डेटा उत्पाद निर्माण में दक्षता कैसे बढ़ा सकते हैं

पाब्लो रियोस द्वारा, मैन्युफैक्चरिंग और एनर्जी इंडस्ट्रीज के बिजनेस मैनेजर, कीप्लर डेटा टेक। 

वर्षों से, निर्माताओं पर अधिक दक्षता खोजने का दबाव रहा है। सूत्र काफी सुसंगत रहा है: लक्ष्य आम तौर पर लाभ मार्जिन की रक्षा के लिए लागत कम करने और गुणवत्ता बढ़ाने के आसपास केंद्रित होते हैं और चुनौतीपूर्ण बाजारों में बने रहते हैं।

जबकि यह दृष्टिकोण कई सफल निर्माताओं की पहचान रहा है, इस तरह की रणनीति ने मार्जिन को कड़ा और कड़ा कर दिया है, जबकि पारंपरिक तरीके लंबे समय से समाप्त हो चुके हैं। जैसे-जैसे सीमाएँ पार हो गई हैं, उद्यमों को और अधिक नवीन बनना पड़ा है - शुक्र है कि अब उनके पास ऐसा करने के लिए उपकरण हैं।

आज, डेटा हमारे द्वारा किए जाने वाले हर काम को शक्ति प्रदान कर रहा है - इतना अधिक कि यह अनुमान लगाया जाता है कि 175 तक वैश्विक डेटास्फीयर में 2025 ज़ेटाबाइट डेटा का भारी मात्रा में डेटा होगा।

निर्माताओं के लिए, यह अवसर प्रस्तुत करता है। दरअसल, डेटा में उद्योग की सबसे बड़ी संपत्तियों में से एक होने की क्षमता है, जो सफल उद्यमों को आज के तेजी से विकसित और प्रतिस्पर्धी विनिर्माण क्षेत्र में फलने-फूलने में सक्षम बनाता है। 

हालाँकि, यह महसूस करना कि क्षमता सही तरीके से डेटा से निपटने वाली निर्माण फर्मों पर अत्यधिक निर्भर है।

डेटा प्रोजेक्ट बनाम डेटा उत्पाद

वर्तमान में, सभी आकार, आकार और उद्योगों की कंपनियां - केवल निर्माता ही नहीं - एक परियोजना मानसिकता के साथ डेटा तक पहुंचती हैं। हर बार जब किसी व्यावसायिक कार्य में कोई समस्या होती है जिसे वह डेटा का उपयोग करके हल करना चाहता है, तो संगठन स्क्रैच से शुरू होता है - डेटा प्राप्त करना, उसे साफ करना और तैयार करना, फिर उस विशिष्ट उपयोग मामले के लिए उसका विश्लेषण करना।

यह एक त्रुटिपूर्ण दृष्टिकोण है जो फर्मों को अपने डेटा निवेश का सबसे कुशल और प्रभावी उपयोग करने में सक्षम नहीं बनाता है। यह अक्सर धीमा होता है, डुप्लिकेट कार्य की ओर जाता है, और प्रत्येक प्रोजेक्ट के आउटपुट को आमतौर पर अन्य उपयोग के मामलों को हल करने के लिए पुन: उपयोग नहीं किया जा सकता है।

इसके बजाय, संगठनों को एक उत्पाद की तरह डेटा का प्रबंधन करना चाहिए, व्यक्तिगत चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित करना और ऐसे ढाँचों को विकसित करना चाहिए जिनका उपयोग किया जा सके और डेटा के उपयोग को दोहराने के आधार पर प्रमुख चुनौतियों को हल करने में सक्षम बनाया जा सके। दूसरे शब्दों में, उन्हें डेटा के लिए एक उत्पाद (परियोजना नहीं) केंद्रित दृष्टिकोण अपनाना चाहिए।

