By Khabarpatri News 
આજના સમયમાં વ્યવસાયો ખૂબ ઝડપથી બદલાઈ રહ્યા છે, કારણ કે ડિજિટલ ઓટોમેશન અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) જેવી ટેક્નોલોજીઓ સંસ્થાઓ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે બદલાવી રહી છે. આ ઝડપી બદલાતી પરિસ્થિતિમાં, ઉત્પાદનક્ષમતા (productivity) વધારવી ઘણી કંપનીઓ માટે મહત્વપૂર્ણ પ્રાથમિકતા બની ગયી છે.
એક મેનેજમેન્ટ પદ્ધતિ જે ફરીથી ધ્યાન ખેંચી રહી છે તે છે Time And Motion Study. જો કે આ ખ્યાલ એક સદીથી વધુ સમયથી અસ્તિત્વમાં છે, આજે તેનો ઉપયોગ કરવાની રીત ખૂબ જ અલગ છે.
પહેલાં મેનેજરો સ્ટોપવોચનો ઉપયોગ કરીને કામદારોનું નિરીક્ષણ કરતા અને કોઈ કામ પૂરુ કરવામાં કેટલો સમય લાગે છે તે માપતા. આજે કંપનીઓ, ટીમો અને સિસ્ટમોમાં ખરેખર કેવી રીતે કાર્ય થાય છે તે વધુ સારી રીતે સમજવા માટે AI ટૂલ્સ, ડિજિટલ એનાલિટિક્સ અને રીઅલ-ટાઇમ ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે.
આ આધુનિક અભિગમ વ્યવસાયોને અકાર્યક્ષમતા ઓળખવામાં, વર્કફ્લો સુધારવામાં, ઓપરેશનલ ખર્ચ ઘટાડવામાં અને પ્રક્રિયાઓને ઓટોમેશન માટે તૈયાર કરવામાં મદદ કરે છે. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, તે સંસ્થાઓને વધુ સમજદારીથી કામ કરવા અને વધુ ઉત્પાદનક્ષમ બનવામાં મદદ કરે છે.
Time And Motion Study શું છે?
Time And Motion Study એ એક સુવ્યવસ્થિત પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ કામ કેવી રીતે કરવામાં આવે છે અને તેને પૂરૂં કરવામાં કેટલો સમય લાગે છે તે વિશ્લેષણ કરવા માટે થાય છે. કામને એક જ પ્રવૃત્તિની રીતે જોવાને બદલે, આ પદ્ધતિ કામને નાના-નાના પગલાંમાં વહેંચે છે. પછી દરેક પગલું ધ્યાનપૂર્વક નિરીક્ષણ કરીને અને માપીને સમજવામાં આવે છે કે ક્યાં વિલંબ થાય છે અથવા ક્યાં અનાવશ્યક ક્રિયાઓ થાય છે.
આ પદ્ધતિ બે મુખ્ય ઘટકોને જોડે છે: Time & Motion Study
- ટાઇમ સ્ટડી (Time Study):-
આ સ્ટડી દરેક કામ અથવા ઉપકામને પૂર્ણ કરવા માટે લાગતા ચોક્કસ સમયને નિર્ધારિત કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ પ્રક્રિયા વિવિધ પ્રવૃત્તિઓ માટે પ્રમાણભૂત સમય (standard time) નક્કી કરવામાં મદદ કરે છે, જેના આધારે ઉત્પાદન ક્ષમતા (production output)નું અનુમાન લગાવી શકાય છે અને સંસાધનોનું યોગ્ય આયોજન કરી શકાય છે. - મોશન સ્ટડી (Motion Study):-
આ સ્ટડી કામ કરતી વખતે થતા શારીરિક હલનચલન (movements) પર ધ્યાન આપે છે. Motion Study નો હેતુ અનાવશ્યક હલનચલન ઘટાડવો, કામની પ્રક્રિયાને વધુ સરળ બનાવવી અને એવી કાર્યપરિસ્થિતિ (ergonomic environment) તૈયાર કરવી છે જે ઉત્પાદનક્ષમતા વધારવામાં અને શારીરિક થાક ઘટાડવામાં મદદ કરે.
