Logistics में AI: क्या आपका business तैयार है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) अब केवल बड़ी कंपनियों के लिए आरक्षित तकनीक नहीं रह गई है। आज यह उन टूल्स में शामिल हो गई है जिन्हें कोई भी बिज़नेस अपना सकता है, और लॉजिस्टिक्स उन सेक्टर्स में से एक है जहां इसका असर सबसे ज़्यादा दिखाई देता है और सबसे तुरंत महसूस होता है।

अब सवाल यह नहीं है कि क्या AI लॉजिस्टिक्स को बदल देगा। यह पहले से ही ऐसा कर रहा है। सवाल यह है कि क्या आपका बिज़नेस इसका फायदा उठाने के लिए तैयार है।

लॉजिस्टिक्स में AI क्या है?

लॉजिस्टिक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिथम्स, मशीन लर्निंग* (machine learning) और डेटा एनालिसिस का इस्तेमाल है, ताकि सप्लाई चेन की पूरी प्रक्रिया को ऑटोमेट, ऑप्टिमाइज़ और प्रेडिक्ट किया जा सके: इन्वेंटरी रिसीविंग से लेकर ग्राहक तक फाइनल डिलिवरी तक।

Oracle के अनुसार, AI का इस्तेमाल लॉजिस्टिक्स में डिमांड फोरकास्टिंग, शिपमेंट प्लानिंग, वेयरहाउस ऑप्टिमाइज़ेशन, और रूट्स, कार्गो कंडीशंस और संभावित रुकावटों की रीयल-टाइम विज़िबिलिटी के लिए किया जाता है। सरल शब्दों में: यह सिस्टम को हर एक फैसले में मैनुअल हस्तक्षेप की ज़रूरत के बिना स्मार्ट फैसले लेने देता है।

AI इसे हासिल करने के लिए तीन बुनियादी एलिमेंट्स को जोड़ता है:

• एल्गोरिथम्स: ऐसे ऑपरेशनल सिस्टम्स जो टास्क को सबसे बेहतर तरीके से पूरा करते हैं।
• सॉफ्टवेयर: हर प्रक्रिया के लिए सटीक निर्देश।
• मशीन लर्निंग: सिस्टम की वह क्षमता जिससे वह हिस्टोरिकल डेटा के आधार पर खुद सीखता है और सुधार करता है।

*मशीन लर्निंग (मशीन आधारित शिक्षण) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है, जो कंप्यूटर्स को डेटा से सीखने और अपने नतीजों को बेहतर बनाने की क्षमता देती है, बिना यह ज़रूरत हुए कि हर नियम को मैन्युअली प्रोग्राम किया जाए।

लॉजिस्टिक्स में AI के फायदे

McKinsey & Company की रिसर्च के अनुसार, जिन कंपनियों ने AI-संचालित सप्लाई चेन सॉल्यूशंस अपनाए हैं, वे अपने लॉजिस्टिक्स कॉस्ट को 15% तक कम करने, अपने इन्वेंटरी लेवल को 35% तक बेहतर बनाने, और उन प्रतिस्पर्धियों की तुलना में जो इस अडॉप्शन में पीछे हैं, अपने सर्विस लेवल में 65% तक सुधार हासिल करने में सफल हुई हैं।

बढ़ते हुए बिज़नेस के लिए ये सबसे ठोस फायदे हैं:

ज़्यादा सटीक डिमांड प्रेडिक्शन

AI एल्गोरिथम्स खरीद के पैटर्न, हिस्टोरिकल डेटा और सीज़न व ट्रेंड जैसे बाहरी वेरिएबल्स का विश्लेषण करते हैं, ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि किन प्रोडक्ट्स की ज़रूरत होगी, कब और कितनी मात्रा में। इससे एक्सेस इन्वेंटरी और स्टॉक की कमी, दोनों कम होते हैं।