वास्तव में, डेटा उत्पादों में विनिर्माण में क्रांति लाने की क्षमता है, जो नवीन तरीकों से ड्राइविंग दक्षता के कई तरीके पेश करते हैं।

डेटा उत्पादों के साथ, रेडी-टू-यूज़ डेटा फ्रेमवर्क को वास्तविक समय देने के लिए गति से उपयोग किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, उत्पादन प्रक्रियाओं में बाधाओं की पहचान करना, जो निर्माताओं को जल्दी से समस्याओं की पहचान करने और उनका समाधान करने, डाउनटाइम कम करने और उत्पादकता बढ़ाने में मदद कर सकता है।

एक उदाहरण के रूप में, हमने ऐसे उदाहरण देखे हैं जहां बोतल निर्माण के लिए उत्पादन अनुकूलन प्रदान करने के लिए डेटा उत्पादों का उपयोग किया गया है, जिससे बोतल अस्वीकृति में 5% और 20% के बीच की दर में कमी आई है।

यहां, सैकड़ों चर के बीच बोतल निर्माण प्रक्रिया में गुणवत्ता के प्रमुख मानदंड निर्धारित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाए गए थे। टोंटी तापमान, ब्लोइंग दबाव और अन्य प्रमुख मानदंडों के लिए मूल्यों की सीमा के साथ एक निर्णय वृक्ष बनाया गया था। परिणामस्वरूप, इन समायोजनों के संयोजनों को लागू करने से, अस्वीकृत बोतलों में कमी नाटकीय रूप से कम हो गई जबकि गुणवत्ता कायम थी।

इसके अलावा, उपकरण और निगरानी प्रणालियों से डेटा का विश्लेषण करके, डेटा उत्पाद यह भी अनुमान लगा सकते हैं कि मशीन के विफल होने की संभावना कब है, जिससे निर्माताओं को ब्रेकडाउन होने से पहले रखरखाव शेड्यूल करने की अनुमति मिलती है। यह अनियोजित डाउनटाइम को रोकने में मदद करता है और महंगी मरम्मत की आवश्यकता को कम करता है।

समान रूप से, डेटा उत्पादों का रीयल-टाइम तत्व भी निर्माताओं को इन्वेंट्री स्तर और डिलीवरी समय में दृश्यता प्रदान करके उनकी आपूर्ति श्रृंखला को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है। यह उन्हें स्टॉकआउट और ओवरस्टॉकिंग के जोखिम को कम करने, सामग्री और घटकों को ऑर्डर करने के बारे में सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है।

ग्राहक व्यवहार और वरीयताओं में मूल्यवान अंतर्दृष्टि भी महत्वपूर्ण हैं। बिक्री, विपणन और ग्राहक सेवा से डेटा का विश्लेषण करके, निर्माता रुझानों की पहचान कर सकते हैं और उत्पाद विकास और विपणन रणनीतियों के बारे में सूचित निर्णय ले सकते हैं।

हमेशा बेहतर होने वाले अवसर की पहचान करना

इन विभिन्न अनुप्रयोगों में, डेटा उत्पाद निर्माताओं को महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर सकते हैं, बेहतर निर्णय लेने और परिचालन दक्षता को कम लागत और कम मशीन डाउनटाइम तक बढ़ाया जा सकता है।

इसके साथ ही, विनिर्माण क्षेत्र में डेटा उत्पाद अपेक्षाकृत नए बने हुए हैं। क्यों? क्योंकि पुरानी आदतें मुश्किल से मरती हैं: जहां निर्माताओं ने परंपरागत रूप से मांग की है और / या विकसित समाधान हैं जो विशिष्ट उपयोग के मामलों को संबोधित करते हैं (डेटा प्रोजेक्ट दृष्टिकोण लेते हुए), यह एवेन्यू है जो कई लोग लेते हैं। यह कहावत का एक प्रमुख उदाहरण है, "अगर यह टूटा नहीं है, तो इसे ठीक न करें"।

