साक्षात्कार
ओआना जिंगा, सह-संस्थापक, मुख्य वाणिज्यिक एवं उत्पाद अधिकारी, डेक्सोरी – साक्षात्कार श्रृंखला
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Oana Jinga, Dexory की सह-संस्थापक, मुख्य वाणिज्यिक एवं उत्पाद अधिकारी, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी और वाणिज्यिक नेता हैं, जिनका पृष्ठभूमि रोबोटिक्स, रिटेल प्रौद्योगिकी, रणनीतिक साझेदारियों और उत्पाद विकास में फैला हुआ है। उन्होंने 2015 में मूल रूप से BotsAndUs के नाम से ज्ञात व्यवसाय की सह-स्थापना की, जहाँ उन्होंने मुख्य वाणिज्यिक अधिकारी के रूप में कार्य किया, उसके बाद Dexory में अपनी वर्तमान नेतृत्व भूमिका संभाली। कंपनी निर्माण के साथ-साथ, Jinga ने Google में छह से अधिक वर्ष काम किया, जहाँ उन्होंने यूके में रिटेल साझेदारियों का नेतृत्व किया और बाद में EMEA में रिटेल सेक्टर में रणनीतिक साझेदारियों की देखरेख की। अपने करियर की शुरुआत में, उन्होंने O2 (Telefónica UK) में वाणिज्यिक, मार्केटिंग, लॉयल्टी और व्यवसाय विकास की भूमिकाएँ निभाई, साथ ही मार्केटिंग और सार्वजनिक संबंधों में पद भी संभाले। उन्होंने Xoogler.co के यूके सह-नेतृत्व के रूप में भी कार्य किया, जहाँ उन्होंने Google पूर्व कर्मचारियों, संस्थापकों, निवेशकों और स्टार्टअप ऑपरेटरों के समुदाय का समर्थन किया।
Dexory एक यूके-आधारित रोबोटिक्स और एआई कंपनी है जो वेयरहाउस और लॉजिस्टिक्स संचालन में वास्तविक‑समय बुद्धिमत्ता लाने पर केंद्रित है। इसका DexoryView प्लेटफ़ॉर्म स्वायत्त रोबोट, कंप्यूटर विज़न, स्पेशियल एआई, उन्नत विश्लेषण और डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी को मिलाकर निरंतर वेयरहाउस के अंदर क्या हो रहा है, इसे कैप्चर करता है और भौतिक इन्वेंट्री को मौजूदा वेयरहाउस सिस्टम्स से तुलना करता है। Dexory के अनुसार, उसके रोबोट प्रति घंटे 10,000 से अधिक स्थान स्कैन कर सकते हैं, जिससे एक लाइव डिजिटल प्रतिनिधित्व बनता है जो ऑपरेटरों को गलत जगह रखी या क्षतिग्रस्त स्टॉक की पहचान, स्थान उपयोग की निगरानी, इन्वेंट्री सटीकता में सुधार और संचालन में अक्षमताओं को उजागर करने में मदद करता है। कंपनी अपनी प्रौद्योगिकी को बढ़ती स्वायत्त वेयरहाउसों के लिए एक इंटेलिजेंस लेयर के रूप में स्थापित करती है, जिसके तैनाती यूरोप, एशिया और संयुक्त राज्य में हैं और ग्राहक में प्रमुख वैश्विक लॉजिस्टिक्स और औद्योगिक संगठनों शामिल हैं।
आपने O2 और Google सहित कंपनियों में वाणिज्यिक विकास और रणनीतिक साझेदारियों में अपना करियर बनाकर 2015 में BotsAndUs की सह-स्थापना की। वेयरहाउस संचालन में आपने और आपके सह-संस्थापकों ने क्या देखा जो आपको व्यवसाय को लॉजिस्टिक्स पर केंद्रित करने और अंततः इसे Dexory में विकसित करने के लिए प्रेरित किया?
