डिजिटलीकरण के इस स्वर्णिम युग में, विनिर्माण उद्योग वैश्विक स्तर पर सबसे अधिक डेटा-भारी उद्योगों में से एक है। फोर्ब्स के अनुसार, निर्माता सालाना औसतन 1.9 पेटाबाइट्स उत्पन्न करते हैं।
डेटा के विस्फोट में एआई की अहम भूमिका होने के कारण, हमने इसे इस बारे में एक सादृश्य बनाने में मदद करने के लिए कहा कि 1.9 पेटाबाइट डेटा कितना होता है, ताकि इसे परिप्रेक्ष्य में रखा जा सके। इसने जवाब दिया कि डेटा की यह मात्रा एक फैक्ट्री फ़्लोर पर हर मशीन के लिए डिजिटल ब्लूप्रिंट और रीयल-टाइम प्रदर्शन डेटा संग्रहीत करने के समान है, जो एक सदी से अधिक समय से लगातार काम कर रही है।
हालांकि निर्माताओं द्वारा उत्पन्न डेटा की मात्रा आश्चर्यजनक है, लेकिन यह उस मिशन-महत्वपूर्ण समस्या को उजागर करता है जिसका सामना निर्माता वर्तमान में डेटा की अधिकता की दुविधा को हल करने में कर रहे हैं और उन्हें अभी कार्य करने की आवश्यकता है।
न केवल सीआईओ, बल्कि कार्यकारी नेता भी एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पहुंच गए हैं और अब उन्हें एकजुट होकर यह सुनिश्चित करना होगा कि उनका विनिर्माण व्यवसाय प्रतिदिन उत्पन्न और संग्रहीत किए जाने वाले जटिल डेटा की मात्रा और परिमाण का सामना कर सके।
फोर्ब्स की रिपोर्ट के अनुसार, यह एक अपेक्षाकृत नई घटना है, दुनिया का लगभग 90 प्रतिशत डेटा पिछले दो वर्षों में ही उत्पन्न हुआ है। मैकिन्से एंड कंपनी के अनुसार, डेटा निर्माण की यह तीव्र गति मुख्य रूप से एआई और अन्य आधुनिक तकनीकों, कंप्यूटिंग, डिजिटलीकरण से कनेक्टिविटी और क्लाउड माइग्रेशन द्वारा संचालित है।
उद्योग विशेषज्ञ इस बात पर सहमत हैं कि यह विनिर्माण क्षेत्र के नेताओं के लिए एक चुनौती और अवसर दोनों प्रस्तुत करता है, क्योंकि उन्हें स्थिति के बिगड़ने से पहले अपने डेटा संबंधी दुविधाओं को दूर करने की आवश्यकता महसूस हो रही है।
उन्नत डेटा विश्लेषण, कच्चे डेटा को मूल्यवान अंतर्दृष्टि में बदलने के समाधान का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जिससे बेहतर निर्णय लेने और व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करने में मदद मिलती है, ठीक उसी तरह जैसे अयस्क को कीमती धातु में परिष्कृत किया जाता है।
विडंबना यह है कि आपके डेटा में पहले से ही शक्तिशाली अंतर्दृष्टि मौजूद है; लेकिन असली चुनौती यह है कि इसे कैसे खोजा जाए।
डेटा की बाढ़: विश्लेषण के बिना डेटा अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की चुनौतियाँ
मैन्यूफैक्चरिंग लीडरशिप काउंसिल द्वारा हाल ही में किए गए शोध के अनुसार, अधिकांश निर्माता अपने डेटा पर भरोसा नहीं करते हैं, सर्वेक्षण में शामिल केवल 25 प्रतिशत लोगों को ही भरोसा है कि सही डेटा पहले से ही एकत्र किया जा रहा है। और आधे से भी कम लोग अपने डेटा के डॉलर मूल्य को समझते हैं।
निर्माताओं के सामने आने वाली अन्य प्रमुख चुनौतियों में विभिन्न प्रणालियों से आने वाले या विभिन्न प्रारूपों में उपलब्ध कराए गए डेटा को समझना (53 प्रतिशत), डेटा तक आसानी से पहुंच न होना (28 प्रतिशत) और कर्मचारियों को कुशल बनाने की आवश्यकता शामिल है, क्योंकि उनमें डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने की क्षमता का अभाव है (28 प्रतिशत)।
