ঐতিহ্যবাহী ইআরপি সিস্টেমগুলি অনেকগুলি ব্যথা পয়েন্টের মুখোমুখি হয় যা ব্যবসায়ের পক্ষে তাদের সম্পূর্ণ সম্ভাবনায় পৌঁছানো কঠিন করে তোলে। এই নিবন্ধটি প্রাকৃতিক ভাষার মিথস্ক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে ইআরপি সমাধান নিয়ে আলোচনা করবে এবং বিশ্লেষণ করবে যে এটি কীভাবে ঐতিহ্যগত বাধাগুলি ভেঙে দেয় এবং উদ্যোগগুলিকে আরও দক্ষ এবং সুবিধাজনক পরিচালনার অভিজ্ঞতা সরবরাহ করে।
প্রকৃতপক্ষে, দীপসিক বিস্ফোরিত হওয়ার আগে আমার এই ধারণা ছিল এবং মানুস মানুষকে ক্রস-সফ্টওয়্যার মিথস্ক্রিয়ার অসীম সম্ভাবনা দেখিয়েছিল।
একটি পণ্য ব্যবস্থাপক হিসাবে, আমি সবসময় বিশ্বাস করি যে প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের মূল মূল্য বাস্তব সমস্যা সমাধানের মধ্যে রয়েছে। উদ্যোগের ডিজিটাল রূপান্তরে, ইআরপি সিস্টেমটি উদ্যোগের "কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্র", তবে এটি প্রায়শই "জটিল এবং ব্যবহার করা কঠিন" এর সমার্থক হিসাবে বিবেচিত হয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির বিকাশের সাথে, প্রাকৃতিক ভাষা মিথস্ক্রিয়া (এনএলআই) ইআরপি উন্নতির জন্য বিপ্লবী সুযোগ নিয়ে এসেছে। এই নিবন্ধটি কীভাবে প্রাকৃতিক ভাষার মিথস্ক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে ইআরপি ঐতিহ্যগত ব্যথা পয়েন্টগুলি সমাধান করে এবং এটি যে ব্যবসায়িক মূল্য আনতে পারে তা পরিচয় করিয়ে দেবে।
ঐতিহ্যবাহী ইআরপি সিস্টেমের একটি জটিল ইন্টারফেস এবং বিক্ষিপ্ত ফাংশন রয়েছে এবং ব্যবহারকারীদের সহজ কাজগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য একাধিক স্তরের মাধ্যমে কাজ করতে হবে (বাস্তবায়নের এই লাইনে, বন্ধুদের কথা বলার সর্বাধিক অধিকার থাকা উচিত)। উদাহরণস্বরূপ, কোনও নির্দিষ্ট মাসের জন্য বিক্রয় ডেটা অনুসন্ধানের জন্য ফলাফলগুলি দেখার আগে সিস্টেমে লগ ইন করা, ফিনান্স মডিউলটি সন্ধান করা, সময়সীমা ফিল্টার করা এবং একটি প্রতিবেদনের ধরণ নির্বাচন করার প্রয়োজন হতে পারে। এটি নিঃসন্দেহে অ-প্রযুক্তিগত কর্মীদের জন্য শেখার ব্যয় এবং ব্যবহারের থ্রেশহোল্ড বাড়ায়।
ইআরপি সিস্টেমগুলি সাধারণত উদ্যোগের একাধিক ব্যবসায়িক সিস্টেমের (যেমন সিআরএম, ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম এবং আর্থিক সিস্টেম) সাথে একীভূত হয় তবে ডেটা প্রায়শই বিভিন্ন মডিউলগুলিতে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে এবং দ্রুত সংহত করা কঠিন। উদাহরণস্বরূপ, ক্রয় বিভাগকে একই সময়ে সরবরাহকারীর তথ্য, ইনভেন্টরি এবং অর্ডার স্থিতি দেখতে হবে, যা একাধিক সিস্টেমের মধ্যে পিছনে পিছনে স্যুইচ করার জটিলতা যোগ করে।
এন্টারপ্রাইজগুলির ব্যবসায়িক পরিস্থিতি খুব আলাদা, এবং ঐতিহ্যবাহী ইআরপি সিস্টেমগুলির মানসম্মত ফাংশনগুলি প্রায়শই পৃথক চাহিদাগুলি সম্পূর্ণরূপে পূরণ করতে পারে না, যার ফলে ব্যবহারকারীদের অতিরিক্ত প্লাগইন বা কাস্টম বিকাশের মাধ্যমে নির্দিষ্ট ফাংশন বাস্তবায়ন করতে হয়।
প্রাকৃতিক ভাষার মিথস্ক্রিয়া ভিত্তিক ইআরপি প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে তোলে এবং ইআরপি ফাংশনগুলির সাথে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তির সংমিশ্রণ করে দক্ষতা উন্নত করে।
নীচে বেশ কয়েকটি সাধারণ মডিউলগুলির দৃশ্য-ভিত্তিক ডিজাইন রয়েছে:
দৃশ্যপট：
কোনও সংস্থার আর্থিক পরিচালক পূর্ববর্তী ত্রৈমাসিকের মোট মুনাফা অনুসন্ধান করতে চান এবং এটি পণ্য লাইন দ্বারা শ্রেণিবদ্ধ করতে চান।
ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি：
ফিনান্স মডিউলে লগ ইন করুন, প্রতিবেদন পৃষ্ঠায় প্রবেশ করুন, ম্যানুয়ালি সময় পরিসীমা এবং শ্রেণিবদ্ধকরণের মাত্রা নির্বাচন করুন এবং প্রতিবেদন তৈরি করার জন্য সিস্টেমের জন্য অপেক্ষা করুন।
এনএলআই দৃশ্যকল্প：
ব্যবহারকারীরা সরাসরি "পণ্য লাইন দ্বারা শ্রেণীবদ্ধ পূর্ববর্তী ত্রৈমাসিকের মোট মুনাফা অনুসন্ধান" লিখতে পারেন এবং সিস্টেমটি অবিলম্বে নির্দেশাবলী বিশ্লেষণ করবে, ডাটাবেস থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করবে এবং একটি গ্রাফিকাল প্রতিবেদন তৈরি করবে।
মান：
দৃশ্যপট：
ক্রয় বিভাগকে সরবরাহকারীর বিতরণ পর্যবেক্ষণ করতে হবে এবং পর্যাপ্ত তালিকা আছে কিনা তা দেখতে হবে।
ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি：
সাপ্লাই চেইন মডিউলটিতে লগ ইন করুন, প্রকিউরমেন্ট ম্যানেজমেন্ট ইন্টারফেসে প্রবেশ করুন, সরবরাহকারীর তথ্য সন্ধান করুন এবং তারপরে ম্যানুয়ালি ইনভেন্টরি ডেটা পরীক্ষা করতে ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট মডিউলটিতে যান।
এনএলআই দৃশ্যকল্প：
ব্যবহারকারী প্রবেশ করে "সরবরাহকারী এ এর বিতরণ স্থিতি পরীক্ষা করুন, ইনভেন্টরি পর্যাপ্ত কিনা", এবং সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিয়েল-টাইম তথ্য ফেরত দেওয়ার জন্য ক্রয় ব্যবস্থাপনা এবং ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট মডিউলগুলির ডেটা সংহত করে। যদি ইনভেন্টরি কম পাওয়া যায় তবে সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুনরায় পূরণের পরিমাণের পরামর্শও দিতে পারে।
মান：
দৃশ্যপট：
বিক্রয় পরিচালক পরবর্তী ত্রৈমাসিকের জন্য বিক্রয় পূর্বাভাস এবং মূল গ্রাহক বিভাগগুলির জন্য কারণগুলি বিশ্লেষণ করতে চান।
ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি：
ম্যানুয়ালি ঐতিহাসিক বিক্রয় তথ্য বের করুন, পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করুন এবং তারপর ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য বাজার গবেষণা ফলাফলের সাথে এটি একত্রিত করুন।
এনএলআই দৃশ্যকল্প：
ব্যবহারকারী প্রবেশ করে "পরবর্তী ত্রৈমাসিকের বিক্রয়ের পূর্বাভাস, ভিআইপি গ্রাহকদের অবদানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে" এবং সিস্টেমটি মেশিন লার্নিং মডেলগুলির মাধ্যমে ঐতিহাসিক তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং গ্রাহকের প্রতিকৃতির উপর ভিত্তি করে একটি পূর্বাভাস প্রতিবেদন তৈরি করে।
মান：
দৃশ্যপট：
এইচআরকে কর্মচারীদের ওভারটাইম ঘন্টা গণনা করতে হবে এবং বিভাগ দ্বারা তাদের সংক্ষিপ্তসার করতে হবে।
ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি：
এইচআর মডিউলে লগ ইন করুন, উপস্থিতি ব্যবস্থাপনা ইন্টারফেসে প্রবেশ করুন, ম্যানুয়ালি সময় পরিসীমা এবং বিভাগ ফিল্টার করুন এবং পরিসংখ্যানগত প্রতিবেদন তৈরি করুন।
এনএলআই দৃশ্যকল্প：
আপনি যদি "পূর্ববর্তী মাসে কর্মচারীদের ওভারটাইম ঘন্টা গণনা করুন, বিভাগ অনুসারে সংক্ষিপ্ত করুন" প্রবেশ করেন তবে সিস্টেমটি সরাসরি পরিসংখ্যানগত ফলাফলগুলি ফিরিয়ে দেবে এবং এক্সেল ফাইলগুলিতে রফতানি করবে।
মান：
