कैसे एआई सामान्य आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक को समाप्त करता है

आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक निर्माताओं, आपूर्तिकर्ताओं और वितरकों के लिए वित्तीय रूप से विनाशकारी हो सकते हैं। आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस सबसे आशाजनक उभरती समाधानों में से एक है। क्या आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई का उपयोग व्यवधानों और देरी को समाप्त कर सकता है?

आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक के प्रकार

एक आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक — एक बिंदु जहां माल का प्रवाह अवरुद्ध है — कई कारणों से हो सकता है।

1. अप्रत्याशित मांग में वृद्धि

उपभोक्ता मांग में बदलाव व्यापक आपूर्ति श्रृंखला व्यवधानों का कारण बन सकता है। निर्माता, आपूर्तिकर्ता और वितरक आमतौर पर अचानक, बड़े पैमाने पर ऑर्डर की वृद्धि को संभालने के लिए तैयार नहीं होते हैं, जिससे लंबे समय तक देरी हो सकती है।

2. श्रम की कमी

कंपनियां केवल तभी माल की आवाजाही कर सकती हैं जब उनके पास इसके वितरण के लिए कोई हो। व्यापक श्रम की कमी आपूर्ति श्रृंखला क्षेत्र के हर पहलू को प्रभावित करती है, जिससे लॉजिस्टिक्स व्यवसायों के लिए चीजों को सुचारु रूप से चलाना मुश्किल हो जाता है।

3. सुविधा या फैक्ट्री बंद

एक ही बंद होने से पूरी आपूर्ति श्रृंखला पर असर पड़ सकता है क्योंकि यह माल के प्रवाह को काट देता है। बिना योजना के कंपनियां खालीपन को भरने के लिए संघर्ष करती हैं। इस बीच, उनके उत्पाद धूल जमा करते हुए बैठे रहते हैं।

4. नकली उत्पाद

लॉजिस्टिक्स धोखाधड़ी एक बड़ा वैश्विक मुद्दा है। कुछ नवीनतम सार्वजनिक डेटा के अनुसार, 2016 में अंतरराष्ट्रीय स्तर पर 509 अरब डॉलर के नकली उत्पाद का व्यापार किया गया था। जब वे अवैध रूप से आपूर्ति श्रृंखला में प्रवेश करते हैं, तो वे माल के प्रवाह को भ्रमित और बाधित कर सकते हैं।

5. भू-राजनीतिक संघर्ष

जब देश लड़ते हैं, तो उनके आयात और निर्यात प्राथमिकता नहीं रह जाते — और आसपास के व्यापार मार्ग अक्सर खतरनाक हो जाते हैं। भू-राजनीतिक संघर्ष लॉजिस्टिक्स संगठनों की मानक दिनचर्या को बाधित कर सकते हैं, जिससे दीर्घकालिक आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक हो सकते हैं।

6. चरम मौसम की घटनाएं

ग्रह पर कोई भी स्थान चरम मौसम की घटनाओं से सुरक्षित नहीं है। बाढ़, तूफान, भूकंप और तूफान नावों, विमानों और डिलीवरी ट्रकों को कहीं भी जाने से रोक सकते हैं। चूंकि प्रभाव दिनों या सप्ताहों तक रह सकता है, इसलिए लंबे समय तक आपूर्ति श्रृंखला व्यवधान लगभग अपरिहार्य हैं।

आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक को समाप्त करने का महत्व

आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक राजस्व पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं। आखिरकार, ब्रांड गोदाम में फंसे उत्पादों पर पैसा नहीं कमा सकते हैं। ब्रांड प्रतिष्ठा को होने वाली बाद की क्षति — उपभोक्ता शिपिंग देरी के प्रशंसक नहीं हैं — दीर्घकालिक वित्तीय नुकसान का कारण बन सकती है।

कभी-कभी, उद्यमों को आपूर्ति श्रृंखला समस्या का समाधान होने के बाद अपना माल स्थानांतरित करने का मौका नहीं मिलता है। खराब होने वाले उत्पाद — फूल, सौंदर्य उत्पाद, डेयरी, पौधे, उत्पाद और मांस — तेजी से क्षतिग्रस्त या नष्ट हो सकते हैं।

लॉजिस्टिक्स प्रक्रिया में शामिल न होने वाले लोग भी नकारात्मक वित्तीय प्रभावों का अनुभव करते हैं। वास्तव में, शोध से पता चलता है कि आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक ने 2021 से 2022 तक संयुक्त राज्य अमेरिका में मुद्रास्फीति का एक बड़ा हिस्सा पैदा किया। दूसरे शब्दों में, हर कोई इन देरी के लिए भुगतान करता है।

