Top Ways To Use AI To Boost Business Productivity(व्यावसायिक उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI का उपयोग करने के शीर्ष तरीके)
क्लाउड कंप्यूटिंग में हालिया नवाचारों और पर्याप्त डेटा भंडारण और विश्लेषण के लिए धन्यवाद, विनिर्माण संदर्भों में दक्षता बढ़ाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भारी प्रगति कर रहा है। एआई प्रबंधकों को महत्वपूर्ण डेटा भी प्रदान करता है, जिससे उन्हें बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने की अनुमति मिलती है।
मशीन ऑटोमेशन उच्च गुणवत्ता वाले उत्पादों को अधिक तेज़ी से और प्रभावी ढंग से उत्पन्न करता है जबकि प्रबंधकों को बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने में सहायता करने के लिए महत्वपूर्ण डेटा भी देता है। हालांकि, अभी भी कुछ बाधाओं को दूर करना है।
कई व्यवसाय वास्तविक उत्पादन और प्रक्रिया की जानकारी का खुलासा करने से सावधान रहते हैं। लगातार रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए शॉप फ्लोर और बैक ऑफिस दोनों से भारी मात्रा में डेटा के संयोजन की समस्या भी है। कुछ कंपनियां एक बुद्धिमान कारखाने को एकीकृत प्रणाली के रूप में काम करने के लिए एक मिडलवेयर प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल करती हैं।
आइए व्यावसायिक उत्पादकता बढ़ाने में AI के उपयोग को जानने से पहले AI के कुछ लाभों को देखें।
एआई के लाभ Benefits(Benefits of AI)
स्वचालन
स्मार्ट निर्णय लेना
ग्राहक अनुभव बढ़ाएँ
अग्रिम चिकित्सा
अनुसंधान और डेटा विश्लेषण
जटिल समस्याओं का समाधान
व्यावसायिक निरंतरता
दोहराए जाने वाले कार्यों का प्रबंधन
त्रुटियों को कम करने में मदद करता है
व्यापार क्षमता में वृद्धि
व्यावसायिक उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI का उपयोग कैसे करें?(How to Use AI to Boost Business Productivity?)
यहां पांच तरीके दिए गए हैं जिनसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विनिर्माण को अधिक उत्पादक बनने में मदद कर सकती है।
अधिक सटीकता के साथ मांग का पूर्वानुमान(Demand Forecasting with Greater Precision)
सिस्टम एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके उत्पादन और परिणाम संभावनाओं के सैकड़ों गणितीय मॉडल का परीक्षण कर सकते हैं और नए उत्पाद रिलीज, आपूर्ति श्रृंखला में रुकावट और मांग में तेजी से बदलाव जैसी नई जानकारी का जवाब देते हुए उनके विश्लेषण में अधिक सटीक हो सकते हैं।
यहां तक कि एआई का उपयोग करके दक्षता लाने के लिए भौतिक सूची एकत्र करने जैसी सरल चीज का भी उपयोग किया जा सकता है। वेयरहाउस के माध्यम से उड़ने वाले स्मार्ट ड्रोन का उपयोग करना, उत्पादों को स्कैन करना, और गलत वस्तुओं की जांच करना, वॉल-मार्ट कर्मियों को एक महीने में पूरा करने वाला काम 24 घंटों में समाप्त हो सकता है। कंसल्टेंसी फर्म मैकिन्से के अनुसार, मशीन इंटेलिजेंस की बदौलत 20% से 50% की कुल इन्वेंट्री बचत बोधगम्य है।
● रखरखाव जो अग्रिम में नियोजित है(Maintenance that is Planned in Advance)
संगठन यह मानने लगे हैं कि भविष्य कहनेवाला रखरखाव समाधानों में निवेश करना सार्थक है क्योंकि यह परिचालन दक्षता बढ़ाने के लिए एक निश्चित दृष्टिकोण है और इसके परिणामस्वरूप, नीचे की रेखा पर लगभग तत्काल प्रभाव पड़ता है। नियोजित विश्लेषिकी उपकरण की स्थिति को देखने और लगातार जानकारी का विश्लेषण करने के लिए सेंसर का उपयोग करती है, जिससे कंपनियों को रखरखाव के लिए निर्धारित समय के बजाय जरूरत पड़ने पर सेवा उपकरण की अनुमति मिलती है, डाउनटाइम को कम करता है।
