लॉजिस्टिक्स का शोर? महँगा ऑटोमेशन अक्सर साधारण बुनियादी बातों के कारण क्यों विफल हो जाता है - वास्तविक दुनिया के लॉजिस्टिक्स की 8 व्यावहारिक विफलताएँ
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प्रकाशित तिथि: 4 दिसंबर, 2025 / अद्यतन तिथि: 4 दिसंबर, 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
लॉजिस्टिक्स का शोर? महँगा ऑटोमेशन अक्सर साधारण बुनियादी बातों के कारण क्यों विफल हो जाता है? वास्तविक दुनिया के लॉजिस्टिक्स की 8 व्यावहारिक विफलताएँ - चित्र: Xpert.Digital
प्रचार से परे लॉजिस्टिक्स: असफल रुझानों और सफलता के मूलभूत नुस्खों के बारे में असुविधाजनक सच्चाई
चमकदार मुखौटा क्यों ढह रहा है, जबकि वास्तविकता अलग दिखती है?
लॉजिस्टिक्स उद्योग नियमित रूप से नए रुझानों की लहरों से घिरा रहता है, जिनमें से प्रत्येक बड़ी सफलता का वादा करता है। स्वचालन, पूर्वानुमान विश्लेषण और अत्यधिक जटिल सॉफ़्टवेयर समाधानों से उद्योग में क्रांति आने की उम्मीद की जाती है। लेकिन जहाँ बाज़ार अनुसंधान कंपनियाँ और विक्रेता इन विकासों को अपरिहार्य भविष्य के रूप में चित्रित करते हैं, वहीं वास्तविकता अक्सर इन अपेक्षाओं से बुरी तरह टकराती है। अधिकांश मामलों में, कार्यान्वयन की वास्तविक सफलता मार्केटिंग प्रचार से बहुत कम होती है। यह विसंगति आकस्मिक नहीं है, न ही इसे केवल परिवर्तन की लागत के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। इसके बजाय, यह एक बुनियादी गलतफहमी की ओर इशारा करता है, जो उद्योग के अधिकांश हिस्सों में व्याप्त है, इस बारे में कि लॉजिस्टिक्स वास्तव में कैसे काम करता है।
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स्वचालन मिथक और लागत जाल
गोदामों और परिवहन प्रक्रियाओं के पूर्ण स्वचालन को वर्षों से अपरिहार्य भविष्य के रूप में प्रचारित किया जाता रहा है। प्रौद्योगिकी निर्माता और उनसे जुड़ी सलाहकार कंपनियाँ, गोदामों में स्वचालित रूप से चलने वाली चालकरहित परिवहन प्रणालियों, सटीकता से सामान उठाने वाले स्वचालित ग्रिपर्स और सभी प्रक्रियाओं को संचालित करने वाली बुद्धिमान नियंत्रण प्रणालियों की तस्वीर पेश करती हैं। लेकिन वास्तविकता कुछ और ही तस्वीर पेश करती है।
स्वचालित समाधानों के लिए प्रारंभिक निवेश मैन्युअल या अर्ध-स्वचालित संचालनों की तुलना में कहीं अधिक होता है। हालाँकि, यह मुख्य समस्या नहीं है। ऐसी प्रणालियों में निहित जटिलता कहीं अधिक गंभीर है। स्वचालित गोदाम प्रणालियों के रखरखाव और संचालन के लिए अत्यधिक कुशल कर्मियों की आवश्यकता होती है, जो कुशल श्रमिकों की कमी से जूझ रहे बाजार में एक समस्या है। सिद्धांत और व्यवहार के बीच का अंतर यहाँ विशेष रूप से स्पष्ट हो जाता है। कई कंपनियाँ जिन्होंने बड़े पैमाने पर स्वचालन परियोजनाओं में निवेश किया है, अप्रत्याशित समस्याओं की रिपोर्ट करती हैं: गोदामों के भीतर भ्रमित करने वाले गलियारे भीड़भाड़ और अक्षमताओं का कारण बनते हैं, विभिन्न निर्माताओं की चालक रहित परिवहन प्रणालियाँ एक साथ सहजता से काम नहीं करती हैं, और विभिन्न तकनीकों के बीच एकीकरण का अभाव मूल रूप से इच्छित परिणाम के विपरीत परिणाम उत्पन्न करता है।