সিস্টেমের সঠিক শব্দার্থিক বোঝার ক্ষমতা থাকতে হবে এবং ব্যবহারকারীর প্রাকৃতিক ভাষা নির্দেশাবলী বিশ্লেষণ করতে এবং নির্দিষ্ট সিস্টেম ক্রিয়ায় তাদের অনুবাদ করতে সক্ষম হতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, যখন একজন ব্যবহারকারী "আগামী বছরের প্রথম ত্রৈমাসিকের জন্য একটি বাজেট তৈরি করতে আমাকে সহায়তা করুন" প্রবেশ করেন, তখন সিস্টেমটিকে "পরের বছরের প্রথম ত্রৈমাসিক" এবং "একটি বাজেট তৈরি করুন" এর দুটি মূল উদ্দেশ্য সনাক্ত করতে হবে এবং সংশ্লিষ্ট কার্যকরী মডিউলগুলিকে কল করতে হবে।
সিস্টেমটি রিয়েল টাইমে এন্টারপ্রাইজের মূল ডেটা উত্সগুলির (যেমন আর্থিক তথ্য, ইনভেন্টরি ডেটা, বিক্রয় ডেটা ইত্যাদি) সাথে সংযোগ স্থাপন করতে হবে এবং মেশিন লার্নিং মডেলগুলির মাধ্যমে বুদ্ধিমান বিশ্লেষণ ফলাফল সরবরাহ করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, যখন কোনও ব্যবহারকারী "কোন পণ্যটির সর্বোচ্চ স্থূল মার্জিন রয়েছে?" প্রবেশ করে তখন সিস্টেমটি দ্রুত ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং ঐতিহাসিক পারফরম্যান্সের উপর ভিত্তি করে সুপারিশ দিতে সক্ষম।
প্রাকৃতিক ভাষা মিথস্ক্রিয়া সিস্টেমগুলির জন্য ব্যবহারকারীর ডেটার সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য কঠোর পরিচয় প্রমাণীকরণ এবং ডেটা এনক্রিপশন প্রক্রিয়া প্রয়োজন। একই সময়ে, বিভিন্ন ভূমিকার সাথে ব্যবহারকারীরা কেবল তাদের দায়িত্বের সাথে প্রাসঙ্গিক ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে তা নিশ্চিত করার জন্য সিস্টেমটি অনুমতি পরিচালনাকে সমর্থন করতে হবে।
প্রাকৃতিক ভাষা মিথস্ক্রিয়া উপর ভিত্তি করে ইআরপি শুধুমাত্র একটি সরঞ্জাম নয়, কিন্তু একটি বুদ্ধিমান ব্যবসায়িক অংশীদার। এটি ডেটা বিশ্লেষণ এবং বুদ্ধিমান ভবিষ্যদ্বাণীর মাধ্যমে পরিচালকদের জন্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের সহায়তা সরবরাহ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ:
ঐতিহ্যবাহী ইআরপির ব্যথা পয়েন্টগুলি জটিলতা এবং অদক্ষতা, এবং প্রাকৃতিক ভাষা মিথস্ক্রিয়া প্রযুক্তির প্রবর্তন এই সমস্যাগুলির একটি নতুন সমাধান সরবরাহ করে। প্রকৃত পরিস্থিতিগুলি একত্রিত করে, আমরা দেখতে পারি যে এনএলআই ভিত্তিক ইআরপি সিস্টেমটি কেবল প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করতে পারে না, তবে ডেটা বিশ্লেষণের বুদ্ধিমান স্তরকেও উন্নত করতে পারে।
পণ্য ব্যবস্থাপক হিসাবে, আমাদের ব্যবহারকারীদের প্রকৃত চাহিদা শোনা এবং প্রযুক্তির মাধ্যমে মান সরবরাহ করা আমাদের দায়িত্ব। প্রাকৃতিক ভাষা মিথস্ক্রিয়া উপর ভিত্তি করে ইআরপি এমন একটি সুযোগ - এটি কেবল ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারে না, তবে এন্টারপ্রাইজ ডিজিটাল পরিচালনার ব্যাপক আপগ্রেডকেও উন্নীত করতে পারে। আমি নিজে এই দিক থেকে কোম্পানির উন্নয়ন উন্নীত করার জন্য আমার যথাসাধ্য চেষ্টা করছি, এবং আমি সত্যিই আশা করি যে একই দৃষ্টি আছে এমন বন্ধুরা এটি আগে বাস্তবায়ন করতে পারে এবং এই নিবন্ধটি কিছু পণ্য পরিচালকদের অনুপ্রাণিত করার আশা করে।
এই নিবন্ধটি মূলত @亂七八看 দ্বারা প্রকাশিত হয়েছিল প্রত্যেকে একজন পণ্য ব্যবস্থাপক এবং অনুমতি ছাড়া পুনরুত্পাদন করার অনুমতি নেই।
শিরোনামের চিত্রটি আনস্প্ল্যাশ থেকে এবং সিসি 0 এর অধীনে লাইসেন্সযুক্ত।