प्रोसेस डिजाइन थिंकिंग और री-इंजीनियरिंग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और आईओटी

सुमेश मेनन द्वारा

एआई के अस्तित्व में आने के बाद पिछले कुछ वर्षों में प्रक्रिया डिजाइन और सोच में गहरा बदलाव आया है। कंपनियों के पास अपने व्यावसायिक कार्यों को संचालित करने के लिए स्वतंत्र सिस्टम हुआ करते थे और उनके सिस्टम को ऐसे युग में डिज़ाइन किया गया था जब परिचालन दक्षता में रुझान थे, न जाने इस बात पर कि भविष्य में इन प्रणालियों के लिए एआई परिवर्तन के साथ आगे बढ़ने का क्या मोड़ आएगा।

ईआरपी सिस्टम के बाजार में आने के साथ कंपनियों ने अपने सिस्टम संचालन पर पुनर्विचार करना शुरू कर दिया और ओरेकल और एसएपी जैसी बड़ी दुकानों के साथ अपने उत्पाद की पेशकश के साथ अपने व्यापार संचालन को लागू करना शुरू कर दिया। इन प्रणालियों ने विभिन्न उद्योग आवश्यकताओं के लिए कई उच्च-स्तरीय समाधान और जटिल व्यावसायिक प्रक्रियाओं की पेशकश की, जिन्हें उनकी वैनिला पेशकशों के साथ बहुत आसानी से लागू किया जा सकता है।

जब संचालन अधिक जटिल था, तो इन ईआरपी प्रणालियों को व्यवसायों के लिए समय की आवश्यकता के अनुसार कई प्रक्रिया परिवर्तन करने के लिए तैयार किया गया था, और यह उस समय बहुत कुछ प्रदान करता था जहां व्यवसाय स्वचालित रिपोर्ट, विफलताओं के लिए अलर्ट उत्पन्न करने के लिए इन प्रणालियों पर भरोसा कर सकता था। जनरल लेजर पर पोस्टिंग के साथ व्यवसाय के महीने के अंत के संचालन को बंद करना।

एआई और मशीन लर्निंग के आगमन के साथ प्रक्रिया सोच और डिजाइन का परिप्रेक्ष्य अब बहुत अधिक बदल गया है। यह नई अंतर्दृष्टि पैदा करता है जो आपूर्ति श्रृंखला निर्णय लेने में सुधार करने में मदद करता है, फ्रंट-लाइन संचालन के सुधार से लेकर रणनीतिक विकल्पों तक, जैसे कि सही आपूर्ति श्रृंखला ऑपरेटिंग मॉडल का चयन और उत्पाद या सेवा के लिए सही आपूर्ति श्रृंखला।

व्यावसायिक प्रक्रियाएँ जो पहले इन ईआरपी सिस्टम और इंटरनेट प्रौद्योगिकियों पर बनाई गई थीं, अब एआई के साथ कंपनियों के लिए अपनी प्रक्रियाओं पर फिर से विचार करने के लिए प्रक्रिया का एक पूरा सेट ला सकती हैं; और यह अब पिछले संस्करण से अधिक कुशल कैसे हो सकता है। एआई और मशीन लर्निंग ऐसे काम कर सकते हैं जो अकेले ईआरपी सिस्टम अपने दम पर करने की पेशकश नहीं कर सकते।

बड़े डेटा एनालिटिक्स के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग व्यवसाय को संज्ञानात्मक सोच के साथ डिजाइन विकल्पों को सूचित और अनुकूलित करने में मदद कर सकता है, जिससे मनुष्य योजना और निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज और अधिक कुशल बनाकर स्मार्ट बन सकते हैं। ब्लॉकचेन तकनीक और बड़े डेटा के साथ, आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषण अधिक सक्रिय और उत्तरदायी हो सकता है जो व्यवसाय को आपूर्ति श्रृंखला के भीतर प्रत्येक इकाई की एक संपूर्ण तस्वीर प्राप्त करने में मदद करता है ताकि उन समाधानों का एहसास हो सके जिन्हें ग्राहक की जरूरतों के लिए अनुकूलित और तैयार किया जा सकता है।

