ڈیجیٹل تبدیلی

"تجربہ" سے "ڈیٹا" تک، پرنٹنگ اداروں میں ڈیجیٹل تبدیلی کی بنیادی علمی منطق


فی الحال، ڈیجیٹل لہر تمام صنعتوں میں پھیل رہی ہے، اور بہت سی گھریلو پرنٹنگ کمپنیاں ڈیجیٹلائزیشن کو آگے بڑھا رہی ہیں، لیکن عمل درآمد کے مجموعی نتائج توقعات سے کم ہیں۔ بنیادی وجہ انٹرپرائزز کے اندر ڈیجیٹل تبدیلی کی بنیادی علمی منطق میں ہے۔ آسان الفاظ میں، یہ مسائل کو دیکھنے اور چیزوں کو کرنے کے لیے بنیادی نقطہ نظر اور بنیادی اصول ہے۔



ڈیجیٹل تبدیلی انٹرپرائزز کے لیے ایک ضروری راستہ ہے۔



01/ مارکیٹ کی طلب کا ڈھانچہ پیداواری ماڈل کو اپ گریڈ کرنے پر مجبور کرتا ہے۔



فی الحال، مارکیٹ چھوٹے بیچوں، متعدد بیچوں، ذاتی نوعیت اور تیز ترسیل کی خصوصیت رکھتی ہے، جس کے نتیجے میں کمپنیوں کو پیچیدہ اور بدلتے ہوئے آرڈر کی ضروریات کا فوری جواب دینے کے لیے لچکدار پیداواری صلاحیتیں تیار کرنے پر مجبور کیا جاتا ہے۔ لچکدار پیداواری صلاحیت کے مرکز میں ڈیجیٹل اور ذہین ٹیکنالوجیز جیسے ڈیٹا کنیکٹوٹی، خودکار پروڈکشن شیڈولنگ، اور عمل کی موافقت کا مربوط مجسمہ پنہاں ہے۔



02/ کم لاگت کا کنٹرول منافع کے مارجن کو وسیع کرتا ہے۔



پرنٹنگ کمپنیوں کے بنیادی اخراجات تین اہم شعبوں پر مرکوز ہیں: خام اور معاون مواد، مشینی توانائی کی کھپت، اور پیداوار کے نقصانات۔ روایتی پروڈکشن کنٹرول مشین کیپٹن کے ذاتی تجربے پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے، جس کے نتیجے میں نقصانات میں بڑے اتار چڑھاؤ اور ناقابل تصدیق پوشیدہ فضلہ ہوتا ہے۔ تاہم، ڈیٹا اکٹھا کرنے کے مکمل-عمل اور معیاری عمل کے پیرامیٹرز کے ذریعے، لاگت کا درست کنٹرول مؤثر طریقے سے مواد اور توانائی کے ضیاع کو کم کر سکتا ہے، پوشیدہ اخراجات کی مقدار درست کر سکتا ہے، اور کمپنیوں کو یکساں مسابقت کے درمیان منافع کو برقرار رکھنے اور منافع کے فرق کو وسیع کرنے میں مدد کرتا ہے۔



03/ ڈاؤن اسٹریم کسٹمر سپلائی چین تک رسائی ایک سخت رکاوٹ بنتی ہے۔



ڈیجیٹل صلاحیتیں بولی لگانے اور ہندوستانی کمپنیوں کے لیے تعاون کے بونس سے ہٹ کر معروف برانڈ کلائنٹس کے لیے سپلائی چین میں داخل ہونے کے لیے ضروری بن گئی ہیں۔ داخلے کی رکاوٹیں مسلسل بڑھ رہی ہیں، جیسے کہ قابل شناخت پیداواری عمل، ٹریس ایبل کوالٹی ڈیٹا، اور قابل مقدار کاربن کا اخراج۔ صرف مکمل-چین ڈیٹا کو مربوط کرنے سے ہی ہندوستانی کمپنیاں اعلی-معیار کی سپلائی چینز میں داخل ہونے کے لیے "پاسپورٹ" حاصل کر سکتی ہیں۔