रीयल-टाइम रूट ऑप्टिमाइज़ेशन

AI ट्रैफिक, मौसम, वाहनों की क्षमता और डिलिवरी लोकेशंस के डेटा को प्रोसेस करता है, ताकि हर शिपमेंट के लिए सबसे एफिशिएंट रूट कैलकुलेट किया जा सके। नतीजा: कम फ्यूल, कम समय और उसी दिन ज़्यादा डिलिवरीज़।

वेयरहाउस का ऑटोमेशन

पिकिंग और पैकिंग से लेकर वेयरहाउस के भीतर प्रोडक्ट्स की स्ट्रेटेजिक लोकेशन तक, AI टास्क असाइन करता है, डिस्ट्रीब्यूशन सुझाता है और बिना मैन्युअल हस्तक्षेप के प्रोसेसेज़ को कोऑर्डिनेट करता है। Oracle के अनुसार, इससे ऑर्डर में गलतियां कम होती हैं और पूर्ति का समय तेज़ होता है।

प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस

इक्विपमेंट और वाहनों में लगे सेंसर्स खराबी के संकेतों को उनके होने से पहले ही डिटेक्ट कर सकते हैं, जिससे अनप्लांड डाउनटाइम कम करने और ऑपरेशन में अनपेक्षित रुकावटों से बचने में मदद मिलती है।

स्मार्ट रिटर्न मैनेजमेंट

AI ऐसे प्रोडक्ट्स में पैटर्न की पहचान करता है जिनमें रिटर्न की फ्रीक्वेंसी ज़्यादा होती है, यह क्वालिटी या पैकेजिंग की समस्याओं को बढ़ने से पहले डिटेक्ट करने में मदद करता है, और रिटर्न के फ्लो को ऑप्टिमाइज़ करता है ताकि इन्वेंटरी को तेज़ी से फिर से इस्तेमाल में लाया जा सके।

ऑटोमेटेड कस्टमर सपोर्ट

AI वाले चैटबॉट्स ऑर्डर स्टेटस, डिलिवरी टाइम और अवेलेबिलिटी के बारे में सामान्य सवालों का जवाब बिना किसी इंसानी हस्तक्षेप के, दिन के 24 घंटे देते हैं।

अपने बिज़नेस के लॉजिस्टिक्स में AI कैसे लागू करें

यह एक दिन में कोई कॉम्प्लेक्स टेक्नोलॉजी इंस्टॉल करने की बात नहीं है। Sage के अनुसार, लॉजिस्टिक्स में AI का असरदार इम्प्लीमेंटेशन तीन मुख्य एक्शंस से शुरू होता है:

1. जो डेटा आपके पास पहले से है, उसका इस्तेमाल करें। ज़्यादातर बिज़नेस बड़ी मात्रा में लॉजिस्टिक्स डेटा जनरेट करते हैं जिसका वे फायदा नहीं उठाते। ऑर्डर हिस्ट्री, इस्तेमाल किए गए रूट्स, डिलिवरी टाइम, रिटर्न्स: यह सारी जानकारी किसी भी AI सिस्टम का "फ्यूल" है।
2. मौजूदा प्रक्रियाओं को ऑटोमेट और तेज़ करें। सबसे ज़्यादा दोहराई जाने वाली और गलतियों की आशंका वाली टास्क्स से शुरू करें: गाइड जनरेशन, पैकेजिंग कंपनी असाइनमेंट, ग्राहकों को नोटिफिकेशन। इन्हें ऑटोमेट करना लगभग तुरंत समय बचाता है और लागत कम करता है।
3. समस्याओं का अनुमान लगाने के लिए प्रेडिक्टिव एनालिसिस का इस्तेमाल करें। किसी समस्या के होने पर रिएक्ट करने के बजाय, AI आपको उनके होने से पहले ही जोखिमों को डिटेक्ट करने देता है: ट्रांज़िट में देरी, इन्वेंटरी की कमी, डिमांड में उछाल।

टिप: आपको सब कुछ एक साथ लागू करने की ज़रूरत नहीं है। लॉजिस्टिक्स में AI अपनाने का सबसे असरदार तरीका है उस प्रोसेस से शुरू करना जो सबसे ज़्यादा समय लेता है या सबसे ज़्यादा गलतियां पैदा करता है, और वहां से आगे बढ़ना।

आपका बिज़नेस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए कब तैयार है?