बुनियादी प्रक्रिया अनुकूलन के बिना स्वचालन से काम करने की अपेक्षा करना एक बड़ी ग़लतफ़हमी है। यदि मैन्युअल प्रक्रियाएँ पहले से ही अव्यवस्थित और गैर-मानकीकृत हैं, तो स्वचालन इन समस्याओं का समाधान नहीं करेगा, बल्कि उन्हें केवल जटिलता के उच्च स्तर पर ले जाएगा। वास्तविकता गंभीर है: मोबाइल रोबोट अक्सर तकनीक के कारण नहीं, बल्कि कंपनियों की अवास्तविक अपेक्षाओं और आवश्यक पूर्वापेक्षाओं के अभाव के कारण विफल होते हैं। उद्योग विशेषज्ञों की रिपोर्ट है कि हम अभी भी मोबाइल परिवहन प्रणालियों के शुरुआती दौर में हैं। तमाम आशावादी पूर्वानुमानों के बावजूद, चालक रहित परिवहन प्रणालियाँ व्यापक रूप से उपयोग में आने वाला एक विशिष्ट समाधान बनी हुई हैं। बेतरतीब ढंग से चुने गए गोदामों पर एक नज़र डालने से पता चलता है कि फोर्कलिफ्ट और कन्वेयर बेल्ट अभी भी मानक हैं, रोबोट नहीं।
प्रणालियों की विविधता को कम करके आंका जाता है। जब कोई कंपनी विभिन्न निर्माताओं के रोबोट का उपयोग करती है, तो एकीकरण संबंधी समस्याएँ जल्दी उत्पन्न होती हैं, जिसके परिणामस्वरूप अतिरिक्त लागत बढ़ जाती है। इन लागतों की अक्सर योजना नहीं बनाई जाती और परिणामस्वरूप बजट में वृद्धि होती है जो परियोजना के निवेश पर प्रतिफल को मूल रूप से खतरे में डाल देती है।
पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण: डेटा भ्रम
एक और प्रमुख प्रवृत्ति डेटा-आधारित पूर्वानुमानों की ओर निर्णय लेने में बदलाव है। प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स के नाम से, सॉफ़्टवेयर समाधान और परामर्श कंपनियाँ यह वादा करती हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधानों का पूर्वानुमान लगा सकती हैं और उन्हें रोक सकती हैं। यह विचार आकर्षक है: यदि हम पर्याप्त डेटा एकत्र और उसका विश्लेषण कर सकें, तो हम भविष्य की भविष्यवाणी कर सकते हैं और प्रतिक्रियात्मक रूप से कार्य करने के बजाय सक्रिय रूप से कार्य कर सकते हैं।
हकीकत बिल्कुल अलग है। अध्ययनों से पता चलता है कि लगभग 81 प्रतिशत एआई पेशेवर डेटा की गुणवत्ता को अपनी सबसे बड़ी समस्या मानते हैं। और अधिक सटीक रूप से कहें तो, डेटा क्षेत्र के 90 प्रतिशत निदेशक और प्रबंधक मानते हैं कि वरिष्ठ प्रबंधन डेटा सुरक्षा और डेटा गुणवत्ता पर पर्याप्त ध्यान नहीं दे रहा है। इस विरोधाभास का कारण तथाकथित गार्बेज-इन, गार्बेज-आउट प्रभाव है। यदि इनपुट डेटा खराब है, तो सर्वोत्तम एल्गोरिदम भी खराब भविष्यवाणियाँ करेंगे। असली समस्या बारीकियों में है।
आपूर्ति श्रृंखलाओं में विशिष्ट डेटा त्रुटियों में शामिल हैं: अनुपलब्ध डेटा बिंदु, दोषपूर्ण या खराब कैलिब्रेटेड सेंसर, अपूर्ण डेटा मैपिंग, और असंगत प्रणालियाँ जो एक-दूसरे से संवाद नहीं करतीं। ये समस्याएँ तकनीक की कमी से नहीं, बल्कि अपर्याप्त संगठनात्मक प्रक्रियाओं से उत्पन्न होती हैं। नई तकनीकों के साथ चलने वाली पुरानी प्रणालियाँ उपलब्ध जानकारी को खंडित कर देती हैं। विभागों के बीच डेटा साइलो समस्या को और बढ़ा देते हैं।
