पर प्रकाशित: 26 अप्रैल, 2025 / अपडेट से: 26 अप्रैल, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
विफल आईटी प्रमुख परियोजनाएं: क्यों, व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित आईटी समाधान एआई के साथ भविष्य-चित्र के लिए तेजी से महत्वपूर्ण हो रहे हैं: Xpert.digital
डिजिटल परिवर्तन की कुंजी: अनुकूलनीय और व्यक्तिगत एआई समाधान
क्यों दर्जी एआई समाधान कंपनियों के भविष्य को आकार देगा
डिजिटल परिवर्तन कंपनियों को भारी चुनौतियों के साथ प्रस्तुत करता है। एक ऐसी दुनिया में जो लगातार बदल रही है, जल्दी से अनुकूलन करने और नवीन समाधानों को लागू करने की क्षमता सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। एक आईटी क्षेत्र जिसमें यह विशेष रूप से स्पष्ट हो जाता है वह है एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग (ईआरपी) सिस्टम का कार्यान्वयन। अतीत में, कई कंपनियों को असफल ईआरपी प्रमुख परियोजनाओं के साथ दर्दनाक अनुभव हुए हैं। ये विफलताएं पारंपरिक दृष्टिकोणों पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता को उजागर कर रही हैं और इसके बजाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित समाधानों पर भरोसा करती हैं।
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ईआरपी दिग्गजों की विफलता: एक चेतावनी
जर्मनी में विफल ईआरपी प्रमुख परियोजनाओं की सूची लंबी और दर्दनाक है। उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला की कंपनियों ने लाखों का निवेश किया है और अभी भी अपने लक्ष्य को याद किया है। सबसे प्रमुख उदाहरण हैं:
Lidl
"एल्विस" के साथ, डिस्काउंटर अपनी प्रक्रियाओं में क्रांति लाने के लिए एक दर्जी -मैड मर्चेंडाइज सिस्टम पेश करना चाहता था। हालांकि, परियोजना को सात साल बाद रोक दिया गया और लगभग 500 मिलियन यूरो के निवेश। कारण विविध थे: विस्फोट लागत, बहुत कम लाभ और बड़े पैमाने पर जटिलता समस्याएं जिसने परियोजना को एक बेकाबू राक्षस बना दिया।
हरिबो
एक नए एसएपी प्रणाली की शुरूआत को उत्पादन का अनुकूलन करना चाहिए और दक्षता बढ़ाना चाहिए। इसके बजाय, महत्वपूर्ण समस्याएं थीं जिनके कारण वितरण विफलताओं और बिक्री की हानि हुई। बदलाव की तुलना में बदलाव बहुत अधिक जटिल हो गया, और कंपनी ने स्टार्ट -अप कठिनाइयों के साथ लड़ाई लड़ी जो परियोजना में विश्वास को कम करती है।
ओटो
"प्रदर्शन के लिए जुनून" के साथ, मेल ऑर्डर कंपनी ने अपने आईटी परिदृश्य के मानकीकरण की योजना बनाई। परियोजना को कंपनी के इतिहास में सबसे बड़ी आईटी परियोजना माना जाता था, लेकिन कंपनी के भीतर अपार जटिलता और प्रतिरोध के कारण विफल रहा।
जर्मन डाक सेवा
"नई अग्रेषण पर्यावरण" परियोजना के साथ, रसद प्रक्रियाओं की दक्षता बढ़ाने के लिए एक नई आईटी प्रणाली शुरू की जानी चाहिए। कुल 345 मिलियन यूरो का निवेश करने के बाद, परियोजना को 2015 में रद्द कर दिया गया था, क्योंकि लक्ष्य निर्धारित नहीं किया जा सका और लागत हाथ से बाहर थी।
जर्मन बैंक