कुछ तकनीकी क्षेत्र जहां एआई वास्तव में व्यवसाय संचालन को बदल सकता है और प्रक्रिया को फिर से डिजाइन करने की ओर ले जा सकता है, वे हैं विजन सिस्टम, स्पीच सिस्टम, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, विशेषज्ञ प्रणाली, मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स प्रक्रिया स्वचालन। इसके अलावा, यह विनिर्माण और गोदाम कार्यों में संचालन की बेहतर योजना और शेड्यूलिंग में मदद कर सकता है।

जबकि स्वचालन सभी दोहराए जाने वाले कार्यों को रोबोट के साथ बदल सकता है जो नियम इंजनों के पूर्व-निर्धारित सेट के साथ काम करते हैं, एआई सीखने के लिए परिचालन डेटा के साथ ईआरपी प्रक्रियाओं को और बढ़ा सकता है और मशीन लर्निंग तकनीकों के साथ बेहतर परिचालन निर्णय लेने में मदद करने के लिए पर्याप्त संज्ञानात्मक हो सकता है।

बिग डेटा एनालिटिक्स द्वारा प्रबंधित ऑपरेशनल डेटा के साथ ईआरपी सिस्टम के साथ संयुक्त एआई आज कंपनियों को उनकी प्रक्रिया को फिर से डिजाइन करने की सोच और री-इंजीनियरिंग के बड़े स्तर पर लागू करने में नया आकार दे सकता है। बैंक, स्वास्थ्य देखभाल, बीमा कंपनियाँ कुछ ऐसे कार्यक्षेत्र हैं जो पहले से ही अपने कुछ दोहराव वाले कार्यों को करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों या समस्याओं के उत्तर प्रदान करने के लिए इंसानों के साथ बातचीत करने के लिए चैट बॉट का उपयोग कर रहे हैं, जिससे ग्राहक सेवा तेज और अधिक कुशल हो गई है।

हालांकि इससे एआई द्वारा नौकरियों की जगह लेने का डर पैदा होता है, लेकिन दूसरी अच्छी बात जो हम एआई से देख सकते हैं वह यह है कि कर्मचारी अधिक उत्पादक होने के लिए संगठन के भीतर अन्य गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और एआई को इसे और अधिक बनाने और बनाने के लिए अधिक जानकारी प्रदान करने में मदद कर सकते हैं। इन एआई सिस्टम को अधिक निर्बाध रूप से कार्य करने में मदद करने के लिए हर दिन मजबूत रहें।

रचनात्मकता "सिर्फ चीजों को जोड़ने" से आती है; कई स्मार्ट व्यावसायिक कदम उन उत्पादों या सेवाओं को जोड़ने से आते हैं जो एक-दूसरे से स्वतंत्र लगते हैं। एक बार जब हम पहचान लेते हैं कि गतिविधियों का कौन सा संयोजन इसे अधिक सार्थक और मूल्य में बेहतर बनाने में मदद कर सकता है तो हमें बेहतर वितरण योग्य उत्पाद बनाने के लिए उन्हें संयोजित करना चाहिए।

IOT कनेक्टेड सिस्टम को एक-दूसरे से बात करके AI को अधिक मूल्य प्रदान करने में मदद कर सकता है। सिस्टम विशाल डेटा उत्पन्न करते हैं जिसका उपयोग उनके व्यवहार के पैटर्न को जानने के लिए किया जा सकता है, और इन्हें व्यावसायिक कार्य को और अधिक प्रभावी बनाने में मदद करने के लिए सार्थक संज्ञानात्मक निष्कर्ष बनाकर परिचालन निर्णय लेने के लिए एआई द्वारा तैयार किया जा सकता है। इंटरनेट ऑफ इंटेलिजेंट थिंग्स IoT अनुप्रयोगों को उनकी पूरी क्षमता का एहसास कराता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग तेज गति से अधिक विस्तृत डेटा अंतर्दृष्टि तालिका में लाते हैं। उद्यम लाभ प्राप्त करने के लिए बुद्धिमान चीजों के इंटरनेट का उपयोग करने की आशा कर रहे हैं