कई अध्ययनों से पता चलता है कि कंपनियाँ आमतौर पर अपने संभावित मूल्यवान डेटा का केवल 56 प्रतिशत ही एकत्र कर पाती हैं। इस एकत्र किए गए डेटा में से 77 प्रतिशत अनावश्यक, पुराना, अप्रासंगिक या पूरी तरह से वर्गीकृत नहीं होता है। इसका मतलब है कि अंततः केवल 23 प्रतिशत डेटा ही मशीन लर्निंग और एआई-आधारित प्रक्रियाओं के लिए उपलब्ध होता है। ऐसी परिस्थितियों में, पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के कार्यान्वयन में त्रुटियाँ उत्पन्न होना निश्चित है।
एक अतिरिक्त समस्या समय की प्रासंगिकता में निहित है: यदि ऐतिहासिक डेटा असामान्य घटनाओं से दूषित हो जाता है, तो पूर्वानुमान मॉडल ठीक से प्रशिक्षित नहीं किए जा सकते। 47 प्रतिशत एआई पेशेवरों के अनुसार, कंपनियों ने ऐसे एआई मॉडल में बहुत अधिक पैसा लगाया है जो काम नहीं करते। स्थिति तब और भी विकट हो जाती है जब हम यह मानते हैं कि खराब ढंग से काम करने वाले पूर्वानुमान विश्लेषण समाधान अतिउत्पादन, अतिरिक्त इन्वेंट्री, उच्च भंडारण लागत और अंततः राजस्व हानि का कारण बनते हैं।
मुख्य भ्रांति यह है कि तकनीक का इस्तेमाल समस्याओं का समाधान कर देता है। वास्तव में, तकनीक से कोई लाभ मिलने से पहले डेटा की गुणवत्ता और प्रशासन में सुधार होना ज़रूरी है। जो कंपनियाँ इस क्रम को नज़रअंदाज़ करती हैं, वे बिना कोई नतीजा देखे लाखों का निवेश कर देती हैं।
जटिलता का जाल: जब उपकरण हल करने की अपेक्षा अधिक समस्याएं पैदा करते हैं
असफल प्रवृत्तियों की तीसरी प्रमुख श्रेणी में अत्यधिक जटिल सॉफ्टवेयर प्रणालियों, विशेष रूप से उद्यम संसाधन नियोजन प्रणालियों और गोदाम प्रबंधन प्रणालियों का समावेश है, जो संपूर्ण परिचालन परिदृश्य को एकीकृत करने का वादा करती हैं।
आँकड़े उल्लेखनीय हैं। असतत विनिर्माण में 73 प्रतिशत ईआरपी कार्यान्वयन अपने उद्देश्यों को पूरा करने में विफल रहते हैं। औसतन, बजट में 215 प्रतिशत की वृद्धि होती है। समय-सीमा में औसतन 30 प्रतिशत की वृद्धि होती है। केवल 27 प्रतिशत ही अपने मूल लक्ष्य प्राप्त कर पाते हैं। ये आँकड़े अस्वीकार्य हैं और एक संरचनात्मक समस्या का संकेत देते हैं।
इन विफलताओं के मुख्य कारण ज्ञात और परिहार्य हैं: अपर्याप्त परिवर्तन प्रबंधन 42 प्रतिशत विफलताओं का कारण है। 38 प्रतिशत विफलताओं का कारण खराब डेटा माइग्रेशन है, और 35 प्रतिशत विफलताओं के लिए अनुभवहीन कार्यान्वयन दल ज़िम्मेदार हैं। ये तीन कारक अकेले ही 75 प्रतिशत से ज़्यादा विफलताओं का कारण बनते हैं। इसका मतलब है कि त्रुटियाँ तकनीकी प्रकृति की नहीं हैं, बल्कि संगठनात्मक और मानवीय आयामों में निहित हैं।