हमने देखा कि वेयरहाउस अधिक जटिल और स्वचालित होते जा रहे थे, फिर भी कई ऑपरेटरों के पास वेयरहाउस फ़्लोर पर वास्तविक‑समय में क्या हो रहा है, इसका सटीक दृश्य नहीं था। इन्वेंट्री जाँचें अत्यधिक मैन्युअल, समय‑साध्य और अक्सर उन सिस्टमों से असंबद्ध थीं जो महत्वपूर्ण संचालन निर्णय लेते थे। हमें एहसास हुआ कि रोबोटिक्स इस अंतर को निरंतर भौतिक‑विश्व डेटा कैप्चर करके और उसे कार्य‑योग्य बुद्धिमत्ता में बदलकर पाट सकता है।
एक वेयरहाउस ऑपरेटर जो Dexory पर विचार कर रहा है, क्या आप हमें सामान्य तैनाती की प्रक्रिया समझा सकते हैं, जिसमें सुविधा का मानचित्रण, स्वायत्त स्कैन की योजना बनाना और एकत्रित डेटा को DexoryView के माध्यम से कार्य‑योग्य अंतर्दृष्टियों में बदलना शामिल है?
तैनाती को तेज़ और न्यूनतम व्यवधान के साथ डिज़ाइन किया गया है—हम 2‑5 दिनों की बात कर रहे हैं, जिसमें हमारी टीम के 1‑2 सदस्य साइट का मानचित्रण और डिजिटल ट्विन बनाते हैं ताकि हमारे स्वायत्त रोबोट स्थान में नेविगेट कर सकें और डेटा कैप्चर कर सकें, बिना बड़े इन्फ्रास्ट्रक्चर बदलावों की आवश्यकता के। इसके बाद रोबोट निर्धारित मिशन चलाते हैं, समाधान का तुरंत ROI प्रदान करते हुए, सुविधा भर में डेटा कैप्चर करते हैं, जिसे DexoryView में प्रोसेस और विज़ुअलाइज़ किया जाता है। ऑपरेटर तुरंत विसंगतियों की पहचान, मुद्दों की जांच और अपने वेयरहाउस के अद्यतन डिजिटल प्रतिनिधित्व के आधार पर निर्णय ले सकते हैं।
Dexory का स्वायत्त मोबाइल रोबोट 18 मीटर तक की ऊँचाई वाले पूर्ण‑ऊँचाई वेयरहाउस रैक को स्कैन कर सकता है। इस पैमाने पर सटीक और सुरक्षित संचालन के लिए किन इंजीनियरिंग, सेंसरिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता चुनौतियों को हल करना पड़ा?
चुनौती केवल 18 मीटर तक पहुँचने की नहीं है, बल्कि व्यस्त वेयरहाउस वातावरण में स्वायत्त रूप से चलते हुए सटीक, निरंतर डेटा कैप्चर करना है। इसके लिए मजबूत मैकेनिकल इंजीनियरिंग को लोकेलाइज़ेशन, सेंसरिंग और कंप्यूटर विज़न के साथ मिलाना आवश्यक है, जो विभिन्न प्रकाश स्थितियों, रैक कॉन्फ़िगरेशन और इन्वेंट्री प्रकारों में विश्वसनीय रूप से कार्य कर सके। सुरक्षा मूलभूत है, इसलिए पूरे सिस्टम को लोगों और मौजूदा वेयरहाउस उपकरणों के साथ पूर्वानुमेय रूप से कार्य करने के लिए इंजीनियर किया गया है।
Dexory के रोबोट अब विश्वभर में एक बिलियन से अधिक वेयरहाउस स्थान स्कैन कर चुके हैं। इस वास्तविक‑विश्व डेटा के पैमाने और विविधता से प्लेटफ़ॉर्म की कंप्यूटर विज़न, विसंगति पहचान और भविष्यवाणी क्षमताओं में कैसे सुधार होता है?
हमने वास्तव में वेयरहाउस भौतिक डेटा का सबसे बड़ा डेटासेट एकत्र किया है, जिससे हम इसे सीखने और अपने स्वयं के वेयरहाउस मॉडल बनाने में अत्यंत विशिष्ट स्थिति में हैं। पैमाना महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रत्येक वेयरहाउस अलग‑अलग लेआउट, उत्पाद, पैकेजिंग और संचालन स्थितियों को प्रस्तुत करता है, जिससे एक अत्यंत विविध वास्तविक‑विश्व डेटासेट बनता है। यह विविधता प्लेटफ़ॉर्म को वेयरहाउस वातावरण की व्याख्या, विसंगतियों की पहचान और शोर से वास्तविक संचालन समस्याओं को अलग करने में निरंतर सुधार करने में मदद करती है। समय के साथ, यह अधिक भविष्यवाणी करने वाली बुद्धिमत्ता की नींव बनाती है, जिससे ग्राहक न केवल वर्तमान स्थिति को समझते हैं, बल्कि आगे क्या हो सकता है, इसका भी अनुमान लगा सकते हैं।
वेयरहाउस अक्सर वेयरहाउस मैनेजमेंट सिस्टम, एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग प्लेटफ़ॉर्म और मैन्युअल इन्वेंट्री रिकॉर्ड पर निर्भर होते हैं। Dexory अपने रोबोटों द्वारा भौतिक रूप से देखी गई चीज़ों और उन मौजूदा सिस्टमों की रिपोर्ट के बीच अंतर को कैसे सुलझाता है?
