထူးသဖြင့် နေ့စဥ်ဧည့်သည်အရေအတွက် ပုံမှန်အားဖြင့် ၃၅–၄၅% အထိ မြင့်မားသည့် နောက်ဆုံးနေ့သတ္တပတ်များ (ဇွန်လမှ ဩဂုတ်လအထိ)၊ နောက်ဆုံးနေ့သတ္တပတ်များ (ဒီဇင်ဘာလမှ ဇန်နဝါရီလအထိ ပုံမှန်အားဖြင့် ၄၀–၅၅% အထိ မြင့်မား) နှင့် နောက်ဆုံးနေ့သတ္တပတ်များ (မတ်လမှ ဧပြီလအထိ ပုံမှန်အားဖြင့် ၂၅–၃၅% အထိ မြင့်မား) တွင် အဓိကအားဖြင့် အမြင့်မှုန်းများ ဖြစ်ပေါ်ပါသည်။ ဒုတိယအမြင့်မှုန်းများမှာ ကျောင်းပိတ်ရက်များ၊ ရက်အတန်ကြာသော အုန်းနေ့များနှင့် ဒေသတွင်း ပွဲတော်များကာလများတွင် ဖြစ်ပေါ်ပါသည်။ ဝယ်လိုအားနိမ့်ပါးသည့် ကာလများမှာ ပိတ်ရက်များအပြီး ဇန်နဝါရီလ (ပုံမှန်အားဖြင့် ၂၀–၃၀% နိမ့်ပါး)၊ အစောပိုင်း ဆိုင်းဖြူ (စက်တင်ဘာလမှ အောက်တိုဘာလအထိ ၁၅–၂၅% နိမ့်ပါး) နှင့် နောက်ဆုံးနေ့သတ္တပတ်များ (ဖေဖော်ဝါရီလ ၁၀–၂၀% နိမ့်ပါး) တွင် ဖြစ်ပေါ်ပါသည်။ ဤရောင်ပြန်ဟပ်မှုများသည် နေရာဒေသနှင့် ပန်းခံအုပ်စုအလိုက် ကွဲပြားမှုရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့် သမိုင်းကြောင်းအချက်အလက်များနှင့် ဈေးကွက်အလိုက် အချက်အလက်များပေါ်တွင် အခြေခံသော ဒေသအလိုက် အကဲဖြတ်မှုများနှင့် ခန့်မှန်းမှုများ လိုအပ်ပါသည်။

တိကျသော ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းခြင်းသည် ထိရောက်သော ရောင်းဝယ်ရေး ရှေးနှက်စဥ် စီမံကိန်းရေးဆွဲမှု၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ အတိတ်က လာသော ဝင်ရောက်မှု ပုံစံများ၊ ကျောင်းသုံး ကာလဇယားများ၊ ဒေသတွင်း အထိမ်းအမှတ်ပွဲများ ကာလဇယားများ၊ မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းခြင်းများ (အထူးသဖြင့် မိုးလေဝသ အခြေအနေ အလွန်ပါးနပ်သည့် ဒေသများတွင် ရှိသော နေရာများအတွက်) နှင့် စီးပွားရေး ညွှန် indicators များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းသော အကြောင်းရင်း အများပါး ခန့်မှန်းခြင်း မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုပါ။ အတိတ်က လာသော အချက်အလက်များအတွက် အခြေခံ ခန့်မှန်းခြင်းများအတွက် အချိန်အတိုင်းအတာ ဆွေးနွေးခြင်း (ARIMA မော်ဒယ်များ) ကို အသုံးပြုပါ။ အကြောင်းရင်းများ၏ အလေးချိန် သတ်မှတ်ခြင်း (မိုးလေဝသ၊ ပွဲတော်များ၊ စီးပွားရေး အခြေအနေများ) အတွက် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း (regression analysis) ကို အသုံးပြုပါ။ ပုံစံများ ရှာဖွေခြင်းနှင့် အမှားအမှင် ရှာဖွေခြင်းအတွက် စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂေါ်ရီသမ်များကို အသုံးပြုပါ။ စက်မှုလုပ်ငန်း စံချိန်များအရ စုစုပေါင်း ခန့်မှန်းခြင်း မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသည့် နေရာများသည် အတိတ်က လာသော ပျမ်းမျှ နည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ခန့်မှန်းမှု တိကျမှု ၃၀ မှ ၄၀ ရှိသည်။ နေရာတစ်ခုသည် စက်သင်ယူမှုအခြေပြု ခန့်မှန်းခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၇ ရက်ကြာ ခန့်မှန်းမှု တိကျမှုကို ၇၂% မှ ၉၄% အထိ မြင့်တင်နိုင်ခဲ့ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် အရင်းအမြစ်များ စီမံခန့်ခွဲမှုကို တိကျစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့သည်။

