အစာစက်ပစ္စည်းများတွင် နောက်ဆုံးပေါ်စီးပွားရေးတွယ်သော ပုံစံများမှာ အဘယ်နည်း။

အစာစက်ပိုင်းခြားခြင်းစက်များတွင် အော်တိုမေးရှင်းနှင့် စမတ်ထုတ်လုပ်မှု

အစာစက်ပိုင်းခြားခြင်းစက်များ၏ လုပ်ဆောင်မှုတွင် AI နှင့် IoT ပေါင်းစပ်ခြင်း

ယနေ့ခေတ်အစာစက်ပိုင်းခြားခြင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် အနုပညာတို့ဖြစ်သော သဘောတူညီမှုမရှိသော ဉာဏ်ရည်တုနှင့် IoT ကိရိယာများကို ထည့်သွင်းလာကြပါသည်။ ဤတိုးတက်သောစနစ်များသည် စက်ရုံအတွင်းရှိ စင်ဆာများမှ တစ်ဆင့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ပါဝင်ပစ္စည်းများ၏ အချိုးအစား၊ စွမ်းအင်စားသုံးမှုနှင့် နောက်ဆုံးပိုင်း၏ အရွယ်အစားတို့ကို ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဤအချက်များကို လက်တွေ့တွင် အကောင်အထည်ဖော်သောအခါ အမျိုးမျိုးသော အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို လျော့နည်းစေပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော လုပ်ဆောင်မှုများကို ရရှိစေပါသည်။ အစားအစာထုတ်လုပ်မှုနယ်ပယ်တွင် ကျွမ်းကျင်သူများမှ မကြာသေးမီက ထုတ်ဝေသော သုတေသနအရ ဤ AI နည်းပညာများကို အသုံးပြုသော စက်ရုံများတွင် အမှားများကို အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်ပေးသော စနစ်ကြောင့် ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုများသည် ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျော့နည်းသွားပါသည်။

အစာစက်ပိုင်းဆိုင်ရာ စက်ပစ္စည်းများတွင် ပါဝင်သော စမတ်ဆင့်ဆာများမှ တစ်ဆင့် စီးပွားဖြစ် စီးဆင်းမှုကို စောင့်ကြည့်ခြင်း

ကွန်ဗဲလ်ယာများ၊ ဂရိန်ဒါများနှင့် ပီလက်တိုင်ဇာများတွင် တပ်ဆင်ထားသော စမတ်ဆင့်ဆာများသည် မော်တာတုန်ခါမှုများနှင့် စိုထိုင်းဆ အဆင့်များအပါအဝင် လည်ပတ်မှု ပါရာမီတာ ၂၇ ခုအထိ စောင့်ကြည့်ခြင်းကို ပြုလုပ်ပေးသည်။ ဤသို့သော အသေးစိတ် စောင့်ကြည့်နိုင်မှုကြောင့် အားနည်းချက်များကို စောစီးစွာ ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပြီး ဆင့်ဆာများကို အသုံးပြုသော စိတ်ချရသော စက်မှုလုပ်ငန်းများက ၂၂% အထိ ပိုမိုကောင်းမွန်လာသော အစာထုတ်လုပ်မှု တူညီမှုကို အစီရင်ခံထားပါသည်။

အစာစက်ပိုင်းဆိုင်ရာ စက်များတွင် AI မှ မောင်းနှင်သော အနောက်တိုင်း အခြေခံ စွမ်းရည်များကို အသုံးပြု၍ ကြိုတင် ထိန်းသိမ်းပြုပြင်မှုများ ပြုလုပ်ခြင်း

