ပိုက်မှုဗိုလ်: လျှပ်စစ်သတ်မှတ်မှု - သိမ်းဆည်းရေး ဖြစ်သည့် ပိုက်ထုတ်လုပ်ရေးအတွက် အင်အားသတ်မှတ်မှု

အင်းဂျင်သတိမှုကို ပိုမိုလျော့နည်းစေသည့် ပြားရောင်းထုတ်လုပ်ရေးတွင် သုံးဆောင်သော ပြားရောင်းတီးခြင်း စနစ်များ

ပြားရောင်းတီးခြင်းစနစ်များ၏ အင်းဂျင်သတိမှုကို လျော့နည်းစေခြင်းတွင် အင်အားသုံးစွဲမှုကို လျော့နည်းစေသည့် အခန်းကဏ္ဍ

ပြားရောင်းတီးခြင်းစနစ်များသည် ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းများကို ပိုမိုလျှင်မြန်စေရန် အဓိကအခန်းကဏ္းဖြစ်ပြီး ဒေသအများအပြားကို လျော့နည်းစေနိုင်ပြီး ထုတ်လုပ်ရေးအချိန်ကို တိုးတက်စေရန် အင်အားသုံးစွဲမှုကို လျော့နည်းစေသည်။ ထိုစနစ်များသည် အမြင်ကို ပိုမိုမြင်သာစေသော စီးပွားရေးများ၊ အမြင်ကို ပိုမိုမြင်သာစေသော ဂါးရှင်စနစ်များကို ပါဝင်သုံးစွဲပြီး အင်အားသုံးစွဲမှုကို လျော့နည်းစေသည်။ ပြားရောင်းတီးခြင်းစနစ်များ၏ အင်အားသုံးစွဲမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းများသည် လုပ်ငန်းကျသင့်မှုကို လျော့နည်းစေနိုင်ပြီး သူတို့၏ ကာဗွန်ပိုးရောင်းကို လျော့နည်းစေနိုင်သည်။ လက်ရှိလုပ်ငန်းခြင်းအချက်များမှ ထုတ်လုပ်ထားသော အချက်အလက်များသည် ယင်းအချိုးအစားများကို ထောက်ခံပြသပြီး ပြားရောင်းတီးခြင်းစနစ်များ၏ လက်ရှိပြောင်းလဲမှုများကို အင်အားသုံးစွဲမှုကို အရောင်းအကြောင်းများထက် ၂၅% လျော့နည်းစေနိုင်သည်ဟု ပြသထားသည်။

Wire EDM နှင့် ပစ္စည်းကို လျှော့ချရန် အကြံပြုဖြတ်ချက်

Wire EDM (Electrical Discharge Machining) သည် ဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းမှာ အကြီးအကျယ်ရေးဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို ထိန်းသိမ်းပေးပြီး၊ ပစ္စည်းအသုံးအနှုန်းကို အကောင်းဆုံးသို့ အသုံးပြုပြီး အမှုန်ကို နည်းသို့ ဖြေရှင်းပေးသည်။ Wire EDM ကိုအသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်သူများသည် ဒုတိယဖြစ်စဉ်ဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းများမပါဘဲ ရှုပ်ထွေးသော ဒီဇိုင်းများနှင့် ရှုပ်ထွေးပုံစံများကို ရရှိနိုင်သည်။ ဤတေးဂီတသည် အကြောင်းအရာများအတိုင်း အရေအတွက်ဖြင့် အရေးကြီးသော လျှော့ချမှုတွင် အထူးသဖြင့် သုံးစွဲသည်။ စာရင်းများမှ သတ်မှတ်ထားသည်မှာ wire EDM သည် ပုံမှန်ဖြတ်ခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် 30% ထိ အမှုန်ကို လျှော့ချနိုင်သည်ဟု ပြသထားပြီး၊ ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းတွင် ပစ္စည်းအသုံးအနှုန်းနှင့် အသားဝင်မှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် အကြောင်းအရာဖြစ်သည်။

