3 तरीके मशीन लर्निंग लॉजिस्टिक्स उद्योग को बदल रहा है

लॉजिस्टिक्स कंपनियां आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग करके उत्पादकता को अपने उच्चतम स्तर पर रखने, बेहतरव्यवसायिक निर्णय लेने और प्रतिस्पर्धा के साथ तालमेल बिठाने के लिए सर्वोत्तम परिणाम सुनिश्चित करने के लिए कर रही हैं। इस उद्योग में एआई का महत्व बहुत बड़ा है। अनुमान है कि अगले 20 वर्षों में, कंपनियां विनिर्माण और वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला में इस उन्नत प्रौद्योगिकी के लिए प्रति वर्ष $1.3 ट्रिलियन और $2 ट्रिलियन के बीच आर्थिक मूल्य प्राप्त करेंगी।

यदि आप अभी भी सोच रहे हैं कि एआई और मशीन लर्निंग आपके व्यवसाय में मदद कैसे कर सकते हैं, तो कुछ रोमांचक उपयोग के मामलों पर एक नज़र डालें और तय करें कि क्या यह आपके लिए समाधान है।

1. एआई-आधारित मार्ग योजना सॉफ्टवेयर

ऑप्टिमम मार्ग चुनना, ड्राइवरों के लिए ब्रेक की योजना बनाना और सबसे भीड़भाड़ वाले और खतरनाक मार्गों से बचना लॉजिस्टिक्स उद्योग में दैनिक कार्य का हिस्सा हैं।

गोल्डमैन सैक्स के अनुसार, जब हम केवल 25 पैकेजों की डिलीवरी की बात करते हैं, तोसंभावित मार्ग 15 ट्रिलियन तक पहुंच जाते हैं। और यहीं पर मशीन लर्निंग बचाव में आता है। एमएल-आधारित मार्ग योजना सॉफ्टवेयर सभी विकल्पों का विश्लेषण करके लागत, लागू समय सीमा और तत्काल निर्णय लेने की आवश्यकता वाली अप्रत्याशित सड़क घटनाओं के संदर्भ में ऑप्टिमल समाधान चुन सकता है।

सिस्टम को प्रदान किए गए बिग डेटा सेट के आधार पर, जैसे कि ईंधन की कुशलता, संभावित यातायात दुर्घटना या बाधा, वाहन का आकार और अन्य ड्राइवरों के कार्य कार्यक्रम जैसी जानकारी, रियल-टाइम मार्ग अनुकूलन एल्गोरिदम ड्राइवरों के लिए सर्वोत्तम मार्ग निर्धारित करते हैं। वे क्लाउड-आधारित हैं, इसलिए सभी जानकारी रियल-टाइम में प्रदान की जाती है और डिस्पैचर, ड्राइवर, प्रबंधक और अन्य कर्मचारियों जैसे अकाउंट मैनेजर द्वारा एक्सेस की जा सकती है, ताकि ग्राहकों को अपेक्षित डिलीवरी समय के बारे में सूचित किया जा सके।

मशीन लर्निंग के आधार पर, मार्ग अनुकूलन सॉफ्टवेयर आपके व्यवसाय को कई लाभ प्रदान कर सकता है, जैसे कि:

• सुधारितग्राहक अनुभव: अधिक सटीक डिलीवरी समय अनुमान के साथ, ग्राहक आपकी सेवा से अधिक संतुष्ट होंगे और आपको सकारात्मक प्रतिक्रिया देने की संभावना अधिक होगी। इसके अलावा, आप ईमेल या एसएमएस के माध्यम से आगामी डिलीवरी के बारे में सूचनाएं भी प्रदान कर सकते हैं।
• लागत बचत: मशीन लर्निंग के मुख्य लाभों में से एक आमतौर पर समय और पैसे की बचत होती है। यहां यह सच है, क्योंकि मार्ग अनुकूलन प्रणाली ईंधन की खपत की निगरानी करती है और सबसे लागत प्रभावी मार्गों का सुझाव देती है।
• ड्राइवर प्रदर्शन की निगरानी: एक क्लाउड सिस्टम जो मशीन लर्निंग पर आधारित है, आपको अपने कर्मचारियों के काम की देखरेख करने में मदद करता है और सुनिश्चित करता है कि वे अपने कार्यों को विश्वसनीय रूप से निभा रहे हैं। आप यह भी सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे सड़क नियमों और अपने कार्य कार्यक्रम का पालन कर रहे हैं। इसके अलावा, यह जानते हुए कि प्रबंधकों के पास यह जानकारी है, कर्मचारी की दक्षता और उत्पादकता में वृद्धि हो सकती है।
• केपीआई ट्रैकिंग: यात्रा समय, ईंधन लागत और कर्मचारी उत्पादकता जैसी प्रमुख जानकारी के अंतर्दृष्टि के साथ, आप अपनी कंपनी के प्रदर्शन की बेहतर निगरानी कर सकते हैं और यदि किसी भी तत्व में सुधार की आवश्यकता है तो तेजी से प्रतिक्रिया कर सकते हैं।