फिर भी, इन चुनौतियों के बावजूद, 95 प्रतिशत निर्माता मानते हैं कि उनके डेटा में बहुत क्षमता है, जिससे बेहतर निर्णय लेने की क्षमता तेज़ी से खुलती है। जबकि लगभग 90 प्रतिशत सहमत हैं कि डेटा उनकी प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए "आवश्यक" होगा, यह दर्शाता है कि वे जानते हैं कि अगर वे अभी कार्रवाई नहीं करते हैं तो क्या दांव पर लगा है। हालाँकि, यह कहना आसान है, लेकिन करना मुश्किल है, क्योंकि विनिर्माण क्षेत्र के नेता रोशनी को चालू रखने, कार्यबल की ज़रूरतों को पूरा करने और यह सुनिश्चित करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि उनका व्यवसाय प्रमुख बना रहे।
यह स्पष्ट है कि इन बाधाओं को पार करना एक चुनौती होगी, लेकिन उन्नत विश्लेषण इसकी कुंजी है, जो निर्माताओं को असंबद्ध डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने में सक्षम बनाता है जो सभी हितधारकों द्वारा निर्णय लेने को प्रेरित करता है।
वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के साथ विश्लेषिकी का उपयोग करने के शीर्ष 5 तरीके
विनिर्माण में डेटा की बाढ़ को सफलतापूर्वक पार करना दक्षता, लागत बचत और, यकीनन सबसे महत्वपूर्ण, बेहतर निर्णय लेने की कुंजी है। लेकिन डेटा एनालिटिक्स सिर्फ इससे कहीं आगे जाता है और वास्तविक समय में एक्सेस किए जाने पर निर्माताओं के लिए बहुमूल्य जानकारी का खजाना प्रकट करता है। यहाँ पाँच परिवर्तनकारी तरीके दिए गए हैं जिनसे निर्माता डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रहे हैं।
दक्षता बढ़ाने के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव
डेटा एनालिटिक्स उपकरण विफलताओं का अनुमान पहले ही लगा सकता है, जिससे महंगा डाउनटाइम पेश आता है और दक्षता में सुधार होता है। उदाहरण के लिए, डेलोइट ने एक वैश्विक पैकेज डिलीवरी कंपनी का समर्थन किया, जो अपनी सॉर्टेशन सुविधाओं में डाउनटाइम में उछाल का सामना कर रही थी, लेकिन पूर्वानुमानित रखरखाव का लाभ उठाकर उन्होंने अनुमान लगाया कि वे इससे अधिक समय तक ड्राइव करेंगे वार्षिक लाभ में USD $100 मिलियन 150 सुविधाओं की क्षमता को अनलॉक करके।
गुणवत्ता नियंत्रण और कम अपशिष्ट
डेटा एनालिटिक्स फैक्ट्री से निकलने से पहले दोषों को पकड़कर उत्पाद की निरंतर गुणवत्ता सुनिश्चित कर सकता है। एक उपयोग के मामले के रूप में, जनरल इलेक्ट्रिक ने ग्राहकों तक पहुँचने से पहले उत्पादों में संभावित दोषों की पहचान करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का लाभ उठाया, जिससे उनके दोषों की मात्रा 50 प्रतिशत कम हो गई।
आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन, लागत में कमी
एनालिटिक्स सप्लाई चेन और लॉजिस्टिक्स के लिए महत्वपूर्ण अनुकूलन अवसर प्रस्तुत कर सकता है, जिससे पारदर्शिता और नियंत्रण में वृद्धि हो सकती है। अर्न्स्ट एंड यंग (EY) के अनुसार, डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करके स्मार्टमैप्स™ अपनी सप्लाई चेन को बदलने के लिए अपने डेटा को प्रभावी ढंग से माइन करने में सक्षम था, जिसके परिणामस्वरूप संभावित 5% से 15% लागत में कमी का अवसर मिला।