पोस्टबैंक को एकीकृत करने के लिए "मैगलन" एसएपी परियोजना को तालमेल बनाना चाहिए और दक्षता बढ़ाना चाहिए। 1.6 बिलियन यूरो की लागत के अनुसार, परियोजना को 2015 में बंद कर दिया गया था क्योंकि रणनीतिक लक्ष्य बदल गए और कार्यान्वयन बहुत जटिल था, जिसके कारण महत्वपूर्ण देरी और अतिरिक्त लागत हुई।
मोल
लापता प्रक्रिया विशेषज्ञों और परियोजना पारदर्शिता की कमी के कारण, Microsoft AX की शुरूआत अन्य बातों के अलावा, अन्य चीजों के अलावा विफल रही। प्रबंधन ने सार्वजनिक रूप से असफल कार्यान्वयन के साथ अपनी निराशा व्यक्त की कि कंपनी के पास बहुत समय और पैसा खर्च हुआ था।
ये उदाहरण स्पष्ट रूप से दिखाते हैं कि ईआरपी परियोजनाएं हमेशा सफलता नहीं देती हैं। वे जटिल, अखंड प्रणालियों के कार्यान्वयन से जुड़े जोखिमों का वर्णन करते हैं।
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विफलता की जड़ें: ईआरपी परियोजनाओं में विशिष्ट त्रुटियां
ईआरपी परियोजनाओं की विफलता के कारण विविध हैं और उद्योगों में दोहराए जाते हैं। भविष्य की परियोजनाओं में उनसे बचने के लिए इन गलतियों को समझना महत्वपूर्ण है:
खराब योजना और अस्पष्ट लक्ष्य
स्पष्ट लक्ष्यों के बिना एक ईआरपी परियोजना कम्पास के बिना एक जहाज की तरह है। लापता या अभेद्य लक्ष्य परिभाषाओं को गलतफहमी, गलत उम्मीदों और अंततः एक परियोजना के लिए नेतृत्व किया जाता है जो अपनी दिशा खो देता है।
अपर्याप्त संसाधन और लापता प्रक्रिया विशेषज्ञ
ईआरपी परियोजनाओं को विभिन्न क्षेत्रों के विशेषज्ञों के साथ एक अंतःविषय टीम की आवश्यकता होती है। योग्य प्रमुख उपयोगकर्ता और प्रक्रिया विशेषज्ञ अक्सर गायब होते हैं, या वे परियोजना में बहुत देर से एकीकृत होते हैं, जिससे गलत निर्णय और देरी होती है।
जटिलता
बहुत सारे व्यक्तिगत समायोजन मानक प्रणाली की जटिलता को बढ़ाते हैं, लागत को बढ़ाते हैं और रखरखाव को अधिक कठिन बनाते हैं। मानक कार्यक्षमता और व्यक्तिगत समायोजन के बीच संतुलन खोजना महत्वपूर्ण है।
स्वीकृति और समर्थन की कमी
एक नई ईआरपी प्रणाली की शुरूआत एक परिवर्तन प्रबंधन प्रक्रिया है जिसमें शामिल सभी के समर्थन की आवश्यकता होती है। कर्मचारियों का प्रतिरोध और प्रबंधन से समर्थन की कमी से देरी, संघर्ष और अंततः परियोजना की विफलता के लिए नेतृत्व किया जाता है।
पारदर्शिता और नियंत्रण की कमी
एक ईआरपी परियोजना को प्रगति की निगरानी करने, जोखिमों की पहचान करने और प्रारंभिक चरण में काउंटरमेशर शुरू करने के लिए प्रभावी परियोजना को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है। परियोजना को नियंत्रित करने और अस्पष्ट जिम्मेदारियों की कमी से परियोजना को नियंत्रित करना और विफलता के जोखिम को बढ़ाना मुश्किल हो जाता है।
तकनीकी और संगठनात्मक भारी
बड़ी ईआरपी परियोजनाएं अक्सर संगठन को अभिभूत करती हैं और समय और बजट को उड़ा देती हैं। परियोजना की जटिलता का वास्तविक रूप से आकलन करना और तदनुसार संसाधनों की योजना बनाना महत्वपूर्ण है।
प्रतिमान शिफ्ट: क्यों व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित एआई समाधान हैं उत्तर हैं