एक वास्तविक जीवन का उदाहरण जहां एल्गोरिदमिक मार्ग अनुकूलन ने लॉजिस्टिक्स उद्योग में राजस्व में सुधार किया है, वह मैकिन्से का यह केस स्टडी है। उनके ग्राहक एक एशियाई लॉजिस्टिक्स कंपनी थी जिसने टेक कंपनी से अपने ग्राहकों की आवश्यकताओं के साथ फ्लीट आपूर्ति और मार्गों का मिलान करने की समस्या का समाधान करने के लिए कहा।

उन्होंने यह कैसे हासिल किया?

सबसे पहले, मैकिन्से की टीम ने अपनी प्रक्रियाओं के बारे में सभी आवश्यक डेटा एकत्र किया ताकि सुधार के लिए कोई मुद्दे खोजे जा सकें। उन्होंने ग्राहक स्थान, हब स्थान और फ्लीट संसाधनों जैसी महत्वपूर्ण जानकारी का विश्लेषण किया। यह जानकारी उन्हें एक मार्ग अनुकूलन मॉडल बनाने की अनुमति देती है जो सभी वाहनों के लिए अनुकूलित कार्यक्रम उत्पन्न करता है। इस समाधान के साथ, वे कई क्षेत्रों में प्रबंधन में सुधार करने में सक्षम थे, जिसमें वाहन के प्रकार, उपयोगिता लागत, अधिकतम लोड-आउट और यात्रा समय जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए।

उनकी सफलता के पीछे क्या था?

यह उनके अनुभव और उन्होंने इस समाधान को बनाने के लिए जिन उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया था। उदाहरण के लिए, उन्होंने दैनिक मानचित्रों में मार्गों के लिए दृश्य मार्गदर्शिका बनाने के लिए नेटवर्क ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम (एनओएएच) मॉडल का उपयोग किया। इसके अलावा, उन्होंने वास्तविक समय के डेटा को दिखाने वाला एक मोबाइल ऐप प्रदान किया, जो डिस्पैचर और ड्राइवर दोनों के लिए काम को आसान बनाता है।

परिणामस्वरूप, उनके समाधान ने लागत को 3.6% तक कम कर दिया और लाइन-हॉल नेटवर्क की दक्षता में वृद्धि की, जिससे 16% की लाभ वृद्धि हुई।

2. लॉजिस्टिक्स में चैटबॉट

क्या आप जानते हैं कि97% लोग कहते हैं कि खराब ग्राहक सेवा उनकी खरीदारी की मंशा पर प्रभाव डालती है? हालांकि, एक अन्य संसाधन कहता है कि36% ग्राहक अभी भी सरल प्रश्नों का उत्तर देने में कंपनियों की विफलता से निराश हैं।

यह डेटा ग्राहकों को तुरंत प्रतिक्रिया देने और समय बचाने के लिए एक चैटबॉट होने के महत्व को दर्शाता है और ग्राहक अनुभव में सुधार करता है। वर्चुअल सहायक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके एक चैट पर लोगों से बात करते हैं, आमतौर पर कंपनी के होमपेज पर। वे एल्गोरिदम के साथ बनाए जाते हैं जो पूछे गए प्रश्न को पहचान सकते हैं और फिर उत्तर को उसमें मेल खाता है। यदि एक उपयोगकर्ता एक अस्पष्ट प्रश्न पूछता है जिसका कोई उत्तर डेटाबेस में नहीं है, तो चैटबॉट किसी “फॉलबैक” उत्तर को मेल खाने का प्रयास करता है या ग्राहक से नई पैटर्न सीखने का प्रयास करता है ताकि इस जानकारी का उपयोग अगली बार एक समान प्रश्न पूछे जाने पर किया जा सके।

