سوات قائدین
اے آئی کس طرح خاموشی سے لاجسٹکس کو نئی شکل دے رہا ہے: فضلہ کو کاٹنا اور مارجن کو بڑھانا
اگرچہ مالیات اور صحت کی دیکھ بھال کو AI کو اپنانے کے لیے سرخیاں ملتی ہیں، لیکن کچھ انتہائی منافع بخش استعمال کے معاملات سڑکوں پر ہیں۔ لاجسٹک عالمی تجارت میں ریڑھ کی ہڈی کی حیثیت رکھتا ہے، اور ایگزیکٹوز اس پر گرفت کر رہے ہیں—2024 میں، سپلائی چین لیڈرز کا 90 فیصد انہوں نے کہا کہ مال بردار شراکت داروں کا انتخاب کرتے وقت تکنیکی صلاحیتیں سرفہرست ہیں۔ وجہ؟ AI ایک صنعت کو ناکارہ ہونے کے لیے بدنام کر رہا ہے جو مسابقت پر کاروبار کے اوپری ہاتھ میں ہے۔
تاریخی طور پر کاغذ پر مبنی عمل پر انحصار کرتے ہوئے، رسد رسد کی زنجیر کے رہنماؤں کے لیے ایک اندھا مقام رہا ہے۔ مرئیت کی یہ کمی بل وہپ اثر کو ایندھن دیتی ہے: چھوٹی خوردہ طلب میں تبدیلیاں بڑھتی ہیں جب وہ سپلائی چین کا سفر کرتے ہوئے خام مال کے سپلائرز تک پہنچتے ہیں۔ طویل لیڈ ٹائمز کے ساتھ مل کر، یہ ہر مرحلے — خوردہ فروش، تھوک فروش، تقسیم کار، اور مینوفیکچررز — کو اوور آرڈر کرنے پر مجبور کرتا ہے، جس سے مسئلہ بڑھ جاتا ہے۔
لیکن آئیے ایک سیکنڈ کے لیے تصور کریں کہ صرف پی سی کی طلب میں کمی کے لیے ٹرکوں اور گوداموں کو سیمی کنڈکٹر چپس سے بھرنے کے بجائے، لاجسٹکس میں ریئل ٹائم ٹریکنگ اور سپلائی چین کی مرئیت موجود تھی۔ کیا ہوگا اگر وہ 99.9% درستگی کے ساتھ طلب میں اتار چڑھاؤ کی پیشین گوئی کر سکیں؟ اور جواب میں آن ڈیمانڈ ٹرانسپورٹیشن جیسے لچکدار لاجسٹکس حل فراہم کریں؟
AI اور مشین لرننگ کے ساتھ، یہ آئیڈیل شاید اتنا دور نہ ہو جتنا کاروباری رہنما سوچتے ہیں۔
سپلائی چین کی مرئیت ناقابل وضاحت کی وضاحت کرتی ہے۔
جب یہ پوچھا گیا کہ "فریٹ فارورڈرز کی تکنیکی صلاحیتوں میں سے آپ کو سب سے زیادہ قیمتی کون سا لگتا ہے؟"، 67% جواب دہندگان نے ووٹ دیا۔ ریئل ٹائم شپمنٹ ٹریکنگ.
انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ڈیوائسز کارگو ٹریکنگ میں انقلاب برپا کرتی ہیں، دانے دار مرئیت اور اشیا کی حالت کے بارے میں ریئل ٹائم انتباہات فراہم کرتی ہیں- وقت کے لحاظ سے حساس یا درجہ حرارت پر قابو پانے والی کھیپ جیسے خوراک اور دواسازی کے لیے بہت اہم ہے جس کے تصدیقی ضابطے سخت ہیں۔ سپلائی چین کے رہنما نہ صرف یہ جان سکتے ہیں کہ ان کے پاس کتنا اسٹاک ہے اور یہ کسی بھی وقت کہاں واقع ہے، بلکہ وہ اس کی حالت کے بارے میں بھی جان سکتے ہیں۔ شپرز اس بارے میں معلومات کی نگرانی اور اشتراک کر سکتے ہیں کہ آیا سامان گرم، ٹھنڈا، گیلا یا خشک ہے، اور وہ دیکھ سکتے ہیں کہ آیا دروازے، بکس، یا دیگر کنٹینرز کھولے جا رہے ہیں۔ یہ بصیرتیں اسامانیتاوں کی وضاحت کرتی ہیں جس میں کھانے کی اشیاء کے فنا ہونے سے مستقبل کے فضلے کو کم کیا جاتا ہے۔
