మేము సమయంతో ముందుకు వెళుతున్నప్పుడు, 'ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI)' మా రోజువారీ సంభాషణలలో ఒక భాగంగా మారుతోంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు రోబోటిక్స్ టెక్నాలజీ గురించి అన్ని రకాల విషయాలను మేము వింటున్నాము, ఒక పనిని మరింత సమర్థవంతంగా మరియు తక్కువ సమయం తీసుకునేలా చేయడానికి మేము చేసే ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా ప్రపంచ ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. కామర్స్ లాజిస్టిక్స్ లేదా షిప్పింగ్ అటువంటి పరిశ్రమ, ఇక్కడ సరఫరా గొలుసు నిర్వహణను మరింత అతుకులు లేని ప్రక్రియగా మార్చడం ద్వారా AI తన ప్రభావాన్ని చూపించడం ప్రారంభించింది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అంటే ఏమిటి
సరళంగా చెప్పాలంటే, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అనేది అందుబాటులో ఉన్న డేటాసెట్ ఆధారంగా తెలివైన నిర్ణయాలు (మానవులు తీసుకోగల మాదిరిగానే) తీసుకునే యంత్రం (లేదా వివిధ పరికరాల కలయిక) యొక్క సామర్థ్యం. సేకరించిన డేటాతో పాటు వారు తీసుకున్న ఎంపికల ఆధారంగా మరింత దిద్దుబాటు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఇటువంటి యంత్రాలు స్వయంగా నేర్చుకోవచ్చు. యంత్రాల ద్వారా స్వీయ-అభ్యాస ప్రక్రియను యంత్ర అభ్యాసం అని కూడా అంటారు.
AI ఎలా గిడ్డంగులను మరింత అధునాతనంగా చేస్తుంది
చాలా విధములుగా కామర్స్ కంపెనీలు ఉత్పత్తి క్రమబద్ధీకరణ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి ఇప్పటికే రోబోట్లను ఉపయోగించడం ప్రారంభించింది ప్యాకేజింగ్. రోబోట్లు ఒక ఉత్పత్తిని ప్యాక్ చేయడానికి మరియు డెలివరీ అవసరాల ఆధారంగా క్రమబద్ధీకరించడానికి ప్రోగ్రామ్ చేయబడతాయి.
శీఘ్ర డెలివరీ మార్గాన్ని కనుగొనడంలో AI సహాయం
అవసరం ఆవిష్కరణకు తల్లి. విషయంలో లాజిస్టిక్స్ రంగం, ఈ అవసరం ట్రావెలింగ్ సేల్స్ మాన్ ప్రాబ్లమ్ (టిఎస్పి), ఇది ఇచ్చిన ప్రదేశాల జాబితాకు అమ్మకందారునికి అవసరమైన అతి తక్కువ మార్గాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. సరళంగా చెప్పాలంటే, ప్యాకేజీని అత్యంత సమర్థవంతంగా అందించడానికి తీసుకునే సమయం ఎంత?
మీరు దీన్ని ప్రాథమిక స్థాయి నుండి చూస్తే, అనేక రకాల వస్తువులను అందించడానికి అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి. ఏదేమైనా, డెలివరీలను పూర్తి చేసే పనికి సంబంధించిన సమాచారాన్ని విశ్లేషించాల్సిన అవసరం ఉంది, డెలివరీ షెడ్యూల్, రియల్ టైమ్ ట్రాఫిక్ మరియు మొదలైనవి. వినియోగదారుల అవసరాలకు డిమాండ్ పెరిగినందున, సరైన వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడం మరింత సవాలుగా మారింది. దీనిని తీర్చడానికి బాగా నిర్వచించబడిన సరఫరా గొలుసు వ్యయ ప్రక్రియ ఉండాలి.