အနာဂတ်တွင် ပျက်စီးမည့်အချိန်ကို ခန့်မှန်းရန် စွမ်းဆောင်ရည်အချက်အလက်များကို ကြည့်ရှုသည့် သုတ္တိမပညာအခြေခံ စွမ်းဆောင်ရည် ထိန်းသိမ်းရေးစနစ်များသည် ၁၀၀ ခုတွင် ၉၂ ကြိမ်ခန့် တိကျစွာခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ ရလဒ်များမှာ အမှန်ပင် ထူးချွန်ပါသည်။ စက်ရုံများမှ မျှော်လင့်မထားသော အချိန်များ ၄၀% လျော့နည်းခြင်း၊ စက်များသည် နှစ်ပေါင်း ၈ မှ ၁၂ နှစ်အထိ ပိုမိုကြာရှည်ခံခြင်း၊ တစ်တန်လျော် ထိန်းသိမ်းရေးစရိတ် ၁၇ ဒေါ်လာခန့် ခြွေတာနိုင်ခြင်းတို့ ဖြစ်ပါသည်။ မျှော်ကို ကုန်စက်စွမ်းရည်မြှင့်တင်ရေးစက်ရုံတွင် ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည့် ဥပမာကို ကြည့်ပါ။ အသစ်ထုတ်လုပ်ထားသော AI အခြေခံ စွမ်းဆောင်ရည် ထိန်းသိမ်းရေးစနစ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် စက်ပစ္စည်းများသည် မူလကထက် အချိန် ၃၀% ပိုမို၍ ဆက်တိုက်လည်ပတ်နိုင်ခဲ့ပါသည်။ တစ်မိနစ်တိုင်းကို အရေးပြုသည့် လုပ်ငန်းများတွင် ထိုကဲ့သို့ တကယ့်ကမ္ဘာတွင်း တိုးတက်မှုများသည် ကွာခြားမှုကို ဖြစ်စေပါသည်။

တိုးတက်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- အစားအစာ စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အလိုအလျောက်စနစ် တိုးတက်မှုသည် အစားအစာ စက်ပစ္စည်းများကို သက်ရောက်မှုရှိခြင်း

စက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် အစာစက်ပစ္စည်းများအတွက် ကမ္ဘာ့အော်တိုမေးရှင်းစျေးကွက်သည် ၂၀၃၀ နှစ်လျှင် ၉.၂% CAGR ဖြင့် ကြီးထွားလျက်ရှိပါသည်။ အဓိကအားဖြင့် လုပ်သားချို့တဲ့မှုနှင့် အစားအစာလုံခြုံရေးစည်းမျဉ်းများကို တင်းကျပ်စေသည်။ အသစ်ဖွင့်လှစ်သည့် အစာစက်ရုံများ၏ ၆၈% ကျော်သည် ယခုအခါတွင် စမတ်ထုတ်လုပ်ရေးလုပ်ဆောင်ချက်များကို နှစ်ခုထက်ပို၍ ပါဝင်သည်။ ဥပမာ- အော်တိုမေးတစ်ကျန်းမာရေးထိန်းချုပ်မှု သို့မဟုတ် စွမ်းအင်ပြန်လည်ရယူခြင်း။

AI နှင့် ရိုဘော့တစ်များသည် အစာစက်ပစ္စည်းများ၏ ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း

အစာစက်ပစ္စည်းများတွင် ရိုဘော့တစ်များ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် ဖိတ်ခေါ်ခြင်းနှင့် ရောစပ်ခြင်းအဆင့်များတွင် ပါဝင်ပါသည်။

ယခုအခါတွင် ရိုဘော့တစ်လက်များကို အစာစက်ရုံများတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနေပါသည်။ အကူအညီဖြင့် ဖိတ်ခေါ်စဉ် လူတဦးချင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို ၄၇% လျော့နည်းစေပါသည်။ ဤစနစ်များသည် အတိုင်းအတာတိကျသော အလေးချိန်ဖြင့် အမှုန့်များကို သယ်ယူပို့ဆောင်ရာတွင် ±၀.၅% တိကျမှုရှိပါသည်။ နီဘရက်စကားရှိ စက်ရုံတွင် ရိုဘော့တစ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ပစ္စည်းများကို ၂၈% နည်းပါးစေပြီး တစ်နာရီလျှင် ၁၅ မီတာတန်ခန့် ထုတ်လုပ်မှုကို တိုးတက်စေပါသည်။

