निर्णय की खाई को पाटना

इस सामान्य खरीद मुद्दे को चित्रित करें: एक ही कंपनी के भीतर पांच खरीद टीमें स्वतंत्र रूप से एक ही आपूर्तिकर्ता से एक समान हिस्से की सोर्सिंग कर रही हैं। किसी भी टीम को दूसरों की योजनाओं के बारे में पता नहीं है, और डेटा दृश्यता और संचार की कमी के कारण वे सभी अलग-अलग कीमतों पर हिस्सा हासिल कर लेते हैं। परिणाम? एक महत्वपूर्ण मूल्य विच्छेदन के कारण कंपनी को संभावित रूप से हजारों, यदि लाखों नहीं, उससे अधिक डॉलर का नुकसान हो सकता है। यदि यह परिदृश्य परिचित लगता है, तो आप संभवतः "निर्णय रसातल" का शिकार हो गए हैं - इंजीनियरिंग और उत्पाद डिजाइन, आपूर्ति श्रृंखला योजना और संगठनों के भीतर खरीद के बीच का अंतर जो त्वरित, सूचित निर्णय लेने और दृश्यता में बाधा डालता है।

हालाँकि, जब संगठनों में डेटा दृश्यता के मुद्दों की बात आती है तो आप अकेले नहीं हैं। डेटा को प्रबंधित करना और उपयोग करना कठिन हो सकता है - निर्णय संबंधी गड़बड़ी एक आम समस्या है। पूरी 99% कंपनियाँ Talend सर्वेक्षण में माना गया है कि सफलता के लिए डेटा महत्वपूर्ण है, लेकिन 97% को डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, और एक तिहाई निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग भी नहीं कर रहे हैं। कंपनियों को सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा का लाभ उठाने में कठिनाई होने के कारण अलग-अलग हैं - कुछ खराब-गुणवत्ता वाले डेटा की ओर इशारा करते हैं, जबकि अन्य मैन्युअल प्रक्रियाओं पर निर्भरता को स्वीकार करते हैं।

जबकि कई उद्योगों में महत्वपूर्ण गिरावट आई है डिजिटल परिवर्तन वर्कफ़्लो में सुधार और लागत कम करने के लिए, अधिकांश आपूर्ति श्रृंखला और खरीद पेशेवरों के लिए यह मामला नहीं है, जो जटिल और असंबद्ध डेटा से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि बनाने और प्रयास करने के लिए स्प्रेडशीट का उपयोग करके डिस्कनेक्ट किए गए सॉफ़्टवेयर टूल की दया पर छोड़ दिए जाते हैं। जब आपूर्ति शृंखला, विशेष रूप से सोर्सिंग और खरीद कार्यों की बात आती है, तो बहुत सी कंपनियां निर्णय की खाई में गिर जाती हैं। 

निर्णय रसातल को समझना 

निर्णय की गहराई को समझने के लिए यह पहचानने की आवश्यकता है कि खरीद, आपूर्ति श्रृंखला और उत्पाद टीमें पूरे संगठन में एक साथ मिलकर काम करने और अपने सामान्य संगठनात्मक लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए जानकारी साझा करने के लिए हैं। हालाँकि, वास्तविकता अक्सर इस आदर्श से बहुत दूर है, 64% आपूर्ति श्रृंखला पेशेवर अभी भी सीधे सोर्सिंग प्रबंधन के लिए एक्सेल पर निर्भर हैं और केवल 35% कंपनियाँ अपने व्यवसाय में AI का उपयोग कर रही हैं.