मांग पूर्वानुमान और इन्वेंट्री अनुकूलन
लेजर परिशुद्धता के साथ मांग का पूर्वानुमान करें, स्टॉकआउट और अतिउत्पादन से बचें। मांग पूर्वानुमान के एकीकृत दृष्टिकोण के माध्यम से, एक्सेंचर ने एक खाद्य विपणन और वितरण कंपनी को लगभग 6-8 अंकों की त्रुटियों का पूर्वानुमान लगाने में मदद की, जिससे संभावित लाभ में लगभग USD $100-$130M की वृद्धि हुई।
डेटा-संचालित निर्णय लेना (DDDM) और लागत प्रोफाइलिंग
डेटा विश्लेषण डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करके और लागत प्रोफाइलिंग को सक्षम करके नेताओं को सशक्त बना सकता है जो डेटा-स्पष्ट निर्णयों को सूचित करता है और परिणामों को अनुकूलित करता है।
डेटा-आधारित संस्कृति के परिणामस्वरूप, EY ने बताया कि एक वीडियो गेम निर्माता, जिसे उन्होंने डेटा रूपांतरण यात्रा के दौरान सहयोग दिया था, अब अधिक कुशल संचालन, बढ़ी हुई ग्राहक संतुष्टि और कम टर्नओवर दर का अनुभव कर रहा है।
डेटा-संचालित निर्माता बनना: अपने डिजिटल परिवर्तन को तेजी से कैसे आगे बढ़ाएं
विनिर्माण की नई दुनिया में डेटा ही राजा है और अग्रणी संगठन वे होंगे जो डेटा से संचालित होंगे। प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, निर्माताओं को अपने परिचालन में निवेश, नीतियों और समग्र व्यावसायिक रणनीतियों जैसे क्षेत्रों सहित अधिक डेटा-स्पष्ट निर्णय लेने की आवश्यकता है।
हालांकि यह सच है कि आप उस चीज को माप नहीं सकते जिसे आप सुधार नहीं सकते, लेकिन डेटा एनालिटिक्स आपको कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि को उजागर करने में मदद करेगा जो आपको आगे बढ़ने में मदद करेगी। निरंतर सुधारऐसा करके, आप उच्च प्रभाव वाले क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं और अपनी टीम को तथ्य-आधारित निर्णय लेने के लिए सशक्त बना सकते हैं।
यह दृष्टिकोण त्वरित डिजिटल परिवर्तन से लेकर संवर्धित टिकाऊ प्रथाओं और बेहतर ईएसजी रेटिंग तक के व्यावसायिक परिणामों को बढ़ावा देता है।
यह विनिर्माण क्षेत्र में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, एक ऐसा क्षेत्र जो वैश्विक स्तर पर शीर्ष डेटा उत्पादक क्षेत्रों में से एक माना जाता है। जब विनिर्माण क्षेत्र के नेता अपने डेटा की शक्ति को अनलॉक करना जानते हैं, तो वे उच्च प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं और अपने साथियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।
एक अभिनव डेटा-विश्लेषण मंच के साथ, नेता अपने विनिर्माण व्यवसाय को रूपांतरित कर सकते हैं, नए डेटा बिंदुओं को प्राप्त कर सकते हैं, अपने व्यवसाय की अक्षमताओं के बारे में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, सुधार के लिए उच्च प्रभाव वाले क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं और उद्योग के साथियों के साथ वैश्विक स्तर पर परिणामों का बेंचमार्क बना सकते हैं।
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