AI အော်တိုမေးတစ်ကျန်းမာရေးထိန်းချုပ်မှုနှင့် အစာစက်ပစ္စည်းများထုတ်လုပ်မှုတွင် လုံခြုံရေး

ကွန်ဗာလျူးရယ် နျူရယ် နက်ဝပ်ကို အသုံးပြုသော မျက်စိစနစ်များသည် တစ်မိနစ်လျှင် ပဲလက်အများဆုံး ၁၂၀၀ ကိုစစ်ဆေးပြီး ၉၉.၃% တိကျမှုဖြင့် ပုမှန်များကို ဖမ်းဆုပ်နိုင်ပါသည်။ ဤ AI ကိုအသုံးပြုသော အရည်အသွေးအာမခံမှုချဉ်းကျော်မှုကြောင့် ဥရောပရှိန်းတွင် ဖြစ်ပွားသော အစာပြန်လည်ခေါ်ယူမှုများကို ၆၃% လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။ အပူချိန် ၁၂၀ ဒီဂရီစင်တီဂရိတ်ကျော်လွန်သောအခါတွင် အလိုအလျောက်ပိတ်သိမ်းမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး မီးဘေးအန္တရာယ်များကိုကာကွယ်ရန် စက်ပစ္စည်းမျက်နှာပြင်များကိုလည်း စိုက်ကြည့်ရေးကင်မရာများက စောင့်ကြည့်ပါသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ပဲလက်များ၏ တစ်ပုံစံထုတ်လုပ်မှုကို မော်ဒယ်များ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း

အက်စ်ထရူးရှင်း ပါရာမီတာများကို တစ်ခြား ၉၀ စက္ကန့်တစ်ကြိမ် အစိုဓာတ်နှင့် ပရိုတိန်းပါဝင်မှုအခြေအနေကို အခြေခံ၍ ပြင်ဆင်ပေးသော နက်ရှိုင်းသင်ယူမှု အယူအဆများ။ ဘရာဇီးနိုင်ငံရှိ စက်ရုံများတွင် တစ်နှစ်တာစမ်းသပ်မှုများအရ လူသုံးမှုနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပဲလက်အရွယ်အစားများ၏ ပုံစံမတူညီမှုကို ၁၉% လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။ ဤတိုးတက်လာသော တစ်ပုံစံထုတ်လုပ်မှုကို နောက်ဆက်တွဲ အာဟာရလေ့လာမှုများတွင် တိရစ္ဆာန်များ၏ ကိုယ်အလေးချိန်တိုးတက်မှုကို ၈% တိုးမြှင့်ပေးနိုင်ခဲ့ပါသည်။

စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံငွေများ များပြားခြင်းနှင့် အရှုံးအများဆုံးရရှိနိုင်မှု ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်ခြင်း

ရိုဘော့တစ်စနစ်များသည် စတင်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ၃၅-၄၀% ပိုမိုလိုအပ်သော်လည်း စက်မှုဇုန် ၈၄ ခုမှ အချက်အလက်များအရ လစဉ် ၂၆ ရက်အတွင်း အမြတ်အနိမ့် တစ်ပြေးညီ ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ အဓိကလည်ပတ်မှု တိုးတက်မှုများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

မက်ထရစ်	လက်နှုတ်စနစ်များ	ရောဘော့စ်စနစ်များ
စွမ်းအင်စရိတ်/တန်	ဒေါ်လာ ၈.၂၀	ဒေါ်လာ ၆.၉၀
ထိန်းသိမ်းပြုပြင်ရေးအတွက် ရပ်ဆိုင်းမှု	၁၄.၇ နာရီ/လ	လပေါင်း ၃.၂ နာရီ
ထုတ်လုပ်မှုမတူညီမှု	±၉%	±2.5%

