डेटा-संचालित या डेटा-विलंबित? निर्माता डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने के लिए उन्नत एनालिटिक्स का लाभ कैसे उठा सकते हैं

यह डेटा से भरी दुनिया है और निर्माता इसे नेविगेट करने की पूरी कोशिश कर रहे हैं। हालांकि, फॉरेस्टर रिसर्च के अनुसार, 98 प्रतिशत निर्माता अपने डेटा का उपयोग करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। क्या आप अपना सिर हिला रहे हैं क्योंकि यह आपके अनुभव के लिए सच है? आप अकेले नहीं हैं - नेताओं को जिस डेटा का प्रबंधन करना है उसकी मात्रा खतरनाक दर से बढ़ रही है। लगभग 50 प्रतिशत सर्वेक्षण उनका कहना है कि उनका डेटा दोगुना हो गया है और अगले पांच सालों में, यानी 2030 तक, उन्हें उम्मीद है कि यह तीन गुना हो जाएगा। लेकिन समस्या सिर्फ़ डेटा की अधिकता नहीं है, बल्कि प्रभावी विश्लेषण की कमी भी है।

विनिर्माण में, डेटा सिर्फ़ एक संसाधन नहीं है - यह अभूतपूर्व उत्पादकता और लाभप्रदता को अनलॉक करने का उत्प्रेरक है। मैकिन्से एंड कंपनी इस क्षेत्र में एनालिटिक्स की परिवर्तनकारी शक्ति पर जोर देती है। पहले, निर्माता आईटी क्षमताओं में पिछड़ गए थे, लेकिन उन्नत एनालिटिक्स का उपयोग करके वे अपने डेटा को काम में लगा सकते हैं जैसे कच्चे माल की सोर्सिंग से लेकर अपने तैयार उत्पादों की बिक्री तक की अपनी प्रक्रियाओं को बेहतर बनाना।

उन्नत विश्लेषण निर्माताओं को पूर्व में छिपी हुई समस्याओं, जैसे छिपी हुई अड़चनें या लाभहीन उत्पादन लाइन को हल करने में भी सहायता करता है, लेकिन उतना ही महत्वपूर्ण यह है कि विश्लेषण विनिर्माण क्षेत्र के नेताओं को तथ्य-आधारित निर्णय लेने और परिवर्तन को आगे बढ़ाने के लिए वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि का लाभ उठाने की अनुमति देता है।

घटिया एनालिटिक्स विनिर्माण कार्यों में बाधा डालते हैं, खराब निर्णय लेने की ओर ले जाते हैं, और महत्वपूर्ण डेटा चुनौतियों का समाधान करने में विफल होने के कारण नवाचार को बाधित करते हैं। डेलॉइट के एक अध्ययन में लगभग सभी प्रमुख मुद्दों पर प्रकाश डाला गया है 70 प्रतिशत निर्माता डेटा की गुणवत्ता, संदर्भीकरण और सत्यापन जैसे मुद्दों को एआई कार्यान्वयन में प्रमुख बाधाओं के रूप में पहचाना जाता है, लेकिन इन बाधाओं पर काबू पाने के लिए मजबूत विश्लेषण आवश्यक है।

आज की मुख्य विनिर्माण विश्लेषण चुनौतियों को समझना

पिछली बार जब विनिर्माण उद्योग ने इतना बदलाव देखा था, वह 20वीं सदी के मध्य में स्वचालन की शुरुआत थी, जिसने उत्पादन और पूरे उद्योग में क्रांति ला दी थी। आज, एनालिटिक्स एक और क्रांति की अगुआई कर रहा है, जो भारी डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने की शक्ति रखता है, जो विनिर्माण क्षेत्र को दुकान के फर्श से ऊपर तक बदल देता है। दुर्भाग्य से, विनिर्माण में डेटा की मात्रा एआई द्वारा त्वरित गति से बढ़ रही है, और यह पहले से ही महत्वपूर्ण समस्या को और बढ़ा रही है- बहुत अधिक डेटा, पर्याप्त समय नहीं या, कभी-कभी, इसका विश्लेषण करने का तरीका नहीं पता।