الیکٹرانکس کی صنعت میں منتقل ہونے سے، کمپنیاں صارفین کو یقین دلاتی ہیں کہ جب آئٹمز کو ٹریک اور ٹریس کیا جاتا ہے تو لیپ ٹاپ مدر بورڈز جیسی مصنوعات حقیقی ہیں۔ گودام اور انوینٹری مینیجر اسٹاک کی سطح کو ٹریک کرنے کے لیے بارکوڈز اور کیو آر کوڈز کو اسکین کرسکتے ہیں، یا اشیاء کے ساتھ منسلک ریڈیو فریکوئنسی شناخت (RFID) ٹیگز کو اسکین کرنے کی ضرورت کے بغیر زیادہ قیمت والے اثاثوں کا پتہ لگانے کے لیے استعمال کرسکتے ہیں۔ مزید جدید آر ایف آئی ڈی ٹیگز ریئل ٹائم الرٹس پیش کرتے ہیں جب حالات (جیسے درجہ حرارت) پہلے سے طے شدہ حد سے ہٹ جاتے ہیں۔
شپرز اور ان کے سپلائی چین کے شراکت داروں کے لیے آئٹم کی سطح کی مرئیت ضروری ہو گئی ہے۔ لاجسٹکس فراہم کرنے والوں کو فوری طور پر رکاوٹوں اور مطالبات کی تبدیلیوں کو اپنانا چاہیے اور یہ مرئیت لچک کو بڑھاتی ہے۔ یہ بصیرتیں کاروباروں کو انوینٹری کے بارے میں ایک جامع نظریہ رکھنے اور حقیقی وقت میں باخبر فیصلے کرنے، فضلہ کو کم کرنے اور وسائل کے استعمال کو بہتر بنانے کی اجازت دیتی ہیں۔
ڈیمانڈ فورکاسٹنگ اور قابل اعتماد لیڈ ٹائمز
IoT سینسر کی افادیت صرف آئٹمز کو ٹریک کرنے اور صارفین کو حقیقی وقت میں اپ ڈیٹ کرنے سے کہیں زیادہ بڑھ جاتی ہے۔ وہ اعداد و شمار فراہم کرتے ہیں جو پیشن گوئی الگورتھم کی مانگ کو بڑھاتے ہیں۔
لے لو کوکا کولامثال کے طور پر. سافٹ ڈرنک دیو اپنی وینڈنگ مشینوں اور ریفریجریٹرز سے ڈیٹا کی نگرانی اور جمع کرنے کے لیے IoT کا فائدہ اٹھاتا ہے، اسٹاک کی سطح اور صارفین کی ترجیحات کے تجزیہ کے لیے ریئل ٹائم میٹرکس کو ٹریک کرتا ہے۔ یہ کوکا کولا کو مخصوص مصنوعات کی اقسام اور ذائقوں کی مانگ کے بارے میں باخبر پیش گوئیاں کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
فریٹ فارورڈرز مخصوص لین میں مال برداری کے حجم کی پیش گوئی کرنے کے لیے تیزی سے اسی طرح کا طریقہ استعمال کرتے ہیں، جس سے وہ بیڑے کی تعیناتی کو بہتر بنا سکتے ہیں اور سروس لیول کے معاہدوں (SLAs) کو پورا کر سکتے ہیں۔ کاروباروں کے لیے اچھی خبر کیونکہ وہ زیادہ قابل اعتماد لیڈ ٹائم سے فائدہ اٹھاتے ہیں، جس کا مطلب ہے کہ انوینٹری کی کم لاگت اور کم اسٹاک آؤٹ۔
دو اہم طریقے ہیں۔ لاجسٹک کمپنیاں پیشن گوئی کا استعمال کرتی ہیں۔:
- لانگ رینج (اسٹریٹجک): بجٹ اور اثاثہ جات کی منصوبہ بندی کے لیے (6 ماہ سے 3 سالہ منصوبے)۔
- مختصر رینج (آپریشنل): لاجسٹکس کے لیے سب سے قیمتی، زمینی مال کی نقل و حمل کی پیش گوئی 14 دن پہلے، اور سمندری ترسیل کے لیے 1-12 ہفتے۔
مثال کے طور پر، DPDgroup کی کورئیر کمپنی، سپیڈی، شپمنٹ کے تاریخی ڈیٹا (پارسل کا سائز، ترسیل کے اوقات، کسٹمر کے رویے، وغیرہ) کو بیرونی عوامل جیسے تعطیلات، ریٹیل چوٹیوں (بلیک فرائیڈے) کے ساتھ ملا کر مانگ کی پیش گوئی کرتی ہے۔ نئے نظام کے تحت، AI سے چلنے والی ڈیمانڈ کی پیشن گوئی نے سپیڈی کو فوری طور پر لائن کی شناخت اور منسوخ کرنے کی اجازت دی ہے۔ اس کی وجہ سے ایک 25% حب ٹو ہب لاگت میں کمی اور بحری بیڑے کے استعمال میں 14 فیصد اضافہ۔ McKinsey سپلائی چین مینجمنٹ میں پیشن گوئی کے اوزار کے ساتھ ملتے جلتے نتائج پائے غلطیوں کو 20 سے 50 فیصد تک کم کرنا.
