कैसे एआई धीरे-धीरे लॉजिस्टिक्स को बदल रहा है: अपशिष्ट को कम करना और मार्जिन को बढ़ाना

जबकि वित्त और स्वास्थ्य सेवा एआई को अपनाने के लिए हेडलाइंस प्राप्त कर रहे हैं, कुछ सबसे लाभदायक उपयोग मामले सड़कों पर हैं। लॉजिस्टिक्स वैश्विक व्यापार की रीढ़ है, और कार्यकारी इस पर पकड़ बना रहे हैं – 2024 में, 90% आपूर्ति श्रृंखला के नेताओं ने कहा कि तकनीकी क्षमताएं माल ढुलाई भागीदारों का चयन करते समय शीर्ष कारक हैं। कारण? एआई एक उद्योग को जो अक्षमता के लिए कुख्यात है, व्यवसायों के लिए प्रतिस्पर्धा के ऊपर हाथ पाने में बदल रहा है।

ऐतिहासिक रूप से कागज़-आधारित प्रक्रियाओं पर निर्भर, लॉजिस्टिक्स आपूर्ति श्रृंखला के नेताओं के लिए एक अंधा धब्बा रहा है। यह दृश्यता की कमी बुलव्हिप प्रभाव को ईंधन देती है: छोटे खुदरा मांग परिवर्तन आपूर्ति श्रृंखला के साथ यात्रा करते समय बढ़ते हैं, कच्चे माल आपूर्तिकर्ताओं तक पहुंचते हैं। लंबी लीड समय के साथ जोड़ा, यह प्रत्येक चरण – खुदरा विक्रेताओं, थोक विक्रेताओं, वितरकों और निर्माताओं – को अधिक ऑर्डर करने के लिए मजबूर करता है, समस्या को बढ़ाता है।

लेकिन आइए एक सेकंड के लिए कल्पना करें कि इसके बजाय सेमीकंडक्टर चिप्स से भरे ट्रक और गोदामों को भरने के लिए पीसी की मांग कम हो जाती है, लॉजिस्टिक्स में वास्तविक समय ट्रैकिंग और आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता थी। क्या होगा अगर वे 99.9% सटीकता के साथ मांग में उतार-चढ़ाव का अनुमान लगा सकते हैं? और मांग के प्रतिक्रिया में ऑन-डिमांड परिवहन जैसे लचीले लॉजिस्टिक्स समाधान प्रदान कर सकते हैं?

एआई और मशीन लर्निंग के साथ, यह आदर्श व्यवसाय के नेताओं के लिए उतना दूर नहीं हो सकता है जितना वे सोचते हैं।

आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता अस्पष्ट को समझाती है

जब पूछा गया “आप माल ढुलाई एजेंटों की तकनीकी क्षमताओं में से कौन सी सबसे मूल्यवान पाते हैं?”, 67% उत्तरदाताओं ने वास्तविक समय माल ढुलाई ट्रैकिंग के लिए मतदान किया।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) डिवाइस माल ढुलाई ट्रैकिंग को क्रांतिकारी बनाते हैं, माल की स्थिति के बारे में विस्तृत दृश्यता और वास्तविक समय अलर्ट प्रदान करते हैं – खाद्य और फार्मास्यूटिकल्स जैसी समय-संवेदनशील या तापमान-नियंत्रित शिपमेंट के लिए महत्वपूर्ण जो सख्त सत्यापन विनियमन है। न केवल आपूर्ति श्रृंखला के नेता यह जान सकते हैं कि उनके पास कितना स्टॉक है और यह कहां स्थित है, लेकिन वे इसकी स्थिति के बारे में भी जान सकते हैं। शिपर यह जान सकते हैं कि सामान गर्म, ठंडा, गीला या सूखा है, और वे देख सकते हैं कि दरवाजे, बक्से या अन्य कंटेनर खोले जा रहे हैं। ये अंतर्दृष्टि खाद्य वस्तुओं के साथ असामान्यताओं की व्याख्या करती हैं जो मरने वाली पहुंचती हैं, भविष्य के अपशिष्ट को कम करती हैं।

इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग में जाने के लिए, कंपनियां ग्राहकों को आश्वस्त कर सकती हैं कि लैपटॉप मदरबोर्ड जैसे उत्पाद वास्तविक हैं जब आइटम ट्रैक और ट्रेस किए जाते हैं। गोदाम और इन्वेंट्री प्रबंधक बार्कोड और क्यूआर कोड को स्कैन कर सकते हैं तो स्टॉक स्तरों को ट्रैक कर सकते हैं, या उच्च मूल्य वाले संपत्तियों को ट्रेस करने के लिए वस्तुओं से जुड़े रेडियो फ्रीक्वेंसी आइडेंटिफिकेशन (आरएफआईडी) टैग का उपयोग कर सकते हैं। अधिक उन्नत आरएफआईडी टैग पूर्व-निर्धारित सीमाओं (जैसे तापमान) से विचलन के समय वास्तविक समय अलर्ट प्रदान करते हैं।

आइटम-स्तर की दृश्यता शिपर और उनके आपूर्ति श्रृंखला भागीदारों के लिए एक आवश्यकता बन गई है। लॉजिस्टिक्स प्रदाताओं को व्यवधानों और मांग परिवर्तनों के लिए जल्दी से अनुकूलन करना होगा और यह दृश्यता लचीलापन बढ़ाती है। ये अंतर्दृष्टि व्यवसायों को स्टॉक का एक समग्र दृश्य प्राप्त करने और वास्तविक समय में सूचित निर्णय लेने की अनुमति देती हैं, अपशिष्ट को कम करती हैं और संसाधन उपयोग में सुधार करती हैं।

मांग पूर्वानुमान और विश्वसनीय लीड समय

आईओटी सेंसर की उपयोगिता केवल आइटम ट्रैकिंग और ग्राहकों को वास्तविक समय में अपडेट करने से बहुत आगे तक जाती है। वे मांग पूर्वानुमान एल्गोरिदम को ईंधन देने वाले डेटा प्रदान करते हैं।

कोका-कोला लें, उदाहरण के लिए। सॉफ्ट ड्रिंक दिग्गज आईओटी का उपयोग अपने वेंडिंग मशीनों और रेफ्रिजरेटरों से डेटा इकट्ठा करने और ट्रैक करने के लिए करता है, जो स्टॉक स्तरों और उपभोक्ता वरीयता विश्लेषण के लिए वास्तविक समय मीट्रिक प्रदान करता है। यह कोका-कोला को विशिष्ट उत्पाद प्रकारों और स्वादों की मांग के बारे में सूचित भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।

माल ढुलाई एजेंट एक समान तरीके का उपयोग करके विशिष्ट लेन में माल ढुलाई की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए उपयोग करते हैं, जिससे उन्हें बेड़े की तैनाती को अनुकूलित करने और सेवा स्तर समझौतों (एसएलए) को पूरा करने की अनुमति मिलती है। व्यवसायों के लिए अच्छी खबर क्योंकि वे अधिक विश्वसनीय लीड समय से लाभान्वित होते हैं, जिसका अर्थ है कम इन्वेंट्री लागत और कम स्टॉकआउट।

दो मुख्य तरीके हैं जिनसे लॉजिस्टिक्स कंपनियां पूर्वानुमान का उपयोग करती हैं:

1. लंबी दूरी (रणनीतिक): बजट और संपत्ति योजना (6 महीने से 3 साल की योजना) के लिए।
2. छोटी दूरी (परिचालन): लॉजिस्टिक्स के लिए सबसे मूल्यवान, जो 14 दिनों तक आगे जमीनी परिवहन और 1-12 सप्ताह के लिए महासागर शिपिंग का अनुमान लगाता है।