सबसे प्रसिद्ध आपदाओं में से एक हर्षे की है। कंपनी ने एक ईआरपी कार्यान्वयन में $112 मिलियन का निवेश किया, लेकिन एक आक्रामक समय सीमा को पूरा करने के लिए परीक्षण चरण को छोटा कर दिया। जब सिस्टम चालू हुआ, तो सीआरएम, ईआरपी और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के बीच लेन-देन ठीक से नहीं हो पा रहा था। परिणाम विनाशकारी थे: हर्षे अपने सबसे व्यस्त सीज़न, हैलोवीन के दौरान $100 मिलियन के ऑर्डर संसाधित करने में असमर्थ रही। उस तिमाही में लाभप्रदता में 19 प्रतिशत की गिरावट आई और शेयर की कीमत 8 प्रतिशत गिर गई।
बड़ी आपदाओं से भी बड़ी समस्या धीरे-धीरे होने वाली विफलताएँ हैं। कई कंपनियाँ ऐसी ईआरपी प्रणालियाँ लागू करती हैं जो अंततः काम नहीं करतीं। कर्मचारी पुराने मैनुअल तरीकों पर लौट आते हैं, जिसे शैडो आईटी कहते हैं। यह प्रणाली आधिकारिक तौर पर इस्तेमाल में है, लेकिन वास्तव में, कर्मचारी इसके इर्द-गिर्द काम करते हैं क्योंकि यह प्रणाली बहुत जटिल, सहज नहीं है, या उनके वास्तविक वर्कफ़्लो के अनुकूल नहीं है।
मूल कारण अक्सर समाधान के चुनाव में निहित होता है। कई कंपनियाँ सामान्य ईआरपी सिस्टम चुनती हैं जो कई काम करने में सक्षम तो होते हैं, लेकिन उनमें विशेषज्ञता का अभाव होता है। जब कंपनी को बड़े बदलाव करने पड़ते हैं, तो लागत और जटिलता कई गुना बढ़ जाती है। अनुकूलन इतना व्यापक हो जाता है कि सिस्टम अंततः उस सिस्टम की तुलना में कम लचीला हो जाता है जिसे बदलने के लिए उसे बनाया गया था।
दूसरी गंभीर गलती डेटा की गुणवत्ता को कम आंकने में है। नए सिस्टम में माइग्रेट करते समय, पुराना डेटा ट्रांसफर हो जाता है। हालाँकि, यह डेटा अक्सर पुराना, दूषित, गलत फॉर्मेट में होता है, या नए सिस्टम द्वारा शुरू किए गए नए काम करने के तरीके को प्रतिबिंबित नहीं करता। नतीजतन, नया सिस्टम शुरू से ही एक दोषपूर्ण आधार पर काम करता है। पुरानी कहावत "कचरा अंदर, कचरा बाहर" यहाँ पूरी तरह से लागू होती है।
एक स्पष्ट रूप से परिभाषित परियोजना प्रबंधक की कमी से और भी समस्याएँ पैदा होती हैं। परियोजना प्रबंधक ऐसा व्यक्ति होना चाहिए जो पूरी कंपनी में सम्मानित हो और उसे कंपनी की प्रक्रियाओं की गहरी समझ हो। अक्सर, यह महत्वपूर्ण भूमिका किसी ऐसे व्यक्ति को सौंपी जाती है जिसके पास आवश्यक अधिकार या समझ का अभाव होता है, जिसके परिणामस्वरूप परिणाम खराब होते हैं। परिणामस्वरूप, जवाबदेही का अभाव होता है और परियोजना नियंत्रण खो देती है।
एलटीडब्ल्यू समाधान
LTW इंट्रालॉजिस्टिक्स - फ्लो के इंजीनियर - छवि: LTW इंट्रालॉजिस्टिक्स GmbH
एलटीडब्ल्यू अपने ग्राहकों को अलग-अलग घटक नहीं, बल्कि एकीकृत संपूर्ण समाधान प्रदान करता है। परामर्श, योजना, यांत्रिक और विद्युत-तकनीकी घटक, नियंत्रण और स्वचालन तकनीक, साथ ही सॉफ्टवेयर और सेवा - सब कुछ नेटवर्क से जुड़ा हुआ और सटीक रूप से समन्वित है।
प्रमुख घटकों का आंतरिक उत्पादन विशेष रूप से लाभप्रद है। इससे गुणवत्ता, आपूर्ति श्रृंखलाओं और इंटरफेस पर सर्वोत्तम नियंत्रण संभव होता है।