ဝင်ငွေအမြတ်အစွန်းကို အများဆုံးဖော်ထုတ်ရန် ရှိသည့် ရုတ်တရက်ပြောင်းလဲမှုများကို ရှိသည့် ရုတ်တရက်ပြောင်းလဲမှုများနှင့် ကိုက်ညီသည့် ပြောင်းလဲနိုင်သည့် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှု နောက်ခံများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ အဓိက စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှု အချက်များတွင် အများဆုံးအသုံးပြုသည့် အချိန်ကာလနှင့် အနည်းဆုံးအသုံးပြုသည့် အချိန်ကာလ စျေးနှုန်းကွာခြားမှုများ (အများဆုံးအသုံးပြုသည့် အချိန်ကာလများတွင် ၁၅–၂၅% အထိ ပိုမိုမြင့်မားသည့် စျေးနှုန်းများ၊ အနည်းဆုံးအသုံးပြုသည့် အချိန်ကာလများတွင် ၂၀–၃၀% အထိ လျှော့စျေးများ)၊ အရင်တွင် အချိန်ကာလအလုံအလောက် စျေးနှုန်းလျှော့ပေးခြင်း (၇ ရက်အထက် အရင်တွင် အချိန်ကာလအလုံအလောက် စျေးနှုန်းလျှော့ပေးခြင်းဖြင့် ၁၀–၁၅% လျှော့စျေး)၊ အပတ်စဥ် နေ့စဥ်အလိုက် ပြောင်းလဲနိုင်သည့် စျေးနှုန်းများ (အပတ်စဥ် အနောက်နေ့များတွင် ၁၀–၂၀% အထိ ပိုမိုမြင့်မားသည့် စျေးနှုန်းများ၊ အပတ်စဥ် အလယ်နေ့များတွင် ၁၅–၂၅% အထိ လျှော့စျေးများ) နှင့် လိုအပ်ချက်အလိုက် အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း ပြောင်းလဲနိုင်သည့် စျေးနှုန်းများ တို့ဖြစ်သည်။ ဝင်ငွေစီမံခန့်ခွဲမှု အကောင်းဆုံး လုပ်ဆောင်မှုများအရ ထိရောက်သည့် ပြောင်းလဲနိုင်သည့် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရုတ်တရက်ပြောင်းလဲမှုများအတွင်း ဝင်ငွေကို ၁၈–၂၈% အထိ တိုးမှုရရှိနိုင်ပြီး အနည်းဆုံးအသုံးပြုသည့် အချိန်ကာလများတွင် စွမ်းအားအသုံးပြုမှုနှုန်းကို တိုးမှုရရှိနိုင်သည်။ အမျိုးသားအဆင့် FEC ချိတ်ဆက်မှု ကွန်ရက်တစ်ခုမှ စုဆောင်းထားသည့် ဒေတာများအရ ပြောင်းလဲနိုင်သည့် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် အများဆုံးအသုံးပြုသည့် အချိန်ကာလများတွင် ဝင်ငွေကို ၂၂% အထိ တိုးမှုရရှိခဲ့ပြီး အနည်းဆုံးအသုံးပြုသည့် အချိန်ကာလများတွင် လူအများ လာရောက်မှုကို ၂၈% အထိ တိုးမှုရရှိခဲ့ပြီး ရုတ်တရက်ပြောင်းလဲမှုများအတွင်း စုစုပေါင်း ဝင်ငွေတိုးမှုကို ၁၅% အထိ ရရှိခဲ့သည်။

လုပ်သမီးအင်အားကို ရှေးနေ့စဉ် ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းရင်း ရှေးနေ့စဉ် ဝယ်လိုအားပေါ်တွင် အခြေခံသော လုပ်သမီးအင်အား ညှိနှိုင်းမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ အဆင့်ဆင့် လုပ်သမီးအင်အား စီမံခန့်ခွဲမှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ ဥပမါ- အခြေခံဝန်ထမ်းများ (နှစ်တစ်နှစ်လုံး အပြည့်အဝအလုပ်လုပ်သော ဝန်ထမ်းများဖြင့် အခြေခံလုပ်ငန်းများကို ဆောင်ရွက်ခြင်း)၊ လုပ်သမီးအင်အား ပေါ်လွင်သော ဝန်ထမ်းများ (အလုပ်ချိန်ပေါ်လွင်သော အပိုင်းအစ ဝန်ထမ်းများ)၊ ရှေးနေ့စဉ် ဝန်ထမ်းများ (အထွက်မှုများ အများဆုံးဖြစ်သော ကာလများတွင် ယာယီအလုပ်သမ်းများ) နှင့် အရေးပေါ်ခေါ်ယူနိုင်သော ဝန်ထမ်းများ (အရေးပေါ်အခြေအနေများတွင် အဖြေရှာရန် အသုံးပြုသည့် ဝန်ထမ်းများ)။ ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းချက်များ၊ လုပ်သမီးစံနှုန်းများ (ဝန်ထမ်း-ဧည့်သည် အချိုး) နှင့် ဝန်ထမ်းများ၏ အလုပ်လုပ်နိုင်မှု နှင့် နှစ်သက်မှုများကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသော ခန့်မှန်းချက်အရ လုပ်သမီးအင်အား စီမံခန့်ခွဲမှု ကိရိယာများကို အသုံးပြုပါ။ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အလိုက် အချက်အလက်များအရ လုပ်သမီးအင်အား ပေါ်လွင်သော စီမံခန့်ခွဲမှုများကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် နေရာများတွင် လုပ်သမီးစရိတ်သည် အမြတ်ငွေ၏ ၂၂–၂၈% မှ ၁၈–၂၂% အထိ လျော့ကျပြီး ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေး အမှတ်များကို ထိန်းသိမ်းခြင်း သို့မဟုတ် မြှင့်တင်ခြင်းကို အောင်မြင်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။ နေရာတစ်ခုတွင် ခန့်မှန်းချက်အရ လုပ်သမီးအင်အား စီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် အပိုအလုပ်ချိန်များကို ၃၅% လျော့ကျစေပြီး ရှေးနေ့စဉ် အထွက်မှုများ အများဆုံးဖြစ်သော ကာလများတွင် လုပ်သမီးစရိတ်များကို ၁၈% လျော့ကျစေနိုင်ပါသည်။

ရှိသမျှ ရောင်းအား အချိန်ကာလအလိုက် ပြောင်းလဲမှုများကို အခြေခံ၍ လုပ်ငန်းဆောင်တာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ညှိပေးပါ။ အထွက်အား အများဆုံးဖြစ်သည့် အချိန်ကာလများတွင် စွမ်းဆောင်ရည် တိုးချဲ့ရေး နည်းဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ ဥပမါ- အလုပ်လုပ်သည့် အချိန်ကို ရှည်လျော်စေခြင်း (၁၀–၁၅% တိုးမှု)၊ အပို စက်ကိရိယာများ ထည့်သွင်းအသုံးပြုခြင်း (ယာယီ ဂိမ်းစတေးရှင်းများ သို့မဟုတ် မော်ဘိုင်း ဆွဲဆောင်မှုများ)၊ အများအားဖြင့် စီတ်ကုန်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်း (အွန်လိုင်း အသေးစိတ် စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များ၊ အချိန်နှင့် ကိုက်ညီသည့် ဝင်ရောက်ခွင့်များ) နှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို မြန်ဆန်စေခြင်း စသည်တို့ဖြစ်သည်။ အထွက်အား နည်းသည့် အချိန်ကာလများတွင် ထိရောက်မှု တိုးမှု နည်းဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ ဥပမါ- အလုပ်လုပ်သည့် အချိန်ကို ပေါင်းစပ်၍ သတ်မှတ်ခြင်း (အမြတ်မထွက်သည့် အလုပ်အကိုင် အချိန်များကို လျှော့ချခြင်း)၊ စက်ကိရိယာများကို ပုံမှန် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းခြင်း (အမြတ်အစွန်း လျော့နည်းမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် စီမံခန့်ခွဲခြင်း)၊ ဝန်ထမ်းများကို အများနယ် လေ့ကျင်မှု ပရိုဂရမ်များ ပေးခြင်း (ဝန်ထမ်းများ၏ ကျွမ်းကျင်မှု များကို တိုးမှုစေခြင်း) နှင့် အစုလုပ် ပရိုမိုရှင်များ ပေးခြင်း (ဖောက်သည်များ၏ တန်ဖိုး အသိအမှတ်ပြုမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း) စသည်တို့ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းတစ်ခုတွင် လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည် ပြောင်းလဲမှုကို လွတ်လပ်စွာ စီမံခန့်ခွဲသည့် အချက်အလက်များအရ အထွက်အား အများဆုံးဖြစ်သည့် အချိန်ကာလများတွင် စီးဆင်းမှု အရေအတွက် ၂၅% တိုးမှုရရှိခဲ့ပြီး အထွက်အား နည်းသည့် အချိန်ကာလများတွင် လုပ်ငန်းလုပ်ဆောင်မှု စရိတ်များ ၂၀% လျော့နည်းခဲ့သည်။

ရှေးနောက် ၃–၅ နှစ်ကြာသည့် အတိမ်အနက်ရှိသော တက်ရောက်မှု၊ ဝင်ငွေနှင့် လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စနစ်ကျစွာ ဆန်းစစ်ခြင်းဖြင့် ရောင်းအားနှင့် ဝန်ဆောင်မှုအသုံးပြုမှု ရှိသည့် ရှေးနောက်အလားအလာများကို ဖော်ထုတ်ရန်။ အချက်အလက်များကို နေ့စဥ်အမျိုးအစား (အလုပ်နေ့/အမှုန်အမှုန်နေ့/အားလပ်နေ့)၊ အချိန်ကာလ (တစ်နှစ်လုံးတွင် တစ်နာရီစီ/တစ်ရက်စီ/တစ်ပတ်စီ/တစ်လစီ)၊ လူမှုအဖွဲ့အစည်းအလိုက် အုပ်စုဖွဲ့မှု (အသက်အပိုင်းအခြားများ၊ ပွဲတော်အမျိုးအစားများ) နှင့် ထုတ်ကုန်အမျိုးအစားများ (အကူအညီပေးသည့် ဂိမ်းများ၊ အားကစားလုပ်ဆောင်မှုများ၊ ကစားကွက်များ) အလိုက် အုပ်စုဖွဲ့ရန်။ အမြဲတမ်း အမြင့်မှုန်းနှင့် အနိမ့်မှုန်းကာလများကို ဖော်ထုတ်ရန်၊ ဝယ်လိုအား အပြောင်းအလဲမှုကို အရေအတွက်ဖြင့် တိက်တိက်ကွင်းကွင်း ဖော်ပြရန် (အပြောင်းအလဲ ုဏ်နှုန်း)၊ ပညာရေးနောက်ခံအချက်အလက်များ (ကျောင်းနေ့စဥ်များ)၊ ရာသီဥတုနှင့် ဒေသတွင်း အဖွဲ့အစည်းများ စသည့် အပြင်ပိုင်းအချက်များနှင့် အကြောင်းအရာများကို ဆက်စပ်စဥ်းစားရန်။ ဤဆန်းစစ်မှုမှ ရောင်းအားနှင့် ဝန်ဆောင်မှုအသုံးပြုမှု ရှေးနောက်အလားအလာများ၊ အပြောင်းအလဲမှု အချက်အလက်များနှင့် ဆက်စပ်မှု အချက်အလက်များကို ရယူရန်ဖြစ်ပြီး ဤအချက်အလက်များသည် ရောင်းအားနှင့် ဝန်ဆောင်မှုအသုံးပြုမှု ခန့်မှန်းခြင်း မော်ဒယ်များနှင့် စီမံကိန်းရေးဆွဲမှု နည်းဗျူဟာများကို အခြေခံပေးပါသည်။

အလားအလာရှိသော အကြောင်းရင်းများကို ဆက်စပ်မှုအားကောင်းမှုနှင့် ခန့်မှန်းမှုစွမ်းရည်အလိုက် အလေးချိန်ပေး၍ ခန့်မှန်းမှုမော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ပါ။ ခန့်မှန်းထားသော ဝင်ရောက်မှုနှင့် အမှန်တကယ်ဖြစ်ပေါ်လာသော ဝင်ရောက်မှုကို နှိုင်းယှဉ်သည့် မော်ဒယ်အတည်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ (MAPE၊ RMSE စသည့် တိကျမှုမှုန်းကိန်းများအသုံးပြု)။ စီမံကုန်းဆောင်ရွက်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို စွမ်းရည်အောက်မှုအရ အခြေခံနိုင်ရန် ခန့်မှန်းမှုအတွက် ယုံကြည်မှုအကွာအဝေးများကို သတ်မှတ်ပါ။ အခြေအနေအလိုက် ခန့်မှန်းမှုစွမ်းရည်များကို ဖန်တီးပါ (ဥပမါ- ရာသီဥတုဖြစ်ရပ်များ၊ စီးပွားရေးအခြေအနေများ ပြောင်းလဲမှုများ၊ ပြိုင်ဘက်များ၏ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်ဖွင့်လှစ်မှုများ)။ မော်ဒယ်များကို သင့်လျော်သော အပေါ်မှုနှုန်းများဖြင့် အသုံးပြုပါ (နီးစပ်သောကာလအတွက် နေ့စဉ်၊ အလယ်ကာလအတွက် အပတ်စဉ်၊ ရှည်လျားသောကာလအတွက် လစဉ်)။ တစ်ခုသော နေရာတွင် အချိန်အတိုင်းအတာ၊ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်သည့် စုစည်းခန့်မှန်းမှုနည်းလမ်းကို အသုံးပြုခဲ့ပြီး ၇ ရက်အတွင်း ခန့်မှန်းမှုတိကျမှု ၉၄% ရရှိခဲ့သည်။