Dexory भौतिक वास्तविकता का एक स्वतंत्र दृश्य प्रदान करता है और इसे मौजूदा वेयरहाउस सिस्टमों द्वारा अपेक्षित डेटा से तुलना करता है। WMS और ERP जैसे सिस्टमों के साथ एकीकरण के माध्यम से, DexoryView डिजिटल रिकॉर्ड और भौतिक वेयरहाउस के बीच विसंगतियों को उजागर करता है, जिससे टीमें उन्हें जल्दी से जांच और समाधान कर सकती हैं। हम इन कोर सिस्टमों को बदल नहीं रहे हैं, बल्कि उन्हें एक अधिक सटीक और समय‑सापेक्ष वास्तविक‑विश्व बुद्धिमत्ता स्रोत प्रदान कर रहे हैं और साथ ही उनका समन्वय भी कर रहे हैं।
भौतिक AI अक्सर मानवाकार रोबोटों के संदर्भ में चर्चा की जाती है, जबकि Dexory ने वेयरहाउस इंटेलिजेंस के लिए एक अत्यधिक विशिष्ट प्रणाली विकसित की है। कार्य‑विशिष्ट रोबोट वर्तमान में लॉजिस्टिक्स के लिए क्यों बेहतर उपयुक्त हैं, और आप अगले दशक में सबसे बड़े भौतिक AI प्रगति कहाँ देखती हैं?
लॉजिस्टिक्स में विश्वसनीयता, सुरक्षा और मापनीय ROI का महत्व एक ऐसा रोबोट बनाने से अधिक है जो सब कुछ कर सके, इसलिए कार्य‑विशिष्ट सिस्टम आज बहुत प्रभावी हैं। विशेष रूप से निर्मित रोबोट को एक विशिष्ट वातावरण के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे वे वास्तविक‑विश्व वेयरहाउस संचालन की मांगों के प्रति अधिक मजबूत होते हैं और बदलती स्थितियों में लगातार प्रदर्शन कर सकते हैं। वे बिना वेयरहाउस को तकनीक के चारों ओर पुनः डिज़ाइन किए बड़े पैमाने पर मूल्य प्रदान कर सकते हैं। अगले दशक में, मैं अपेक्षा करती हूँ कि भौतिक AI अधिक स्वायत्त और अनुकूलनीय होगा, जहाँ मशीनें पूर्वनिर्धारित कार्यों को निष्पादित करने से आगे बढ़कर वातावरण को समझेंगी और सबसे उचित कार्रवाई निर्धारित करने में मदद करेंगी।
इन्वेंट्री गिनती को तेज़ करने के अलावा, ग्राहक वास्तविक‑समय वेयरहाउस इंटेलिजेंस से सबसे बड़ा संचालन मूल्य कहाँ देख रहे हैं, चाहे वह स्थान उपयोग, पुनःपूर्ति, सुरक्षा, अनुपालन या सप्लाई चेन लचीलापन हो?
सबसे बड़ा मूल्य ऑपरेटरों को वह दृश्यता प्रदान करने में है जो वे समय‑समय पर किए जाने वाले मैन्युअल चेकों से कभी नहीं प्राप्त कर सकते थे। वास्तविक‑समय वेयरहाउस इंटेलिजेंस अंडर‑यूटिलाइज़्ड स्पेस, इन्वेंट्री विसंगतियों, पुनःपूर्ति समस्याओं और संचालन बाधाओं को बहुत पहले उजागर कर सकता है, जिससे टीमें उन्हें महंगे समस्याओं में बदलने से पहले ही कार्यवाही कर सकें। अंततः, यह वेयरहाउस को अधिक कुशल और लचीला बनाता है क्योंकि निर्णय वास्तविक फ़्लोर पर हो रही चीज़ों के आधार पर लिए जाते हैं।
वेयरहाउस इंटेलिजेंस किस हद तक मुद्दों की पहचान (जैसे गलत जगह रखी इन्वेंट्री, क्षतिग्रस्त माल या असुरक्षित भंडारण स्थितियों) से लेकर सुधारात्मक कार्यों की सिफ़ारिश या स्वायत्त रूप से शुरू करने तक प्रगति कर सकता है?
