3 तरीके मशीन लर्निंग लॉजिस्टिक्स उद्योग को बदल रहा है

लॉजिस्टिक्स कंपनियां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग करके उत्पादकता को अपने उच्चतम स्तर पर रखने, बेहतरव्यावसायिक निर्णय लेने, और प्रतिस्पर्धा के साथ तालमेल बैठाने के लिए उपयोग कर रही हैं। इस उद्योग में एआई का महत्व बहुत बड़ा है। अनुमान है कि अगले 20 वर्षों में, कंपनियां विनिर्माण औरवैश्विक आपूर्ति श्रृंखला में इस उन्नत प्रौद्योगिकी के कारण प्रति वर्ष 1.3 ट्रिलियन से 2 ट्रिलियन डॉलर का आर्थिक मूल्य प्राप्त करेंगी।

यदि आप अभी भी सोच रहे हैं कि एआई और मशीन लर्निंग आपके व्यवसाय की 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

लॉजिस्टिक्स उद्योग में दैनिक कार्य का हिस्सा होने वाली कई चुनौतियों में से एक ऑप्टिमम मार्ग चुनना, ड्राइवरों के लिए ब्रेक की योजना बनाना और सबसे भीड़भाड़ वाले और खतरनाक मार्गों से बचना है।

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 आती है। एमएल-आधारित मार्ग योजना सॉफ्टवेयर लागत, लागू समय सीमा और अप्रत्याशित सड़क घटनाओं के संदर्भ में ऑप्टिमल समाधान चुनने के लिए सभी विकल्पों का विश्लेषण कर सकता है।

सिस्टम को प्रदान किए गए बड़े डेटा सेट के आधार पर, जैसे कि ईंधन की दक्षता के बारे में जानकारी, संभावित यातायात दुर्घटनाएं या बाधाएं, वाहन का आकार और अन्य ड्राइवरों के कार्य कार्यक्रम, वास्तविक समय मार्ग अनुकूलन एल्गोरिदम ड्राइवरों के लिए सबसे अच्छा मार्ग निर्धारित करते हैं। वे क्लाउड-आधारित हैं, इसलिए सभी जानकारी वास्तविक समय में प्रदान की जाती है और डिस्पैचर, ड्राइवर, प्रबंधक और अन्य कर्मचारियों जैसे खाता प्रबंधकों 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 के अनुमान के साथ, ग्राहक आपकी सेवा से अधिक संतुष्ट होंगे और अधिक संभावना है कि वे आपको सकारात्मक प्रतिक्रिया देंगे। इसके अलावा, आप ईमेल या एसएमएस के माध्यम से आगामी डिलीवरी के बारे में सूचनाएं प्रदान कर सकते हैं।
• लागत बचत: मशीन लर्निंग के मुख्य लाभों में से एक आमतौर पर समय और पैसे की बचत है। यह यहां भी 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: मशीन लर्निंग पर आधारित एक क्लाउड सिस्टम आपको अपने कर्मचारियों के काम की निगरानी करने में मदद करता है और यह सुनिश्चित करता है कि वे अपने कार्यों को विश्वसनीय रूप से पूरा कर रहे हैं। आप यह भी सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे सड़क नियमों का पालन कर रहे हैं और अपने कार्य कार्यक्रम का पालन कर रहे हैं। इसके अलावा, जानते हुए कि प्रबंधकों के पास इस जानकारी तक पहुंच है, कर्मचारी की दक्षता और उत्पादकता में वृद्धि हो सकती है।
• केपीआई ट्रैकिंग: यात्रा समय, ईंधन लागत और कर्मचारी उत्पादकता जैसी प्रमुख जानकारी में अंतर्दृष्टि के साथ, आप अपनी कंपनी के प्रदर्शन की बेहतर निगरानी कर सकते हैं और यदि किसी तत्व में सुधार की आवश्यकता है तो तेजी से प्रतिक्रिया कर सकते हैं।

लॉजिस्टिक्स उद्योग में एल्गोरिदमिक मार्ग अनुकूलन से राजस्व में सुधार का एक वास्तविक जीवन का उदाहरण मैकिन्से का यह मामला अध्ययन है। उनके ग्राहक एक एशियाई लॉजिस्टिक्स कंपनी थे जिन्होंने तकनीकी कंपनी से अपने ग्राहकों की आवश्यकताओं के अनुरूप बेड़े और मार्गों को मिलाने की समस्या का समाधान करने के लिए कहा। (GS )

उन्होंने यह कैसे हासिल किया?