ဤကောင်းကျိုးများသည် ထုတ်လုပ်ရေးလိုင်းတစ်ခုလျှင် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ ၂၄,၀၀၀ ခြွေတာပေးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ရိုဘော့တစ်စနစ်များ၏ စရိတ်ကုန်ကျမှုကို လည်ပတ်မှုစက်ဝန်း ၂-၃ ခုအတွင်း ပြန်လည်ပြေစေမည်ဖြစ်သည်။

ပဲလက်တင်နည်းပညာ၊ အပြင်သို့ညှစ်ထုတ်ခြင်းနှင့် ရောစပ်ခြင်းနည်းပညာများတွင် တီထွင်မှုများ

အစာစက်များအတွင်း အကျိုးရှိစွာ ပဲလက်တင်နည်းပညာများတွင် တိုးတက်မှုများ

ခေတ်မှီ ပဲလက်တင်စနစ်များသည် တိကျစွာ တည်ဆောက်ထားသော ပုံသွင်းခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲနိုင်သော အမြန်နှုန်း အခြေအနေများကို အသုံးပြု၍ ပဲလက်တွင် ၁၅% ပိုမိုခံနိုင်ရည်ရှိသည်။ ထိပ်သီးကျဉ်းနှုန်း အပိုင်းများသည် စွမ်းအင်စားသုံးမှုကို ၈–၁၂% လျော့နည်းစေပြီး ဆိုလျင် ဆောင်းပဲအခွံများကဲ့သို့ ဖိုင်ဘာဓာတ်ပါဝင်သော ပစ္စည်းများကို ထုတ်လုပ်မှု မလျော့နည်းဘဲ အမြန်နှုန်းကို ထိန်းသိမ်းထားပေးသည် (Feed Tech International 2023)။

အပူနှင့် ယန္တရားဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများ အစာအတွက် အပြင်သို့ညှစ်ထုတ်သည့်စက်များ၏ ဒီဇိုင်းများတွင်

နောက်ထပ်မျိုးဆက် extruder များတွင် အပူခံနိုင်ရည်နည်းပါးသော အာဟာရဓာတ်များကို ထိန်းသိမ်းထားသော နှစ်ခုသော အပူကိုထိန်းညှိသည့်ဇုန်များပါရှိသည်။ တိုးတက်သော ပိုက်ဆက်ပုံစံများသည် ရေစာအတွက် အရေးကြီးသော စတာချ်ဂျယ်လာတိုင်ဇေးရှင်းကို ၃၀% ပိုမိုမြန်ဆန်စေသည်။ စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ စွမ်းအင်ပြောင်းလဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်စေခြင်းသည် စွမ်းအင်စရိတ်ကို တန်ချိန်လျှင် ၄.၂၀ ဒေါ်လာဖြင့် လျော့နည်းစေသည်။

ခေတ်မှီအစာစက်များတွင် အမှိုက်အကြွင်းလျော့နည်းစေသော တစ်သမတ်တည်းရောစပ်သည့်နည်းပညာများ

AI ဖြင့် အားပြုထားသော စီးပွားရေး ဆားလ်ဆာများပါရှိသည့် တွန်းရှားတ် မိုင်ကျားသည် စုစည်းမှုကို 99.8% အထိ 90 စက္ကန့်အတွင်း ပြီးစီးစေပြီး ယခင်က 2-3% အထိ ဖြစ်ပေါ်စေသော အညီအမျှမဟုတ်မှုများကို ဖယ်ရှားပေးသည်။ 3D ပါတီကယ် ခြေရာခံစနစ်ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်သူများသည် အထူးသဖြင့် အဏုမြူးချွေးများအတွက် ပစ္စည်းများ စီမံခန့်ခွဲမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးပြီး FSMA လိုက်နာမှုကို ထောက်ပံ့ပေးကာ ကုန်ကျစရိတ်ကို လျော့နည်းစေသည်။