एक चैटबॉट के पास कंपनी और इसके उत्पादों या सेवाओं के बारे में एक निश्चित मात्रा में ज्ञान है। यह अपने डेटाबेस या बाहरी स्रोतों से जानकारी का उपयोग कर सकता है। वर्चुअल सलाहकार प्रश्नों का उत्तर देता है और स्वयं बातचीत का संचालन करता है, बातचीत को कंपनी की गतिविधियों से संबंधित विषयों पर निर्देशित करता है या संबंधित पृष्ठ पर जाने का सुझाव देता है।

चैटबॉट्स के 5 मुख्य लाभ

अभी भी सुनिश्चित नहीं हैं कि चैटबॉट आपके व्यवसाय के लिए एक अच्छा समाधान हैं? बस एक लॉजिस्टिक्स कंपनी में उन्हें लागू करने के पांच मुख्य लाभों पर एक नज़र डालें।

1. 24/7/365 तुरंत प्रतिक्रिया

लॉजिस्टिक्स कंपनियों में, ग्राहक संपर्क बहुत महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, डीएचएल तीन अलग-अलग संपर्क फॉर्म प्रदान करता है:

• ग्राहक सेवा के लिए ईमेल
• टेलीफोन संपर्क
• 24/7 चैटबॉट

चैटबॉट ग्राहकों को शिपिंग स्थिति, मूल्य निर्धारण, पैकेज की अपेक्षित डिलीवरी समय और अधिक जैसी जानकारी के बारे में तुरंत जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।

क्यों यह महत्वपूर्ण है?

आज,77% लोग ऑनलाइन चैट से दिन के किसी भी समय तुरंत प्रतिक्रिया की अपेक्षा करते हैं। चैटबॉट आपके कर्मचारियों की तुलना में बहुत अधिक काम कर सकते हैं (साथ ही वे कभी थके नहीं होते)।

एक चैटबॉट को लागू करना जो हमेशा उपलब्ध है, उपयोगकर्ता अनुभव में काफी सुधार करता है। उदाहरण के लिए, जेनी द्वारा बनाए गए हेल्मी चैटबॉट के साथ, हेलसिंकी क्षेत्र में छात्र आवास फाउंडेशन ने अपने समग्र ग्राहक सेवा संतुष्टि स्कोर में4.11 से 4.26 तक वृद्धि देखी।

2. बेहतर वेबसाइट नेविगेशन

क्या आप जानते हैं कि34% ग्राहक साइट नेविगेशन से निराश हैं?

चैटबॉट इस समस्या का समाधान कर सकते हैं और आगंतुकों को साइट पर तेजी से नेविगेट करने और अपनी रुचि की जानकारी खोजने में मदद कर सकते हैं। वे एक सकारात्मक ब्रांड छवि और व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव बनाने में आपकी मदद करते हैं। इसलिए, यदि आप अपने ग्राहकों के बीच संतुष्टि और ब्रांड वफादारी बनाने की परवाह करते हैं, तो एक चैटबॉट एक उत्कृष्ट पहला कदम हो सकता है।

एक दिलचस्प उदाहरण एक ऐसा चैटबॉट है जो आपको उत्पाद के बारे में सभी जानकारी खोजने में मदद करता है, जोइंटेल्लेक्सर सम्माराइज़र वेबसाइट पर उपलब्ध एलेक्स चैटबॉट है। जब आप उनसे एक प्रश्न पूछते हैं, तो आपको एक संदेश मिलता है जिसमें एक लिंक होता है जहां आप रुचि की जानकारी पा सकते हैं।

स्रोत: https://summarizer.intellexer.com/

एक ऐसा बॉट बनाने के लिए, आपको बहुत सारे डेटा प्रदान और निकालने की आवश्यकता नहीं है। आपको केवल वेबसाइट की सामग्री को उपयुक्त रूप में प्रदान करने की आवश्यकता है। फिर, आप पृष्ठ की सामग्री के बारे में जानकारी और बातचीत के तार्किक प्रवाह बनाने के लिए डेटा को अलग करते हैं। इसके अलावा, चैटबॉट लगातार सीखते हैं, इसलिए जितने अधिक प्रश्न वे प्राप्त करते हैं, उनके उत्तर उतने ही सटीक होंगे। अक्सर, यह प्रकार का चैटबॉट पहला एआई समाधान है जिसका चयन कंपनियां करती हैं।