ઉદાહરણ તરીકે, કોઈ કામદારને સાધનો લેવા માટે વારંવાર થોડા પગલાં ચાલવું પડે, જ્યારે તે સાધનો વર્કસ્ટેશનની નજીક રાખી શકાય. તેવી જ રીતે, કોઈ કર્મચારીને એક જ કામ પૂર્ણ કરવા માટે ઘણા અલગ-અલગ કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ વચ્ચે બદલાવ કરવો પડે. આવી નાની અકાર્યક્ષમતાઓ ઘણીવાર નજરે પડતી નથી, પરંતુ દિવસ દરમિયાન વારંવાર થવાથી ઉત્પાદનક્ષમતાને મોટી અસર પહોંચાડી શકે છે.
Time And Motion બનેનું વિશ્લેષણ કરીને સંસ્થાઓ પ્રક્રિયામાં આવેલા અવરોધોને (bottlenecks) ઓળખી શકે છે, અનાવશ્યક પગલાં દૂર કરી શકે છે અને કામની સમગ્ર પ્રક્રિયાને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવી શકે છે.
Time And Motion Studies લાંબા સમયથી મેન્યુફેક્ચરિંગ, હેલ્થકેર, રિટેલ, કસ્ટમર સર્વિસ, તેમજ ઓફિસ અને જ્ઞાન આધારિત કાર્ય પરિસ્થિતિઓ જેવા ક્ષેત્રોમાં ઉપયોગમાં લેવાઈ રહી છે. આ અભ્યાસોએ લીન મેનેજમેન્ટ (Lean Management) અને પ્રોસેસ ઑપ્ટિમાઇઝેશન જેવી આધુનિક કાર્યક્ષમતા પદ્ધતિઓના વિકાસને પણ પ્રભાવિત કર્યો છે.
આજના સમયમાં Time & Motion Study કેમ મહત્વપૂર્ણ છે?
આધુનિક વ્યવસાયો આજે એવા પર્યાવરણમાં કાર્ય કરે છે જ્યાં સ્પર્ધા, વધતા ઓપરેશનલ ખર્ચ અને ગ્રાહકોની વધતી અપેક્ષાઓ છે. સંસ્થાઓ પાસેથી ગુણવત્તા અને કાર્યક્ષમતા જાળવી રાખતાં વધુ ઝડપથી સેવાઓ આપે તેવી અપેક્ષા રાખવામાં આવે છે.
ટેકનોલોજીમાં ઘણો વિકાસ થયો હોવા છતાં, ઘણા દૈનિક વર્કફ્લોમાં હજુ પણ છુપાયેલી અકાર્યક્ષમતાઓ જોવા મળે છે. કર્મચારીઓ ઘણીવાર માહિતી શોધવામાં, મંજૂરી માટે રાહ જોવામાં અથવા અનેક ડિજિટલ સિસ્ટમ વચ્ચે કામ કરતા સમયે મહત્વપૂર્ણ સમય ગુમાવે છે.
અલગ-અલગ રીતે જોવામાં આવે તો આ વિલંબ નાના લાગે, પરંતુ જ્યારે તે વિવિધ વિભાગો અને મોટી ટીમોમાં વારંવાર થાય છે ત્યારે તે ઉત્પાદનક્ષમતામાં મોટા પ્રમાણમાં ઘટાડો કરી શકે છે.
Time And Motion Studies આવા મુદ્દાઓ શોધવા માટે એક વ્યવહારુ (Practical) રીત આપે છે. કામ કેવી રીતે થાય છે તે અંગે અનુમાન લગાવવાને બદલે, સંસ્થાઓ વાસ્તવિક વર્કફ્લોનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે અને માપી શકાય તેવી માહિતી (measurable data)ના આધાર પર સુધારાની વ્યૂહરચનાઓ બનાવી શકે છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) કેવી રીતે આ પદ્ધતિને બદલાવી રહી છે ?
આધુનિક Time And Motion Studies માં સૌથી મોટા વિકાસોમાંથી એક છે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) અને ડેટા એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ. પહેલા સમયમાં મેનેજરોને કામને જાતે જ નિરીક્ષણ કરવું પડતું અને ડેટા સ્પ્રેડશીટમાં નોંધવો પડતો, જેના કારણે પ્રક્રિયા ધીમી અને મર્યાદિત બની જતી.
