- Önemli bir zaman kaybına neden olan verimsiz kaynak arayışı, bir projenin geliştirilmesinin önündeki ilk engeli oluşturur.
- Sonuçların belirsizliği ve bununla ilgili bilgilerin bitmek tükenmek bilmeyen tasnifleri, bir projenin gerçekleştirilmesine ikinci bir engel teşkil eder.
- Yapay Zeka kullanımı, son teslim tarihlerinin ve bütçelerin uzatılmasını önlemeyi mümkün kılar.
Bir proje geliştirme süreci teoride oldukça etkiliyse, uygulama bunun tam tersini gösterir. Şartnamelere, özellikle bütçe yönüne ve son teslim tarihlerine uymak, zor bir görev olabilir. Şirketler iki ana zorlukla karşılaşabilir.
Önemli bir zaman kaybına neden olan verimsiz kaynak arayışı, bir projenin geliştirilmesinin önündeki ilk engeli oluşturur.
Karmaşık projeler yürüten büyük endüstriyel şirketlerin, belirli uzmanlık ve becerilere dayalı ekipler oluşturması gerekir. Ancak, ihtiyacınız olan uzmanlığı bulmak zor olabilir: belgelerde gizlenebilir, SharePoint’e gömülebilir veya Slack’teki özel bir konuşmada kaybolabilir. Ek olarak, ekip liderleri genellikle tanıdıkları kişileri işe alırlar ve bu da bazen bilgi ve dolayısıyla verimlilik açısından yetersizliklerle el ele gider.
Bilgi boşluklarının ötesinde, ekipler arası işbirliği her zaman başarılı değildir. Her biri farklı bilgilere sahiptir, kendisine emanet edilen görevleri yerine getirmek için bağlantısız sistemler kullanır ve aynı şeyleri belirtmek için belirli bir terminoloji kullanır, bu da kaçınılmaz olarak kafa karışıklığı yaratır – dünyanın dört bir yanına dağılmış çalışanların konuştuğu dillerin çeşitliliğinden bahsetmiyorum bile. Özetle, bilgi ve bilgi paylaşımı birçok durumda gerçek bir baş ağrısıdır.
Bu karmaşıklığın bir sonucu olarak ekipler, projelerini yönetmek için ihtiyaç duydukları bilgiler için PLM, CRM yazılımı ve diğer işbirliği araçlarını aramak için çok zaman harcarlar. Çoğu zaman, bu arayış öyle bir hüsrana yol açar ki, takımlar hipotezlerini destekleyebilecek kritik verilere sahip olmadan ilerler veya basitçe sıfırdan başlar.
Bu tür yaklaşımlar, ek bir hata ve gecikme riskiyle birlikte içeriğin daha da fazla kopyalanmasına neden olur.
Sonuçların belirsizliği ve bununla ilgili bilgilerin bitmek tükenmek bilmeyen tasnifleri, bir projenin gerçekleştirilmesine ikinci bir engel teşkil eder.
Üretimde, bir şirket 30.000 kişiyi ve bazen daha fazlasını istihdam edebilir, dünya çapında düzinelerce operasyonu yönetebilir ve yüzlerce farklı uygulamayı kullanabilir. Bu şirketler, daha sonra sayısız sistem, konum ve formatta saklanan on milyonlarca belge üretir.
Ürün bilgilerinin basit bir şekilde yönetilmesi, bir dizi yaşam döngüsü yönetimi (PLM) sistemi, kurumsal kaynak planlaması (ERP) ve ürün portföyü yönetimi (PPM) çözümleri gerektirir. Aslında, tek bir parçanın tek başına üç milyona kadar belge oluşturması alışılmadık bir durum değildir.
Ek olarak, birçok üretici belgelerini birkaç on yıl boyunca saklar. Ancak zamanla, parça numaraları değişir, süreçler gelişir ve sorunlar çözülür, bu da aynı belgenin sürüm sayısını artırır ve referans bilgilerini bulmayı önemli ölçüde zorlaştırır.
Akıllı bir arama çözümü kullanmadan, çeşitli silolarda gömülü olan TÜM ilgili bilgileri ortaya çıkarmak neredeyse imkansızdır. Öte yandan, çalışanlar ya bir çözümün var olduğunu bilmedikleri için ya da onu bulmak çok zor olduğu için belgeleri yeniden oluşturur ve aynı sorunları tekrar tekrar çözerler.
Bu nedenle, bir arama başlatmak çok zor olduğu için aynı parçanın birkaç kez tasarlanıp üretilmesi mümkündür. Dahası, iş teklifleri genellikle sıfırdan yazılır çünkü çalışılabilir sürümlere erişilemez ve ekipler, halihazırda ele alınmış bir sorunu çözmek için değerli saatlerini boşa harcar.
Endişe verici bir bilgi birikimine ek olarak, bu tür davranışlar üretkenliği etkiler ve daha da kötüsü, yasal işlemle sonuçlanabilecek gecikmelere neden olma riskini taşır.
Yapay Zeka kullanımı, son teslim tarihlerinin ve bütçelerin uzatılmasını önlemeyi mümkün kılar.
Soru, imalat şirketleri tarafından üretilen büyük miktarda veri ve bilgiden nasıl yararlanılacağıdır. Üreticiler, silolarca veriyi birbirine bağlayabilir ve çalışanlarına ihtiyaç duydukları şeyi bulmak için tek bir erişim noktası sağlayabilirse, üretkenlik artacak, hatalar ve maliyetler azalacaktır.
Akıllı arama, bu soruna çözüm sağlar. Üreticiler, akıllı bir arama aracı kullanarak, geliştirme mühendislerine mümkün olan en iyi kararları vermelerine yardımcı olacak mevcut bilgilerin panoramik bir görünümünü sağlamak için dijital havuzlarını, iş uygulamalarını ve iletişim platformlarını birleştirebilir.
Bu şirketler, yararlı belgeleri, geçmiş sorunları ve mevcut uzmanlığı ortaya çıkarmak için tüm ilgili bilgi kaynaklarını birbirine bağlayarak, bütçeleri sekteye uğratan hataları ve üretim gecikmelerini azaltabilir.
İyi tasarlanmış bir akıllı arama çözümü, mühendislere tanıdık ve sezgisel bir deneyim sağlamalıdır. Birden çok havuzda arama yapmak yerine, tek bir merkezi yer, yapılandırılmamış veri kaynakları içinde bile ilgili bilgileri keşfetmeyi kolaylaştırır.
Bu mühendisler yalnızca ihtiyaç duydukları yanıtı hızlı bir şekilde bulmakla kalmaz, aynı zamanda şirket içinde uzmanları ve becerileri konumlandırarak verimliliği artırır ve tekrarlama riskini azaltır.