मशीनों को उनकी स्थितियों का आकलन करने, प्रतिस्थापन भागों की खरीद करने और आवश्यकता पड़ने पर किसी क्षेत्र पेशेवर को बुलाने के लिए भी प्रोग्राम किया जा सकता है। बड़े डेटा पर आधारित एल्गोरिदम भविष्य के उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो भविष्य कहनेवाला रखरखाव को एक कदम आगे ले जाता है। मैकिन्से के अनुसार, औद्योगिक उपकरणों के एआई-संवर्धित भविष्य कहनेवाला रखरखाव वार्षिक रखरखाव खर्च में 10% की कटौती कर सकता है, डाउनटाइम को 20% तक कम कर सकता है और निरीक्षण लागत को 25% तक कम कर सकता है।
●अत्यधिक अनुकूलित विनिर्माण(Highly Customized Manufacturing)
एआई और सॉफ्टवेयर इंटेलिजेंस में प्रगति के कारण विशिष्ट ग्राहकों के लिए बेहद प्रासंगिक उत्पाद और सेवाएं बनाकर कंपनियां अब निजीकरण को अगले स्तर तक ले जा सकती हैं। निजीकरण बेचता है; इसलिए, यह महत्वपूर्ण है। हाल के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 20% ग्राहक अनुकूलित उत्पादों या सेवाओं के लिए 20% अतिरिक्त भुगतान करने को तैयार होंगे।
जो ब्रांड अपने उत्पादों को निजीकृत करने के लिए उत्सुक हैं, वे भी अपने ग्राहकों से अधिक विश्वास प्राप्त कर सकते हैं। एक्सेंचर के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका और यूनाइटेड किंगडम में 83 प्रतिशत उपभोक्ता विश्वसनीय खुदरा विक्रेताओं को व्यक्तिगत और लक्षित उत्पाद, सिफारिशें और ऑफ़र प्रदान करने के लिए अपनी व्यक्तिगत जानकारी का उपयोग करने की अनुमति देने के इच्छुक हैं।
विनिर्माण प्रक्रियाओं को और अधिक कुशल बनाना(Making Manufacturing Processes More Efficient)
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम निर्माण कार्यों में सुधार के लिए उपयोग की गई मात्रा, चक्र अवधि, तापमान, लीड समय, गलतियों और डाउनटाइम को ट्रैक करेगा। एआई परिनियोजन का प्रारंभिक चरण एक "ऑपरेटर सहायता" मोड होगा, जिसमें एआई पृष्ठभूमि में चलेगा और ऑपरेटर को सुझाव देगा। वर्ष के अंत तक, औद्योगिक प्रक्रियाओं को स्वायत्त रूप से बढ़ाने में सक्षम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम चलाने वाले एआई इंजन द्वारा संचालित विभिन्न मशीन प्रकारों की अपेक्षा की जाती है।
एआई सिस्टम यह सीखेंगे कि ऑपरेटरों के अंतिम निर्णयों का अध्ययन करके मानव दिमाग कैसे काम करता है, जिससे उन्हें "ऑपरेटर रिप्लेस" मोड में तैनात किया जा सकता है। भविष्य में, AI हमें विक्रेता-अज्ञेय वातावरण में डेटा को इंटेलिजेंस में बदलने की अनुमति देगा। सभी मशीनें एक ही भाषा बोलती हैं, जिसके परिणामस्वरूप पूरे शॉप फ्लोर में उत्पादन क्षमता में वृद्धि होती है।
●स्वचालित सामग्री की खरीद(Automated material Procurement)
सब कुछ, यहां तक कि आपूर्ति श्रृंखला को उद्धृत करने और बनाने का पहला चरण, एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग का उपयोग करके रिकॉर्ड और समालोचना किया जाएगा। मैकिन्से के अनुसार, मशीन लर्निंग, आपूर्ति श्रृंखला पूर्वानुमान गलतियों में 50% और परिवहन और भंडारण और आपूर्ति श्रृंखला प्रशासन से जुड़े खर्चों में क्रमशः 5% से 10% और 25% से 40% की कटौती करेगा। हनीवेल की खरीद, रणनीतिक सोर्सिंग और लागत प्रबंधन प्रक्रियाएं पहले से ही एआई और मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कर रही हैं।
निष्कर्ष(Conclusion)
कंपनियां व्यावसायिक उत्पादकता बढ़ाने के लिए नए तरीकों की खोज के लिए प्रौद्योगिकी की ओर तेजी से रुख कर रही हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक अपेक्षाकृत नया विषय है जो सभी आकार की कंपनियों को महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त करने में मदद कर रहा है। व्यवसायों को उन सभी तरीकों पर विचार करना चाहिए जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता उन्हें प्रतिस्पर्धा में आगे रहने या पीछे पड़ने से बचने में मदद कर सकती हैं।
Source: onpassive.com
No comments:
Post a Comment