आरएफआईडी न केवल एक तकनीक है, बल्कि एक आवश्यक नवाचार भी है

डेटा संग्रह के बाद उत्पादन संबंध का पुनर्निर्माण कैसे करें?

कंपनियों के लिए गलतफहमी में पड़ना आसान है, यानी वे सोचते हैं कि आरएफआईडी प्रणाली का सफल लॉन्च उनकी सफलता की घोषणा कर सकता है। वास्तव में, यह सिर्फ एक शुरुआती बिंदु है, क्योंकि आरएफआईडी की सबसे बड़ी क्षमता डेटा संग्रह के बाद के लिंक में निहित है।

हालांकि उद्यमों के लिए, आरएफआईडी लॉन्च करने के बाद, यह वास्तव में कुछ परिदृश्यों और एप्लिकेशन लिंक में नीरस और दोहराव वाले काम को कम कर सकता है। सबसे सहज अनुभूति यह है कि आरएफआईडी ने उत्पादन क्षमता में सुधार किया है और इन एप्लिकेशन लिंक की विश्वसनीयता को बढ़ाया है।

हालाँकि, दूसरे दृष्टिकोण से, यह वह जगह नहीं है जहाँ आरएफआईडी प्रौद्योगिकी की सबसे बड़ी संभावना निहित है। आरएफआईडी तकनीक की मदद से, कंपनियों ने बड़ी मात्रा में डेटा प्राप्त किया है, और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि एकत्रित डेटा को पुनर्जीवित करना और इन डेटा के आधार पर व्यावसायिक समायोजन करना है। इसके बारे में गहराई से सोचने और विचारों को अनुभव के साथ जोड़ने की आवश्यकता है।

उद्यमों के डिजिटल परिवर्तन को बढ़ावा देने की राह पर, आरएफआईडी ने नए मोर्चे खोले हैं। आरएफआईडी के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा से कुछ रिश्तों का पता चलता है, जो मूल रूप से मायावी चीजों को ठोस और समझदार बनाता है, और उत्पादन, रसद और खुदरा प्रक्रियाओं के दृश्य को साकार करता है। यह एक अभूतपूर्व परिवर्तन है.

आरएफआईडी बहुत सारा डेटा लाती है, लेकिन ये डेटा क्या जानकारी प्रकट करता है? इस डेटा का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए? वे क्या संभावनाएँ ला सकते हैं? ये ऐसे प्रश्न हैं जिन पर हमें गहराई से विचार करना जारी रखना होगा।

हाल के वर्षों में, डिजिटलीकरण और स्वचालन प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के कारण, विनिर्माण उद्योग का उत्पादन मॉडल भी लगातार बदल रहा है, और नए सी2एम मॉडल ने धीरे-धीरे लोगों का ध्यान आकर्षित किया है।

सी2एम उत्पादन मॉडल का न केवल उत्पादन पक्ष पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, बल्कि इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह डेटा लिंक को खोलकर उत्पादन संबंध का पुनर्निर्माण करता है। C2M मॉडल का मूल यह है कि यह मध्यवर्ती लिंक को सरल बनाता है और बाजार के साथ जुड़ाव को अधिक कुशलता से महसूस करता है। इस प्रक्रिया में, बाजार डेटा और उत्पादन डेटा ने एक कुशल परिसंचरण हासिल किया है, जिसने आरएफआईडी की तकनीकी क्षमता को काफी हद तक जारी किया है।

वर्तमान में, कपड़ा उद्योग C2M मोड का सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला क्षेत्र है।

कपड़ा उद्योग में सी2एम का मूल उत्पादन प्रक्रिया में सभी कड़ियों की पारदर्शिता है, जिसके लिए आवश्यक है कि कपड़ों का प्रत्येक टुकड़ा पहचानने योग्य हो, और सभी कपड़े आरएफआईडी टैग से सुसज्जित हों। आरएफआईडी, डेटा संग्रह के "नर्वस एंड" के रूप में, उत्पादन अंत से उपभोक्ता अंत तक डेटा चैनल खोल सकता है, और काफी हद तक उद्यमों के उत्पादन और विपणन रणनीतियों को बदल सकता है।

C2M मॉडल को इंटरनेट द्वारा पारंपरिक विनिर्माण उद्योग का परिवर्तन कहा जा सकता है, जो व्यक्तिगत अनुकूलन, मध्यवर्ती लिंक को कम करने, इन्वेंट्री दबाव को कम करने और उपयोगकर्ता चिपचिपाहट को बढ़ाने के मामले में कई लाभ ला सकता है।

