कैसे AI लॉजिस्टिक्स को शांतिपूर्वक बदल रहा है: अपशिष्ट को काटना और मार्जिन को बढ़ाना

जबकि वित्त और स्वास्थ्य सेवा मुख्य धारा में AI को अपनाने के लिए सुर्खियां बटोरते हैं, कुछ सबसे लाभदायक उपयोग मामले सड़कों पर हैं। लॉजिस्टिक्स वैश्विक व्यापार की रीढ़ है, और कार्यकारी इसे समझने लगे हैं – 2024 में, 90% आपूर्ति श्रृंखला नेताओं ने कहा कि तकनीकी क्षमताएं माल ढुलाई भागीदारों को चुनने में शीर्ष कारक हैं। कारण? एआई एक उद्योग को जो अक्षमता के लिए कुख्यात है, व्यवसायों के लिए प्रतिस्पर्धा के ऊपर एक优势 में बदल रहा है।

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

लेकिन एक पल के लिए कल्पना करें कि इसके बजाय सेमीकंडक्टर चिप्स के साथ ट्रकों और गोदामों को भरने के लिए, लॉजिस्टिक्स में वास्तविक समय में ट्रैकिंग और आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता थी। क्या होगा अगर वे 99.9% सटीकता के साथ मांग की उतार-चढ़ाव की भविष्यवाणी कर सकते हैं? और मांग के जवाब में ऑन-डिमांड परिवहन जैसी लचीली लॉजिस्टिक्स समाधान प्रदान कर सकते हैं?

एआई और मशीन लर्निंग के साथ, यह आदर्श व्यवसायिक नेताओं की तुलना में उतना दूर नहीं हो सकता है।

आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता अस्पष्ट को समझाती है

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

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) डिवाइस माल की ट्रैकिंग को क्रांतिकारी बनाते हैं, सामानों की स्थिति के बारे में विस्तृत दृश्यता और वास्तविक समय में अलर्ट प्रदान करते हैं – खाद्य और फार्मास्यूटिकल्स जैसी समय-संवेदनशील या तापमान-नियंत्रित शिपमेंट के लिए महत्वपूर्ण जो सख्त सत्यापन विनियमन हैं। न केवल आपूर्ति श्रृंखला नेता यह जान सकते हैं कि उनके पास कितना स्टॉक है और यह कहां स्थित है, बल्कि वे इसकी स्थिति के बारे में भी जान सकते हैं। शिपर्स 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 आइटम के साथ असामान्यताओं की व्याख्या करती हैं जो खराब हो जाती हैं, भविष्य के अपशिष्ट को कम करती हैं।

इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग में जाने के लिए, कंपनियां ग्राहकों को आश्वस्त कर सकती हैं कि उत्पाद जैसे लैपटॉप मOTHERबोर्ड वास्तविक हैं जब आइटम ट्रैक और ट्रेस किए जाते हैं। गोदाम और इन्वेंट्री प्रबंधक बार कोड और क्यूआर कोड को स्कैन करके स्टॉक स्तरों को ट्रैक कर सकते हैं, या वस्तुओं से जुड़े रेडियो फ्रीक्वेंसी आइडेंटिफिकेशन (आरएफआईडी) टैग का उपयोग करके उच्च मूल्य वाले संपत्तियों को ट्रेस कर सकते हैं जिन्हें स्कैन करने की आवश्यकता नहीं है। अधिक उन्नत आरएफआईडी टैग पूर्व-निर्धारित सीमाओं से विचलन (जैसे तापमान) के लिए वास्तविक समय में 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 सूची और वास्तविक समय में सूचित निर्णय लेने के लिए एक समग्र दृश्य प्रदान करती 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 को ट्रैक करने 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।

उदाहरण के लिए, कोका-कोला लेते हैं। सॉफ्ट ड्रिंक दिग्गज अपने वेंडिंग मशीनों और रेफ्रिजरेटर से डेटा मॉनिटर और इकट्ठा करने के लिए आईओटी का लाभ उठाता है, स्टॉक स्तरों और उपभोक्ता वरीयता विश्लेषण के लिए वास्तविक समय मेट्रिक्स को ट्रैक 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 बढ़ते हुए एक समान तरीके का उपयोग करते हैं ताकि विशिष्ट लेन में माल ढुलाई की मात्रा की भविष्यवाणी की जा सके, जिससे उन्हें अपने बेड़े को अनुकूलित करने और सेवा स्तर समझौतों (एसएलए) को पूरा करने की अनुमति मिलती है। व्यवसायों के लिए अच्छी खबर है क्योंकि वे अधिक विश्वसनीय लीड समय से लाभान्वित होते हैं, जिसका अर्थ है कम इन्वेंट्री लागत और कम स्टॉकआउट।