LTW का मतलब है विश्वसनीयता, पारदर्शिता और सहयोगात्मक साझेदारी। वफादारी और ईमानदारी कंपनी के दर्शन में गहराई से समाहित हैं - यहाँ हाथ मिलाना आज भी मायने रखता है।
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प्रमुख रुझानों के अलावा, अन्य व्यावहारिक उदाहरण भी हैं कि कैसे कंपनियां बुनियादी बातों पर विचार किए बिना, रुझानों का आँख मूंदकर अनुसरण करके अरबों रुपये बर्बाद कर देती हैं।
पहली गलती प्रक्रिया अनुकूलन के बिना पूरी तरह से डिजिटल गोदाम प्रबंधन प्रणाली को लागू करना है।
कई कंपनियाँ अत्याधुनिक WMS खरीदती हैं और उम्मीद करती हैं कि यह उनकी सभी समस्याओं का समाधान कर देगा। हालाँकि, वास्तव में, यह प्रणाली केवल मौजूदा प्रक्रिया संबंधी समस्याओं का डिजिटलीकरण करती है। एक अव्यवस्थित गोदाम अव्यवस्थित ही रहता है; अंतर केवल इतना है कि अब अव्यवस्था का डिजिटल दस्तावेजीकरण हो जाता है। बिना किसी अंतर्निहित प्रक्रिया सुधार के तकनीक को लागू करना, बिना घटाए जोड़ने जैसा है।
दूसरी व्यावहारिक गलती स्वचालित मांग पूर्वानुमान में विश्वास करना है।
कई कंपनियाँ अपनी इन्वेंट्री को अनुकूलित करने के लिए एआई-आधारित पूर्वानुमान प्रणालियाँ लागू कर रही हैं। ये प्रणालियाँ माँग में उतार-चढ़ाव का पूर्वानुमान लगाने और इष्टतम स्टॉक स्तर निर्धारित करने का वादा करती हैं। हालाँकि, वास्तविकता यह दर्शाती है कि अस्थिर और जटिल आपूर्ति श्रृंखला में ऐसी प्रणालियाँ बहुत कम उपयोगी हैं। यदि इनपुट डेटा दोषपूर्ण है या भू-राजनीतिक संकट या महामारी जैसे बाहरी झटके आते हैं, तो पूर्वानुमान बेकार हो जाते हैं। ऐसी प्रणालियों पर आँख मूंदकर भरोसा करने वाली कंपनियाँ अंततः कम उत्पादन नहीं, बल्कि अधिक उत्पादन करती हैं।
तीसरी व्यावहारिक गलती जस्ट-इन-टाइम को सार्वभौमिक रणनीति के रूप में अपनाने में निहित है।
स्थिर परिस्थितियों में JIT अद्भुत था, लेकिन हाल के वर्षों में यह एक जोखिम कारक बन गया है। जो कंपनियाँ JIT का सख्ती से पालन करती हैं और एकल सोर्सिंग का अभ्यास करती हैं, वे आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधानों के प्रति अधिक संवेदनशील होती हैं। यदि कोई आपूर्तिकर्ता विफल हो जाता है या सीमा अवरुद्ध हो जाती है, तो कोई बफर नहीं होता। एक सच्ची रणनीति के लिए लचीलेपन और बफर की आवश्यकता होती है, न कि केवल लागत न्यूनीकरण की।
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चौथी व्यावहारिक गलती स्पष्ट जिम्मेदारी का अभाव है।
कई लॉजिस्टिक्स संगठन अलग-अलग काम करते हैं। खरीद, भंडारण, बिक्री और परिवहन एक साथ काम नहीं करते। जब कोई समस्या आती है, तो हर कोई यह साबित कर सकता है कि उसने अपना काम सही ढंग से किया, लेकिन समग्र प्रणाली विफल हो जाती है। मुख्य बात तकनीक नहीं, बल्कि स्पष्ट प्रक्रिया स्वामित्व और एकीकरण है।
पांचवीं व्यावहारिक गलती लोगों के बजाय हार्डवेयर पर निर्भर रहना है।
