જેમ અમે સમય સાથે આગળ વધો, શબ્દ 'આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (એઆઈ)' આપણા રોજિંદા વાર્તાલાપનો એક ભાગ બની રહ્યો છે. અમે મશીન લર્નિંગ અને રોબોટિક્સ ટેક્નોલ aboutજી વિશેની તમામ પ્રકારની બાબતો સાંભળીએ છીએ કે અમે કાર્યને વધુ કાર્યક્ષમ અને ઓછા સમય માંગી લેવાની પ્રક્રિયાને izingપ્ટિમાઇઝ કરીને વૈશ્વિક અસર બનાવીએ છીએ. ઈકોમર્સ લોજિસ્ટિક્સ અથવા શિપિંગ એ એક ઉદ્યોગ છે જ્યાં સપ્લાય ચેન મેનેજમેન્ટને વધુ સીમલેસ પ્રક્રિયા બનાવીને એઆઈએ પોતાનો પ્રભાવ દર્શાવવાનું શરૂ કર્યું છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ શું છે
સરળ શબ્દોમાં, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (એઆઈ) એ ઉપલબ્ધ ડેટાસેટ પર આધારિત નિર્ણાયક નિર્ણયો (માનવીઓ શું લઈ શકે છે તેના જેવા) બનાવવા માટે મશીન (અથવા વિવિધ ઉપકરણોના સંયોજન) ની ક્ષમતા છે. આવા મશીનો એકત્રિત માહિતી સાથે કરેલી પસંદગીઓના આધારે વધુ સુધારણાત્મક નિર્ણયો કરવા માટે તેઓ પોતાની જાતે શીખી શકે છે. મશીનો દ્વારા સ્વ-શીખવાની આ પ્રક્રિયાને મશીન લર્નિંગ તરીકે પણ ઓળખાય છે.
કેવી રીતે AI એ વેરહાઉસીસને વધુ ઉન્નત બનાવે છે
ઘણા જુદા છે ઈકોમર્સ કંપનીઓ ઉત્પાદન સingર્ટિંગની પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરવા માટે રોબોટ્સનો ઉપયોગ પહેલાથી જ શરૂ કરી દીધો છે અને પેકેજિંગ. રોબોટ્સને ઉત્પાદન પેક કરવા અને ડિલિવરી આવશ્યકતાઓના આધારે સ onર્ટ કરવા માટે પ્રોગ્રામ કરવામાં આવે છે.
સૌથી ઝડપી ડિલિવરી રૂટ શોધવામાં મદદ
આવશ્યકતા એ શોધની માતા છે. ના કિસ્સામાં લોજિસ્ટિક્સ સેક્ટર, આ જરૂરીયાત ટ્રાવેલિંગ સેલ્સમેન પ્રોબ્લેમ (ટીએસપી) છે, જેનો ઉપયોગ સેલ્સમેને જરૂરી સ્થાનોની સૂચિ સુધી પહોંચવા માટેના ટૂંકા શક્ય માર્ગને સમજવા માટે થાય છે. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, પેકેજને સૌથી વધુ અસરકારક રીતે પહોંચાડવા માટે શું સમય લાગશે?
જો તમે તેને મૂળભૂત સ્તરથી જોશો, તો વિવિધ પ્રકારની વસ્તુઓને વિતરિત કરવા અસંખ્ય રસ્તાઓ છે. જો કે, ડિલિવરી સમાપ્ત કરવાના કાર્યને લગતી માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવાની જરૂર છે, જેમ કે ડિલિવરી શેડ્યૂલ્સ, રીઅલ-ટાઈમ ટ્રાફિક, વગેરે. ગ્રાહક જરૂરિયાતોની માંગ વધી હોવાથી, તે યોગ્ય વ્યવસાયના નિર્ણયો લેવા વધુ પડકારરૂપ બન્યું છે. આને પહોંચી વળવા માટે એક સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત સપ્લાય ચેઇન ખર્ચ પ્રક્રિયા હોવી જોઈએ.