ဝယ်လိုအားခန့်မှန်းချက်များနှင့် စျေးကွက်တွင် အနေအထားသတ်မှတ်ခြင်းတို့နှင့် ကိုက်ညီသော စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေး ဗျူဟာများကို ဖန်တီးပါ။ ဝယ်လိုအား၏ အင်အားအဆင့်များ (အများဆုံးဝယ်လိုအားရှိသည့် အချိန်ကာလ၊ အလယ်အလတ် ဝယ်လိုအားရှိသည့် အချိန်ကာလ၊ အနည်းဆုံးဝယ်လိုအားရှိသည့် အချိန်ကာလ) ကို ထင်ဟပ်စေသည့် စျေးနှုန်းအဆင့်များကို သတ်မှတ်ပါ။ စောစောမှ အချိန်မှတ်ပေးခြင်းကို အားပေးပြီး ဝယ်လိုအားကို ညီညွတ်စေရန် အထိုက်အလျောက် လျှော့စျေးပေးခြင်း ဖွဲ့စည်းပုံများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ လက်ရှိ စွမ်းဆောင်ရည်အသုံးပြုမှုနှင့် အချိန်မှတ်ပေးမှုနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ အချိန်နှင့်တစ်ပါတည်း စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဝယ်လိုအားအလိုက် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေး စည်းမျဉ်းများကို ဖန်တီးပါ။ ဖောက်သည်များကို ရှောင်ရှားစေနိုင်သည့် အလွန်အမင်း မြင့်မားသည့် စျေးနှုန်းများကို ကာကွယ်ရန် စျေးနှုန်းအများဆုံး အကန့်အသတ်များကို သတ်မှတ်ပါ။ ဝင်ငွ်ဆုံးရှုံးမှုကို ကာကွယ်ရန် စျေးနှုန်းအနည်းဆုံး အကန့်အသတ်များကို သတ်မှတ်ပါ။ စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေး မူဝါဒများကို စာရင်းပုံစံဖြင့် မှတ်တမ်းတင်ပါ။ ဖောက်သည်များအား အားလုံးသော ဆက်သွယ်ရေး လမ်းကြောင်းများမှတဆင့် ရှင်းလင်းစွာ အသိပေးပါ။ စျေးနှုန်းအား လျော့နည်းမှုနှင့် ဖောက်သည်များ၏ တုံ့ပြန်မှုကို စောင်းကြည့်ပါ။ စျေးနှုန်းသတ်မှတ်ရေး အချက်များကို အမြဲတမ်း အကောင်အထည်ဖော်ရန် အကောင်အထည်ဖော်ပါ။

ခန့်မှန်းနိုင်သော အစီအစဉ်ချခြင်း၊ အလိုအလျောက် အချိန်နှင့် တက်ရောက်မှု ခြေရာခံခြင်းနှင့် အလုပ်သမား စွမ်းဆောင်ရည် ဆန်းစစ်ခြင်းတို့ကို ထောက်ပံ့သော အလုပ်သမားအင်အား စီမံခန့်ခွဲမှု စနစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်။ မတူညီတဲ့ လုပ်ငန်းတာဝန်တွေနဲ့ ရာသီတွေအတွက် အဓိက ကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်ချက်တွေကို ဖွံ့ဖြိုးအောင်လုပ်ပါ။ သင့်တော်တဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုတွေ၊ လက်လှမ်းမီမှု အနှစ်သက်ဆုံးတွေနဲ့ လစာဖွဲ့စည်းပုံတွေနဲ့ ဝန်ထမ်းအစုတွေကို ဖန်တီးပါ။ ဝန်ထမ်းများ၏ အရည်အသွေးစုံလင်မှုနှင့် တပ်ဆင်မှု ပျော့ပြောင်းမှုကို တိုးမြှင့်ပေးရန် အပြန်အလှန် သင်တန်း အစီအစဉ်များ အကောင်အထည်ဖော်ရန်။ အချိန်ဇယားကို လျင်မြန်စွာ ပြင်ဆင်ရန်နဲ့ အရေးပေါ် သတင်းပေးပို့ရန် ဆက်သွယ်ရေး စနစ်တွေ တည်ဆောက်ပါ။ ဝန်ထမ်းအရည်အသွေး အဆင့်များနှင့် လိုအပ်ချက်များ၊ ထုတ်လုပ်မှု တိုင်းတာချက်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှု အရည်အသွေး အမှတ်များကို နှိုင်းယှဉ်၍ ပုံမှန် လုပ်အား စွမ်းဆောင်ရည် ဆန်းစစ်မှု ပြုလုပ်ပါ။ တစ်နေရာတွင် လွယ်လွယ်ကူကူ ဝန်ထမ်းစနစ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ပြီး ရာသီအလိုက် အမြင့်ဆုံးကာလများတွင် အချိန်ပိုလုပ်မှုကို ၃၅% လျှော့ချခဲ့ပြီး အလုပ်သမားကုန်ကျစရိတ်ကို ၁၈% လျှော့ချခဲ့သည်။

လုပ်ဆောင်မှုအခြေအနေများ (အမြင့်ဆုံး/မြင့်မားသော/ပုံမှန်/နိမ့်ကျသော) အလိုက် စွမ်းဆောင်ရည်စီမံခန့်ခွဲမှု လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ဖန်တီးပါ။ ခန့်မှန်းထားသော ဝယ်ယူမှုအော်ဒါများ၊ အထူးစီစဉ်ထားသော အသုံးပြုမှုနှုန်းများနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပါက် အသုံးပြုမှုနှုန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ စွမ်းဆောင်ရည်ပြောင်းလဲမှုများအတွက် လှုံ့ဆော်မှုအမှတ်များကို သတ်မှတ်ပါ။ ယာယီတပ်ဆင်မှုများ၊ မော်ဘိုင်းလ် စွမ်းဆောင်ရည်များနှင့် အလုပ်လုပ်သော အချိန်ကို ရှည်လျားစေခြင်းတို့အပါအဝင် ပစ္စည်းကို ဖြန့်ကျက်ခြင်း အစီအစဉ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။ ဝင်ငွအပေါ် သက်ရောက်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်စေရန် စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ကျသော ကာလများနှင့် ကိုက်ညီသော ပုံမှန်ထိန်းသိမ်းမှု အချိန်ဇယားများကို ဖန်တီးပါ။ အစုလုံးဖွဲ့မှုများ၊ အထူးအဖွဲ့အစည်းများနှင့် အက်သမ်းများအပါအဝင် စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ကျသော ကာလများအတွက် အိုင်ဒီယာများကို ဖန်တီးပါ။ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများအားလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ပြီး ဝန်ထမ်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ရေးလုပ်ထုံးများအတွက် လေ့ကျင်းပေးပါ။ စွမ်းဆောင်ရည်အသုံးပြုမှု စံညွှန်းများကို စောင်းကြည့်ပြီး စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် အခြေခံ၍ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ပြောင်းလဲပါ။

ဤစုံလင်သော ရှေးနောက်အလိုက် စီမံခန့်ခွဲမှု အစီအစဉ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် နှစ်စဥ် ဝင်ငွေကို ၁၂–၁၈% အထိ တိုးမြှင့်နိုင်ပါသည်။ အလုပ်သမားစရိတ်ကို ဝင်ငွေ၏ ရှေးနောက်အလိုက် ရှုထောင်မှုအရ ၃–၅ ရှေးနောက်အလိုက် အမှတ်အသား အထိ လျှော့ချနိုင်ပါသည်။ က прогноз တိကျမှုကို ၃၀–၄၀% အထိ မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ နှစ်စဥ် ရှေးနောက်အလိုက် အချိန်အားလုံးတွင် ဖောက်သည်စိတ်က удовлетвор အဆင့်ကို ၄.