गंभीर रूप से, हालांकि, अनुकूलन क्षमता डेटा प्रोजेक्ट व्यक्तिगत डेटा समाधान (डेटा उत्पाद) की तुलना में निर्माताओं द्वारा प्राप्त किए जा सकने वाले लाभों को कम करते हैं। इस कारण से, यह महत्वपूर्ण है कि निर्माण कंपनियाँ अपनी मानसिकता बदलें और ऐसे समाधानों को अपनाएँ जिन्हें डेटा उत्पादों के माध्यम से कार्यान्वित किया जा सकता है जो एक स्पष्ट प्रक्रिया प्रदान करते हैं और आरओआई बढ़ाते हैं।

आगे बढ़ते हुए, यह संभावना है कि कई निर्माता इस दिशा में आगे बढ़ना शुरू कर देंगे क्योंकि डेटा भंडारण और प्रसंस्करण की लागत में कमी जारी है।

जैसे-जैसे हाइपरस्केलर्स द्वारा पेश किए जाने वाले पैमाने के मॉडल की अर्थव्यवस्था में सुधार जारी है, निर्माताओं के पास डेटा उत्पादों को अधिक आसानी से और लागत प्रभावी ढंग से गले लगाने का एक प्रमुख अवसर होगा।

यह फर्मों की उन भागीदारों के साथ काम करने की क्षमता के साथ संयुक्त है जिनके पास नेटिव क्लाउड सेवाओं के उपयोग में उच्च स्तर की विशेषज्ञता है, डेटा उत्पादों से जुड़े परिचालन खर्चों को काफी कम करना संभव बनाता है, जिससे वे और भी आकर्षक बन जाते हैं।

संस्कृति महत्वपूर्ण है

बेशक, ये पहलू पहेली का केवल एक हिस्सा हैं। जबकि बेहतर आरओआई और कम ओपेक्स प्रमुख निर्णय निर्माताओं को बोर्ड पर लाने में मदद करेगा, डेटा उत्पादों को लागू करने और विनिर्माण सेटिंग में आसानी से उपयोग करने के लिए एक व्यापक सांस्कृतिक बदलाव की आवश्यकता होगी।

इस मानसिकता में बदलाव लाने के लिए, फर्मों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे अपनी डेटा प्रथाओं को खरोंच तक रखें। इसका अर्थ है कि अधिक मजबूत और विश्वसनीय मॉडल विकसित करने के लिए डेटा गुणवत्ता में सुधार और त्रुटियों को दूर करने के लिए महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं को लागू करना और/या बढ़ाना।

इसे प्राप्त करने के लिए, निर्माताओं को सबसे पहले सही कौशल, प्रौद्योगिकी रणनीतियों और साझेदारियों को हासिल करने और उन्हें अपेक्षाकृत नए या अपरिचित स्थान में आगे बढ़ाने में सक्षम होने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। समान रूप से, उन्हें आंतरिक समझ और कौशल को बढ़ाने पर काम करना चाहिए, जो व्यक्तियों द्वारा नए कौशल सीखने और अपनाने की इच्छा के साथ-साथ स्वयं उद्यमों से प्रशिक्षण में निवेश दोनों से प्रेरित हो।

इन महत्वपूर्ण बिल्डिंग ब्लॉक्स को जगह में ले जाने से, निर्माता विभिन्न प्रकार के परिवर्तनकारी लाभ देने में सक्षम डेटा उत्पादों को विकसित और तैनात करने के लिए तैयार होंगे। वास्तव में, जो लोग ऐसा करने में सक्रिय हैं, वे इस क्षेत्र में नेतृत्व करेंगे और परिणामस्वरूप महत्वपूर्ण प्रथम प्रस्तावक लाभ अनलॉक करेंगे।

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• स्रोत: https://www.logisticsit.com/articles/2023/02/08/how-data-products-can-drive-efficiency-in-manufacturing