စားကျွေးရေး စက်များတွင် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းအင်ချွေတာမှု

နောက်ထပ်မျိုးဆက်စားကျွေးရေး စက်များတွင် စွမ်းအင်ပြန်လည်ရယူရေးစနစ်

စွမ်းအင်ပြန်လည်ရယူရေး စနစ်များသည် ပီလက်တင်နှင့် ခြောက်သွေ့စဉ်တွင် စွမ်းအင်အပူကို 60-80% ပြန်လည်ရယူပေးသည်။ ပါဝင်သော အပူလဲလှယ်စက်များက အပူချိန်ကို ကြိုတင်အပူပေးရန် ပြန်လမ်းကြောင်းပြောင်းပေးသည်။ တစ်တန်လျှင် စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ကို 18-22% လျော့နည်းစေသည်။ အစဦးအပူချိန်လိုအပ်ချက်တွင် စင်စင်တစ်ခုချင်းလျှော့ချရာမှ တစ်တန်လျှင် ၃.၈၀ ဒေါ်လာ ချွေတာနိုင်သည်။

စားကျွေးရေး စက်များ လည်ပတ်မှုမှတဆင့် ကာဗွန်ခြေရာလျော့နည်းစေရန်

ထိပ်တန်းထုတ်လုပ်သူများသည် မီတာတန်ချိန်လျှင် ကာဗွန်ဒိုင်အောက်ဆိုဒ် ထုတ်လွှတ်မှုကို ၃၄ ရာခိုင်နှုန်း လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါသည်။ အကြံပြုထားသောဂျီဒီလိုင်းလိုအပ်ချက်များ၏ ၉၂ ရာခိုင်နှုန်းကို ပြည့်မီကြောင်း ၂၀၂၄ ခုနှစ်တွင် အတည်ပြုခဲ့ပါသည်။

နမူနာအဖြစ်- ဂျာမနီတွင် စွမ်းအင်စရိတ်ကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်း လျှော့ချသော နေကိုယ်စားပြုသော အစာစက်ရုံ

ဂျာမန်စိုက်ပျိုးရေးစုပေါင်းစီးပွားရေးအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် စွမ်းအင်စီမံခန့်ခွဲမှုဆော့ဖ်ဝဲလ်များကို အသုံးပြု၍ ၂.၁ မက္ကာဝပ်ချိန်မီ ဆောလာစွမ်းအင်စနစ်ဖြင့် အစာစက်မှုလုပ်ငန်းစီးပွားတို့ကို တိုးတက်အောင်ပြုလုပ်ခဲ့ပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုစီးပွားတွင် ဆောလာစွမ်းအင်အများစုကို ဟာမာမီးလ်များနှင့် အပ်ပ်ယူနစ်များကဲ့သို့ စွမ်းအင်များစားသော စက်ပစ္စည်းများသို့ လမ်းကြောင်းပြောင်းပေးပြီး ပိုလျော့နည်းသောစွမ်းအင်ကို ဆားအပူသိုလှောင်မှုတိုက်များတွင် သိမ်းဆည်းထားပါသည်။ နေ့ဘက်တွင် ဤစီမံခန့်ခွဲမှုကြောင့် စွမ်းအင်၏ ၈၄ ရာခိုင်နှုန်းကို ကိုယ်တိုင်ထုတ်လုပ်နိုင်ပါသည်။ တစ်နှစ်တာ စုစုပေါင်းစရိတ်မှာ ဒေါ်လာသိန်းငါးကျော်ခန့် လျော့နည်းသွားပြီး ၁၀ လအတွင်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို ပြန်လည်ရရှိနိုင်ခဲ့ပါသည်။ နေမထွက်သောညဘက်တွင်ပင် ၆၀ ရာခိုင်နှုန်းမှာ သိုလှောင်ထားသော ဆောလာစွမ်းအင်ဖြင့် လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။ ဤအချက်မှာ စွမ်းအင်ကို ပြန်လည်သုံးစွဲနိုင်သော စွမ်းအင်များဖြင့် အစာစက်မှုလုပ်ငန်းများကို တစ်နေ့ပြီးတစ်နေ့ လည်ပတ်နိုင်မှုကို ပြသပေးနိုင်ခဲ့ပြီး လူများစွာက မကြာသေးမီကထိ ဖြစ်နိုင်မည်မဟုတ်ဟု ထင်ခဲ့ကြပါသည်။