मांग पूर्वानुमान के लिए लॉजिस्टिक्स कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले दो मुख्य तरीके हैं:

1. लंबी दूरी (रणनीतिक): बजट और संपत्ति योजना के लिए (6 महीने से 3 साल की योजनाएं)।
2. छोटी दूरी (परिचालन): लॉजिस्टिक्स के लिए सबसे मूल्यवान, जो 14 दिनों की अग्रिम रूप से जमीनी परिवहन और 1-12 सप्ताह के लिए समुद्री शिपिंग की भविष्यवाणी करता है।

उदाहरण के लिए, डीपीडी समूह की कूरियर कंपनी, स्पीडी, मांग की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक शिपमेंट डेटा (पैकेज आकार, डिलीवरी समय, ग्राहक व्यवहार, आदि) को बाहरी कारकों जैसे कि छुट्टियों, रिटेल पीक (ब्लैक फ्राइडे) के साथ जोड़ती 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। इससे 25% हब-टू-हब लागत में कमी और 14% में 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 ढोना बंद करो

उबर फ्रेट ने 2023 में बताया कि अनुमानित 175 बिलियन मील प्रति वर्ष अमेरिका में ट्रकों द्वारा चलाए जाने वाले मील के बीच 20% और 35% खाली होने की संभावना है – ईंधन और श्रम बजट को निकालते हुए। अब जब एआई, एमएल और डिजिटल ट्विन तकनीक मुख्यधारा हो गई है, तो एक ट्रक जो अभी डलास में डिलीवरी कर चुका है, उसे शिकागो वापस जाने के लिए डेडहेड नहीं करना चाहिए। एआई-संचालित लोड-मिलान प्लेटफ़ॉर्म माल ढुलाई की मांग, ट्रक की उपलब्धता और मार्ग पैटर्न का विश्लेषण करके हर ट्रक को अधिकतम कुशलता से ढोने के लिए सुनिश्चित करते हैं।

लॉजिस्टिक्स कंपनियां मांग पूर्वानुमान उपकरणों में उपयोग किए जाने वाले एकत्रित माल ढुलाई जानकारी (लोड आकार, वजन, आयाम, प्रकार – क्या यह खराब है, खतरनाक, आदि) को 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 ड्राइवरों के सेवा नियमों के साथ, शिपरों और वाहकों को वास्तविक समय में जोड़ने के लिए। डिजिटल ट्विन तकनीक आभासी परिदृश्यों को सिम्युलेट करके ऑप्टिमल मैच सुनिश्चित करने के लिए इसे और आगे ले जा सकती है।

मान लें 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 से मेल खाता है, पहले उल्लिखित अनुकूलन कारकों को ध्यान में रखते हुए। लेन-देन को संसाधित किया जाता है और शिपमेंट को उसकी यात्रा के दौरान ट्रैक किया जाता है।

संपत्तियों को ट्रैक करने, मांग की भविष्यवाणी करने और लोड को मिलाने से, लॉजिस्टिक्स कंपनियां बड़ी बचत कर रही हैं। वे खाली मील को कम कर रहे हैं, वाहन उपयोगिता 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 होल्डिंग लागत को कम करने की अनुमति देती है। वे शिपमेंट को अधिक कुशलता से योजना बना सकते हैं, देरी और भंडारण शुल्क को कम कर सकते हैं, और परिवहन व्यय को कम कर सकते हैं जिससे ऑप्टिमल ट्रक उपयोगिता और न्यूनतम बर्बाद क्षमता सुनिश्चित हो सके।

किसी भी उद्योग जो संसाधन आवंटन से निपटता है – एयरलाइंस, निर्माण, यहां तक कि क्लाउड कंप्यूटिंग – लॉजिस्टिक्स एआई से संचालन को सुव्यवस्थित करने के तरीके से सीख सकता है।