3. डिलीवरी सहायता

वर्चुअल सहायक ग्राहकों से डिलीवरी अनुरोध प्राप्त करने के लिए पहला संपर्क हो सकते हैं। अन्य एआई समाधानों की तरह, वे आपके कर्मचारियों को कई दोहराए जाने वाले कार्यों से राहत दिला सकते हैं, जैसे कि ऑर्डर जानकारी एकत्र करना। इसके अलावा, वे डिलीवरी से संबंधित ग्राहक अनुरोधों को तुरंत निष्पादित कर सकते हैं, जैसे कि ऑर्डर के लिए एक इनवॉइस भेजना या डिलीवरी स्थिति के बारे में सूचित करना।

4. व्यापक कर्मचारी समर्थन

चैटबॉट आपके कर्मचारियों को कई तरह से मदद कर सकते हैं, जैसे कि कागजी कार्य से लेकर ऑर्डर देने और भुगतान संसाधित करने तक। वे दस्तावेज़ जैसे चालान या भुगतान अनुरोध प्राप्त या भर सकते हैं और बहुत कुछ। और जब मशीनों को मानव सहायता की आवश्यकता होती है, तो वे मानव कर्मचारियों को अगले सही कदम के लिए संदेश भेजते हैं।

बास वोगेल्स के अनुसार, डीएचएल ग्राहक सेवा टीम के पर्यवेक्षक और प्रशिक्षक: “कर्मचारियों के पास जटिल ग्राहक प्रश्नों को हल करने और वृद्धि को रोकने के लिए बहुत अधिक समय है। कर्मचारी संतुष्टि दर में भी बहुत वृद्धि हुई है।”

5. रियल-टाइम शिपमेंट ट्रैकिंग

लॉजिस्टिक्स में, डिलीवरी समय और रियल-टाइम जानकारी ऑर्डर की स्थिति के बारे में महत्वपूर्ण है। चैटबॉट सुनिश्चित करेंगे कि आपके ग्राहकों को प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा नहीं करनी होगी। रोबोरोबो के मामले का अध्ययन एक ऐसा वास्तविक जीवन का उदाहरण है जिसमेंचैटबॉट ने ग्राहकों को उनके ऑर्डर की स्थिति के बारे में सूचित किया। चैटबॉट आरपीएल के ग्राहकों को अपने पैकेज का स्थान ट्रैक करने और यह जानने की अनुमति देता है कि यह कब डिलीवर होगा।

चैटबॉट का उपयोग वेबसाइट पर ही नहीं किया जा सकता है। अधिक से अधिक कंपनियां फेसबुक, स्काइप, व्हाट्सएप और अन्य चैनलों पर उपलब्ध चैटबॉट का विकल्प चुन रही हैं।

3. वेयरहाउस ऑपरेशन में पिकर रूटिंग और बैचिंग समस्याओं का समाधान

लॉजिस्टिक्स में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस द्वारा पूरी की जाने वाली एक और कार्य वेयरहाउस और वितरण चरण में माल के प्रवाह के लिए सबसे कुशल तरीकों का विकास है।

एआई-आधारित वेयरहाउस प्रबंधन प्रणाली वेयरहाउस में होने वाली सभी गतिविधियों और प्रक्रियाओं को रिकॉर्ड कर सकती है। सॉफ्टवेयर ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करता है जो एकत्र किया गया है और इसका उपयोग यह योजना बनाने के लिए करता है कि उपकरण (रोबोट और स्वचालित और अर्ध-स्वचालित प्रणालियों) द्वारा भार को कैसे संभाला जाएगा। यहां गहरा सीखना, पूर्वानुमानिक विश्लेषण, कंप्यूटर दृष्टि औरउत्पाद मान्यता सॉफ्टवेयर विशेष रूप से सहायक हो सकते हैं, जो वेयरहाउस में वस्तुओं को पहचानने में मदद कर सकते हैं और विस्तारित पूर्वानुमान बना सकते हैं कि कौन से कार्य आवश्यक होंगे।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक मुख्य लक्ष्य लोगों को दोहराए जाने वाले लेकिन कठिन कार्यों में मदद करना है। लॉजिस्टिक्स और विनिर्माण उद्योग में एक ऐसा कार्य पिकर रूटिंग है, जिसे मशीनें भी समर्थन कर सकती हैं।