انٹرپرائز کی تعمیر کے نتائج کی توقعات سے کم گرنے کا تناسب زیادہ ہے۔



ہماری حالیہ عملی تلاش اور فرنٹ لائن تحقیق کی بنیاد پر، زیادہ تر پرنٹنگ کمپنیوں کی ڈیجیٹل سرمایہ کاری بالآخر توقعات سے بہت کم رہی ہے۔ اس کی جڑ میں، ہم نے چار عام وجوہات کا خلاصہ کیا ہے:



01/ یک طرفہ پن کو سمجھنا



بہت سی پرنٹنگ کمپنیاں اب بھی روایتی کاروباری سوچ پر قائم ہیں، یہ مانتے ہیں کہ ڈیجیٹل پرنٹنگ کا سامان شامل کرنا، ERP/MES سافٹ ویئر خریدنا، اور AGVs چلانے کا مطلب ہے کہ ڈیجیٹل تبدیلی مکمل ہو گئی ہے۔ لیکن وہ کاروباری عمل کو ہموار کرنے، ڈیٹا انٹر کنکشن، اہلکاروں کی صلاحیت میں معاونت، اور انتظامی نظام کی ایڈجسٹمنٹ کو نظر انداز کرتے ہیں، جس کے نتیجے میں کاروبار اور ڈیٹا کے درمیان رابطہ منقطع ہو جاتا ہے۔



02/ راستے کی مماثلت



بہت سی پرنٹنگ کمپنیاں اپنے ساتھیوں کے کامیاب کیسز سے سیکھنے کی امید کرتی ہیں، لیکن ہر کمپنی میں مختلف پیمانے، صلاحیت کی ترتیب، کسٹمر ڈھانچہ، اور عمل کے بہاؤ ہوتے ہیں۔ عام حلوں کی آنکھیں بند کرکے کاپی کرنا آسانی سے "ثقافتی غلط فہمیوں" کا باعث بنتا ہے، جو بالآخر وسائل کی بربادی اور ڈیجیٹل تبدیلی کے خراب نتائج کا باعث بنتا ہے۔



03/ اتلی تہوں کا نفاذ



زیادہ تر پرنٹنگ کمپنیاں صرف روایتی کاغذی دستاویزات کو ڈیجیٹائز کرتی ہیں اور پروڈکشن لیجرز آن لائن داخل کرتی ہیں، لیکن آرڈر وصول کرنے، پروڈکشن، گودام اور مالیات کے ڈیٹا بکھرے ہوئے رہتے ہیں۔ بنیادی اعداد و شمار جیسے پروڈکشن پیرامیٹرز، کاغذ کا فضلہ، اور مزدوری کی لاگت کو آپس میں جوڑا نہیں جا سکتا، جس کے نتیجے میں پیداواری تجربے کا غیر موثر جمع ہونا، آرڈرز کی اصل لاگت کا اندازہ لگانے میں ناکامی، اور کاروبار میں واپس آنے سے قاصر ہے۔



04/ مختصر-سوچ



زیادہ تر کاروباری اداروں کے پاس ڈیجیٹل تبدیلی کے لیے طویل مدتی منصوبہ بندی کا فقدان ہے، جس میں ناکافی منصوبہ بندی کی سرمایہ کاری، ناکافی مجموعی منصوبہ بندی، اور غیر مطابقت پذیر انتظامی نظام جیسے مسائل کے ساتھ، ان کے ڈیجیٹل سسٹمز کو دہرانا اور بہتر بنانا مشکل ہو جاتا ہے۔



ڈیجیٹل تبدیلی کی بنیادی منطق کو توڑنا



سطح سے آگے جوہر کی طرف دیکھتے ہوئے، ڈیجیٹل تبدیلی کے نفاذ کے مسائل کی جڑ علمی تعصبات میں مضمر ہے۔ ہندوستانی انٹرپرائزز میں ڈیجیٹل تبدیلی کا جوہر "تجرباتی فیصلے" سے "ڈیٹا-پر مبنی" تک ایک فیصلہ کن انقلاب ہے۔ بنیادی مقصد تجرباتی سوچ سے ڈیٹا-پر مبنی سوچ میں تبدیلی حاصل کرنا ہے، لیکن یہ عمل آسان نہیں ہے۔