આજે AI આધારિત ટૂલ્સ બહુ મોટી માત્રામાં ઓપરેશનલ ડેટાનું લગભગ તરત વિશ્લેષણ કરી શકે છે. આ ટૂલ્સ રિયલ-ટાઇમમાં વર્કફ્લોને મોનિટર કરી શકે છે, વિલંબ ક્યાં થાય છે તે ઓળખી શકે છે અને કયા સંસાધનોનો પૂરતો ઉપયોગ થતો નથી તે દર્શાવી શકે છે. કેટલીક સિસ્ટમો તો કામના પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરીને ઉત્પાદનક્ષમતાના ટ્રેન્ડ્સની આગાહી પણ કરી શકે છે અથવા કર્મચારીઓમાં થાકના સંકેતો શોધી શકે છે.
આ ક્ષમતાઓને કારણે, ટાઇમ એન્ડ મોશન સ્ટડીઝ હવે માત્ર ક્યારેક કરવામાં આવતી પ્રક્રિયા રહી નથી. હવે સંસ્થાઓ તેમની પ્રક્રિયાઓને સતત મોનિટર કરી શકે છે અને નિયમિત સુધારા કરી શકે છે. ઘણા કિસ્સાઓમાં, AI ટૂલ્સ વ્યવહારુ ફેરફારો માટે સૂચનો પણ આપે છે, જેમ કે વર્કસ્ટેશનનું લેઆઉટ બદલવું અથવા કાર્યને ફરીથી વહેંચવું જેથી કુલ કાર્યક્ષમતા સુધારી શકાય.
ઓટોમેશન માટે સંસ્થાઓને તૈયાર કરવું ?
Time And Motion Studies સંસ્થાઓને ઓટોમેશન માટે તૈયાર કરવામાં પણ મદદ કરે છે. ઘણી કંપનીઓ Robotic Process Automation (RPA) અને AI આધારિત વર્કફ્લો જેવી ટેક્નોલોજીઓ અપનાવી રહી છે, પરંતુ ઓટોમેશન ત્યારે જ અસરકારક બને છે જ્યારે હાલની પ્રક્રિયાઓને સ્પષ્ટ રીતે સમજવામાં આવે.
જો અકાર્યક્ષમ પ્રક્રિયાને જ ઓટોમેટ કરવામાં આવે, તો તે સમસ્યાઓને જલ્દી ઉભી કરી શકે છે. Time & Motion Studies એવી કામગીરીઓ ઓળખવામાં મદદ કરે છે જે વારંવાર થાય અને નિયમ આધારિત (rule-based) હોય છે, તેથી તે ઓટોમેશન માટે યોગ્ય બને છે. પહેલા તબક્કે વર્કફ્લોનું વિશ્લેષણ કરીને વ્યવસાયો ઓટોમેશન લાવતાં પહેલાં પોતાની પ્રક્રિયાઓને સુધારી શકે છે.
QeMatic જેવી કંપનીઓ Time & Motion વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરીને પ્રક્રિયામાં આવેલા અવરોધો (bottlenecks) ઓળખે છે, વર્કફ્લોની કાર્યક્ષમતા સુધારે છે અને ડેટા આધારિત માહિતી દ્વારા વધુ સમજદારીપૂર્વકના નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરે છે. આ અભિગમ ખાતરી કરે છે કે ઓટોમેશન ખરેખર ઉત્પાદનક્ષમતા વધારો કરે છે, માત્ર હાલની અકાર્યક્ષમતાને ઝડપી બનાવતું નથી.
આ અભિગમથી લાભ મેળવનાર ઉદ્યોગો:-
AI આધારિત Time And Motion Studies ઘણા ઉદ્યોગોને તેમની કામગીરી વધુ કાર્યક્ષમ બનાવવા મદદ કરી રહી છે.
- મેન્યુફેક્ચરિંગ: ઉત્પાદન પ્રક્રિયાનો પ્રવાહ સુધારે છે, મશીનના નિષ્ક્રિય સમય (idle time) ઘટાડે છે અને ઉત્પાદન વધારવામાં મદદ કરે છે.