एक स्वचालित हाई-बे वेयरहाउस प्रभावशाली होता है, लेकिन अगर संचालकों को ठीक से प्रशिक्षित नहीं किया गया है या उन्हें यह समझ नहीं है कि यह कैसे काम करता है, तो अव्यवस्था फैल जाती है। कंपनियाँ अक्सर मानवीय पहलू को नज़रअंदाज़ कर देती हैं। तकनीक तो बस एक उपकरण है, और सही लोगों और सही संस्कृति के बिना, सबसे अच्छा उपकरण भी काम नहीं करेगा।
छठी व्यावहारिक गलती मानकीकरण का अभाव है।
मानकीकृत प्रक्रियाओं के बिना, हर कोई चीज़ों को अलग-अलग तरीके से कर सकता है। इससे असंगति, त्रुटियाँ और अकुशलताएँ पैदा होती हैं। किसी कंपनी को स्वचालन लागू करने से पहले, उसे मानकीकरण करना होगा। मानकीकरण को तकनीक का इंतज़ार नहीं करना चाहिए।
सातवीं व्यावहारिक गलती डेटा की गुणवत्ता की उपेक्षा करना है।
कंपनियाँ एनालिटिक्स और BI टूल्स तो चाहती हैं, लेकिन उनके पास साफ़ डेटा नहीं होता। इसलिए वे अपना 40 से 60 प्रतिशत समय डेटा का इस्तेमाल करने के बजाय उसे साफ़ करने में लगा देती हैं। यह पूरी तरह से बर्बादी है। निवेश सबसे पहले डेटा की गुणवत्ता पर होना चाहिए, न कि आकर्षक BI टूल्स पर।
आठवीं व्यावहारिक गलती निरंतर सुधार का अभाव है।
कई कंपनियाँ एक बड़ी परियोजना शुरू करती हैं, उम्मीद करती हैं कि यह उनकी समस्याओं का हमेशा के लिए समाधान कर देगी, और फिर अगली परियोजना पर आगे बढ़ जाती हैं। लेकिन लॉजिस्टिक्स एक जीवंत जीव है जिसे निरंतर विकसित होना चाहिए। जो कंपनियाँ निरंतर सुधार नहीं करतीं, वे वास्तविकता से जल्दी ही पिछड़ जाती हैं।
सच्ची सफलता का मार्ग: प्रचार के बजाय मूलभूत सिद्धांत
असल में क्या काम करता है? इसकी कुंजी नई तकनीक में नहीं, बल्कि उन बुनियादी सिद्धांतों में है जो दशकों से जाने जाते हैं। ये सिद्धांत खोजी हैं, आकर्षक नहीं, और सुर्खियाँ नहीं बटोरते। लेकिन ये काम करते हैं।
पहला और सबसे महत्वपूर्ण सिद्धांत व्यवस्था है।
जापान में 1955 में विकसित जापानी 5S पद्धति में पाँच चरण शामिल हैं: चयन, क्रम में व्यवस्थित करना, चमकाना, मानकीकरण और निरंतरता। इस पद्धति को अपनाने वाली कंपनियों को अभूतपूर्व सुधार देखने को मिलते हैं। क्रम खोज समय को कम करता है, त्रुटियों को न्यूनतम करता है, और आगे के सुधारों के लिए एक आधार तैयार करता है। जो कंपनी 5S पद्धति को सही मायने में लागू करती है, वह बिना किसी अतिरिक्त तकनीक का उपयोग किए अपने संचालन में 20 से 30 प्रतिशत तक सुधार कर सकती है।
दूसरा सिद्धांत पारदर्शिता और स्पष्ट प्रक्रिया उत्तरदायित्व है।
सभी को अपनी भूमिका, प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPI) और यह पता होना चाहिए कि वे उन्हें प्राप्त कर रहे हैं या नहीं। ज़्यादातर कंपनियाँ इसलिए असफल होती हैं क्योंकि उनके पास ज़िम्मेदारियों की स्पष्ट रेखाएँ नहीं होतीं। जब खरीद, भंडारण और बिक्री में सहयोग नहीं होता, तो अलगाव पैदा होता है। इसका समाधान तकनीक नहीं, बल्कि पुनर्गठन और स्पष्ट संचार है।
तीसरा सिद्धांत निरंतर सुधार है, जिसे जापानी में काइज़ेन कहा जाता है।