मैन्युफैक्चरिंग लीडरशिप काउंसिल की रिपोर्ट में पाया गया कि लगभग तीन-चौथाई निर्माता अभी भी डेटा को मैन्युअल रूप से दर्ज करने के लिए स्प्रेडशीट (!!!) पर निर्भर हैं, जबकि अन्य 68 प्रतिशत अभी भी डेटा का विश्लेषण करने के लिए उनका उपयोग करते हैं। यह भी समस्या है कि क्या डेटा शुरू से ही भरोसेमंद है। कई लोगों के लिए, इसका उत्तर "नहीं" है, केवल 25% निर्माताओं को अपने डेटा पर उच्च विश्वास है। इसके अतिरिक्त, अन्य डेटा चुनौतियों में डेटा को रखने वाली अलग-अलग प्रणालियाँ (53%), डेटा तक पहुँचने में कठिनाई (28%) और डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने के लिए कौशल की कमी (28%) शामिल हैं।

ये चुनौतियाँ खत्म नहीं हो रही हैं और निर्माताओं के लिए उन्नत एनालिटिक्स की महत्वपूर्ण आवश्यकता को उजागर करती हैं। मजबूत एनालिटिक्स उपकरण ऐसी गति से काम कर सकते हैं जिसकी बराबरी कोई स्प्रेडशीट या इंसान नहीं कर सकता, जिससे निर्माताओं को डेटा एकीकरण को सुव्यवस्थित करने और डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने में मदद मिलती है। फोर्ब्स की रिपोर्ट है कि डेटा को विनिर्माण के भविष्य की नींव होना चाहिए। परिष्कृत एनालिटिक्स के साथ संयुक्त सही डेटा निर्माताओं और विभिन्न हितधारकों को अधिक सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उनका व्यवसाय न केवल भविष्य के लिए सुरक्षित है बल्कि अवसरों को पकड़ता है और कमजोरियों को कम करता है।

विश्लेषण-संचालित रणनीतियाँ सफलता की कुंजी क्यों हैं - आपकी शीर्ष 5 अनिवार्य बातें

उन्नत विश्लेषण चुनौतियों और अवसरों दोनों को प्रस्तुत कर सकता है, लेकिन लाभ काफी अधिक होते हैं जब नेता संचालन के आवश्यक क्षेत्रों में वास्तविक परिवर्तन को सफलतापूर्वक अनलॉक करते हैं जो पहले अकल्पनीय थे। इसमें गुणवत्ता को बढ़ाना, प्रदर्शन और उपज में सुधार करना, लागत कम करना और आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करना शामिल है। यहां बताया गया है कि डेटा चुनौतियों से निपटने के लिए अधिकारी इन रणनीतियों का लाभ कैसे उठा सकते हैं:

1. स्प्रेडशीट को त्यागें और एकीकृत, विश्लेषण-संचालित दृष्टिकोण अपनाएं:

पुरानी स्प्रेडशीट आधुनिक विनिर्माण की मांगों को पूरा नहीं कर सकती। जब डेटा के लिए एकीकृत दृष्टिकोण होता है तो एनालिटिक्स फलता-फूलता है। गार्टनर का मानना है कि निर्माताओं के पास "संरचित और असंरचित डेटा को विकसित करने, क्यूरेट करने, अपडेट करने और पेश करने के लिए एक व्यवस्थित ढांचा और प्रक्रिया होनी चाहिए", लेकिन हम इसे एक कदम आगे ले जाते हैं, हर रणनीति को एकीकृत करने पर जोर देते हैं। उन्नत एनालिटिक्स यह सुनिश्चित करता है कि सभी सत्य के एक ही स्रोत से काम करें, साइलो को तोड़ें और सभी संचालन में सुधार करें।