विफल ईआरपी प्रमुख परियोजनाओं के अनुभव बताते हैं कि आधुनिक कंपनियों की गतिशील आवश्यकताओं के साथ रखने के लिए क्लासिक, अखंड प्रणाली अक्सर बहुत कठोर और अनम्य होती हैं। यहाँ व्यक्तिगत रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के साथ अनुकूलन योग्य समाधान तेजी से सामने आ रहे हैं। ये समाधान कंपनियों को अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, उनकी दक्षता बढ़ाने और उनकी प्रतिस्पर्धा को मजबूत करने का अवसर प्रदान करते हैं।
स्वचालन और प्रक्रिया अनुकूलन
एआई नियमित कार्यों को स्वचालित कर सकता है, त्रुटि स्रोतों को कम कर सकता है और प्रक्रियाओं को अधिक कुशल बना सकता है। उदाहरण के लिए, AI का उपयोग इनवॉइस प्रोसेसिंग में स्वचालित रूप से रिकॉर्ड, मान्य और रिकॉर्ड इनवॉइस को रिकॉर्ड करने के लिए किया जा सकता है। वेयरहाउस प्रबंधन में, एआई का उपयोग इन्वेंट्री को अनुकूलित करने, पिकिंग प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और डिलीवरी के समय को छोटा करने के लिए किया जा सकता है।
डेटा -आधारित और फॉरवर्ड -लूकिंग फैसले
एआई-आधारित ईआरपी सिस्टम वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते हैं, पैटर्न को पहचानते हैं और उत्पादन, बिक्री या रखरखाव के लिए अच्छी तरह से स्थापित पूर्वानुमान प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग उत्पादों की मांग की भविष्यवाणी करने, उत्पादन योजनाओं का अनुकूलन करने और दूरदर्शिता के साथ रखरखाव के काम की योजना बनाने के लिए किया जा सकता है।
लचीलापन और मापनीयता
आधुनिक, एआई-आधारित ईआरपी समाधान मॉड्यूलर हैं और लचीले ढंग से व्यक्तिगत व्यावसायिक प्रक्रियाओं और उद्योग-विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित किए जा सकते हैं। यह कंपनियों को सिस्टम को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुकूल बनाने और यदि आवश्यक हो तो इसका विस्तार या कम करने में सक्षम बनाता है।
बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव
डिजिटल सहायक और चैटबॉट उपयोगकर्ताओं के बीच अधिक सहज संचालन, तेजी से उत्तर और उच्च स्वीकृति को सक्षम करते हैं। उदाहरण के लिए, चैटबॉट्स की मदद से, कर्मचारी व्यावसायिक प्रक्रियाओं के बारे में सवाल पूछ सकते हैं, जानकारी पर कॉल कर सकते हैं या कार्य कर सकते हैं।
निरंतर अनुकूलन
एआई पिछली घटनाओं से सीखता है और लगातार प्रक्रियाओं को अनुकूलित करता है, जो बाजार परिवर्तनों में निरंतर सुधार और अनुकूलन को सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग विपणन अभियानों को अनुकूलित करने, गतिशील रूप से कीमतों को समायोजित करने या नए उत्पादों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
नियामक आवश्यकताओं की पूर्ति
AI स्वचालित निगरानी और प्रलेखन के साथ अनुपालन और डेटा सुरक्षा आवश्यकताओं के अनुपालन में समर्थन करता है। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग संदिग्ध लेनदेन को पहचानने, डेटा सुरक्षा उल्लंघन को रोकने या ऑडिट तैयार करने के लिए किया जा सकता है।
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एआई के फायदे विस्तार से
उल्लिखित बिंदुओं के अलावा, एआई विभिन्न प्रकार के अन्य लाभ प्रदान करता है:
वैयक्तिकरण