इसका मतलब है कि कर्मचारी हर दिन छोटे-छोटे सुधार करते हैं। काइज़न की सबसे अच्छी बात यह है कि सबसे अच्छे विचार अक्सर उस व्यक्ति से आते हैं जो रोज़ाना काम करता है। जो कंपनी काइज़न को सही ढंग से लागू करती है, उसे बिना किसी बड़े निवेश के निरंतर सुधार देखने को मिलते हैं।
चौथा सिद्धांत है मापनीयता को चरणों में बढ़ाना, न कि छलांगों में।
ज़्यादातर बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन इसलिए विफल हो जाते हैं क्योंकि वे बहुत ज़्यादा काम बहुत जल्दी करने की कोशिश करते हैं। एक बेहतर रणनीति यह है कि छोटे पायलट प्रोजेक्ट शुरू किए जाएँ, सफलता का आकलन किया जाए, सीखा जाए और फिर उसका विस्तार किया जाए। एक कंपनी जो छोटी शुरुआत करके, सीमित जगह में मोबाइल रोबोट के साथ प्रयोग करती है, सीखी हुई बातों को दूसरे क्षेत्रों में भी लागू कर सकती है। यह कम जोखिम भरा और सस्ता है।
पांचवां सिद्धांत है व्यावसायिक क्षमता पर भरोसा।
सभी लॉजिस्टिक्स विशेषज्ञ आईटी विभाग में काम नहीं करते। कई नवाचार उन लोगों से आने चाहिए जो रोज़ाना काम करते हैं। एक अच्छी कंपनी अपने कर्मचारियों की बात सुनती है और उनके ज्ञान को अपने फैसलों में शामिल करती है। इसमें कोई खर्च नहीं होता और अक्सर यह महंगी सलाह से ज़्यादा मूल्यवान होता है।
छठा सिद्धांत बिग डेटा भ्रम के बजाय वास्तविक डेटा गुणवत्ता है।
दस लाख त्रुटिपूर्ण डेटा बिंदुओं की तुलना में 100 साफ़ डेटा बिंदु होना बेहतर है। किसी भी कंपनी को एनालिटिक्स टूल्स में निवेश करने से पहले अपने डेटा की गुणवत्ता को बेहतर बनाना चाहिए। अगर डेटा की गुणवत्ता खराब है, तो सभी विश्लेषण बेकार हैं।
सातवां सिद्धांत है कि जो मापने योग्य है उस पर ध्यान केन्द्रित करें।
हर महत्वपूर्ण चीज़ मापने योग्य नहीं होती। लेकिन सैकड़ों जटिल मानकों पर ध्यान देने के बजाय, कुछ स्पष्ट प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (KPI) पर ध्यान केंद्रित करना बेहतर है। एक स्पष्ट KPI प्रणाली सभी को एक ही दिशा में आगे बढ़ने में मदद करती है। ज़्यादातर कंपनियाँ बहुत ज़्यादा मापती हैं और बहुत कम समझ पाती हैं।
आठवां सिद्धांत कठोरता के बजाय लचीलापन है।
एक अति-अनुकूलित प्रणाली परिवर्तनों पर शीघ्र प्रतिक्रिया नहीं दे सकती। लॉजिस्टिक्स एक गतिशील प्रणाली है। पूर्णता से ज़्यादा मज़बूती महत्वपूर्ण है। एक ऐसी प्रणाली जो लचीलेपन के साथ 85 प्रतिशत दक्षता प्रदान करती है, उस प्रणाली से बेहतर है जो 95 प्रतिशत दक्षता प्रदान करती है लेकिन लचीलापन नहीं देती।
परिवर्तन प्रबंधन आपदा
लॉजिस्टिक्स परिवर्तनों का एक अक्सर कम करके आंका जाने वाला पहलू परिवर्तन प्रबंधन है। कई कंपनियाँ अपने कर्मचारियों को शामिल किए बिना ही तकनीकी प्रणालियाँ लागू कर देती हैं। इसका परिणाम भारी प्रतिरोध होता है। कर्मचारी अपनी नौकरी को लेकर डरते हैं, नई प्रणालियों को नहीं समझते और उनके अनुसार काम करते हैं।