2. पुरानी प्रक्रियाओं का उपयोग बंद करें और उन्नत विश्लेषण और एआई में निवेश करें:

डेलॉइट का कहना है कि एआई अपनाने के लिए एक शर्त गुणवत्तापूर्ण डेटा तक पहुंच है, और तीन-चौथाई उत्तरदाताओं का कहना है कि उन्होंने अपनी जनरेटिव एआई रणनीति का समर्थन करने के लिए डेटा जीवन चक्र प्रबंधन के आसपास निवेश को बढ़ावा देने के लिए बदलाव किया है। विश्लेषणात्मक प्लेटफ़ॉर्म भी महत्वपूर्ण हैं क्योंकि उनका उपयोग पैटर्न को उजागर करने, प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और भविष्य की चुनौतियों का अनुमान लगाने के लिए पूर्वानुमान और निर्देशात्मक विश्लेषण का लाभ उठाने के लिए किया जा सकता है, जिससे डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद मिलती है।

3. डेटा अविश्वास को दूर करें, डेटा की गुणवत्ता और प्रशासन सुनिश्चित करने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग करें:

गार्टनर अनुसंधान से संकेत मिलता है कि निर्माताओं को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे एक स्केलेबल, मूल्य-संचालित डेटा विनिमय प्रक्रिया व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए विविध आईटी और व्यावसायिक डेटा के उपयोग को अनलॉक करना। "डेटा और एनालिटिक्स गवर्नेंस के सिद्धांतों को लागू करके, सीआईओ जटिल पारिस्थितिकी प्रणालियों में डेटा एक्सचेंज को सक्षम करने के लिए आवश्यक डेटा गुणवत्ता प्रदान कर सकते हैं।"

4. विश्लेषण-संचालित दृश्यता के साथ एकाकी अराजकता को समाप्त करें:

जब डेटा साइलो में विखंडित होता है, तो उदाहरण के लिए, गुणवत्ता नियंत्रण प्रभावित हो सकता है, जिससे गहन विश्लेषण करना मुश्किल हो जाता है, जिससे दोषों और अक्षमताओं के मूल कारणों का पता लगाना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। विलंबित निर्णय लेना भी एक अवांछित उप-उत्पाद हो सकता है। उन्नत विश्लेषण यह सुनिश्चित कर सकता है कि डेटा साइलो अब परिचालन दक्षता को प्रभावित न करें, असंबद्ध जानकारी को बेहतर गुणवत्ता वाले उत्पादों, सुव्यवस्थित प्रक्रियाओं और तेज़, स्मार्ट निर्णय लेने को सुनिश्चित करने के लिए उन्हें सुसंगत अंतर्दृष्टि में बदल दें।

5. कम सोचना, अधिक स्वचालन और वास्तविक समय निगरानी:

उन्नत सेंसर, मशीन मॉनिटरिंग टूल और स्वचालित रिपोर्टिंग सिस्टम, निर्माताओं को वास्तविक समय में डेटा कैप्चर करने और उसका विश्लेषण करने की अनुमति देते हैं, लेकिन एनालिटिक्स इस डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल देता है जो प्रक्रियाओं को अनुकूलित करता है और समस्याओं के उत्पन्न होने से पहले उनका पूर्वानुमान लगाता है। वास्तविक समय के डेटा और एनालिटिक्स का यह संयोजन निर्माताओं को दक्षता में सुधार करने, डाउनटाइम को कम करने और चुनौतियों को जल्दी से ठीक करने की अनुमति देता है।