एआई आपूर्ति श्रृंखला में बोतलनेक को कैसे समाप्त करता है

एआई का उपयोग आपूर्ति श्रृंखला में करने वाले फर्म अपनी लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं को तेज कर सकते हैं, डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं और संभावित व्यवधानों की पहचान कर सकते हैं trước कि वे समस्या बन जाएं।

1. पूर्वानुमानिक विश्लेषण

मशीन लर्निंग मॉडल ऐतिहासिक और वर्तमान डेटा का लाभ उठाकर भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। पूर्वानुमानिक विश्लेषण के साथ, लॉजिस्टिक्स कंपनियां बता सकती हैं कि कब और कैसे आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक होगा ताकि उनसे बेहतर तरीके से बचा जा सके।

2. मांग पूर्वानुमान

एक मशीन लर्निंग मॉडल उपभोक्ता व्यवहार, बाजार के रुझान और भू-राजनीति को ट्रैक करके बता सकता है कि मांग कब बढ़ेगी या गिरेगी। निर्माता, आपूर्तिकर्ता और वितरक को ऑर्डर को समय पर पूरा करने में आसानी होगी अगर उन्हें पता हो कि कब तेजी से या धीमा करना है।

3. गुणवत्ता नियंत्रण

एआई वास्तविक और नकली उत्पादों के बीच अंतर कर सकता है, आपूर्ति श्रृंखला व्यवधान को रोकता है। एक शोध दल ने एक ऐसा अल्गोरिथम विकसित किया जो 98% समय औसतन उन्हें अलग बता सकता है। बेहतर गुणवत्ता नियंत्रण लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं को सुचारु रूप से चलाने में मदद कर सकता है।

4. बेहतर समन्वय

एआई प्रौद्योगिकी आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता बढ़ा सकती है और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है, जिससे आपूर्तिकर्ता, वितरक और निर्माता समन्वय कर सकते हैं। इसके अलावा, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल उन्हें उनकी भाषा या सांस्कृतिक बाधाओं की परवाह किए बिना संवाद करने में मदद कर सकते हैं।

5. स्वायत्त वितरण

अंतिम-मील वितरण लॉजिस्टिक्स खर्चों का 50% है, कुछ अनुमानों के अनुसार। उच्च ऑर्डर की मात्रा, अकुशल ड्राइवर और मार्ग जटिलता इसे बोतलनेक के लिए अत्यधिक प्रवण बनाते हैं। एआई-संचालित स्वायत्त वाहन एक आशाजनक समाधान हैं — वे पैकेज लॉकर जैसे पूर्व-निर्धारित स्थानों पर आइटम वितरित कर सकते हैं ताकि वितरण को सुव्यवस्थित किया जा सके।

6. वास्तविक समय समायोजन

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई का लाभ उठाने से लॉजिस्टिक्स कंपनियां वास्तविक समय में बाजार और मांग में बदलावों पर प्रतिक्रिया कर सकती हैं। इसके अलावा, यह उन्हें सक्रिय रूप से कार्य करने देता है जब देरी या व्यवधान के संकेत दिखाई देते हैं।

7. मार्ग अनुकूलन

आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक के सबसे सामान्य स्रोत अपरिहार्य हैं — लॉजिस्टिक्स कंपनियां मौसम या भू-राजनीतिक संघर्षों को नियंत्रित नहीं कर सकती हैं। हालांकि, एआई विशिष्ट मामलों के लिए योजनाएं विकसित कर सकता है, जिससे व्यवधानों से पहले ही उनका समाधान किया जा सकता है। यह वैकल्पिक मार्ग या आपूर्तिकर्ता सुझा सकता है ताकि चीजें सुचारु रूप से चल सकें।

एआई आपूर्ति श्रृंखला समस्याओं को ठीक करने के लिए इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

वर्षों से, कई लॉजिस्टिक्स संगठनों ने किसी न किसी तरह से डिजिटलीकरण की योजना बनाई है। वास्तव में, 23% गोदाम प्रशासकों ने 2019 में स्वचालन प्रौद्योगिकियों को अपनाने की योजना बनाई थी। जबकि एआई अभी भी एक उभरती प्रौद्योगिकी है, यह ठीक वही है जिसकी उन्हें तलाश थी।

यह उन कुछ प्रौद्योगिकियों में से एक है जो लॉजिस्टिक्स प्रक्रिया द्वारा उत्पन्न डेटा की भारी मात्रा को संभाल सकती है। यह सैकड़ों स्रोतों से जानकारी एकत्रित कर सकता है, प्रोसेस कर सकता है और विश्लेषण कर सकता है बिना अभिभूत हुए।

