विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए सूची

अवसर - बिग डेटा में निवेश करने का प्राथमिक कारण विश्लेषणात्मक उपकरण और विधियों का उपयोग करके व्यापार खुफिया और गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम होना है। एलिडाटा डेटा साइंटिस्ट और बिग डेटा विशेषज्ञ व्यवसायिक मूल्य को चलाने के लिए आवश्यक मॉडल और तरीकों को विकसित करने के लिए क्लाइंट स्टाफ के साथ मिलकर काम करते हैं। हमारी डीएसएएएस सेवा सभी चीजों के लिए एक स्टॉप शॉप के रूप में कार्य करती है - डेटा साइंस - ग्राहकों के लिए खरीद प्रक्रिया को कारगर बनाने और उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम देने के लिए सही समय पर सही विशेषज्ञता प्रदान करने के लिए।

उन्होंने कहा कि इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए सरकार की ओर से कोई ठोस कदम नहीं उठाया गया है।

चुनौती - अधिकांश संगठन अपनी डेटा प्रबंधन क्षमताओं को परिपक्व कर रहे हैं, जबकि वे अपनी डेटा साइंस यात्रा को शुरू करने के लिए तैयार हैं। आंतरिक कर्मचारियों के पास समय-समय पर उत्पादन गुणवत्ता समाधान देने के लिए डेटा विज्ञान में बैंडविड्थ या विशेषज्ञता नहीं हो सकती है। उन्हें एक विश्वसनीय साथी की आवश्यकता होती है, जिसके पास उन्हें मार्गदर्शन करने के लिए डेटा साइंस डिलीवरी का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड हो और अपने कर्मचारियों को संगठन की व्यावसायिक जरूरतों को पूरा करने में मदद करें।

उन्होंने कहा कि इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए सरकार की ओर से कोई विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए सूची ठोस कदम नहीं उठाया गया है।

AlyData का डेटा विज्ञान एक सेवा (DSAAS) के रूप में - DSAAS डेटा प्रबंधन टूलकिट, सर्वोत्तम प्रथाओं, कार्यप्रणाली, और दोहराने योग्य प्रक्रियाओं का एक सेट प्रदान करता है जो ग्राहकों के लिए सेवाओं का एक व्यापक सेट प्रदान करने के लिए सही डेटा विज्ञान विशेषज्ञता प्रदान करता है। उनकी डेटा यात्रा। इसके प्रबंधन परामर्श और निष्पादन टीम के अलावा, एलिडाटा ने प्रमुख बिग डेटा वितरण और डेटा साइंस विक्रेताओं के साथ आकर्षक प्रसाद बनाने के लिए भागीदारी की है।

आर्किटेक्चरिंग, डिज़ाइनिंग और डेवलपिंग सॉल्यूशंस के अलावा, AlyData सलाहकार आम तौर पर क्लाइंट स्टाफ को प्रशिक्षित करते हैं, डेटा साइंस फ़ंक्शन को सेटअप करने में मदद करते हैं और आवश्यकतानुसार परामर्श करते हैं। हमारी व्यापक सेवा पेशकश हमारी क्षमताओं के पूरक फर्मों के साथ मजबूत भागीदारी के साथ युग्मित हैं।

उन्होंने कहा कि इस तरह की घटनाओं को रोकने के लिए सरकार ने कई कदम उठाए हैं।

सूची नियंत्रण के ABC विश्लेषण में, निम्नलिखित में से कौन सही है?

ABC विश्लेषण उन वस्तुओं की पहचान के लिए एक तंत्र प्रदान करता है जो समग्र मालसूची लागत पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं, साथ ही विभिन्न श्रेणियों के स्टॉक की पहचान करने के लिए एक तंत्र प्रदान करते हैं जिन्हें अलग-अलग प्रबंधन और नियंत्रणों की आवश्यकता होगी।

"A श्रेणी" के भण्डारण में विशेष रूप से वे वस्तुएँ शामिल होती हैं जो कुल मूल्यों का 80-85%, या कुल वस्तुओं का 05-10% होती हैं
"B श्रेणी" के भण्डारण में कुल वस्तुओं के 10-20% के कुल मूल्यों का लगभग 15% होगा
"C श्रेणी" के भण्डारण में कुल वस्तुओं का शेष 05-10% या 80-85% होगा

आदेश प्रक्रियाओं का तंग प्रबंधन नियंत्रण प्रकार A की वस्तुओं के लिए आवश्यक होता है; प्रत्येक A प्रकार की वस्तुओं के लिए व्यक्तिगत मांग का पूर्वानुमान किया जाना चाहिए। इसके अलावा, आदेश प्राप्त करने या वस्तु का उत्पादन करने के लिए आवश्यक अग्र समय को कम करने के लिए हर संभव प्रयास किया जाना चाहिए।