છેલ્લા માઇલ ડિલિવરી સહાયક એઆઈ
આ ઈકોમર્સના આ યુગમાં છેલ્લા માઇલ ડિલિવરી ગ્રાહક માટે વ્યક્તિગત અનુભવ બનાવવા વિશે બધું છે. ઓર્ડર મૂકવામાં આવે પછી, એક્ઝિક્યુટિવને તેની સંભાળ રાખવા અને તેની પર પ્રક્રિયા કરવાની સોંપણી કરવામાં આવશે, અને પછી ગતિશીલ ડેટાના આધારે ડિલિવરી માટે તેમને ઇટીએ પૂરું પાડવાની જરૂર છે. આ તમામ ડેટાને મેનેજ કરવા માટે ખૂબ જ મુશ્કેલ કાર્ય બની જાય છે.
આ તે છે જ્યાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો મહત્વ આવે છે કારણ કે તે તમને સૌથી વિસ્તૃત ડેટાસેટને યોગ્ય રીતે સંચાલિત કરવામાં સક્ષમ બનાવે છે. AI દ્વારા, તમે ડેટા પ્લેટફોર્મ્સનો લાભ લઈ શકશો અને પેટર્ન અને ફેરફારોને નિયમન કરવા માટે ડેટાસેટ્સ બનાવી શકશો. ડેટા પેટર્ન અનુમાનિત વિશ્લેષણ પર આધારિત છે. આ ઉપરાંત, છેલ્લા માઇલ ડિલિવરી માટે કૃત્રિમ રીતે બુદ્ધિશાળી ડ્રોન્સનું અમલીકરણ દુનિયાના ભાગોમાં થઈ રહ્યું છે.
બચાવ માટે અવાજ સહાયક
વૉઇસ સહાયકો દ્વારા લોજિસ્ટિક્સમાં આકાર લઈને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ પણ જોઇ શકાય છે. એમેઝોનનું એલેક્સા એક એવું ઉદાહરણ છે, જે ગ્રાહકોને તેમના ઓર્ડરને ટ્રેક કરવામાં મદદ કરે છે લોજિસ્ટિક્સ ભાગીદાર ડીએચએલ. તમે એલેક્સાને તમારા પેકેજ વિશે પૂછો અને તે તમને કહેશે કે તે ક્યાં છે. ગ્રાહકને તેમના પેકેજ સાથે સમસ્યાઓનો સામનો કરવો પડતો હોય તો, એલેક્સા, કુરિયરના ગ્રાહક સમર્થન માટે કૉલ્સ પણ કરી શકે છે.
લોજિસ્ટિક્સના દરેક સ્તરે, એઆઈ પાસે એક ભૂમિકા ભજવવાની ભૂમિકા છે. વેરહાઉસીઝ એ AI ને સ્વયંસંચાલિત કરવા અને આંતરિક પ્રક્રિયાઓને આંતરિક રીતે જોડવા માટે ઉપયોગ કરે છે. ઉન્નત પધ્ધતિઓ, જેમ કે જીઓકોડિંગ અને સ્થાન બુદ્ધિ, શ્રેષ્ઠ પ્રભાવ માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે. B2B અને B2C સેક્ટર વાહનો ફાળવવા અને કાર માટે સૌથી વધુ ઑપ્ટિમાઇઝ રૂટ પસંદ કરવા માટે એઆઇ-આધારિત સિસ્ટમ્સનો પણ ઉપયોગ કરે છે.
વિશ્વ જ્યાં આપણે જીવીએ છીએ તે લગભગ તમામ પ્રવૃત્તિઓમાં ડિજિટલ પદચિહ્ન છોડે છે, અને તે મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ માટેના પગથિયા તરીકે કામ કરે છે. તે સમય છે કે AI AI જાતે નિર્ણય લેશે અને પેકેજો પહોંચાડો વધુ અસરકારક રીતે.
સરસ સામગ્રી. હું તે જ ઉમેરવા માંગું છું, વ્યાવસાયિક વિશ્વની વધતી જતી ડિજિટાઇઝેશન સાથે, વધુ અને વધુ કંપનીઓ કૃત્રિમ બુદ્ધિ (એઆઈ) ને તેમની સપ્લાય ચેઇનમાં ઉમેરી રહી છે જેથી તેમના સંસાધનોને મહત્તમ કરવા માટે સમય અને પૈસા કેવી રીતે ઘટાડી શકાય તે ઘટાડીને, કોઈ ચોક્કસ સ્થાન પર ક્યારે અને ક્યાં મોકલવું.