কাকে, কখন, কোথায়, কোন ক্রমে বরাদ্দ করা উচিত? সিস্টেম মানুষ, সময়, যোগ্যতা, যানবাহন, সরঞ্জাম, ডেডলাইন ও অন্যান্য শর্ত সাজিয়ে বাস্তবায়নযোগ্য প্রার্থী পরিকল্পনা তৈরি করে।
প্রযুক্তির নাম নয়, মানুষ প্রতিদিন যে সিদ্ধান্ত নেয় সেখান থেকে বেছে নিন। প্রতিটি পৃষ্ঠা প্রয়োজনীয় ডেটা, মানা যায় এমন নিয়ম এবং নির্দিষ্ট আউটপুট দেখায়।
ছুটির অনুরোধ, যোগ্যতা, প্রয়োজনীয় কর্মীসংখ্যা এবং টানা কাজের সীমা একসঙ্গে যাচাই করে প্রার্থী রোস্টার তৈরি করুন।
ভিজিট সময়সীমা, যোগ্যতা, ধারাবাহিকতা এবং যাতায়াত সময় সমন্বয় করে বাস্তবায়নযোগ্য দিনের সময়সূচি তৈরি করুন।
গন্তব্য, যানবাহন, সক্ষমতা এবং সময় জানালা থেকে যানবাহন বরাদ্দ ও রুট ক্রমের প্রার্থী তৈরি করুন।
নির্ধারিত তারিখ, সরঞ্জাম, কর্মী, উপকরণ, কাজের ক্রম এবং সেটআপ পরিবর্তন বিবেচনা করে বাস্তবায়নযোগ্য উৎপাদন বা অপারেশন পরিকল্পনা তৈরি করুন।
যোগ্যতা, অভিজ্ঞতা, এলাকা, উপলভ্যতা, গ্রাহক-সামঞ্জস্য এবং বর্তমান কাজের চাপ থেকে প্রতিটি কেসের জন্য প্রার্থী দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তিকে র্যাঙ্ক করুন।
অর্ডারের পরিমাণ, মজুত বরাদ্দ, মিটিং সময়সূচি, কক্ষ বিন্যাস এবং পাঁচ বিভাগের বাইরে থাকা অন্য কাজও নিয়ম ও মূল্যায়ন মানদণ্ড থেকে সাজানো যায়।
এই ফিল্টারের সঙ্গে কোনো সমাধান মেলেনি।
অটোমেশনের কেন্দ্র শুধু কোড নয়। কী অবশ্যই মানতে হবে, কী সম্ভব হলে মানা উচিত, আর কী একটি পরিকল্পনাকে ভালো করে তোলে, সেগুলো আলাদা করাই মূল কাজ। উদাহরণ মডেল দেখতে একটি কর্মপ্রবাহ বেছে নিন।
প্রযোজ্য বিষয় নির্বাচন করুন, পৃষ্ঠাটি কীভাবে এগোতে হবে দেখাবে। এটি বিক্রয় স্কোর নয়; প্রথম পরামর্শের জন্য একটি দিকনির্দেশ।
আপনি যা নির্বাচন করবেন তার ভিত্তিতে প্রথম যাচাই ধাপ দেখানো হবে।
নির্ণয়ে এগিয়ে যাননির্বাচিত বিষয়গুলো শুধু এই পৃষ্ঠাতেই প্রক্রিয়াকৃত হয়। এগুলো পাঠানো বা সংরক্ষণ করা হয় না।
প্রতিটি কাজের জন্য উন্নত অপ্টিমাইজেশন দরকার হয় না। কিছু কাজ সহজ নিয়মে ভালোভাবে মেটে, আর কিছুতে আগে ডেটা পরিষ্কার করতে হয়।
পূর্ণ প্রোডাকশন সিস্টেম নয়, বাস্তব ডেটা দিয়ে গণনা প্রোটোটাইপ থেকে শুরু করুন।
এ ধরনের ক্ষেত্রে অপ্টিমাইজেশন জোর করে শুরু না করে, আমরা ডেটা পরিষ্কার বা ছোট নিয়ম-নকশা দিয়ে শুরু করি।
ভিন্ন শিল্পেও প্রায়ই একই গাণিতিক কাঠামো থাকে: বরাদ্দ, ক্রম নির্ধারণ এবং সম্পদ বণ্টন।