‘A’ श्रेणी की वस्तुओं को उच्च अधिकारियों का ध्यान आकर्षित करने और लागत के संबंध में अत्यधिक नियंत्रण की आवश्यकता होती है।

श्रेणी A की वस्तुओं के लिए शून्य या बहुत कम सुरक्षा स्टॉक को रखा जाता है।

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Last updated on Sep 27, 2022

The Numaligarh Refinery Limited (NRL) released the result for NRL GET (Graduate Engineer Trainee) on 22nd November 2021. The exam was conducted on 21st, विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए सूची 22nd, and 23rd of September 2021. A total of 61 vacancies were there. The selection process for NRL GET consists of a Computer Based Test and interview and/or Group Task. The candidates can have a look at the NRL GET Cut-Off from here.

HML विश्लेषण का मतलब

HML वर्गीकरण का उपयोग माल सूची प्रबंधन में किया जाता है जहां वस्तुओं को उनकी लागत के अनुसार सूचीबद्ध किया जाता है, जिसमें शामिल हैं:

उच्च लागत
मध्यम लागत
कम लागत

HML: उच्च, मध्यम और कम वर्गीकरण ABC वर्गीकरण में अपनाया गया एक ही प्रक्रिया का पालन विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए सूची करते हैं।

एकमात्र अंतर यह है कि उच्च, मध्यम और कम में, वर्गीकरण इकाई मूल्य मानक है और वार्षिक खपत मूल्य नहीं है।
यह विभाग स्तर पर खपत पर नियंत्रण रखने के लिए उपयोग किया जाता है ताकि भौतिक जांच की आवृत्ति तय की जा सके।

HML विश्लेषण का उद्देश्य:

स्टॉक जाँच की आवृत्ति निर्धारित करें।
विभाग स्तर पर खपत पर नियंत्रण करने के लिए।
खरीद की नीति को विकसित करने के लिए, खरीद को नियंत्रित करने के लिए।
विभिन्न खरीदारों को अधिकार स्थानांतरित करने के लिए।

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Last updated on Dec 3, 2022

The UP NHM CHO Recruitment under Ayushman Bharat Scheme, GoUP. has also been released recently. A total number of 4000 vacancies are released for UP NHM CHO Recruitment 2022. Candidates must apply between 2nd December 2022 and 13th December 2022. Applicants must meet the Eligibility Criteria to Attend the Recruitment.

मानव शक्ति नियोजन की आशय एव प्रकिया - Meaning and process of manpower planning

मानव शक्ति नियोजन को मानव संसाधन योजना के रूप में भी जाना जाता है संगठन में कर्मियों के कुशल प्रबंधन में यह प्रक्रिया एक महत्वपूर्ण आधारशिला है। मानव शक्ति नियोजन संगठन की लक्ष्यों और उद्देश्यों को पूरा 'करने के लिए आवश्यक कार्यों और कार्य करने के लिए सही संख्या और प्रकार के कर्मियों को प्राप्त करने पर जोर देता है। मानव शक्ति की नियोजन प्रक्रिया एक निरंतर और सतत रणनीति है जो प्रक्रियाओं के एक व्यवस्थित सेट के माध्यम से की जाती है। एन सब बातो को जानकर मानव शक्ति नियोजन की प्रकिया का अध्ययन करते है।

जिसमे निम्मलिखित स्तर आते है।

अ) वर्तमान जनशक्ति सूची का विश्लेषण करना:- एक प्रबंधक भविष्य के जनशक्ति के पूर्वानुमान से पहले, वर्तमान जनशक्ति की स्थिति का विश्लेषण किया जाना चाहिए। इसके लिए निम्नलिखित बातों का ध्यान

एक प्रकार की संस्था

ऐसे विभागों की संख्या और मात्रा

इन कार्य इकाइयों में कर्मचारी

एक बार इन कारकों को एक प्रबंधक द्वारा पंजीकृत किया जाता है, तो वे भविष्य की पूर्वानुमान के लिए जाते

आ) भविष्य के जनशक्ति पूर्वानुमान बनाना:- एक बार भावी मानव शक्ति के पूर्वानुमान को प्रभावित करने वाले कारकों को जाना जाता है, कई काम इकाइयों में भविष्य की जनशक्ति आवश्यकताओं के लिए योजना तैयार की जा सकती है

आमतौर पर संगठनों द्वारा कार्यरत जनशक्ति पूर्वानुमान तकनीकों निम्नानुसार हैं:

विशेषज्ञ पूर्वानुमान: इसमें अनौपचारिक विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए सूची निर्णय, औपचारिक विशेषज्ञ सर्वेक्षण और डेल्फी तकनीक शामिल हैं।

ट्रेंड विश्लेषण: जनशक्ति की जरूरतों को एक्सट्रपलेशन (अतीत के रुझानों को प्रक्षेपित), इंडेक्सेशन (आधार वर्ष आधार के आधार पर), और सांख्यिकीय विश्लेषण (केंद्रीय प्रवृत्ति माप) के माध्यम से पेश किया जा सकता है।

वर्क लोड विश्लेषण: यह एक शाखा विश्लेषण और पूर्वानुमान के लिए सूची में या किसी डिवीजन में एक विभाग में कार्य भार की प्रकृति पर निर्भर करता है।

वर्क फोर्स विश्लेषण: जब भी उत्पादन और समय अवधि का विश्लेषण किया जाना चाहिए, शुद्ध जनशक्ति आवश्यकताओं को प्राप्त करने के लिए नियत भत्ते की जानी चाहिए।

अन्य विधियां: कई गणितीय मॉडल, कंप्यूटर की मदद से मानव शक्ति की जरूरतों का पूर्वानुमान करने के लिए उपयोग किया जाता है जैसे बजट और योजना विश्लेषण, प्रतिगमन, नया उद्यम विश्लेषण

इ) रोजगार कार्यक्रमों का विकास:- भविष्य की भविष्यवाणियों के साथ वर्तमान सूची की तुलना की जाने पर,

रोजगार कार्यक्रमों को तदनुसार तैयार और विकसित किया जा सकता है, जिसमें भर्ती, चयन प्रक्रिया और नियुक्ति योजनाएं शामिल हैं।

ई) डिजाइन प्रशिक्षण कार्यक्रम:- ये विविधीकरण, विस्तार योजना, विकास कार्यक्रम आदि के आधार पर होंगे। प्रशिक्षण कार्यक्रम प्रौद्योगिकी और प्रगति में सुधार की सीमा पर निर्भर होते हैं। यह कौशल, क्षमताओं, श्रमिकों के ज्ञान पर सुधार करने के लिए भी किया जाता है।

सड़क दुर्घटना डेटाबेस (iRAD)

एकीकृत सड़क दुर्घटना डेटाबेस (iRAD) परियोजना सड़क परिवहन और राजमार्ग मंत्रालय (MoRTH), भारत सरकार की एक पहल है और देश में सड़क सुरक्षा में सुधार के उद्देश्य से विश्व बैंक द्वारा वित्त पोषित है। परियोजना का मुख्य उद्देश्य देश के हर हिस्से से दुर्घटना डेटाबेस को समृद्ध करने के लिए एकीकृत सड़क दुर्घटना डेटाबेस (iRAD) का विकास करना है। यह परियोजना डेटा एनालिटिक्स तकनीक के कार्यान्वयन के माध्यम से देश भर में एकत्रित सड़क दुर्घटना डेटा का विश्लेषण करके विभिन्न प्रकार की अंतर्दृष्टि उत्पन्न करेगी। प्रस्तावित प्रणाली आसान समझ के लिए मॉनिटरिंग और रिपोर्टिंग डैशबोर्ड और एनालिटिक्स डैशबोर्ड के माध्यम से विश्लेषण आउटपुट का प्रतिनिधित्व करेगी और तदनुसार नई नीतियों और रणनीतियों के निर्माण के लिए शीर्ष अधिकारियों द्वारा पूर्वानुमान और निर्णय लेना। परियोजना का परिणाम भारत में सड़क सुरक्षा यानी ‘सभी के लिए सुरक्षित सड़क’ में वृद्धि होगी।

यह काम किस प्रकार करता है
IRAD मोबाइल एप्लिकेशन पुलिस कर्मियों को फोटो और वीडियो के साथ सड़क दुर्घटना के बारे में विवरण दर्ज करने में सक्षम करेगा, जिसके बाद घटना के लिए एक विशिष्ट आईडी बनाई जाएगी। इसके बाद, लोक निर्माण विभाग या स्थानीय निकाय के एक इंजीनियर को उसके मोबाइल डिवाइस पर अलर्ट प्राप्त होगा। फिर वह दुर्घटना स्थल का दौरा करेगा, उसकी जांच करेगा और आवश्यक विवरण, जैसे कि सड़क का डिजाइन, फीड करेगा। इस प्रकार एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण IIT-M की एक टीम द्वारा किया जाएगा, जो तब सुझाव देगा कि क्या सड़क डिजाइन में सुधारात्मक उपाय किए जाने की आवश्यकता है।

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