یہاں ایک مثال ہے جس سے ہر کوئی تعلق رکھ سکتا ہے: ماضی میں، ڈرائیونگ کرتے وقت، ہم سمتیں تلاش کرنے، راستوں کو یاد رکھنے، سمتوں کی شناخت کرنے، اور سڑک کے حالات کا جائزہ لینے کے لیے مکمل طور پر تجربے پر انحصار کرتے تھے۔ غیر مانوس یا بھیڑ والے حصوں کا سامنا کرتے وقت، ہم نے -اسپاٹ ججمنٹ پر انحصار کیا، جو کہ انتہائی غیر متوقع تھا۔ لیکن اب، سمارٹ نیویگیشن کے ساتھ، راستے، ٹریفک کے حالات، اور وقت کا سفر واضح ڈیٹا بن جاتا ہے، جو سفر کو مستحکم، موثر اور قابل کنٹرول بناتا ہے۔ "ذاتی تجربے پر انحصار" سے "ڈیٹا سسٹمز پر انحصار" کی طرف منتقل ہونے کا مطلب ہے پہلے پرانی عادات کو تبدیل کرنا، جبکہ تبدیلی کے عمل کی چار خصوصیات کا بھی سامنا کرنا ہے: منظر نامہ، پیچیدگی، غیر یقینی صورتحال اور ارتقا۔



01/ منظر نامہ-کی بنیاد پر



یہاں کوئی عالمگیر نیویگیشن روٹ نہیں ہے، اور پرنٹنگ کمپنیوں کی ڈیجیٹلائزیشن بھی اس سے مختلف نہیں ہے۔ کتابیں، پیکیجنگ، کارٹن، اور دیگر عمل عمل، معیار اور ترسیل کے لحاظ سے بہت مختلف ہیں۔ یہاں تک کہ اسی طرح کی مصنوعات کے لیے بھی، ہاٹ اسٹیمپنگ، یووی پرنٹنگ، لیمینیشن، اور ایمبوسنگ کے تقاضے بہت مختلف ہوتے ہیں۔ پرنٹنگ کمپنیوں کے لیے ڈیجیٹل تبدیلی کے منصوبوں کو ان کے آرڈر کے ڈھانچے اور پیداواری منظرناموں کے مطابق ہونا چاہیے۔ کاروباری منظرناموں سے علیحدہ ڈیجیٹل تعمیرات غیر موثر رہنے کے لیے برباد ہیں۔



02/ پیچیدگی



نیویگیشن مفید ہے کیونکہ اس میں بڑے پیمانے پر ڈیٹا کیلکولیشنز جیسے روڈ نیٹ ورکس، ٹریفک کا بہاؤ، موسم اور ٹریفک کی پابندیاں شامل ہیں۔ پرنٹنگ کمپنیوں کی پیداواری زنجیریں اور بھی لمبی ہیں۔ انکوائری سے لے کر ڈیلیوری تک، ہر لنک قریب سے جڑا ہوا ہے، اور ہر لنک انسانی تجربے کی دولت کو چھپاتا ہے۔ ڈیجیٹائزیشن کا مقصد ان بے وقوف تجربات کو معیاری ڈیٹا میں تبدیل کرنا ہے، جس میں کراس-محکماتی تعاون، عمل کی تنظیم نو، اور ملازمت کی عادات میں تبدیلیاں شامل ہیں۔ یہ ایک منظم منصوبہ ہے اور سوفٹ ویئر کے سیٹ کو انسٹال کرنے یا ڈیجیٹل ڈیوائس کو شامل کرکے راتوں رات مکمل نہیں کیا جا سکتا۔



03/ غیر یقینی صورتحال



سڑک کی مرمت یا غیر متوقع واقعات کی وجہ سے نیوی گیشن راستے بھی عارضی طور پر تبدیل کر سکتا ہے۔ یہی بات پرنٹنگ پروڈکشن میں بھی لاگو ہوتی ہے: اچانک آلات کی خرابی، خام مال کے بیچوں میں اتار چڑھاؤ، اور گاہکوں کی طرف سے آخری-منٹ کے آرڈر میں تبدیلی...... غیر یقینی صورتحال ہر روز ہوتی ہے۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ ابتدائی منصوبہ کتنا ہی بہتر ہو-، عمل درآمد کا عمل متغیرات سے بھرا رہتا ہے۔ ڈیجیٹل تبدیلی ایک ہی وقت میں ایک مستقل منصوبہ کو حتمی شکل نہیں دے سکتی۔ حقیقی صلاحیت ڈیٹا کے معیارات کو مسلسل ایڈجسٹ کرنے اور متحرک تبدیلیوں کے درمیان سسٹم کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے میں مضمر ہے، جس سے نظام کو کاروبار کے ساتھ ساتھ ترقی کرنے کی اجازت ملتی ہے۔