အကောင်အထည်ဖော်သော အင်္ဂါအသစ်များအတွက် အားသာချက်အသုံးပြုခြင်း

လှုပ်ရှားမှု အလ်ဂိုရစ်သမ်များဖြင့် ကိရိယာ၏ တွန်းအားမှုကို အကောင်းဆုံးအဆင့်သို့ ထုတ်လွှတ်ခြင်း၊ လူသားမှုလုပ်ဆောင်မှုကို နည်းသို့ ဖြုတ်ခြင်းဖြင့် အားသာချိန်ကို လှုပ်ရှားမှုတွင် အကောင်းဆုံးအဆင့်တွင် ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် အားကိုယ်ပေးမှုကို လျော့နည်းစေသည်။ အီးဒီအမ် စနစ်များကို အသုံးပြုသည့် အဓိက ထုတ်လုပ်သူများ၏ အကြောင်းအရာများမှ သတ်မှတ်ထားသည့် အားသာချိန် သိမ်းဆည်းမှု 20% ထိ လျော့နည်းစေသည်ဟု ဖြစ်သည်။ ထိုစနစ်များသည် လှုပ်ရှားမှုအကောင်းဆုံးအဆင့်ကို တိုးတက်စေပြီး ကားဘွန်အားလုံးကို လျော့နည်းစေရန် အကျိုးအမြတ်ကို ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့် လှုပ်ရှားမှုကို အသုံးပြုသည့် ကုမ္ပဏီများသည် လှုပ်ရှားမှုကို တိုးတက်စေပြီး အချက်အလက်များကို သတ်မှတ်ထားသည့် ပတ်ဝန်းကျင်ရေး စီမံခန့်ခွဲမှုများကို လိုက်နာရန် ကျွန်းစောင်းကို လျော့နည်းစေသည်။

ပင်မြောင်းထုတ်လုပ်ရေးတွင် ပတ်ဝန်းကျင်ရေးကို ထောက်ခံသော အီးဒီအမ် ရှုံးလင်းဖြင့် ဖြေရှင်းချက်များ

EDM Electrical Discharge Machining: အမှုန့်ကို လျော့နည်းစေခြင်း

EDM သို့မဟုတ် Electrical Discharge Machining သည် လောင်းထုတ်ကုန်ဖန်တီးရေးတွင် အခြေခံပြီး ဒေသဆိုင်ရာ ဝัสด်ပစ္စည်းအမှန်တကယ်ကို လျော့နည်းစေသည့် အရေးကြီးသော _tech_nology တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဝัสด်ပစ္စည်းများကို တိကျစွာ ပြောင်းလဲရန် အီလက်ထရီကယ် ဒစ်စ်ခါဗ်များအား တန်ဖိုးပေးထားသည့် အမှန်တကယ် EDM သည် အမှန်တကယ် ပိုမိုလျော့နည်းစေရန် အရေးကြီးသော ဝါသနာကို ပြောင်းလဲနိုင်စေသည်။ ဒီဇိုင်းတွင် ပြောင်းလဲသော လမ်းကြောင်းများကို လျော့နည်းစေရန် အဓိကအကြောင်းအရာများကို ထိန်းသိမ်းနိုင်စေသည်။ လောင်းထုတ်ကုန်ဖန်တီးရေးတွင် ပုံမှန် machining လုပ်ငန်းများမှ ဖြစ်ပေါ်သော အမှန်တကယ်ကို လျော့နည်းစေရန် အဓိကအကြောင်းအရာများကို ထိန်းသိမ်းနိုင်စေသည်။ လောင်းထုတ်ကုန်ဖန်တီးရေးအတွင်းရှိ နောက်ဆုံးလေ့လာမှုများမှ သို့သော EDM သည် အမှန်တကယ်ကို 25% အထိ လျော့နည်းစေနိုင်ပြီး ထုတ်ကုန်ဖန်တီးသူများအား တိကျသော အရည်အချင်းနှင့် အရည်အချင်းများကို ရရှိနိုင်စေရန် ဝါသနာကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေသည်။

Tube Mill Operations တွင် Wire Cut Technology

သြယ်ဖျတ်ခopper တကန်ပြုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုအဖြစ် သြယ်ဖျတ်သည့် နည်းပညာက သဘောထားမှုကို တိုးတက်စေပြီး ဒေသဆိုင်ရာ အပြစ်အဆုံးကို နည်းပါးစေရန် အကူအညီပေးသည်။ ဤနည်းပညာသည် ကုန်စုံမှုများဖြင့် ရှုံးလှုပ်ရှားမှုများကို ဖြေရှင်းနိုင်သည့် ရှုံးလှုပ်မှုများကို ထုတ်လုပ်နိုင်စေပြီး အငြိမ်းစားမှုနှင့် အင်အားကို လျော့နည်းစေသည်။ ပεculiar သတင်းများအရ သြယ်ဖျတ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များသည် ဒေသဆိုင်ရာ အပြစ်အဆုံးကို လျော့နည်းစေရန် အကူအညီပေးပြီး လူမှုအရေးအခင်းကို ထိန်းသိမ်းရန် အကူအညီပေးသည်။ ပညာရှင်များသည် သြယ်ဖျတ်ခopper တကန်ပြုလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ဤနည်းပညာကို ပါဝင်စေခြင်းဖြင့် အပြစ်အဆုံး 30% လျော့နည်းစေနိုင်ပြီး ပတ်ဝန်းကျင်ဆက်သွယ်ရေးရှိ ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို ထိန်းသိမ်းရန် အကူအညီပေးနိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။

