विनिर्माण में अति-वैयक्तिकरण नया नहीं हैउद्योग 4.0 द्वारा पेश की गई नई डिजिटल क्षमताओं की बदौलत यह निश्चित रूप से अधिक ध्यान में है। विनिर्माण समयरेखा में एक गेम-चेंजिंग अवधि के रूप में, उद्योग 4.0 ने संचालन को अनुकूलित करने और प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के प्रयास में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IIoT), स्वचालन और बड़े डेटा जैसी कई उन्नत तकनीकों को पेश किया है।
लेकिन हाइपर-वैयक्तिकरण क्या है और निर्माता इसका लाभ प्रदर्शन और उत्पादकता को बढ़ाने तथा समग्र ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए कैसे उठा सकते हैं?
वैयक्तिकरण ग्राहकों को यह महसूस कराने में एक महत्वपूर्ण कदम बन गया है कि उनकी बात सुनी जा रही है और उनकी ज़रूरतें पूरी की जा रही हैं। हालाँकि, हाइपर-वैयक्तिकरण अत्यधिक अनुकूलित और अनुरूपित उत्पाद बनाने के लिए वास्तविक समय के ग्राहक डेटा और AI का उपयोग करके इसे दूसरे स्तर पर ले जाता है। यह व्यवसायों को पूर्वानुमानित विश्लेषण के साथ ग्राहकों को वह देकर अद्वितीय ग्राहक अनुभव प्रदान करने की अनुमति देता है जो वे चाहते हैं और जिसकी उन्हें कभी भी और कहीं भी आवश्यकता होती है।
हम विनिर्माण में हाइपर-वैयक्तिकरण की संभावनाओं का पता लगा रहे हैं तथा यह देख रहे हैं कि यह क्षेत्र में किस प्रकार बदलाव लाएगा।
निर्माताओं के लिए हाइपर-वैयक्तिकरण के 3 लाभ
वहाँ हैं कई लाभ हाइपर-वैयक्तिकरण व्यवसायों को अधिक उन्नत ग्राहक अनुभव और बढ़ी हुई दक्षता प्रदान करता है और कम अपशिष्ट.
उन्नत ग्राहक अनुभव
हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन का मुख्य उद्देश्य समग्र ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाना और उसे उन्नत करना है, जिसका अर्थ है बेहतर ग्राहक संबंध, ग्राहक आजीवन मूल्य, ब्रांड निष्ठा और बहुत कुछ। कई व्यवसाय नेता पहले से ही ग्राहक अनुभव के महत्व से अवगत हैं, उनमें से 97% इस बात पर सहमत हैं कि ग्राहक निष्ठा स्थापित करने और स्थायी संबंध बनाए रखने के लिए ग्राहक अनुभव प्रबंधन महत्वपूर्ण है।
विनिर्माण में, यहीं पर उन्नत एआई और पूर्वानुमानित डेटा एनालिटिक्स काम आते हैं - निर्माता उद्योग 4.0 प्रौद्योगिकियों की शक्ति का लाभ उठा सकते हैं और अपने संचालन को विकसित करने के लिए इन समाधानों का लाभ उठा सकते हैं। ऐसा करके, वे ग्राहकों की मांगों को अधिक सटीक रूप से पूरा करने और ग्राहकों के साथ घनिष्ठ संबंध बनाने के लिए नई प्रक्रियाएँ विकसित कर सकते हैं।
नई प्रौद्योगिकियों द्वारा प्रदान की गई बढ़ी हुई अनुकूलनशीलता और हाइपर-वैयक्तिकरण के साथ, निर्माता नए अनुभव प्रदान करने में सक्षम हैं जो उनके ग्राहकों को स्वायत्तता की भावना देते हैं, जिससे मजबूत भावनात्मक जुड़ाव पैदा होता है। यह भावनात्मक जुड़ाव न केवल वफादारी को मजबूत करता है, बल्कि व्यवसायों के लिए वापसी दर को भी बढ़ाता है, ऐसे ग्राहक असंलग्न ग्राहकों की तुलना में दोगुना खर्च करते हैं। भले ही इस वैयक्तिकरण की लागत अधिक हो, लेकिन यह विचार कि उत्पादन और विन्यास निर्णय ग्राहक द्वारा किए जाते हैं, उन्हें एक मजबूत बनाता है स्वामित्व की भावना.