उदाहरण के लिए, डीपीडी समूह की कूरियर कंपनी, स्पीडी, ऐतिहासिक शिपमेंट डेटा (पैकेज आकार, डिलीवरी समय, ग्राहक व्यवहार, आदि) को बाहरी कारकों जैसे छुट्टियों, रिटेल पीक (ब्लैक फ्राइडे), आदि के साथ जोड़कर मांग का अनुमान लगाता है। नए सिस्टम के तहत, एआई-संचालित मांग पूर्वानुमान ने स्पीडी को अनावश्यक यात्राओं और लाइन हॉल को जल्दी से पहचानने और रद्द करने की अनुमति दी। इसके परिणामस्वरूप 25% हब-टू-हब लागत में कमी और 14% फ्लीट उपयोग में वृद्धि हुई। मैककिंसे ने आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में, पूर्वानुमान उपकरणों के साथ समान परिणाम पाए, जो 20 से 50% तक त्रुटियों को कम करते हैं।

लोड-टू-क्षमता मिलान: हवा खींचना बंद करें

उबर फ्रेट ने 2023 में बताया कि अनुमानित 175 बिलियन मील जो ट्रक प्रति वर्ष संयुक्त राज्य अमेरिका में चलाते हैं, उनमें से 20% और 35% शायद खाली हैं – ईंधन और श्रम बजट को निकाल रहे हैं। अब एआई, एमएल और डिजिटल ट्विन तकनीक मुख्यधारा है, एक ट्रक जो अभी डलास में एक डिलीवरी कर चुका है, उसे शिकागो वापस जाने के लिए डेडहेड नहीं करना चाहिए। एआई-संचालित लोड-मैचिंग प्लेटफ़ॉर्म माल ढुलाई की मांग, ट्रक की उपलब्धता और मार्ग पैटर्न का विश्लेषण करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रत्येक ट्रक अधिकतम कुशलता से चल रहा है।

लॉजिस्टिक्स कंपनियां मांग पूर्वानुमान उपकरणों में उपयोग किए जाने वाले एकत्रित माल ढुलाई जानकारी लेती हैं और इसे अपनी क्षमता के साथ क्रॉस-विश्लेषण करती हैं। एआई-संचालित विश्लेषण ट्रक के आकार, विशेषताओं, स्थान और उपलब्धता की समीक्षा कर सकता है, साथ ही साथ ड्राइवरों के सेवा घंटों के नियमों के साथ, वास्तविक समय में शिपर और वाहक को जोड़ने के लिए। डिजिटल ट्विन तकनीक इसे और आगे ले जाने की संभावना है, आइडियल मैच सुनिश्चित करने के लिए वर्चुअल सिमुलेशन का अनुकरण करती है।

आइए कहें कि एक शिपर अपने आगामी लोड के बारे में जानकारी एक डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म में दर्ज करता है। सिस्टम उपलब्ध वाहक क्षमता का विश्लेषण करता है और लोड को सबसे उपयुक्त विकल्प के साथ मिलान करता है, पहले उल्लिखित अनुकूलन कारकों को ध्यान में रखते हुए। लेनदेन को संसाधित किया जाता है, और शिपमेंट को उसकी यात्रा के दौरान ट्रैक किया जाता है।

लॉजिस्टिक्स कंपनियां संपत्तियों को ट्रैक करके, मांग का अनुमान लगाकर और लोड को मिलान करके बड़ी बचत कर रही हैं। वे खाली मील को कम कर रहे हैं, वाहन उपयोग को अधिकतम कर रहे हैं और कार्बन फुटप्रिंट को समाप्त कर रहे हैं – अंततः अधिक विश्वसनीय डिलीवरी के साथ ग्राहक संबंधों में सुधार कर रहे हैं।

लाभ लॉजिस्टिक्स से परे हैं। यह स्तर की आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता खुदरा विक्रेताओं और निर्माताओं को उत्पादन अनुसूचियों को अनुकूलित करने और इन्वेंट्री धारण लागत को कम करने की अनुमति देती है। वे शिपमेंट को अधिक कुशलता से योजना बना सकते हैं, देरी और स्टोरेज शुल्क को कम कर सकते हैं, और ऑप्टिमल ट्रक उपयोग और न्यूनतम बर्बाद क्षमता सुनिश्चित करके परिवहन व्यय को कम कर सकते हैं।

किसी भी उद्योग जो संसाधन आवंटन से संबंधित है – विमानों, निर्माण, यहां तक कि क्लाउड कंप्यूटिंग – लॉजिस्टिक्स एआई के कामकाज को स्ट्रीमलाइन करने से सीख सकता है।