EDM Cutting Machines ကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် Sustainable Output ရရှိရန်

EDM ဖျားထိန်းစက်များကို သြယ်တာမောင်းအလုပ်ရှိ ဆောင်းပါးများထဲတွင် ပါဝင်စေခြင်းမှာ အလုပ်လုပ်ရာ ပြီးပြည့်စုံမှုကို အသေးစိတ်အရေးကြီးတွင် တိုးတက်စေနိုင်ပါသည်။ EDM လုပ်ငန်းများနှင့် ပုံမှန် milling နည်းလမ်းများကို တူညီသော အခြေခံပေါ်တွင် ပေါင်းစပ်ခြင်းမှာ အလုပ်လုပ်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုကို တိုးတက်စေရန် အပြင် အားသာချိန်ကို သိမ်းဆည်းပေးနိုင်ပါသည်။ ဒီပုံစံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထွက်ရှားမှုအဆင့်ကို တိုးတက်စေရန် အားသာချိန်ကို အနည်းငယ်သာ သုံးစွဲနိုင်ပါသည်။ အဓိက ထုတ်လုပ်သူများမှ လေ့လာချက်များမှာ ထွက်ရှားမှုကို 20% တိုးတက်စေခြင်းနှင့် အားသာချိန်အသုံးပြုမှုကို သိမ်းဆည်းခြင်းအား ပြသထားပြီး ပုံမှန်အင်ဂျင်နီယာရေးဖြင့် ပတ်သက်သော အားသာချိန်ကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည့် နှင့် ထွက်ရှားမှုကို တိုးတက်စေသည့် နှစ်ခုလုံးလုံးကို ပြသထားပါသည်။

သြယ်တာမောင်းလုပ်ငန်းမှာ အသုံးပြုသော ပစ္စည်းများကို သိမ်းဆည်းရန် အတွက် ပုံမှန်အကျဉ်းချုပ်များ

ပံ့ပိုးရေး မီတာအား ပြန်လည်သုံးစွဲခြင်းကို လျှော့ချခြင်း

ပျံ့နှံ့ကူးသွားသော မီတာလကို ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းသည် ပိုင်းဆိုင်ရာ ပတ်ဝန်းကျင်အثرကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် သြယ်ထုတ်ရေးတွင် ရောင်းချသော အရင်းအမြစ်များကို သိမ်းဆည်းရန်အတွက် အရေးကြီးသော လှုပ်ရှားမှုဖြစ်သည်။ မီတာလကို ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်ရေးသူများသည် အသစ်တိုင်း အရင်းအမြစ်များအတွက် လိုအပ်မှုကို အရမ်းကြီးလျှော့ချနိုင်ပြီး အင်္ဂါအင်အားနှင့် ဒေသိုင်းအိမ်အခြား ဓာတ်အားလွှာများကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သီးယဉ်ကို ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အသစ်သီးယဉ်ထုတ်လုပ်ရေးအတွက် လိုအပ်သော အင်အား၏ 74% ကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ ဤလှုပ်ရှားမှုသည် ပတ်ဝန်းကျင်အပြောင်းအလဲကို လျှော့ချပေးသည့်အပြင် အရင်းအမြစ်များကို ဝယ်ယူခြင်းနှင့် အပျံ့အဆိုင်များကို လျှော့ချရန် ဆက်ဆံရေးအကျိုးအမြတ်များကို လျှော့ချပေးသည့်အတွက် ပိုင်းဆိုင်များ၏ လှုပ်ရှားမှုကို ပိုမိုသိမ်းဆည်းပေးသည်။ ထို့ပြင်၊ ဤလုပ်ငန်းကိုင်းသည် နှစ်စဉ် 600 သန်းတာန်မီတာလကို ပြန်လည်အသုံးပြုနေပြီး ပတ်ဝန်းကျင်ကို သိမ်းဆည်းရန် ရောင်းချသော အရင်းအမြစ်များ၏ အရေအတွက်ကို ထိုးထားသည်။