सफल कार्यान्वयन संचार से शुरू होता है। कर्मचारियों को यह समझना ज़रूरी है कि बदलाव क्यों ज़रूरी है, यह उनके कामकाजी जीवन को कैसे प्रभावित करेगा, और उनकी आवाज़ सुनी जा रही है। सही लोगों को शुरुआत में ही शामिल करना, उनके अनुभवों से सीखना और उनकी ज़रूरतों के हिसाब से सिस्टम विकसित करना, स्वीकृति दर को नाटकीय रूप से बढ़ा देता है।
एक और बड़ी गलती यह मान लेना है कि सिर्फ़ प्रशिक्षण ही काफ़ी है। शुरुआत से पहले तीन दिन की कार्यशाला काफ़ी नहीं है। लोगों को निरंतर सीखने, सहयोग, फ़ीडबैक और बदलावों के साथ तालमेल बिठाने के लिए समय की ज़रूरत होती है। जो कंपनियाँ वास्तविक सहयोग कार्यक्रमों में निवेश करती हैं, उन्हें काफ़ी बेहतर परिणाम मिलते हैं।
आर्थिक वास्तविकता
जब आप आँकड़ों को जोड़ते हैं, तो यह स्पष्ट हो जाता है कि प्रचारित रुझानों में निवेश अक्सर गलत जगह पर किया जाता है। एक औसत ईआरपी कार्यान्वयन में कई मिलियन डॉलर खर्च होते हैं और इसकी विफलता दर 73 प्रतिशत होती है। एक निरंतर सुधार कार्यक्रम की लागत इससे बहुत कम होती है और इसकी सफलता दर कहीं अधिक होती है।
लॉजिस्टिक्स का अर्थशास्त्र सरल है: कम त्रुटियाँ, तेज़ टर्नअराउंड समय, कम लागत और बेहतर ग्राहक संतुष्टि। ये लक्ष्य केवल महंगी तकनीक से ही नहीं, बल्कि अनुशासन, संगठन और निरंतर सुधार से प्राप्त होते हैं। जो कंपनियाँ इन बुनियादी बातों में महारत हासिल कर लेती हैं, उन्हें अजेय प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलता है।
विडंबना यह है कि इनमें से कई सिद्धांत मुफ़्त हैं। 5S पहल में समय और अनुशासन के अलावा लगभग कुछ भी खर्च नहीं होता। काइज़न के लिए किसी नए सॉफ़्टवेयर की ज़रूरत नहीं है। स्पष्ट जवाबदेही के लिए सिर्फ़ स्पष्टता की ज़रूरत है, तकनीक की नहीं। फिर भी, इन बुनियादी बातों को लगातार नज़रअंदाज़ किया जाता है जबकि कंपनियाँ प्रचारित रुझानों पर लाखों रुपये बर्बाद करती हैं।
के लिए उपयुक्त:
सबसे अच्छा रुझान यह है कि कोई रुझान न बनाया जाए।
असली सच्चाई असहज करने वाली है: लॉजिस्टिक्स की जीत प्रचार से नहीं, बल्कि साफ़-सुथरी प्रक्रियाओं, स्पष्ट जवाबदेही और सच्ची विशेषज्ञता से होती है। जिन कंपनियों ने अपने मूल सिद्धांतों में महारत हासिल कर ली है, वे उन कंपनियों से कहीं बेहतर हैं जो नवीनतम चलन का पीछा करती हैं।
जर्मनी की एक सफल लॉजिस्टिक्स कंपनी ने इसे इस तरह से बताया: "हम तकनीकी जटिलता से बचना चाहते हैं क्योंकि इससे गलतियों का खतरा बढ़ जाता है। एक पारिवारिक व्यवसाय होने के नाते, जिसका वित्तपोषण उद्यम पूंजी द्वारा नहीं किया जाता, हम ऐसे समाधान पेश करने के लिए बाध्य हैं जो विश्वसनीय रूप से काम करें। यह कोई आकर्षक बात नहीं है, लेकिन यह सच है।"
लॉजिस्टिक्स में सबसे अच्छा चलन किसी चलन का अनुसरण करना नहीं है। इसके बजाय, कंपनियों को अपनी बुनियादी बातों को व्यवस्थित करना चाहिए, अपने कर्मचारियों को अनुशासन का प्रशिक्षण देना चाहिए और लगातार छोटे-छोटे सुधार करते रहना चाहिए। यह दशकों से कारगर रहा है और अगले प्रचार चक्र के खत्म होने के बाद भी लंबे समय तक कारगर रहेगा।
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