गति एक और चीज है जो एआई को समान प्रौद्योगिकियों से अलग बनाती है — कुछ विकल्प इसकी दर से प्रोसेस, विश्लेषण और आउटपुट नहीं कर सकते हैं। यह सेकंड में लाखों संभावनाओं पर विचार कर सकता है और वास्तविक समय में इंटरैक्शन पर प्रतिक्रिया कर सकता है।

एआई का मुख्य लाभ अन्य प्रौद्योगिकियों पर यह है कि यह कार्यों को स्वचालित कर सकता है और स्वायत्त रूप से कार्य कर सकता है। यह मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना दिन-रात काम कर सकता है, जो श्रम की कमी के दौरान आदर्श है।

यह प्रौद्योगिकी लागत प्रभावी भी है। एक अध्ययन के अनुसार, 63% लॉजिस्टिक्स व्यवसाय ने आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई का उपयोग किया और अधिक राजस्व अर्जित किया। इसके अलावा, 61% ने कहा कि उनके परिचालन व्यय कम हुए हैं।

जबकि कई प्रौद्योगिकियां कार्यों को स्वचालित कर सकती हैं, डेटा को तेजी से प्रोसेस कर सकती हैं या स्वायत्त रूप से काम कर सकती हैं, बहुत कम ही सब कुछ एक साथ कर सकती हैं। यही कारण है कि एआई आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधानों और देरी के लिए इतना आशाजनक समाधान है।

एआई आपूर्ति श्रृंखला के उदाहरण

एआई-संचालित निगरानी प्रणाली और बार्कोड स्कैनर उत्पाद दोषों और नकली उत्पादों को लॉजिस्टिक्स चैनलों से गुजरने से रोक सकते हैं। आमतौर पर, वे कॉन्वेयर बेल्ट पर या उनके पास लगे होते हैं ताकि इन्वेंट्री को ट्रैक किया जा सके।

लॉजिस्टिक्स कंपनियां अन्य आपूर्ति श्रृंखला प्रौद्योगिकियों के साथ एआई को एकीकृत कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, वे अपने उत्पाद डेटा को ट्रैक करने के लिए आईओटी पैकेजिंग सेंसर को शक्ति देने के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।

प्रशासनिक एआई आंतरिक रिकॉर्ड रखने, प्रबंधन, दस्तावेज़ प्रसंस्करण और जानकारी साझा करने के कार्यों को संभालता है। उदाहरण के लिए, यह चालान संसाधित कर सकता है, ऑर्डर शिपमेंट, आपूर्तिकर्ता अनुबंध नवीनीकरण, बोली अनुरोध भेजने और श्रमिकों को निर्धारित कर सकता है।

एआई का आपूर्ति श्रृंखला में एक उभरता उपयोग स्वायत्त वाहनों में है। स्व-ड्राइविंग डिलीवरी ट्रक और ड्रोन वास्तविक समय में अपने वातावरण पर प्रतिक्रिया करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं। जबकि स्व-ड्राइविंग कारों में अभी भी कुछ वर्षों का विकास बाकी है, प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट मौजूद हैं।

एआई आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन का भविष्य

चूंकि एआई अभी भी अपेक्षाकृत नया है, इसकी प्रवेश दर शायद कुछ वर्षों तक कम रहेगी। जबकि 73% लॉजिस्टिक्स कंपनियां उभरती प्रौद्योगिकियों के बारे में आशावादी महसूस करती हैं, 50% इसके कार्यान्वयन को तब तक टालेंगी जब तक यह कम जोखिम भरा नहीं हो जाता। ऐसा लगता है कि कई उपयोग मामलों, संभावित अंतराल और सर्वोत्तम प्रथाओं के स्पष्ट होने तक प्रतीक्षा करेंगे।

हालांकि क्षेत्र में कई एआई को अपनाने में कुछ हिचकिचाहट महसूस करते हैं, संकेतक बताते हैं कि वे जल्द ही इसे स्वीकार कर लेंगे। हालांकि 2022 में केवल 11% लॉजिस्टिक्स कार्यकारी महसूस करते थे कि एआई महत्वपूर्ण है, अनुमान है कि 2025 तक उनमें से 38% यह मानते हैं कि यह आवश्यक है। जैसे ही अधिक व्यवसाय आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई का उपयोग करते हैं, उद्योग में एक बड़ा परिवर्तन हो सकता है।

एआई आपूर्ति श्रृंखला बोतलनेक को स्थायी रूप से समाप्त कर सकता है

जैसे ही आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई की प्रवेश दर बढ़ती है, इस प्रौद्योगिकी की परिवर्तनकारी क्षमता स्पष्ट हो जाएगी। यदि लॉजिस्टिक्स कंपनियां इसे रणनीतिक रूप से उपयोग करती हैं, तो वे अपने मानक बोतलनेक को समाप्त कर सकती हैं — यदि नहीं तो अधिकांश।