အနည်းကာဘွန် ဒုံးပျံရွယ်ချယ်မှု လွှဲပြောင်းမှုများ

အောက်တိုင်းကာဘွန် ပစ္စည်းရွယ်ချက် စီမံခန့်ခွဲမှုများကို လက်ခံရာတွင် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများ၏ ပတ်ဝန်းကျင်သက်ရောက်မှုကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အရေးပါသည်။ အိုင်နိုဗေးရှင်းသောပစ္စည်းများ၊ ဥပမာအားဖြင့် အားမြင်သော အလီဂျားများအနည်းငယ်ပါဝင်သော သီးသန့်ဖြစ်သော လောင်းများ သို့မဟုတ် ဇီဝ်အခြေခံထားသော ကွန်ပိုးစ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်လုပ်သူများသည် လောင်းထုတ်လုပ်မှုအတွင်းရှိ ကာဘွန်ဆိုင်ရာ လွှမ်းမိုးမှုများကို အဓိကအရာအဖြစ် ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ ဒီပစ္စည်းများသည် ကောင်းမွန်သော ကိရိယာဆိုင်ရာ ဂုဏ်သတ္တိများကို ပိုင်ဆိုင်ရာ အချိန်များအတွင်း ပိုင်ဆိုင်ရာ အင်အားအသားကို လိုအပ်သည့် အရာများကို လျော့နည်းစေပါသည်။ လေ့လာရေးမှာ အခြားပစ္စည်းများအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကာဘွန်ပိုင်းခြောက်မှာ အများဆုံး ၄၀% အထိ လျော့နည်းနိုင်သည်ဟု ပြသပြီး အင်အားသားများနှင့် အရှေ့ပြောင်းလဲမှုများတွင် သူတို့၏ အခြေအနေကို ပြသထားပါသည်။ ထို့ပြင် အောက်တိုင်းကာဘွန်ပစ္စည်းများသို့ လှုပ်ရှားမှုသည် ပစ္စည်းရွယ်ချက်နှင့် ရှေ့ဆောင်သော ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ နှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ကျော်ကြားမှုများကို ဆက်စပ်ထားသည့် လေ့လာမှုများဖြင့် ထောက်ခံထားသည်။

ရесоurсе соnѕеrvаtіоn fоr сlоѕеd-lоор ѕуѕtеmѕ

ပိုင်းခြားသော လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ပိုင်းခြားရေးအတွက် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍများဖြစ်ပြီး လူကြီးမင်းများ၏ ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍများကို ထိန်းသိမ်းပေးသည်။ ဒီစနစ်များသည် အပြစ်ဒ်များကို ထပ်ပြီးသော ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းသို့ ပြန်လည်သုံးစွဲပေးပြီး အမှန်တကယ်ရှိသော အရည်အသွေး၏ လိုအပ်ချက်ကို နည်းပါးစေပြီး အပြစ်ဒ်ထုတ်လုပ်မှုကိုလည်း လျော့နည်းစေသည်။ နောက်ထပ်အကျိုးသက်ရောက်မှုတစ်ခုကို ဒั်ရှိ တုံးမောင်းတစ်ခုတွင် တွေ့ရှိခဲ့ပြီး ထိုစနစ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ရесဗားစ်အသုံးအနှုန်းကို 30% လျော့နည်းစေခဲ့သည်။ ပတ်ဝန်းကျင်အကျိုးသက်ရောက်မှုများမှာ ရေထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် အင်အားအသုံးအနှုန်းကို လျော့နည်းစေခြင်းဖြစ်ပြီး ထိုတုံးမောင်း၏ လျှပ်စစ်ရေးအကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုးတက်စေသည်။ ဘုံလုပ်ငန်းစဉ်အတွက် စာရင်းများအရ ထိုစနစ်များသည် ရေနှင့် အင်အားကုန်ကျမှု၏ 50% အထိ သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး ကုန်ကျပြီးသော ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ငန်းနည်းလမ်းများအတွက် အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပြသထားသည်။

အင်အားလုံးကို သက်သာစွာ ထုတ်လုပ်နိုင်သော တုံးမောင်းများအတွက် ရှေ့ကြောင်းပြင်ဆင်မှုများ