لوڈ ٹو کیپیسٹی میچنگ: ہوا کو لے جانا بند کریں۔
Uber فریٹ نے 2023 میں اس کے درمیان اطلاع دی۔ 20 فیصد اور 35٪ امریکہ میں ہر سال اندازے کے مطابق 175 بلین میل کے ٹرکوں کی ڈرائیو ممکنہ طور پر خالی ہے - ایندھن اور مزدوری کے بجٹ کو ختم کر رہے ہیں۔ اب جب کہ AI، ML، اور ڈیجیٹل جڑواں ٹیکنالوجی مرکزی دھارے میں شامل ہیں، ایک ٹرک جس نے ابھی ڈلاس میں ڈیلیوری کی ہے اسے شکاگو واپس نہیں جانا چاہیے۔ AI سے چلنے والے لوڈ میچنگ پلیٹ فارمز فریٹ ڈیمانڈ، ٹرک کی دستیابی، اور روٹ پیٹرن کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ہر ٹرک زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے ساتھ لے جا رہا ہے۔
لاجسٹک کمپنیاں ڈیمانڈ کی پیشن گوئی کرنے والے ٹولز میں استعمال ہونے والی مال برداری کی معلومات (لوڈ سائز، وزن، طول و عرض، قسم—کیا یہ ناکارہ ہے، مضر ہے، وغیرہ) لیتی ہیں اور اپنی صلاحیت کے ساتھ اس کا تجزیہ کرتی ہیں۔ AI سے چلنے والے تجزیات ٹرک کے سائز، فیچرز، مقام اور دستیابی کا جائزہ لے سکتے ہیں، ڈرائیور کے اوقات کار کے سروس ریگولیشنز کے ساتھ، حقیقی وقت میں شپرز اور کیریئرز کو جوڑنے کے لیے۔ ڈیجیٹل جڑواں ٹکنالوجی ممکنہ طور پر اس کو ایک قدم آگے لے جا سکتی ہے، زیادہ سے زیادہ میچ کو یقینی بنانے کے لیے ورچوئل منظرناموں کی نقالی۔
فرض کریں کہ ایک shipper ڈیجیٹل پلیٹ فارم میں اپنے آنے والے بوجھ کے بارے میں معلومات داخل کرتا ہے۔ سسٹم دستیاب کیریئر کی صلاحیت کا تجزیہ کرتا ہے اور پہلے ذکر کیے گئے اصلاحی عوامل کو مدنظر رکھتے ہوئے، سب سے زیادہ موزوں آپشن کے ساتھ بوجھ سے میل کھاتا ہے۔ لین دین پر کارروائی کی جاتی ہے، اور شپمنٹ کو اس کے پورے سفر میں ٹریک کیا جاتا ہے۔
اثاثوں کا سراغ لگا کر، مانگ کی پیشن گوئی، اور بوجھ کو ملا کر، لاجسٹک کمپنیاں بڑی رقم بچا رہی ہیں۔ وہ خالی میلوں کو کم سے کم کر رہے ہیں، گاڑیوں کے استعمال کو زیادہ سے زیادہ کر رہے ہیں، اور کاربن فوٹ پرنٹ کو ختم کر رہے ہیں- بالآخر زیادہ قابل اعتماد ڈیلیوری کے ساتھ صارفین کے تعلقات کو بہتر بنا رہے ہیں۔
فوائد لاجسٹکس سے آگے بڑھتے ہیں۔ سپلائی چین کی مرئیت کی یہ سطح خوردہ فروشوں اور مینوفیکچررز کو پیداواری نظام الاوقات کو بہتر بنانے اور انوینٹری رکھنے کے اخراجات کو کم کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ وہ زیادہ مؤثر طریقے سے ترسیل کی منصوبہ بندی کر سکتے ہیں، تاخیر اور اسٹوریج کی فیس کو کم کر سکتے ہیں، اور زیادہ سے زیادہ ٹرک کے استعمال اور کم سے کم ضائع ہونے کی صلاحیت کو یقینی بنا کر نقل و حمل کے اخراجات کو کم کر سکتے ہیں۔
وسائل کی تقسیم سے متعلق کوئی بھی صنعت — ایئر لائنز، مینوفیکچرنگ، یہاں تک کہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ — اس سے سیکھ سکتی ہے کہ کس طرح لاجسٹک AI آپریشنز کو ہموار کر رہا ہے۔