सबसे पहले, मैकिन्से की टीम ने अपनी प्रक्रियाओं के बारे में सभी आवश्यक डेटा एकत्र किया ताकि उन मुद्दों की पहचान की जा सके जिनमें सुधार की आवश्यकता है। उन्होंने ग्राहक स्थान, हब स्थान और बेड़े संसाधनों जैसी महत्वपूर्ण जानकारी का विश्लेषण किया। ​​यह जानकारी उन्हें सभी वाहनों के लिए अनुकूलित कार्यक्रम उत्पन्न करने वाले मार्ग अनुकूलन मॉडल बनाने की अनुमति दी। इस समाधान के साथ, वे कई क्षेत्रों में प्रबंधन में सुधार करने में सक्षम थे, जिनमें शामिल हैं:

• वाहन का प्रकार
• उपयोगिता लागत
• अधिकतम लोड-आउट
• यात्रा समय

उनकी सफलता के पीछे क्या था?

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

परिणामस्वरूप, उनका समाधान लागत को 3.6% कम करने और लाइन-हॉल नेटवर्क की दक्षता में वृद्धि करने में सफल रहा, जिससे 16% का लाभ बढ़ा।

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 के 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। वर्चुअल सहायक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके कंपनी के होमपेज पर आमतौर पर एक चैट पर लोगों से बात करते हैं। वे एल्गोरिदम के साथ बनाए जाते हैं जो पूछे गए प्रश्न को पहचान सकते हैं और फिर इसका उत्तर दे सकते हैं। यदि एक उपयोगकर्ता एक ऐसा प्रश्न पूछता है जिसका डेटाबेस में कोई उत्तर नहीं है, तो चैटबॉट “फॉलबैक” उत्तरों में से एक का मिलान करने का प्रयास करता है या ग्राहक से अगली बार एक समान प्रश्न पूछे जाने पर इसका उपयोग करने के लिए नई पैटर्न सीखता है।

एक चैटबॉट के पास कंपनी और इसके उत्पादों या सेवाओं के बारे में एक निश्चित 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।

5 चैटबॉट्स के 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. तुरंत प्रतिक्रिया 24/7/365

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, एक पैकेज की अपेक्षित डिलीवरी समय और अधिक के बारे में तुरंत जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।

क्यों यह महत्वपूर्ण है?

आज,77% लोग ऑनलाइन चैट से दिन-रात किसी भी समय तुरंत प्रतिक्रिया प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं। चैटबॉट हमेशा काम कर सकते हैं, भले ही आपके कर्मचारी काम नहीं कर रहे हों (साथ ही, वे कभी थके हुए नहीं होंगे)।

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 में 4.11 से 4.26 की वृद्धि देखी।

2. बेहतर वेबसाइट नेविगेशन

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

चैटबॉट साइट पर आगंतुकों को नेविगेट करने में मदद कर सकते हैं और उन्हें जल्दी से वह जानकारी खोजने में मदद कर सकते हैं जिसमें वे रुचि रखते हैं। वे एक सकारात्मक ब्रांड छवि और व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव बनाने में आपकी मदद करते हैं। इसलिए, यदि आप 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 चैटबॉट का है जो आपको उत्पाद के बारे में सभी जानकारी खोजने में मदद करता है, जोइंटेल्लेक्सर सममूल्यकर्ता वेबसाइट पर उपलब्ध एलेक्स चैटबॉट है। जब आप उसे एक प्रश्न पूछते हैं, तो आपको एक संदेश मिलता है जिसमें आपको रुचि की जानकारी वाले पृष्ठ पर लिंक मिलता है।

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

एक ऐसा बॉट बनाने के लिए, आपको बहुत सारे डेटा प्रदान और निकालने की आवश्यकता नहीं है। आपको बस वेबसाइट की सामग्री को उपयुक्त रूप में प्रदान करने के लिए संसाधित करने की आवश्यकता है। फिर, आप पृष्ठ की सामग्री के बारे में जानकारी को डेटा से अलग करते हैं और बातचीत के तार्किक प्रवाह का निर्माण 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 वह पहला एआई समाधान होता है जिसका चयन कंपनियां करती हैं।

3. डिलीवरी सहायता

वर्चुअल सहायक ग्राहकों के साथ पहला संपर्क हो सकते हैं और उनसे डिलीवरी अनुरोध प्राप्त कर सकते हैं। अन्य एआई समाधानों की तरह, वे आपके कर्मचारियों को कई पुनरावृत्ति 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 चालान भेजना या डिलीवरी स्थिति के बारे में सूचित करना।

4. व्यापक कर्मचारी समर्थन

चैटबॉट आपके कर्मचारियों की मदद कई तरह से कर सकते हैं, कागजी कार्रवाई से लेकर ऑर्डर रखने और भुगतान संसाधित करने तक। वे दस्तावेज 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 सही अगले कदम के लिए मानव कर्मचारियों को संदेश भेजते हैं।

बास वोगल्स 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 भी बहुत बढ़ गई है।”