04/ ارتقائی



تجربہ کار ڈرائیور اپنی اپنی سمتوں کو پہچاننے کی صلاحیت سے محروم نہیں ہوں گے چاہے وہ نیویگیشن کا استعمال کریں۔ نیویگیشن روٹس کو ذاتی تجربے کے ساتھ ملانا ڈرائیونگ کو ہموار اور ہموار بنا دے گا۔ ڈیجیٹل تبدیلی ایک جیسی ہے: آپریٹنگ عادات کو تبدیل کیا جانا چاہیے، تنظیمی تعاون کو بہتر بنایا جانا چاہیے، عمل کے پیرامیٹرز کو اعادہ کرنا چاہیے، اور ڈیٹا کو مسلسل جمع کیا جانا چاہیے۔ سرمایہ کاری پر سست منافع ایک معروضی قانون ہے۔ یہ صرف قدم بہ قدم کیا جا سکتا ہے، ایک بار میں نہیں۔



آگاہی کا نفاذ Runfeng کے نفاذ کی تاثیر کو یقینی بناتا ہے۔



ڈیجیٹل تبدیلی کی بنیادی منطق کو سمجھنے کی کلید مذکورہ بالا چار خصوصیات کو تسلیم کرنے میں مضمر ہے۔ اس مضمون میں تانگشن رنفینگ کو لیا گیا ہے، جس کی طویل عرصے سے چائنا انڈین اکیڈمی آف سائنسز نے گہری خدمت کی ہے، یہ دیکھنے کے لیے کہ یہ کس طرح بنیادی منطق کو سمجھتا ہے اور نتائج حاصل کرتا ہے۔



01/ رنفینگ عمل درآمد کیس: ابتدائی موجودہ مسائل



ڈیجیٹل تبدیلی سے پہلے، ہم نے Tangshan Runfeng میں صنعت کے پانچ عام مسائل کی نشاندہی کی:



(1) انفارمیشن سائلوز: ERP اور MES مکمل طور پر دستی پروسیسنگ پر انحصار کرتے ہیں، اور پروڈکشن ڈیٹا خود بخود حاصل نہیں کیا جا سکتا۔



(2) تاخیر کا انتظام: پیداوار کی پیشرفت شفاف نہیں ہے، اور چوٹی کے موسموں کے دوران آرڈر کی شیڈولنگ کو مسلسل ایڈجسٹ کیا جاتا ہے، جس سے وقت کی ترسیل متاثر ہوتی ہے۔



(3) کارکردگی میں رکاوٹ: کام کی رپورٹیں بے ترتیب اور غلط ہیں، منصوبہ بندی اور عمل درآمد منقطع ہے، اور آلات کی کارکردگی کو مکمل طور پر استعمال نہیں کیا گیا ہے۔



(4) زیادہ مزدوری کی لاگتیں: مکمل وقت کے شماریات دانوں کے پاس زیادہ محنت کی لاگت ہوتی ہے، جس میں تخمینہ لاگت اور اصل تصفیہ کی لاگت کے درمیان بڑا فرق ہوتا ہے۔



(5) ملازمین کی تھکاوٹ: مصروف موسموں کے دوران، انتظامی اور لاجسٹک عملہ سبھی ڈیوٹی پر ہوتے ہیں، ادھر ادھر بھاگنے سے تھک جاتے ہیں۔



02/ رنفینگ عمل درآمد کیس: پہلے دو مرحلوں کی تعمیراتی صورتحال



شناخت شدہ مسائل کی بنیاد پر، رنفینگ کی کاروباری خصوصیات سے شروع کرتے ہوئے، اعلیٰ- سطح کی منصوبہ بندی اور ڈیزائن کو انجام دیا گیا، تعمیر کو دو مرحلوں میں تقسیم کیا گیا۔ اس عمل کے دوران، منصوبہ کو ایک بلیو پرنٹ کے طور پر استعمال کرتے ہوئے، اس نے پیداوار میں درپیش غیر یقینی مسائل پر مسلسل اعادہ کیا، کچھ عملی نتائج حاصل کیے:



(1) مکمل-پروسیس الیکٹرانک مینجمنٹ: کاغذ پر مبنی فارم-کو مکمل طور پر الیکٹرانک اسائنمنٹ، جاب رپورٹنگ، اور شیڈولنگ مینجمنٹ میں منتقل کرنا۔



(2) متعدد



(3) آرڈر بنانے کی کارکردگی میں بہتری: سیلز آرڈرز کو پروڈکشن ورک آرڈرز میں تبدیل کرنے کی کارکردگی بہت زیادہ بڑھ گئی ہے۔



(4) جامد نظام الاوقات کی کوریج اور کارکردگی میں بہتری: مشین کے عمل اور کوٹہ کی گنجائش کی بنیاد پر جامد شیڈولنگ کے منصوبوں کی خودکار تشکیل کی حمایت کرتا ہے۔



(5) معیاری پروڈکشن ایگزیکیوشن: پروڈکشن پر عمل درآمد مکمل طور پر معیاری اور حقیقی وقت پر ہے، جس سے کام کی رپورٹ کے ڈیٹا کے معیار میں نمایاں بہتری آتی ہے۔



(6) پیداواری شفافیت کو جامع طور پر بڑھانا: اپ اسٹریم اور ڈاون اسٹریم کے عمل کے درمیان معلومات شفاف ہوتی ہے، جس سے پیداواری تعاون کی کارکردگی میں نمایاں بہتری آتی ہے۔



(7) شماریاتی تجزیہ کی کارکردگی میں بہتری: خودکار طور پر روزانہ آؤٹ پٹ رپورٹس، پے رول رپورٹس وغیرہ تیار کرتی ہے، شماریاتی عملے کے کام کے بوجھ کو کم کرتی ہے اور ملازمت کی اصلاح کو حاصل کرتی ہے۔



03/ رنفینگ عمل درآمد کیس: تجربے کی باہمی منتقلی-کی بنیاد پر ڈیٹا، سرپل تکراری اپ گریڈ



Runfeng کے پہلے اور دوسرے مراحل کی تعمیر سے، نیز اس سال خودکار پیداوار کے شیڈولنگ پروجیکٹ کے جاری تیسرے مرحلے سے، ہم نے گہرائی سے یہ محسوس کیا ہے کہ تجربے سے ڈیٹا تک کا عمل ایک طریقہ نہیں ہے، بلکہ ایک مسلسل تبدیلی اور سرپل اوپر کی طرف بڑھنے والا عمل ہے۔



ڈیجیٹلائزیشن کے پہلے اور دوسرے مراحل نے آلات، عمل، کاروبار، اور لوگوں کے تجربے کو سازوسامان کے ڈیٹا اکٹھا کرنے، سسٹم آرکیٹیکچر کی اصلاح، اور کاروباری ڈیٹا کو معیاری ڈیٹا میں جمع کرنے کے ذریعے مستحکم کیا ہے۔ یہ ڈیٹا پروڈکشن ایپلی کیشنز کے دوران کاروبار کے ساتھ مربوط ہوتا ہے، نئے تجربات تخلیق کرتا ہے جو بیک وقت اہلکاروں کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔ دو سال تک اعلیٰ-معیاری ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار جمع کرنے کے بعد، یہ تجربہ اور ڈیٹا ایک مضبوط بنیاد بناتا ہے، اور اس سال اس ڈیٹا کی بنیاد پر پروڈکشن شیڈولنگ پروجیکٹس کا تیسرا مرحلہ انجام دیا گیا۔



صنعت میں خودکار پیداوار کا نظام الاوقات ہمیشہ ایک چیلنج رہا ہے۔ تاہم، Runfeng کے تجربے اور ڈیٹا کی تبدیلی کے ذریعے، اس نے عمل درآمد کے لیے ایک مضبوط بنیاد قائم کی ہے۔ یہ خیال کیا جاتا ہے کہ مستقبل میں، نظام الاوقات کے اطلاق کے ذریعے، نئے تجربات اور ڈیٹا تیار ہوتے رہیں گے، مزید تکراری اور بہتر نظام بنائے جائیں گے، اور کاروباری اداروں کو ان کی ڈیجیٹل صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے مسلسل بااختیار بنایا جائے گا۔