प्रत्यक्ष सोर्सिंग को प्रबंधित करने के लिए एक्सेल जैसी स्प्रेडशीट का उपयोग करने की चुनौतियाँ दोहरी हैं। सबसे पहले, अलग-अलग कार्यों के बीच एक आम भाषा की कमी के कारण सार्वभौमिक समझ के लिए डेटा को प्रासंगिक बनाने की आवश्यकता होती है - एक्सेल में एक लाभ की कमी है। दूसरा, खंडित स्प्रेडशीट का उपयोग करने से संगठनात्मक गतिरोध पैदा होता है, जो टीमों के बीच सूचना के सुचारू प्रवाह को अवरुद्ध करता है। लागत कम करने या आपूर्ति निरंतरता सुनिश्चित करने जैसे सामान्य लक्ष्य के साथ काम करने वाली टीमों में एकीकृत और बुद्धिमान निर्णय लेने के लिए अपने सभी डेटा को साझा करने और उसका लाभ उठाने की क्षमता होनी चाहिए।

कल के उपकरणों के साथ आज के दबावों से निपटना

2021 के बाद से वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधान के बाद, कंपनियों ने निचले स्तर को प्रभावित करने वाली आपूर्ति श्रृंखला के मुद्दों पर अधिक ध्यान दिया है। हालाँकि आपूर्ति शृंखलाएँ वर्तमान में हाल के दिनों की तुलना में अधिक स्थिर दिखाई देती हैं, वे अभी भी नाजुक हैं और लगातार जोखिम में हैं क्योंकि भू-राजनीतिक तनाव उस गति से बढ़ रहा है जो पारंपरिक स्प्रेडशीट और मैन्युअल प्रक्रियाओं की क्षमताओं से आगे निकल जाता है। उदाहरण के लिए, अमेरिका-चीन के बीच बढ़ता तनाव बाध्यकारी है कंपनियाँ अपने आपूर्तिकर्ताओं पर पुनर्विचार करें और उन्हें अन्यत्र विविधता प्रदान करें लचीला बने रहना - एक रणनीतिक बदलाव जिसमें त्वरित निर्णय लेने के लिए समय पर डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है।

हम लीड समय में बदलाव भी देख रहे हैं जिसके लिए वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होती है ताकि टीमें आगे की आपूर्ति व्यवधान को कम करने के लिए अपनी सोर्सिंग रणनीतियों को जल्दी से समायोजित कर सकें। उदाहरण के लिए, जब इज़राइल-हमास युद्ध छिड़ गया, तो आपूर्ति श्रृंखला और खरीद के प्रमुखों को तुरंत यह समझने की आवश्यकता थी कि उनकी पूरी कंपनी में कौन से आपूर्तिकर्ता और हिस्से प्रभावित हुए थे। इस तरह के उदाहरणों में, जहां किसी संगठन के भीतर टीमें स्वतंत्र रूप से प्रभावी संचार या सूचना साझा किए बिना अलग-अलग स्प्रेडशीट का उपयोग करती हैं, इस दृश्यता को हासिल करना असंभव है और जरूरत पड़ने पर वैकल्पिक आपूर्तिकर्ताओं और भागों को खोजने के लिए सक्रिय रूप से कार्य करने में सक्षम होना असंभव है।

निर्णय की खाई को कैसे पाटें

आपूर्ति श्रृंखला और खरीद नेता एआई स्वचालन, डेटा एकत्रीकरण और संदर्भीकरण जैसी उन्नत तकनीकों का लाभ उठाकर विखंडन समस्याओं और संबंधित मुद्दों को हल कर सकते हैं।

यदि संगठन एआई सॉफ्टवेयर के साथ आंतरिक संचालन और व्यापक डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में व्यापक डेटा दृश्यता स्थापित करते हैं, तो प्रासंगिक डेटा समय पर, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है और निर्णय की खाई को पाट सकता है। प्रासंगिक टीमों में डेटा को एकीकृत और उपयोग करने से, कंपनियों को निर्णय लेने के लिए सच्चाई का एक एकल स्रोत मिलता है, साथ ही भागों और सामग्रियों को तैयार माल से कैसे जोड़ा जा सकता है, इसकी उन्नत दृश्यता मिलती है, साथ ही किस चीज के साथ क्या उत्पादन किया जा सकता है, इस पर बेहतर, अधिक सटीक मिलान होता है। उत्पादन किया जाना चाहिए.  