లాస్ట్ మైల్ డెలివరీలో AI సహాయం
మా కామర్స్ ఈ యుగంలో చివరి మైలు డెలివరీ కస్టమర్ కోసం వ్యక్తిగతీకరించిన అనుభవాన్ని సృష్టించడం. ఆర్డర్ ఇచ్చిన తరువాత, దానిని చూసుకోవడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి ఎగ్జిక్యూటివ్ను నియమిస్తారు, ఆపై వారు డైనమిక్ డేటా ఆధారంగా డెలివరీ కోసం ETA ని అందించాలి. ఈ డేటాను నిర్వహించడం చాలా శ్రమతో కూడుకున్న పని అవుతుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ఇక్కడే వస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది చాలా విస్తృతమైన డేటాసెట్ను కూడా సరిగ్గా నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. AI ద్వారా, మీరు డేటా ప్లాట్ఫారమ్లను ప్రభావితం చేయగలరు మరియు నమూనాలు మరియు క్రమరాహిత్యాలను నియంత్రించడానికి డేటాసెట్లను సృష్టించగలరు. డేటా నమూనాలు అంచనా విశ్లేషణపై ఆధారపడి ఉంటాయి. అంతేకాకుండా, చివరి మైలు డెలివరీ కోసం కృత్రిమంగా తెలివైన డ్రోన్ల అమలు ఇప్పటికే ప్రపంచంలోని కొన్ని ప్రాంతాల్లో ప్రారంభమైంది.
రెస్క్యూకి వాయిస్ అసిస్టెంట్లు
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వాయిస్ అసిస్టెంట్ల ద్వారా లాజిస్టిక్స్లో రూపుదిద్దుకుంటుంది. అమెజాన్ యొక్క అలెక్సా అటువంటి ఉదాహరణ, ఇది వినియోగదారులకు వారి ఆర్డర్లను ట్రాక్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది లాజిస్టిక్స్ భాగస్వామి DHL. మీరు మీ ప్యాకేజీ గురించి అలెక్సాను అడగవచ్చు మరియు అది ఎక్కడ ఉందో మీకు తెలియజేస్తుంది. కస్టమర్ వారి ప్యాకేజీతో సమస్యలను ఎదుర్కొంటుంటే, అలెక్సా కొరియర్ యొక్క కస్టమర్ మద్దతుకు కాల్లను కూడా పంపగలదు.
లాజిస్టిక్స్ యొక్క ప్రతి స్థాయిలో, AI పాత్ర పోషించాల్సి ఉంటుంది. అంతర్గత ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు పరస్పరం అనుసంధానించడానికి గిడ్డంగులు AI ని ఉపయోగిస్తాయి. వాంఛనీయ పనితీరు కోసం జియోకోడింగ్ మరియు లొకేషన్ ఇంటెలిజెన్స్ వంటి అధునాతన పద్ధతులు ఉపయోగించబడుతున్నాయి. B2B మరియు B2C రంగాలు కూడా వాహనాలను కేటాయించడానికి మరియు కార్ల కోసం అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేసిన మార్గాలను ఎంచుకోవడానికి AI- ఆధారిత వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తాయి.
మనం నివసించే ప్రపంచం దాదాపు అన్ని కార్యకలాపాలలో డిజిటల్ పాదముద్రను వదిలివేస్తుంది మరియు ఇది యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలకు మెట్టుగా పనిచేస్తుంది. AI మాన్యువల్ నిర్ణయాలు తీసుకునే సమయం మరియు ప్యాకేజీలను బట్వాడా చేయండి మరింత సమర్థవంతంగా.
గొప్ప కంటెంట్. వృత్తిపరమైన ప్రపంచం యొక్క పెరుగుతున్న డిజిటలైజేషన్తో, మరింత ఎక్కువ కంపెనీలు తమ సరఫరా గొలుసుకు కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ను జతచేస్తున్నాయి, వారి వనరులను పెంచడానికి వారి సమయాన్ని మరియు డబ్బును ఎలా తగ్గించాలో తగ్గించడం ద్వారా, ఒక నిర్దిష్ట ప్రదేశానికి ప్యాకేజీని ఎక్కడ మరియు ఎప్పుడు పంపాలి.