5. वास्तविक समय शिपमेंट ट्रैकिंग

लॉजिस्टिक्स में, डिलीवरी समय और वास्तविक समय में ऑर्डर की स्थिति के बारे में जानकारी महत्वपूर्ण है। चैटबॉट सुनिश्चित करेंगे कि आपके ग्राहकों को प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा नहीं करनी होगी। एक वास्तविक जीवन का उदाहरण इस समाधान का हैरोबोरोबो से। उन्होंने आरपीएल के लिए एक बॉट बनाया जो ग्राहकों को उनके ऑर्डर की स्थिति के बारे में सूचित करता है। चैटबॉट आरपीएल के ग्राहकों को अपने पैकेज के स्थान की निगरानी करने और पता लगाने की अनुमति देता है कि यह कब डिलीवर किया जाएगा।

चैटबॉट का उपयोग कई स्थानों पर किया जा सकता है, न कि केवल वेबसाइट पर। अधिक से अधिक कंपनियां फेसबुक, स्काइप, व्हाट्सएप और अन्य चैनलों पर उपलब्ध चैटबॉट का विकल्प चुन रही हैं।

3. गोदाम संचालन में पिकर रूटिंग और बैचिंग समस्याओं का समाधान

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

एआई-आधारित गोदाम प्रबंधन प्रणाली गोदाम में होने वाली सभी गतिविधियों और प्रक्रियाओं को रिकॉर्ड कर सकती है। सॉफ्टवेयर एकत्र किए गए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करता है और यह योजना बनाता है कि उपकरण (रोबोट और स्वचालित और अर्ध-स्वचालित प्रणाली) का उपयोग कैसे किया जाएगा। यहाँ गहरा学习, पूर्वानुमानिक विश्लेषण, कंप्यूटर दृष्टि औरउत्पाद मान्यता सॉफ्टवेयर विशेष रूप से सहायक हो सकते हैं, जो गोदाम में वस्तुओं को पहचानने में मदद कर सकते हैं और विस्तारित पूर्वानुमान कर सकते हैं कि कौन से कार्य आवश्यक होंगे।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक मुख्य लक्ष्य लोगों को एकरस लेकिन कठिन कार्यों में मदद करना है। लॉजिस्टिक्स और विनिर्माण उद्योग में इन कार्यों में से एक पिकर रूटिंग है, जिसे मशीनें भी समर्थन कर सकती हैं।

एक दिलचस्प उदाहरणएनवीडिया द्वारा ज़ालैंडो 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 को कम करना

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

एनवीडिया के डेवलपर्स ने कार्यकर्ता और कार्यकर्ता के कार्ट की गति दोनों के लिए ऑप्टिमल पिक टूर खोजने वाला ओसीएपीआई (ऑप्टिमल कार्ट पिक) एल्गोरिदम बनाया। यह ज़ालैंडो के श्रमिकों को एस-आकार के मार्ग अनुमान का उपयोग बंद करने और एक अधिक अनुकूल मार्ग की योजना बनाने की अनुमति दी।

2. बैचिंग समस्या का समाधान

ज़ालैंडो में, सभी ऑर्डर को एक पिक सूची से संबंधित किया जाना चाहिए। 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 सूचियों के लिए यात्रा समय का योग कम से कम कर दे, यह मानते हुए कि एक कार्यकर्ता कार्ट में केवल 10 आइटम फिट कर सकता है। उन्होंने ओसीएपीआई पिक टूर का विश्लेषण किया दो वस्तुओं के 10 ऑर्डर के लिए सबसे कुशल ऑर्डर को पिक सूचियों में विभाजित करने के लिए।

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 कार्य जिसने डेवलपर्स को यात्रा समय की गणना करने की अनुमति दी जो अलग-अलग पिक-अप स्थितियों पर विचार करता है। इस समाधान ने उन्हें दिखाया कि यात्रा मुख्य रूप से उस समय पर निर्भर करती है जो एक आइटम को पीछे के कोने से उठाने में लगता है, जो सभी अन्य उत्पादों से दूर स्थित है।

ओसीएपीआई यात्रा समय अनुमान को और भी तेजी से बनाने के लिए, उन्होंने कैफे न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क और एनवीडिया के सीयूडीएनएन कॉनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी का उपयोग किया। यह उन्हें चार मॉडलों को समानांतर में प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है ताकि एक बहुत ही सटीक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर खोजा जा सके। परिणामस्वरूप, उनकी प्रणाली ने कंपनी को प्रति आइटम पिक किए गए यात्रा समय को लगभग 11% कम करने की अनुमति दी।

इस तरह के मशीन लर्निंग-आधारित समाधान कंपनियों को:

• उत्पादकता में वृद्धि
• उपभोक्ता संतुष्टि में वृद्धि के परिणामस्वरूप ऑर्डर पिकिंग समय में तेजी
• बुद्धिमान समाधानों द्वारा समर्थित कर्मचारियों की संतुष्टि में वृद्धि
• कर्मचारी दैनिक कार्यप्रवाह में सुधार
• मानव त्रुटि को समाप्त करना क्योंकि मार्ग गणना मानव द्वारा की जाने वाली तुलना में तेजी से और अधिक सटीक है