ধারাবাহিকতা ও যাতায়াতের চাপ সামলে যোগ্যতা ও ভিজিট সময়সীমা মানুন।
লোড, সময়সীমা, যানবাহন ও চালকের ভিত্তিতে যানবাহন বরাদ্দ এবং ভিজিট ক্রম নির্ধারণ করুন।
ডেডলাইন, সরঞ্জাম, কাজের ক্রম, শ্রম ও উপকরণ বিবেচনা করে উৎপাদনের ক্রম পরিকল্পনা করুন।
সাইট, যোগ্যতা, যাতায়াত, সরঞ্জাম ও জরুরিতা থেকে দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তি এবং ভিজিট ক্রম বেছে নিন।
প্রয়োজনীয় কর্মীসংখ্যা, ছুটির অনুরোধ, দক্ষতা ও চাহিদার ধরন থেকে ভারসাম্যপূর্ণ রোস্টার তৈরি করুন।
এখনই যোগাযোগ করতে হবে না। গণনা চলতে দেখা, বাস্তব ডেটা দিয়ে পরীক্ষা করা, অথবা পরামর্শের আগে কাজ সাজানো - এর মধ্যে বেছে নিন।
ব্রাউজারেই শর্ত বদলান এবং গণনার ফল কীভাবে বদলায় দেখুন।
গাণিতিক ডেমো দেখুন →বর্তমান স্প্রেডশিট ব্যবহার করে শুধু গণনার অংশ প্রোটোটাইপ করুন এবং বর্তমান পরিকল্পনার সঙ্গে তুলনা করুন।
প্রোটোটাইপ দেখুন →আপনি কী সিদ্ধান্ত নেন, কী শর্ত আছে এবং কোন ডেটা দরকার, তা প্রশ্নের মাধ্যমে সাজান।
গাণিতিক নির্ণয় শুরু করুন →পরামর্শের আগে এই প্রশ্নগুলো পরিকল্পনা অটোমেশনকে সাধারণ সিস্টেম উন্নয়ন থেকে আলাদা করতে সাহায্য করে।
না। প্রথম ধাপ হলো বর্তমান সিদ্ধান্তকে ডেটা, কঠোর নিয়ম, পছন্দ এবং মূল্যায়ন মানদণ্ড হিসেবে প্রকাশ করা। এরপর মডেল ছোট হলেও চলে।
হ্যাঁ। কলাম ও নিয়ম বোঝা গেলে প্রথম প্রোটোটাইপ সাধারণত প্রতিনিধিত্বমূলক স্প্রেডশিট বা CSV থেকে শুরু করা যায়।
না। সিস্টেমের উচিত প্রার্থী পরিকল্পনা, অপূর্ণ শর্ত এবং কারণ দেখানো, যাতে মানুষ চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত পর্যালোচনা ও সমন্বয় করতে পারে।
আপনার কাজ তালিকায় না থাকলে নির্ণয়ের পথ ব্যবহার করুন। অনেক অর্ডার, মজুত, মিটিং, শ্রেণিকক্ষ ও বরাদ্দ সমস্যাও মডেল হিসেবে সাজানো যায়।
না। আধা-অটোমেশন অনেক সময় ভালো: মানুষ যাচাই করার জন্য প্রার্থী পরিকল্পনা তৈরি করা, শুধু পরিবর্তিত অংশ আবার গণনা করা, বা অমীমাংসিত বরাদ্দ মানুষকে সামলাতে দেওয়া।
কোম্পানির আকারের চেয়ে পুনরাবৃত্তির ঘনত্ব ও পরিকল্পনার চাপ বেশি গুরুত্বপূর্ণ। শর্ত জটিল হলে এবং সাপ্তাহিক সমন্বয়ে অতিরিক্ত সময় গেলে ছোট দলও লাভবান হতে পারে।
আজ যে স্প্রেডশিট ব্যবহার করছেন তা ভাগ করুন, এবং কে কী সিদ্ধান্ত নেয়, কোন তথ্য থেকে নেয়, কোন পদ্ধতিতে নেয় তা ব্যাখ্যা করুন। অটোমেশন মানানসই কি না, কোন ডেটা প্রয়োজন এবং আগে কী পরীক্ষা করা উচিত তা আমরা সাজিয়ে দেব।