रणनीति से वास्तविकता तक: कैसे एक ग्राहक ने उन्नत एनालिटिक्स के साथ लाखों कमाए

इस डेटा-संचालित दुनिया में, एनालिटिक्स के परिवर्तनकारी प्रभाव हो सकते हैं, जो डेटा रणनीतियों को कार्रवाई योग्य परिणामों में बदल सकते हैं। डेलोइट के अनुसार, डेमलर ट्रक्स एशिया ने एक सक्रिय सेंसिंग प्लेटफ़ॉर्म को लागू करने के लिए फर्म के साथ भागीदारी की, जिसने संरचित और असंरचित डेटा का विश्लेषण किया, जिससे 13 महीने पहले गुणवत्ता के मुद्दों की भविष्यवाणी और प्राथमिकता तय करना संभव हो गया। दो साल के भीतर, इस एनालिटिक्स-संचालित दृष्टिकोण ने क्लाइंट को बचाया $8 मिलियन वारंटी लागत में वृद्धि, यह दर्शाते हुए कि विश्लेषण कितना शक्तिशाली हो सकता है, यह सुनिश्चित करना कि विनिर्माण क्षेत्र के नेता पहले से छिपी हुई अंतर्दृष्टि को उजागर कर सकें, चुनौतियों का सक्रिय रूप से समाधान कर सकें, और मापनीय व्यावसायिक मूल्य को अनलॉक कर सकें।

अभी कार्य करें या पीछे रह जाएं - विश्लेषण-संचालित मानसिकता अपनाना क्यों महत्वपूर्ण है

डेटा की बढ़ती हुई मात्रा के साथ, विनिर्माण क्षेत्र के नेता एक महत्वपूर्ण चौराहे पर हैं, जिसके लिए उन्हें न केवल चुनौतियों का सामना करना होगा, बल्कि एनालिटिक्स की शक्ति के साथ इस अवसर को भुनाना होगा। कार्रवाई के लिए खिड़की कम होती जा रही है, जिसका अर्थ है कि अधिकारियों को प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए उन्नत एनालिटिक्स के माध्यम से अपने डेटा की क्षमता को पकड़ने के लिए अभी से कार्य करना चाहिए। उन्नत एनालिटिक्स को लागू करके, व्यवसाय के नेता तेजी से निर्णय लेने की अनुमति देने के लिए अंतर्दृष्टि को अनलॉक कर सकते हैं जो रणनीतिक निवेश को बढ़ावा देता है, नीतियों को आकार देता है, और नवीन प्रौद्योगिकियों को अपनाने को अनुकूलित करता है।

INCIT जैसे स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग विशेषज्ञ के साथ साझेदारी करने के बाद, मैन्युफैक्चरिंग लीडर स्मार्ट इंडस्ट्री रेडीनेस इंडेक्स (SIRI) या कंज्यूमर सस्टेनेबिलिटी इंडस्ट्री रेडीनेस इंडेक्स (COSIRI) द्वारा डिजिटल परिपक्वता या ESG मूल्यांकन के बाद XIRI-Analytics जैसे विश्लेषणात्मक समाधानों का उपयोग कर सकते हैं, ताकि नए डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को उजागर किया जा सके, जिससे मैन्युफैक्चरिंग व्यवसायों को निरंतर सुधार के लिए रास्ते खोलने में मदद मिल सके। XIRI-Analytics डेटा-स्पष्ट निर्णय लेने, वैश्विक बेंचमार्किंग, लागत प्रोफाइलिंग और GHG प्रोफाइलिंग के साथ निर्माताओं को दक्षता, प्रतिस्पर्धात्मकता और स्थिरता बढ़ाने में सक्षम बनाता है।

यह प्लैटफ़ॉर्म गहन विश्लेषण के लिए प्रासंगिक डेटा तैयार करेगा और उसे एकत्रित करेगा, जो उद्यमों और सरकारों, नीति निर्माताओं, निजी फर्मों, वित्तीय संस्थानों और इक्विटी कंपनियों सहित विविध हितधारकों के लिए दूरगामी लाभ के साथ एक परिवर्तनकारी उपकरण के रूप में उभरेगा। अधिक जानकारी के लिए, यहाँ जाएँ INCIT वेबसाइट.