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रसद में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की भूमिका

पुनीत भल्ला

एसोसिएट निदेशक - विपणन@ Shiprocket

जनवरी ७,२०२१

4 मिनट पढ़ा

जैसे ही हम समय के साथ आगे बढ़ते हैं, 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)' शब्द हमारी दैनिक बातचीत का एक हिस्सा बन रहा है। हम मशीन लर्निंग और रोबोटिक्स तकनीक के बारे में हर तरह की बातें सुनते हैं, जो एक प्रक्रिया को और अधिक कुशल और कम समय लेने वाली करने के लिए हमारे द्वारा की जाने वाली प्रक्रिया को अनुकूलित करके वैश्विक प्रभाव डालती है। ईकामर्स लॉजिस्टिक्स या शिपिंग एक ऐसा उद्योग है जहाँ AI ने आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को एक अधिक निर्बाध प्रक्रिया बनाकर अपना प्रभाव दिखाना शुरू कर दिया है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है

सरल शब्दों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपलब्ध डेटासेट के आधार पर बुद्धिमान निर्णय लेने के लिए एक मशीन (या विभिन्न उपकरणों के संयोजन) की क्षमता है। इस तरह की मशीनें एकत्रित डेटा के साथ-साथ उनके द्वारा किए गए विकल्पों के आधार पर अधिक सुधारात्मक निर्णय लेने के लिए स्वयं सीख सकती हैं। मशीनों द्वारा स्व-शिक्षण की इस प्रक्रिया को मशीन लर्निंग के रूप में भी जाना जाता है।

एअर इंडिया कैसे गोदामों को और अधिक उन्नत बना रहा है

बहुत अलग ईकामर्स कंपनियां पहले ही उत्पाद छँटाई की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए रोबोट का उपयोग शुरू कर दिया है और पैकेजिंग। रोबोट को एक उत्पाद को पैक करने और वितरण आवश्यकताओं के आधार पर इसे क्रमबद्ध करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है।

त्वरित वितरण मार्ग खोजने में एआई मदद करता है

आव्श्यक्ता ही आविष्कार की जननी है। के मामले में रसद सेक्टर, यह आवश्यकता ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम (TSP) है, जिसका उपयोग किसी सेल्समैन द्वारा स्थानों की दी गई सूची में आवश्यक कम से कम संभावित मार्ग को समझने के लिए किया जाता है। सरल शब्दों में, पैकेज को सबसे कुशलता से वितरित करने में क्या समय लगेगा?

यदि आप इसे बुनियादी स्तर से देखते हैं, तो कई प्रकार की वस्तुओं को वितरित करने के असंख्य तरीके हैं। हालांकि, प्रसव को पूरा करने के कार्य से संबंधित जानकारी का विश्लेषण करने की आवश्यकता है, जैसे कि डिलीवरी शेड्यूल, वास्तविक समय यातायात, और इसी तरह। जैसे-जैसे उपभोक्ता जरूरतों की मांग बढ़ी है, सही व्यावसायिक निर्णय लेना अधिक चुनौतीपूर्ण हो गया है। इसे पूरा करने के लिए एक अच्छी तरह से परिभाषित आपूर्ति श्रृंखला लागत प्रक्रिया होनी चाहिए।

लास्ट माइल डिलीवरी में AI असिस्टिंग

RSI ईकामर्स के इस युग में अंतिम मील वितरण ग्राहक के लिए व्यक्तिगत अनुभव बनाने के बारे में सब कुछ है। आदेश दिए जाने के बाद, कार्यकारी को इसकी देखभाल करने और इसे संसाधित करने के लिए सौंपा जाएगा, और फिर उन्हें गतिशील डेटा के आधार पर वितरण के लिए एक ईटीए प्रदान करने की आवश्यकता है। यह सब डेटा प्रबंधित करने के लिए एक बहुत ही कठिन काम हो जाता है।

यह वह जगह है जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का महत्व आता है क्योंकि यह आपको सबसे विस्तृत डेटासेट को ठीक से प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है। एआई के माध्यम से, आप डेटा प्लेटफ़ॉर्म का लाभ उठाने और पैटर्न और विसंगतियों को विनियमित करने के लिए डेटासेट बनाने में सक्षम होंगे। डेटा पैटर्न भविष्य कहनेवाला विश्लेषण पर आधारित हैं। इसके अलावा, अंतिम मील वितरण के लिए कृत्रिम रूप से बुद्धिमान ड्रोन का कार्यान्वयन पहले से ही दुनिया के कुछ हिस्सों में होने लगा है।

बचाव के लिए आवाज सहायक

वॉइस असिस्टेंट के जरिए लॉजिस्टिक में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को भी आकार लेते देखा जा सकता है। अमेज़न का एलेक्सा एक ऐसा उदाहरण है, जो ग्राहकों को अपने ऑर्डर को ट्रैक करने में मदद कर सकता है रसद भागीदार डीएचएल। आप एलेक्सा से अपने पैकेज के बारे में पूछ सकते हैं और यह आपको बताएगा कि यह कहां है। यदि ग्राहक अपने पैकेज के साथ समस्याओं का सामना कर रहा है, तो एलेक्सा कूरियर के ग्राहक सहायता के लिए कॉल कर सकता है।

लॉजिस्टिक्स के हर स्तर पर एआई की भूमिका होती है। वेयरहाउस एआई का उपयोग स्वचालित प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और इंटरकनेक्ट करने के लिए करते हैं। उन्नत प्रदर्शन के लिए जियोकोडिंग और स्थान खुफिया जैसे उन्नत तरीकों का उपयोग किया जा रहा है। B2B और B2C सेक्टर वाहनों को आवंटित करने और कारों के लिए सबसे अधिक अनुकूलित मार्गों को चुनने के लिए एआई-आधारित सिस्टम का उपयोग करते हैं।

दुनिया जहां हम रहते हैं, लगभग सभी गतिविधियों में एक डिजिटल पदचिह्न छोड़ता है, और जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए कदम के रूप में कार्य करता है। यह समय के बारे में है कि एआई मैनुअल निर्णय लेगा और पैकेज वितरित करें अधिक प्रभावशाली रुप से।

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पर एक विचार "रसद में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की भूमिका"

  1. महान सामग्री। मैं बस इतना ही कहना चाहूंगा कि पेशेवर दुनिया के बढ़ते डिजिटलीकरण के साथ, अधिक से अधिक कंपनियां कृत्रिम आपूर्ति (एआई) को अपनी आपूर्ति श्रृंखला में जोड़ रही हैं ताकि अपने संसाधनों को अधिकतम करने के लिए अपने समय और धन को कैसे कम किया जा सके? एक निश्चित स्थान पर पैकेज कहां और कब भेजें।

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