हम वेयरहाउस इंटेलिजेंस को दृश्यता से शुरू होकर सिफ़ारिशों तक, और अंततः अधिक स्वायत्त निर्णय‑निर्माण की ओर विकसित होते देखते हैं। पहला चरण भौतिक वातावरण को पर्याप्त सटीकता से समझना है ताकि समस्या की पहचान की जा सके, फिर अन्य सिस्टमों से संदर्भ जोड़कर सबसे प्रभावी प्रतिक्रिया की सिफ़ारिश की जा सके। जैसे-जैसे इन सिस्टमों में भरोसा बढ़ेगा, कुछ कार्यों को स्वचालित रूप से शुरू करने के अवसर पैदा होंगे, जबकि उच्च‑प्रभाव वाले निर्णयों को लोगों के नियंत्रण में रखा जाएगा।
जैसे-जैसे वेयरहाउस अधिक स्वचालित होते जा रहे हैं, कौन‑से भूमिकाएँ लोगों के लिए अनन्य रूप से उपयुक्त रहेंगी, और कंपनियों को कर्मचारियों को रोबोट, डिजिटल ट्विन और AI‑चालित निर्णय प्रणाली के साथ प्रभावी रूप से काम करने के लिए कैसे तैयार करना चाहिए?
ऑटोमेशन को दोहरावदार, शारीरिक रूप से कठिन कार्यों को हटाना चाहिए और लोगों को निर्णय‑लेने, समस्या‑समाधान और अपवादों का प्रबंधन करने के लिए अधिक समय देना चाहिए। सबसे मूल्यवान भूमिकाएँ जानकारी की व्याख्या, जटिल निर्णय‑लेना और संचालन को बेहतर बनाना होंगी, न कि डेटा को मैन्युअल रूप से एकत्र करना। इसलिए कंपनियों को डिजिटल कौशल में निवेश करना चाहिए और कर्मचारियों को यह समझने में मदद करनी चाहिए कि AI और रोबोटिक्स को कैसे उपकरण के रूप में उपयोग किया जाए जो उनके विशेषज्ञता को बढ़ाए।
आपने रोबोटिक्स को महिला प्रतिभा के लिए अधिक सुलभ बनाने की वकालत की है। इस सेक्टर में अधिक महिलाओं को आकर्षित करने के लिए कौन‑से व्यावहारिक परिवर्तन आवश्यक हैं?
हमें रोबोटिक्स में प्रवेश के मार्गों और इस उद्योग में करियर कैसा दिखता है, दोनों को व्यापक बनाना होगा। अब यह सेक्टर इंजीनियरिंग, सॉफ़्टवेयर, डेटा साइंस, प्रोडक्ट डिज़ाइन, ऑपरेशन्स, UX, वाणिज्यिक रणनीति, तैनाती और ग्राहक सफलता सहित कई क्षेत्रों को कवर करता है, और इस विविधता को स्पष्ट रूप से संप्रेषित करने की आवश्यकता है। केस स्टडी, बोलने के अवसर और सार्वजनिक उदाहरणों के माध्यम से महिलाओं और विविध पृष्ठभूमि वाले लोगों की अधिक दृश्यता भविष्य की प्रतिभा को विभिन्न करियर पथ दिखाने में मदद कर सकती है, साथ ही प्रारंभिक एक्सपोज़र और स्पष्ट प्रवेश मार्ग भी प्रदान कर सकते हैं। हालांकि, महिलाओं को आकर्षित करना केवल एक पहलू है; कंपनियों को समावेशी वातावरण भी बनाना चाहिए जहाँ महिलाएँ वरिष्ठ और नेतृत्व भूमिकाओं में प्रगति कर सकें, यह सुनिश्चित करते हुए कि ध्यान केवल प्रवेश‑स्तर प्रतिनिधित्व पर नहीं बल्कि रोबोटिक्स में दीर्घकालिक, सतत करियर को सक्षम करने पर हो।
उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठकों को जो इस रोबोटिक्स कंपनी के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, उन्हें Dexory पर जाना चाहिए।