- લોજિસ્ટિક્સ અને સપ્લાય ચેઇન: વેરહાઉસ કામગીરીને વધુ સુવ્યવસ્થિત બનાવે છે અને ડિલિવરી કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરે છે.
- બેન્કિંગ અને ફાઇનાન્શિયલ સર્વિસીસ: બેક-ઓફિસ કામને સુવ્યવસ્થિત બનાવે છે અને ગ્રાહક સેવા પ્રક્રિયાઓમાં સુધારો કરે છે.
- રિટેલ અને કસ્ટમર સર્વિસ: ગ્રાહકો માટે રાહ જોવાનો સમય ઘટાડે છે અને સેવા ઝડપથી આપવા મદદ કરે છે.
- એન્જિનિયરિંગ અને ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર: સંસાધનોનું વધુ સારું આયોજન કરવામાં અને પ્રોજેક્ટને વધુ સરળતાથી અમલમાં મૂકવામાં મદદ કરે છે.
ક્યારેક થતા અભ્યાસમાંથી સતત સુધારાની દિશામાં
Time And Motion Studies માં એક મોટો ફેરફાર એ છે કે હવે તે કેટલી વાર કરવામાં આવે છે.
પહેલાં સંસ્થાઓ આ અભ્યાસો સમયાંતરે કરતી હતી, સામાન્ય રીતે કામગીરીની સમીક્ષા (performance reviews) અથવા ઓપરેશનલ ઓડિટના ભાગરૂપે.
આજે ડિજિટલ મોનિટરિંગ સિસ્ટમ્સ અને AI આધારિત એનાલિટિક્સ પ્લેટફોર્મ્સ કંપનીઓને તેમની કામગીરીને સતત ટ્રેક કરવાની સુવિધા આપે છે.
આ રિયલ-ટાઇમ દ્રશ્યતા (visibility) સંસ્થાઓને અકાર્યક્ષમતાઓ ઝડપથી ઓળખવામાં અને વર્કફ્લોને સતત સુધારવામાં મદદ કરે છે. સમયાંતરે મૂલ્યાંકન થવાની રાહ જોવાને બદલે, કંપનીઓ પરિસ્થિતિઓ બદલાય ત્યારે તરત જ તેમની પ્રક્રિયાઓમાં ફેરફાર કરી શકે છે.
તેના પરિણામે વધુ ઝડપી પ્રતિસાદ આપનારું ઓપરેશનલ પર્યાવરણ ઉભું થાય છે.
ઉત્પાદકતાનું (Productivity) ભવિષ્ય
કાર્યસ્થળો વધુ ડિજિટલ બનતા જાય છે, તેથી કામ ખરેખર કેવી રીતે થાય છે તે સમજવું વધુ મહત્વપૂર્ણ બનતું જાય છે. એક સમયે પરંપરાગત ઇન્ડસ્ટ્રીયલ એન્જિનિયરિંગ પદ્ધતિ માનવામાં આવતી Time And Motion Studies હવે AI, ઓટોમેશન અને ડેટા એનાલિટિક્સની મદદથી વિકસિત થઈ રહી છે.
આધુનિક સંસ્થાઓ માટે ઉત્પાદનક્ષમતા સુધારવાની શરૂઆત તેમની પ્રક્રિયાઓને સ્પષ્ટ રીતે સમજવાથી થાય છે. Time And Motion વિશ્લેષણને AI આધારિત ઇન્સાઇટ્સ સાથે જોડીને, વ્યવસાયો વધુ કાર્યક્ષમ રીતે કામ કરવા અને નવીનતા લાવવા માટે નવા રસ્તાઓ શોધી શકે છે.
ભલે પહેલાં સુપરવાઇઝર સ્ટોપવોચ લઈને કામનું નિરીક્ષણ કરતા હોવાની છબી હવે ભૂતકાળની વાત બની ગઈ હોય, પરંતુ આ પદ્ધતિનો મુખ્ય વિચાર આજે પણ એ જ છે – કામનું વિશ્લેષણ કરીને તેને વધુ સમજદાર, ઝડપી અને અસરકારક બનાવવું.