AI कंपनियों को अपने उत्पादों और सेवाओं को निजीकृत करने और अपने ग्राहकों की व्यक्तिगत आवश्यकताओं को दर्जी करने में सक्षम बनाता है।
नवाचार
एआई कंपनियों को नए उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने और अभिनव व्यापार मॉडल स्थापित करने में मदद कर सकता है।
प्रतिस्पर्धा
एआई कंपनियों को अपनी प्रतिस्पर्धा को मजबूत करने और प्रतियोगिता से बाहर खड़े होने में मदद कर सकता है।
बढ़ी हुई कार्यक्षमता
एआई कंपनियों को अपनी दक्षता बढ़ाने और लागत को कम करने में मदद कर सकता है।
जोखिम प्रबंधन
AI कंपनियों को जोखिमों की पहचान, मूल्यांकन और कम करने में मदद कर सकता है।
एआई समाधानों को लागू करने में चुनौतियां
हालांकि AI कई फायदे प्रदान करता है, AI समाधानों को लागू करते समय भी चुनौतियां हैं:
आधार सामग्री की गुणवत्ता
एआई सिस्टम को प्रभावी ढंग से काम करने के लिए बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनका डेटा साफ, पूर्ण और अद्यतित है।
कुशल श्रमिक
एआई समाधानों के कार्यान्वयन के लिए विशिष्ट ज्ञान और कौशल वाले विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है। कंपनियों को अपने कर्मचारियों की प्रशिक्षण और आगे की शिक्षा में निवेश करना चाहिए या बाहरी विशेषज्ञों से परामर्श करना चाहिए।
लागत
एआई समाधानों का कार्यान्वयन महंगा हो सकता है। कंपनियों को सावधानीपूर्वक लागतों की गणना करनी चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि निवेश पर वापसी (आरओआई) सकारात्मक है।
स्वीकार
एआई समाधानों की शुरूआत से कर्मचारियों के प्रतिरोध हो सकता है। कंपनियों को शुरुआती चरण में प्रक्रिया में कर्मचारियों को शामिल करना चाहिए और उन्हें एआई के लाभों के बारे में स्पष्ट करना चाहिए।
भविष्य इंटेलिजेंट, टेलर -मैड सॉल्यूशंस से संबंधित है
असफल ईआरपी प्रमुख परियोजनाओं का उच्च कोटा दिखाता है कि क्लासिक दृष्टिकोण उनकी सीमा तक पहुंचते हैं। व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित, एआई-आधारित ईआरपी सिस्टम कंपनियों को लचीलापन, दक्षता और अभिनव शक्ति प्रदान करते हैं जो सफल डिजिटल परिवर्तन और स्थायी प्रतिस्पर्धा के लिए आवश्यक हैं। एआई पर भरोसा करने वाली कंपनियां अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन कर सकती हैं, अपने ग्राहकों का बेहतर उपयोग कर सकती हैं और एक निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त कर सकती हैं। भविष्य बुद्धिमान, दर्जी समाधानों से संबंधित है जो कंपनियों को लगातार बदलती दुनिया में सफल होने में मदद करते हैं।
यह जोर देना महत्वपूर्ण है कि एआई समाधानों का कार्यान्वयन एक निश्चित-आग सफलता नहीं है। कंपनियों को ध्यान से तैयार करना होगा, सही भागीदारों का चयन करना होगा और चुनौतियों से सक्रिय रूप से निपटना होगा। यदि आप ऐसा करते हैं, तो आप एआई के फायदों का पूरी तरह से शोषण कर सकते हैं और अपने डिजिटल परिवर्तन को सफलतापूर्वक कर सकते हैं।
के लिए उपयुक्त:
आपका एआई परिवर्तन, एआई एकीकरण और एआई प्लेटफॉर्म उद्योग विशेषज्ञ
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कोनराड वोल्फेंस्टीन
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