एक दिलचस्प उदाहरण एनवीडिया द्वारा ज़लांडो के लिए बनाई गई समाधान है, जो एक ई-कॉमर्स दिग्गज है जो प्रति घंटे हजारों नए ऑर्डर प्राप्त करता है। उनके एआई-आधारित समाधान ने दो समस्याओं का समाधान किया।

​​1. पिकर रूटिंग समय में कमी

उन्होंने एक समाधान तैयार किया जो वेयरहाउस नियंत्रण की अनुमति देता है जिसमें एक “रस्सी सीढ़ी” लेआउट (जिसका अर्थ है कि सभी उत्पाद कई पंक्तियों में अलमारियों में संग्रहीत किए गए हैं) है। यह देखते हुए कि एक कर्मचारी को विभिन्न वेयरहाउस भागों में स्थित उत्पादों को पुनः प्राप्त करने की आवश्यकता है, प्रणाली सभी आइटम प्राप्त करने के लिए संभव सबसे छोटा मार्ग सुझाती है।

एनवीडिया के डेवलपर्स ने ओसीएपीआई (ऑप्टिमल कार्ट पिक) एल्गोरिदम बनाया, जो कार्ट की गति के लिए भी कार्यकर्ता और ऑप्टिमल पिक टूर खोजता है। यह ज़लांडो के श्रमिकों को एस-शेप रूटिंग ह्यूरिस्टिक का उपयोग बंद करने और एक अधिक अनुकूल मार्ग की योजना बनाने की अनुमति दी।

2. बैचिंग समस्या का समाधान

ज़लांडो में, सभी ऑर्डर को एक पिक लिस्ट से मेल खाना होगा। जब सूची पूरी हो जाती है, तो उत्पादों को ग्राहक के लिए पैक किया जाता है।

एनवीडिया के डेवलपर्स ने एक समाधान बनाने का प्रयास किया जो सभी पिक लिस्ट के लिए यात्रा समय का योग कम से कम करे, यह मानते हुए कि एक कार्यकर्ता कार्ट में केवल 10 आइटम फिट कर सकता है। उन्होंने दो आइटम के 10 ऑर्डर के लिए ओसीएपीआई पिक टूर का विश्लेषण किया ताकि वे सबसे कुशल ऑर्डर को पिक लिस्ट में विभाजित कर सकें।

इन समस्याओं को कम करने वाली प्रौद्योगिकियां क्या हैं?

इन परियोजनाओं में उपयोग की जाने वाली एक प्रमुख प्रौद्योगिकी ओसीएपीआई एल्गोरिदम है – एक अत्यधिक गैर-रेखीय फ़ंक्शन जिसने डेवलपर्स को यात्रा समय की गणना करने की अनुमति दी जो मुख्य रूप से पीछे के कोने में रखे आइटम को पिक करने में बिताए गए समय पर निर्भर करता है।

ओसीएपीआई यात्रा समय के अनुमान को और भी तेज़ बनाने के लिए, उन्होंने कैफे न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क और एनवीडिया के सीयूडीएनएन कॉन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी का उपयोग किया। यह उन्हें चार मॉडलों को समानांतर में प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है ताकि वे बहुत सटीक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर खोज सकें। परिणामस्वरूप, उनकी प्रणाली ने कंपनी को प्रति आइटम पिक किए गए यात्रा समय को लगभग 11% तक कम करने की अनुमति दी।

ऐसे मशीन लर्निंग-आधारित समाधान कंपनियों को:

• उत्पादकता में वृद्धि
• ऑर्डर पिकिंग समय में तेजी लाना, जिससे उपभोक्ता संतुष्टि में वृद्धि होती है
• बुद्धिमान समाधानों द्वारा समर्थित कर्मचारियों की संतुष्टि में वृद्धि
• दैनिक कार्य प्रवाह में सुधार
• मानव त्रुटि को समाप्त करना क्योंकि मार्ग गणना मानव द्वारा की जाने वाली तुलना में तेजी से और अधिक सटीक है।