एआई और आईओटी के साथ कंपनियों को अब इस बात पर फिर से विचार करने की जरूरत है कि उनकी एंड-टू-एंड प्रक्रिया को कैसे बदला जा सकता है जो अब केवल लेनदेन प्रक्रियाओं और संचालन पर बहुत बड़े परिवर्तन के लिए काम करती है; जो कनेक्टेड सिस्टम के संचालन और उपयोग के दौरान अधिक रणनीतिक रूप से मदद कर सकता है।

ग्रेटर ऑपरेशनल एफिशिएंसी

सीखे गए पैटर्न के आधार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से की गई भविष्यवाणियां व्यवसाय की परिचालन दक्षता बढ़ाने के संदर्भ में अत्यधिक उपयोगी हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से प्राप्त संयुक्त गहन अंतर्दृष्टि का उपयोग समग्र व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप परिचालन दक्षता में वृद्धि और लागत में कमी आ सकती है।

पैटर्न के आधार पर सटीक भविष्यवाणियों के साथ, आप अपने व्यवसाय में लागत और समय लेने वाले कार्यों के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और दक्षता स्तर बढ़ाने के लिए उन्हें स्वचालित कर सकते हैं। इसके अलावा, उच्च ऑटोमोटिव और इंजीनियरिंग के साथ बड़े पैमाने पर काम करने वाली कंपनियों के लिए, IOT और AI सिस्टम के माध्यम से प्राप्त अंतर्दृष्टि उन्हें अपनी प्रक्रियाओं को फिर से डिजाइन करने, उपकरण सेटअप में सुधार करने, अनावश्यक निश्चित लागतों को बचाने के लिए स्टॉक को फिर से भरने में मदद कर सकती है।

अधिक सटीकता स्तर

मानव मस्तिष्क एक निश्चित दर पर कुछ कार्य करने तक ही सीमित है, और जब दिमाग समान स्तर पर काम नहीं कर रहा है, जो कि सिस्टम की स्मृति के मामले में नहीं है, तो हम गलतियाँ करने के लिए और भी अधिक प्रवृत्त होते हैं।

इंटरनेट ऑफ इंटेलिजेंट थिंग्स में उपकरणों के माध्यम से आने और जाने वाले बड़ी मात्रा में डेटा को तोड़ने की शक्ति है। इसके बारे में सबसे अच्छी बात यह है कि चूंकि पूरी प्रक्रिया मशीन और सॉफ्टवेयर-चालित है, इसलिए इसे बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के किया जा सकता है, जो इसे त्रुटि मुक्त बनाता है और सटीकता दर में सुधार करता है।

उदाहरण के लिए, बैंकिंग और ऑनलाइन खरीद लेनदेन में धोखाधड़ी वाली गतिविधियों का जोखिम अधिक होता है। मानवीय समझ और IoT मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की RPA तकनीकों की संयुक्त शक्ति से, संभावित धोखाधड़ी का पहले से अनुमान लगाया जा सकता है, जिससे किसी भी नुकसान को रोका जा सकता है।

बेहतर विश्लेषण के लिए अनुदेशात्मक और पूर्वानुमानित विश्लेषण

एआई के साथ संयुक्त आईओटी मशीनों को पूर्वानुमानित विश्लेषण करने की अनुमति देगा। प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स विश्लेषण की एक शाखा को संदर्भित करता है जो मौजूदा डेटा को देखता है, और परिणामों के आधार पर, यह भविष्य की संभावित घटनाओं की भविष्यवाणी करता है। IoT और AI इस पूर्वानुमानित परिणाम को बनाने में मदद कर सकते हैं और परिणामों से निपटने के लिए निर्देशात्मक विश्लेषण के साथ इसे और भी नीचे लाया जा सकता है या सबसे अच्छे परिणाम का चयन कैसे किया जा सकता है जिसे कंपनी अनुमान लगाना चाहती है।

कंपनियां संभावित दुर्घटनाओं और विफलताओं का पहले से पता लगाने और उनके रखरखाव पर काम करने में सक्षम होंगी। इससे नुकसान की संभावना बहुत कम हो जाती है क्योंकि विफलता से पहले ही स्थितियों का पता चल जाता है। इससे बड़ी कंपनियों की लागत बचाने में बड़ा लाभ होगा और उन्हें अपने व्यवसाय में असफलताओं से बचने में मदद मिलेगी।

एयरलाइन सिस्टम सिस्टम के कामकाज के पैटर्न को देखने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग कर सकता है और अलर्ट होने से पहले ही यह किसी भी विफलता से बचने के लिए बैकअप के लिए आगे का अनुमान लगा सकता है जो संचालन में डाउनटाइम का कारण बन सकता है।

ग्राहक सफलता और जुड़ाव में वृद्धि

ग्राहक संतुष्टि और जुड़ाव किसी भी निगम के लिए लक्ष्य हैं। कंपनियां ग्राहकों के साथ बातचीत के लिए चैटबॉट को सक्षम करके एआई की शक्ति का एहसास कर रही हैं। उनके सीखने के पैटर्न के साथ ग्राहक डेटा का उपयोग उन्हें उनकी पसंद के अनुसार अधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने और तदनुसार उनके प्रश्नों को हल करने के लिए किया जा सकता है।

एक बार जब हम सही दृष्टिकोण पर ध्यान केंद्रित कर लें तो प्रक्रिया विश्लेषण और अधिक प्रभावी हो सकता है:

कंट्रास्ट. किसी को कंपनी या उद्योग की यथास्थिति को रेखांकित करने वाली धारणाओं को पहचानना और चुनौती देना चाहिए। यह किसी व्यवसाय या प्रक्रिया को नया रूप देने का सबसे सीधा और अक्सर सबसे शक्तिशाली तरीका है क्योंकि यह हमेशा देखता है कि आगे क्या है और इसे बेहतर बनाने के लिए क्या किया जा सकता है।

संयोजन. रचनात्मकता अलग-अलग प्रणालियों को जोड़ने के साथ आती है ताकि संचार को और अधिक शक्तिशाली बनाया जा सके

बाधा. किसी को किसी संगठन की सीमाओं को देखना चाहिए और विचार करना चाहिए कि वे वास्तव में ताकत कैसे बन सकती हैं।

संदर्भ. यदि आप इस बात पर विचार करते हैं कि आपकी जैसी ही समस्या को पूरी तरह से अलग संदर्भ में कैसे हल किया गया था, तो आश्चर्यजनक अंतर्दृष्टि सामने आ सकती है जो नए विचारों को उजागर करने में मदद करती है जिन्हें आगे नवाचार के लिए अपनाया जा सकता है या मौजूदा समस्याओं को हल करने के लिए तथ्यों की रणनीति बनाई जा सकती है।

ड्रोन और रोबोट का उपयोग मानव दोहराव वाले कार्यों और प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और चक्र के समय को कम करने और उन्हें परिवर्तन लाने के लिए सशक्त बनाने के लिए किया जा रहा है। एआई के लाभों का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए, कंपनियों को एआई को ध्यान में रखते हुए प्रक्रिया डिजाइन और प्रक्रिया सुधार गतिविधियों पर पुनर्विचार करना चाहिए। उत्पाद प्रबंधकों और कार्यात्मक मालिकों को इस परिवर्तन यात्रा में संबंधित व्यावसायिक हितधारकों के साथ मिलकर काम करना चाहिए। इसकी शुरुआत उच्च स्तरीय डिज़ाइन से होनी चाहिए, जिसके बाद परिवर्तन डिज़ाइन से पहले और बाद की लागत और समय दक्षता दिखाने के लिए विस्तृत प्रक्रिया प्रवाह और सुधार मेट्रिक्स शामिल होने चाहिए। एआई आगे बढ़ने का एक साधन है, यह आपके व्यवसाय को बदलने के लिए एक नए युग की शुरुआत है।

सुमेश मेनन द्वारा लिखित लेख

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• स्रोत: https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-and-iot-in-process-design-thinking-and-re-engineering/