इन उन्नत क्षमताओं से सुसज्जित होने पर, खरीद को यह स्पष्ट समझ प्राप्त होती है कि मूल्य और इन्वेंट्री में उतार-चढ़ाव सहित प्रत्येक घटक, किसी संगठन की शीर्ष और निचली रेखा को कैसे प्रभावित कर सकता है। एआई इंटेलिजेंस का उपयोग करते हुए, सोर्सिंग प्रबंधक आपूर्तिकर्ताओं के साथ बातचीत के दौरान लागत को अनुकूलित कर सकते हैं, जबकि टीमों को व्यवधान उत्पन्न होने से पहले कमोडिटी भागों और सामग्रियों से संबंधित संभावित जोखिम जोखिम के बारे में वास्तविक समय अलर्ट प्राप्त होता है। यह अमूल्य जानकारी इंजीनियरिंग और उत्पाद टीमों को आपूर्तिकर्ता स्वास्थ्य का मूल्यांकन करने और मॉडल बनाने के लिए सशक्त बनाती है कि डिजाइन प्रक्रिया के शुरुआती चरणों में प्रमुख घटक किसी उत्पाद की लागत संरचना को कैसे प्रभावित करते हैं।

A 2021 किर्नी अध्ययन दिखाया गया है कि पूरे संगठन में मजबूत खरीद साझेदारी वाली अग्रणी कंपनियों ने कुल शेयरधारक रिटर्न लगभग दो गुना अधिक उत्पन्न किया, तीसरे पक्ष के खर्च से मुख्य कॉर्पोरेट लाभप्रदता उपाय EBITDA में 200 आधार अंक अधिक का योगदान दिया और COVID-19 के बाद तीन गुना मजबूत वापसी की।

आम तौर पर, एआई उपकरण परिचालन दक्षता में पर्याप्त वृद्धि लाते हैं। एक बार स्प्रेडशीट प्रबंधन और मैन्युअल, समय लेने वाले वर्कफ़्लो की परेशानियों से मुक्त होने के बाद, खरीद टीमें अधिक रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।

निर्णय की खाई को पाटने में बाधाएँ

निर्णय की खाई को पाटने में एक आम बाधा शुरू करने में असमर्थता, या "संगठनात्मक जड़ता" है, जो अज्ञात यात्रा के डर, उसकी अवधि और रास्ते में आने वाली संभावित चुनौतियों से प्रेरित होती है। परिवर्तन शुरू करने के प्रति नेतृत्व की अनिच्छा गहराई तक व्याप्त है क्योंकि सोर्सिंग और खरीद टीमें पारंपरिक रूप से दशकों से सामान्य प्रक्रियाओं का पालन करती रही हैं।

के अनुसार मैकिन्से शोध के अनुसार, 61% विनिर्माण अधिकारियों ने बताया कि लागत में कमी आई है, और 53% ने बताया कि आपूर्ति श्रृंखला में एआई को शामिल करने के प्रत्यक्ष परिणाम के रूप में राजस्व में वृद्धि हुई है। यह बदलाव सिर्फ एक तकनीकी उन्नयन नहीं है; यह एक सशक्त यात्रा है जो टीमों को दक्षता बढ़ाने और संगठन के भीतर अधिक महत्वपूर्ण रणनीतिक प्रभाव डालने की अनुमति देती है।

निर्णय रसातल के सामने, आगे का रास्ता स्पष्ट है। यह आपूर्ति श्रृंखला और खरीद नेताओं के लिए बेहतर निर्णय बुद्धिमत्ता के युग की शुरूआत के लिए बेहतर सॉफ्टवेयर टूल की मांग करने के लिए कार्रवाई का आह्वान है। एआई के साथ अपने संगठन को बदलना शुरू करने में अभी देर नहीं हुई है। अब कार्रवाई करने में विफलता निर्णय की खाई में फंसने का जोखिम लाती है, जबकि एआई-संचालित प्लेटफार्मों को अपनाने वाले संगठन इष्टतम व्यावसायिक परिणामों और प्रतिस्पर्धी लाभ के साथ आगे बढ़ेंगे।

कीथ हार्टले के सीईओ हैं लेवाडाटा.

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• स्रोत: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/38761-bridging-the-decision-abyss