ऐसा कोई मिनिमम वॉल्यूम थ्रेशोल्ड नहीं है जिसके बाद "यह पहले से ही फायदेमंद है"। ये कुछ संकेत हैं कि आपका बिज़नेस पहले से ही यह कदम उठाने के लिए तैयार है:

• आप रोज़ाना कई घंटे मैन्युअल लॉजिस्टिक्स टास्क्स में लगाते हैं (गाइड्स जनरेट करना, पैकेजिंग कंपनियों की तुलना करना, एड्रेस दर्ज करना)।
• ऑर्डर में गलतियां बार-बार होती हैं और हर एक आपको समय और पैसे दोनों की कीमत चुकाती है।
• आपके पास डिमांड के पीक्स होते हैं (हाई सीज़न, प्रोमोशंस, साल का अंत) जो आपके मौजूदा ऑपरेशन को ओवरलोड कर देते हैं।
• आप ज़्यादा ऑपरेशनल स्टाफ रखे बिना वॉल्यूम स्केल करना चाहते हैं।
• आप असंगत डिलिवरी समय या पोस्ट-सेल कम्युनिकेशन की कमी की वजह से ग्राहक खो रहे हैं।

आज उपलब्ध स्मार्ट लॉजिस्टिक्स सॉल्यूशंस

स्मार्ट लॉजिस्टिक्स के टूल्स ऑटोमेशन, बिज़नेस रूल्स, डेटा एनालिसिस, और कुछ मामलों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ते हैं। सभी ऑटोमेटेड फंक्शन्स AI का इस्तेमाल नहीं करते: उदाहरण के लिए, गाइड जनरेट करना या नोटिफिकेशन भेजना प्रीडिफाइंड रूल्स के ज़रिए किया जा सकता है, जबकि अन्य टूल्स फैसले लेने या सुझाव देने के लिए प्रेडिक्टिव मॉडल्स का इस्तेमाल करते हैं।

• पैकेजिंग कंपनी का ऑटोमैटिक सिलेक्शन, हर ऑर्डर के वज़न, डेस्टिनेशन और ऑप्टिमल कॉस्ट के अनुसार।
• स्मार्ट पैकेजिंग सुझाव, ताकि चार्ज किया जाने वाला वॉल्यूमेट्रिक वेट और हर गाइड की लागत कम हो सके।
• ऑटोमैटिक नोटिफिकेशंस, WhatsApp और ईमेल के ज़रिए शिपमेंट के हर चरण में।
• एनालिटिकल डैशबोर्ड्स, ऑपरेशन की परफॉर्मेंस पर रीयल-टाइम विज़िबिलिटी के साथ।
• कन्वर्सेशनल असिस्टेंट्स, पैकेजेज़ ट्रैक करने, शिपमेंट कोट करने और सवालों का हल निकालने के लिए, बिना प्लेटफॉर्म छोड़े।

निष्कर्ष

लॉजिस्टिक्स में AI अब कोई भविष्य का ट्रेंड नहीं है: यह किसी भी साइज़ के बिज़नेस की पहुंच में मौजूद एक टूल है, और कॉस्ट, इन्वेंटरी और सर्विस लेवल में इसके फायदे नापे जा सकते हैं। पहला कदम एक साथ सारी उपलब्ध टेक्नोलॉजी अपनाना नहीं है, बल्कि यह पहचानना है कि आपके ऑपरेशन के किस हिस्से में इसका सबसे ज़्यादा असर होगा, और वहीं से शुरुआत करना है।

Envia.com पर, हमने इनमें से कई AI क्षमताओं को पहले शिपमेंट से ही, सीधे प्लेटफॉर्म में शामिल किया है। अगर आप देखना चाहते हैं कि ये व्यवहार में कैसे काम करती हैं, तो आप इसे मुफ्त में आज़मा सकते हैं और अपने ऑपरेशन के लिए उपलब्ध टूल्स को एक्सप्लोर कर सकते हैं।