कम अपशिष्ट के साथ विनिर्माण दक्षता और लचीलापन में वृद्धि
आपूर्ति श्रृंखला और लॉजिस्टिक्स के दृष्टिकोण से, IIoT कनेक्टिविटी समाधान और उन्नत डिजिटल सेंसर और बुद्धिमान मशीनरी और प्रणालियों जैसे उपकरणों ने कई लाभ प्रदान किए हैं, जिनमें स्मार्ट कार्य स्वचालन, बढ़ी हुई लचीलापन और परिचालन की स्पष्ट दृश्यता शामिल है।
जब हम हाइपर-पर्सनलाइजेशन को मिक्स में शामिल करते हैं, तो उत्पादन और भी अधिक कुशल हो सकता है क्योंकि सामान ग्राहक के विनिर्देशों और मांगों के अनुसार उत्पादित किया जाएगा, जिससे अधिक उत्पादन और अतिरिक्त इन्वेंट्री का जोखिम कम हो जाएगा। हम पहले से ही छोटे पैमाने पर कुछ उत्पादन लाइनों में इसे देख रहे हैं माइक्रोफैक्ट्री ऐसी व्यवस्थाएं जो अधिक चुस्त हों और बदलती मांगों के अनुरूप शीघ्रता से अनुकूलन कर सकें।
बेहतर उत्पाद गुणवत्ता जो ग्राहकों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करती है
ग्राहकों की सटीक आवश्यकताओं को पूरा करने के कारण वस्तुओं की गुणवत्ता में सुधार की भी संभावना है, जिसके परिणामस्वरूप ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ती है, जो सकारात्मक ग्राहक अनुभव में भी योगदान देती है।
निर्माताओं को कस्टमाइज्ड सामान बनाने के लिए आवश्यक समय की स्पष्ट तस्वीर भी मिलेगी, जिससे वे अपने उत्पादन कार्यक्रम को अनुकूलित कर सकेंगे। इसके अलावा, पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण स्मार्ट पूर्वानुमान को सक्षम बनाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आवश्यक घटकों या सामग्रियों को कुशलतापूर्वक बदला जा सके, जिससे बर्बादी और डाउनटाइम सीमित हो।
विनिर्माण में हाइपर-वैयक्तिकरण को लागू करने की चुनौतियाँ
हालांकि हाइपर-वैयक्तिकरण के स्पष्ट लाभ हैं, लेकिन इसमें डेटा संबंधी चिंताएं, कार्यान्वयन में कठिनाई और एआई कौशल तत्परता जैसी कमियां और चुनौतियां भी हैं।
डेटा संबंधी चिंताएं और सुरक्षा
IIoT और बड़ा डेटा हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन को सक्षम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हालाँकि, एकत्रित और संग्रहीत किए जाने वाले डेटा की विशाल मात्रा के साथ, कंपनियों को डेटा की गुणवत्ता से जूझना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके पास डेटा को कार्रवाई योग्य परिणामों में बदलने के लिए व्यापक विश्लेषणात्मक उपकरण हों। यह ऐसा कुछ नहीं है जो सभी संगठनों के लिए आसान हो, खासकर अगर उनके पास डेटा को सटीक और सुसंगत रूप से व्याख्या करने के लिए सही सिस्टम न हों।
एक और मुख्य मुद्दा डेटा गोपनीयता और सुरक्षा है। निर्माताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके पास डेटा की सुरक्षा के लिए पर्याप्त रूप से मजबूत सुरक्षा उपाय हैं, साथ ही उन्हें अंतर्राष्ट्रीय नियमों जैसे कि ग्राहक डेटा एकत्र करने और उसका उपयोग करने से पहले आवश्यक अनुमतियाँ भी प्राप्त करनी चाहिए। सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर).