कुछ कंपनियाँ पहले सी-साइड से शुरू करना और उपयोग करना चुनती हैं आरएफआईडी प्रौद्योगिकी बाहरी बाज़ार डेटा एकत्र करना। इन बाज़ार डेटा को एकत्र नहीं किया जाता है, लेकिन विशेष रूप से विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है, जैसे कि उत्पाद के बाज़ार प्रसार, बाज़ार की मांग को अधिक सटीक रूप से समझना और अधिक सटीक ग्राहक चित्र प्राप्त करना।

कई मामलों में, कंपनियों को यह जानना होगा कि उन्हें किस डेटा की आवश्यकता है, और उनकी आवश्यकताओं के अनुसार डेटा संग्रह विधियों को डिज़ाइन करना होगा।

एक उदाहरण के रूप में जूते और कपड़ों के खुदरा टर्मिनल के परिदृश्य को लेते हुए, कुछ स्टोर ग्राहकों द्वारा आज़माए गए कपड़ों की संख्या और अवधि को रिकॉर्ड करने के लिए अपने उत्पादों पर आरएफआईडी टैग का उपयोग करते हैं, ताकि यह जानकारी प्राप्त हो सके कि ग्राहकों द्वारा कौन सी शैली अधिक पसंद की जाती है। यह डेटा संग्रह विधि सरल है और फिर भी ग्राहक के खरीदारी अनुभव पर कोई प्रभाव नहीं डालेगी।

ऐसी कई कंपनियां भी हैं जो बी-साइड से शुरू करना चुनती हैं, आंतरिक रनिंग-इन के माध्यम से एक डेटा श्रृंखला खोलती हैं, और फिर अपनी आपूर्ति श्रृंखला परिसंचरण और प्रबंधन स्तर में सुधार करती हैं, और एक दृश्य में डेटा के बंद प्रबंधन को प्राप्त करती हैं।

कुल मिलाकर, विशिष्ट परिदृश्यों के साथ डेटा संग्रह और अनुप्रयोग विधियों का फिट होना एक जटिल समस्या है। यदि इस कठिन समस्या का समाधान ढूंढ लिया जाए तो आधे प्रयास में ही कई गुना लाभ प्राप्त करना संभव है। यह रसोई के बर्तनों का एक अच्छा सेट रखने जैसा है, लेकिन एक अच्छी टेबल बनाने के लिए आपको अभी भी एक मास्टर शेफ की आवश्यकता है।

आरएफआईडी को अधिक खुले दृष्टिकोण से देखें

बहुत से लोग सोचते हैं कि आरएफआईडी के विकास को प्रतिबंधित करने का मूल मुद्दा आवेदन लागत का मुद्दा है। मैं इस पर केवल आंशिक सहमति व्यक्त कर सकता हूं।

कई मामलों में, लोगों में आरएफआईडी के आवेदन के लिए समग्र विचार की कमी होती है, और अक्सर केवल तत्काल लागत और लाभों पर विचार करते हैं, जो आरएफआईडी की बड़ी भूमिका को काफी हद तक सीमित कर देता है। आरएफआईडी न केवल एक निश्चित परिदृश्य में दक्षता में सुधार करता है, बल्कि यह नवाचार के अवसर भी लाता है। इसलिए, आरएफआईडी लाभों की गणना अधिक व्यापक होनी चाहिए।

व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, आप एक बिंदु से तोड़ना चुन सकते हैं, जैसे कि वस्तुओं की इन्वेंट्री दक्षता में सुधार करना, और फिर वेयरहाउसिंग और लॉजिस्टिक्स के विशिष्ट बंद-लूप लिंक के आंतरिक प्रबंधन में प्रवेश करना, और फिर धीरे-धीरे औद्योगिक श्रृंखला और बाजार तक विस्तार करना, एक बड़ी प्रणाली में प्रक्रिया में डेटा के संचलन का एहसास करना, और अंत में समग्र डिजिटल परिवर्तन का एहसास करना।

आरएफआईडी को खुले नजरिए से देखकर, आप बिंदु, रेखा, सतह और शरीर की विकास प्रक्रिया का अनुसरण कर सकते हैं। इस प्रक्रिया में, डेटा प्रबंधन में आरएफआईडी की क्षमता को धीरे-धीरे मुक्त किया जा सकता है।

कुल मिलाकर, आरएफआईडी कार्यभार को कम करने का एक उपकरण नहीं है, यह हमें डेटा माइन करने में मदद करता है, और फिर ये डेटा हमारे काम करने के तरीके को बदल देगा। इस प्रक्रिया में, काम अधिक परिष्कृत हो जाएगा, और कुल कार्यभार बढ़ गया है, लेकिन इसने बाजार और कंपनी के बीच संबंधों को करीब ला दिया है, और लगातार प्रतिक्रिया, मूल अज्ञात को जानने योग्य में बदल दिया है, और उद्योग के उत्पादन में सुधार किया है। प्रभावशीलता.