၃/၅ အထက် ထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။ အောင်မြောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သော နေရာများသည် မှန်ကန်စွာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အသုံးပြုမှု၊ အပိုအလုပ်ချိန်စရိတ် လျှော့ချမှုနှင့် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အလုပ်ချိန်ဇယားများဖြင့် ဝန်ထမ်းများ၏ စိတ်က удовлетвор မြှင့်တင်မှုတို့မှ အကျေးဇူးပါရှိပါသည်။ စောင်းကြည့်ရန် အရေးကြီးသော စွမ်းဆောင်ရည်ညွှန်းကိန်းများတွင် က прогноз တိကျမှု (MAPE ပန်းတိုင်- <၁၀%)၊ အသုံးပြုနိုင်သော စွမ်းအားအချိန်ပေါ် ဝင်ငွေထုတ်လုပ်မှုနှုန်း၊ ဝင်ငွေ၏ ရှေးနောက်အလိုက် အမှတ်အသားအရ အလုပ်သမားစရိတ် (ပန်းတိုင်- ၁၈–၂၂%)၊ အထွက်အလုပ်များအတွင်း ဖောက်သည်စိတ်က удовлетвор (ပန်းတိုင်- >၄.၂/၅) နှင့် စွမ်းအားအသုံးပြုမှုနှုန်း (ပန်းတိုင်- အထွက်အလုပ်များအတွင်း ၇၅–၈၅%) တို့ ပါဝင်ပါသည်။

ရှိသော ရုပ်ရှင်သုံး စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းများအတွက် ရောင်းအားအလိုက် ရှိသော ရောင်းအားပြောင်းလဲမှုများသည် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အခွင့်အလမ်းများ နှစ်များစုံ ဖန်တီးပေးပါသည်။ စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရှိသော ရောင်းအားအလိုက် ရောင်းအားပြောင်းလဲမှုများကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုသည့် စနစ်များ၊ စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများ၊ လုပ်သမ်းအင်အားကို ပြောင်းလဲနိုင်သည့် စနစ်များနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရှိသော ရောင်းအားပြောင်းလဲမှုများကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပါသည်။ ထို့အပါအဝင် ရှိသော ရောင်းအားပြောင်းလဲမှုများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် သမိုင်းကြောင်းအလိုက် အချက်အလက်များကို အသုံးပြုခြင်း၊ ရောင်းအားအလိုက် ခန့်မှန်းမှုများကို အသုံးပြုရန် နည်းပညာများကို ရင်းနှီးမှုပေးခြင်း၊ ရောင်းအားအလိုက် စျေးနှုန်းသတ်မှတ်မှုများကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် လုပ်သမ်းအင်အားကို ပြောင်းလဲနိုင်သည့် စနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းတို့ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် အကြံပြုပါသည်။ စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များကို အဆက်မပါ စောင်းကြည့်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များကို စီမံခန့်ခွဲမှုအချက်အလက်များအရ ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ရှိသော ရောင်းအားပြောင်းလဲမှုများကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ပါသည်။ ရှိသော ရောင်းအားပြောင်းလဲမှုများကို ကြိုတင်စီမံခန့်ခွဲခြင်းဖြင့် စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များကို စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များအဖြစ်မှ ပြိုင်ဆိုင်မှုအကောင်အထည်ဖော်ရန် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ပါသည်။