कार्यान्वयन की कठिनाई
हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन क्षमताओं के लिए कई प्रकार की तकनीकों के एकीकरण की आवश्यकता होती है जो एक साथ मिलकर काम करती हैं। डेटा एनालिटिक्स, ऑटोमेशन सिस्टम और अन्य IIoT टूल के बीच यह तालमेल स्थापित करना जटिल हो सकता है यदि संगठन ने अभी तक अपना काम पूरा नहीं किया है। डिजिटल परिवर्तन या फिर उन्हें पुरानी और विरासती बुनियादी संरचना से निपटना होगा जो इन प्रणालियों के साथ असंगत है।
इसके अतिरिक्त, कुछ कंपनियों के लिए डिजिटल परिवर्तन महंगा हो सकता है। रिपोर्ट डिजिटल परिवर्तन की औसत लागत US$27.5 मिलियन के आसपास पहुंच सकती है, जबकि एक अन्य रिपोर्ट पाया गया कि इनमें से 80% परियोजनाएँ असफल रहीं, जिससे कंपनियों को अतिरिक्त US$4.55 मिलियन का नुकसान हुआ। ये लागतें इतनी अधिक हैं कि संगठन ऐसे बड़े बदलावों के लिए प्रतिबद्ध होने से पीछे हट जाते हैं, खासकर अगर उनके पास कोई रोडमैप या योजना न हो परिवर्तन ढांचा उनकी परिवर्तन यात्रा का मार्गदर्शन करने के लिए यह संस्था मौजूद है।
कुशल एआई कार्यकर्ताओं और प्रशिक्षण का अभाव
हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन को लागू करने के लिए कुशल कार्यबल की आवश्यकता होती है जो डेटा विज्ञान, एआई और उन्नत एनालिटिक्स में प्रशिक्षित हो। कई निर्माताओं के पास ऐसा करने के लिए कार्यबल की तैयारी या प्रशिक्षण कार्यक्रम नहीं हो सकते हैं।
सी-सूट्स और नेता भी जानते हैं कि एआई कौशल की कमी है और इसे संबोधित करने की आवश्यकता है। हालिया रिपोर्ट showing that only 20% of technology executives feel confident about their employees’ abilities in machine learning and AI. In another survey, 41% of respondents stated that a lack of AI skills is what’s stopping them from achieving further growth.
क्या यह सिर्फ एक प्रवृत्ति है?
विनिर्माण क्षमता के रूप में हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन को अपनाने से निश्चित रूप से महत्वपूर्ण लाभ हैं। जो निर्माता हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन को लागू कर सकते हैं, वे उत्पादकता में वृद्धि और बेहतर ग्राहक अनुभव के संदर्भ में सकारात्मक परिणामों की उम्मीद कर सकते हैं।
हाइपर-पर्सनलाइजेशन के लाभों को पूरी तरह से प्राप्त करने के लिए, निर्माताओं के पास उनके डिजिटल परिवर्तन में सहायता करने के लिए सही इंडस्ट्री 4.0 तकनीक और प्लेटफ़ॉर्म होने चाहिए। परिवर्तन ढाँचे जैसे कि स्मार्ट उद्योग तत्परता सूचकांक (SIRI)मूल्यांकन मैट्रिक्स और प्राथमिकता मैट्रिक्स जैसे इसके साथ आने वाले उपकरण संगठनों के लिए मजबूत करने के लिए क्षेत्रों और सुधार करने के लिए कमजोरियों की पहचान करने के लिए एकदम सही शुरुआती बिंदु हैं। इस बारे में अधिक जानें कि कैसे स्मार्ट उद्योग तत्परता सूचकांक आपके संगठन को अपनी स्मार्ट विनिर्माण क्षमताओं को विकसित करने में मदद कर सकता है ताकि आप हाइपर-वैयक्तिकरण का लाभ उठा सकें।