မေးမြန်းမှုများ

အစာစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် AI နှင့် IoT ၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း

အော်တိုမောင်းခြင်းဖြင့် ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေရန်၊ အမှိုက်အနည်းဆုံးဖြစ်စေရန်နှင့် ဘက်စ်ကွဲများ၏ တစ်ပုံစံထုတ်လုပ်မှုကို တိုးတက်စေရန်အတွက် AI နှင့် IoT သည် ဖီးဒ်ပရိုဆက်စ်စနစ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရာတွင် အဓိက အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

ဖီးဒ်ပရိုဆက်စ်စက်များတွင် စမတ်ဆင့်ဆာများသည် မည်ကဲ့သို့တိုးတက်မှုများ ဖြစ်စေပါသနည်း။

စမတ်ဆင့်ဆာများသည် လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ပါရာမီတာများစွာကို စောင့်ကြည့်မှတ်သားပေးပြီး ထိရောက်မှုနည်းပါးမှုများကို စောစီးစွာ ဖော်ထုတ်နိုင်သည့်အပြင် ဘက်စ်ကွဲများ၏ တစ်ပုံစံထုတ်လုပ်မှုနှင့် စုစုပေါင်း လည်ပတ်မှုထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေပါသည်။

ကြိုတင်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးစနစ်များမှ ရရှိနိုင်သော အကျိုးကျေးဇူးများမှာ အဘယ်နည်း။

AI ဖြင့် အားပေးထားသော ကြိုတင်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးစနစ်များသည် ပြင်ပစ်ချရမည့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပျက်စီးမှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးပြီး မျှော်လင့်မထားသော ရပ်နားမှုများကို လျော့နည်းစေကာ စက်ပစ္စည်းများ၏ သက်တမ်းကို ရှည်လျားစေပြီး ထိန်းသိမ်းမှုစရိတ်ကို ခြွေတာပေးပါသည်။

ဖီးဒ်ပရိုဆက်စ်စက်များတွင် ရိုဘော့စနစ်များသည် မည်ကဲ့သို့တိုးတက်မှုများ ဖြစ်စေပါသနည်း။

ရိုဘော့စနစ်များသည် လက်တွေ့အလုပ်သမားအား လျော့နည်းစေကာ ပစ္စည်းများကိုင်တွယ်ရာတွင် တိကျမှုကို တိုးတက်စေပြီး ထုတ်လုပ်မှုပမာဏကို တိုးတက်စေသည့်အပြင် ပစ္စည်းပျက်စီးမှုနှင့် လည်ပတ်မှုစရိတ်ကို လျော့နည်းစေပါသည်။

ဖီးဒ်ပရိုဆက်စ်စက်များတွင် ရိုဘော့စနစ်များ၏ အစောဆုံးစရိတ်သည် အဘယ်ကြောင့် မြင့်မားပါသနည်း။

ရိုဘော့တစ်စနစ်များသည် ပထမစွန့်စားမှု ပိုမိုများပြားစေသော်လည်း စွမ်းအင်စရိတ်၊ ပိတ်ဆို့မှုအချိန်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုဆိုင်ရာ ကွာခြားမှုများတွင် ခြွေတာမှုများကို ရရှိနိုင်မည့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအတွက် တန်ဖိုးရှိပါသည်။