လျှပ်စစ်အင်အားကို အကြံပြုစေရန် ပိုင်းခြားသော လုပ်ဆောင်ချက်များ

စမတ်စွမ်းအင် စောင့်ကြည့်ရေး စနစ်တွေဟာ ပိုက်လိုင်းစက်ရုံတွေအတွင်း စွမ်းအင် ထိရောက်မှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ရာမှာ အရေးပါပါတယ်။ ဒီစနစ်တွေက ဒေတာကို အချိန်နဲ့တပြေးညီ ကောက်ယူ၊ ဆန်းစစ်နိုင်ပြီး စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို ခြေရာခံဖို့နဲ့ ထိရောက်မှုမရှိတာကို ဖော်ထုတ်ဖို့ လုပ်ငန်းရှင်တွေကို ခွင့်ပြုပါတယ်။ IoT စနစ်လို နည်းပညာတွေက စွမ်းအင်ဖြုန်းတီးမှု အလားအလာကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့နဲ့ ဖြေရှင်းဖို့ အဆင့်မြင့် တိုင်းတာမှုတွေနဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းတဲ့ ဆန်းစစ်မှုတွေ ကမ်းလှမ်းရင်း ဒီစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးတယ်။ ဥပမာ၊ ထင်ရှားတဲ့ ပိုက်စက်ရုံတစ်ခုမှာ ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုတစ်ခုက IoT အခြေခံတဲ့ ဉာဏ်ရည်ရှိတဲ့ စွမ်းအင် စောင့်ကြည့်ရေး ဖြေရှင်းနည်းတွေ အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု ၂၀% လျော့ကျတာကို ပြသခဲ့တယ်။ ဒီလို တိုးတက်မှုတွေက စွမ်းအင် ချွေတာမှုနဲ့ လုပ်ငန်း ထိရောက်မှုကို တိုးမြှင့်ဖို့ အဆင့်မြင့် နည်းပညာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းရဲ့ အရေးပါမှုကို အလေးပေးပါတယ်။

ပိုက်လိုင်းစက်ရုံများတွင် ပြန်လည်သုံးစွဲနိုင်သော စွမ်းအင်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်း

အင်းချုပ် စွမ်းအားရရှိသော ကုန်စုံတိုက်လုပ်ငန်းများတွင် နေထိုင်စွမ်းအားနှင့် လှိုင်စွမ်းအားအတိုင်း အသစ်တည်ဆောက်ခြင်းဟာ လူကြီးမင်းစွမ်းအားအသုံးပြုခြင်းအတွက် ဝန်ကြီးလမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ အင်းချုပ်စွမ်းအားသို့ လွှဲပြောင်းခြင်းက ပိုက်ကွက်အားလုံးမှာ လျှော့ချထားသည့် လုပ်ငန်းကျသင့်ငွေများနှင့် ကာဗွန်ဒြပ်ဆွဲများကို လျှော့ချပေးပါသည်။ သို့သော် အစောပိုင်း ရှုံးထိုးအကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့် ရှိသော အင်ဖရာသတ်များကို ပြင်ဆင်ရန် ပြဿနာများရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဥရောပတိုက်တွင် တစ်ခုကို နေထိုင်စွမ်းအားပန်ယူမှုကို အသစ်တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် စွမ်းအားကျသင့်ငွေများကို ၃၀% လျှော့ချခဲ့ပြီး ကာဗွန်ပိုးမှုကို အများအားဖြင့် လျှော့ချခဲ့သည်။ ဤဥပမာက အင်ဒัสတြီများတွင် အင်းချုပ်စွမ်းအားကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားလုံးနှင့် ရှုံးထိုးမှုများကို ပြသထားပါသည်။

အุตสาหกรรม ၄.၀: လျှပ်စစ်မော်တော်မှုအတွက် ရှုံးထိုးခြင်း

စက်မှု ၄.၀ မူတွေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှုမှာ အသုံးပြုခြင်းက ပိုက်လိုင်းစက်ရုံတွေရဲ့ တည်တံ့မှုကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေနိုင်ပါတယ်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသည် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု လိုအပ်ချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်၊ အစီအစဉ်မချမှတ်သော ရပ်နားချိန်ကို လျှော့ချရန်နှင့် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေရန် AI နှင့် စက်သင်ယူမှုကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို အသုံးချသည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းတဲ့ ဆန်းစစ်မှုကို အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် ကုမ္ပဏီတွေဟာ စက်ပစ္စည်းတွေရဲ့ ထိရောက်တဲ့ လုပ်ဆောင်မှုကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ပြီး စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို လျှော့ချစေပါတယ်။ စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ နှိုင်းယှဉ်ချက်များအရ ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းရေး မဟာဗျူဟာများ အကောင်အထည်ဖော်သည့် စက်ရုံများတွင် စက်ပစ္စည်းသက်တမ်း ၁၀% အထိ တိုးပွားလာပြီး စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ် ၁၅% လျော့ကျလာကြောင်း ဖော်ပြထားပြီး ရေရှည်တည်တံ့မှုရရှိရေးအတွက် ဒီ အဆင့်မြင့်နည်းပညာများ၏ တန်