सेठ पाटिन, मुख्य कार्यकारी अधिकारी और संस्थापक LogistiView, उस भूमिका का वर्णन करता है जो प्रौद्योगिकी गोदामों द्वारा ग्राहक की मांग पर प्रतिक्रिया करने के तरीके को बेहतर बनाने में निभा रही है।
पैटिन कहते हैं, आधुनिक समय के गोदाम में स्वचालित निर्णय लेने की प्रक्रिया "किसी व्यक्ति को कार्रवाई करने की अनुशंसा करने के लिए सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने की प्रक्रिया है, या उसके पास उपलब्ध जानकारी की मात्रा के आधार पर स्वचालित रूप से इसे लेने की प्रक्रिया है।"
स्वचालन के लिए उपयुक्त निर्णयों में शामिल हैं कि कौन से ऑर्डर जारी किए जाने चाहिए और कब, किसे काम सौंपा जाना चाहिए, काम कैसे किया जाना चाहिए, और गोदाम के माध्यम से ऑर्डर का इष्टतम मार्ग। पैटिन कहते हैं, "जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है, हम सॉफ्टवेयर के साथ स्वचालित रूप से अधिक से अधिक निर्णय लेने जा रहे हैं।"
पैटिन कहते हैं, निर्णय लेने के स्वचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग प्रमुख तत्व हैं, हालांकि दोनों को "खराब प्रतिक्रिया" मिली है क्योंकि ज्यादातर लोग चर्चा के लिए आने पर कुछ भी ठोस कल्पना नहीं कर पाते हैं। सीधे शब्दों में कहें तो एआई एक पैटर्न को पहचानने के लिए कंप्यूटर की क्षमता का अनुप्रयोग है, और मशीन लर्निंग यह निर्धारित करती है कि वह पैटर्न सफलता या विफलता उत्पन्न करता है या नहीं।
डेटा गोदाम के अंदर और बाहर, कई बिंदुओं से सिस्टम में प्रवाहित होता है - इतना अधिक डेटा, वास्तव में, कि मनुष्य संभवतः इसका अर्थ नहीं निकाल सकते हैं। महत्वपूर्ण जानकारी में मांग और आपूर्ति की वर्तमान स्थिति, कौन से ऑर्डर और कार्यों को पूरा करने की आवश्यकता है, कार्य करने के लिए उपलब्ध कार्यबल और सुविधा की प्राकृतिक बाधाएं शामिल हैं। पैटिन का कहना है कि प्रमुख निर्णय लेने के लिए पर्याप्त दृश्यता हासिल करने के लिए यह सब आवश्यक है।
सिस्टम अनुभव के साथ सीखता है, हालांकि यह शुरुआत से ही प्रभावी हो सकता है क्योंकि इसके एल्गोरिदम नियम-आधारित वातावरण से प्राप्त होते हैं। जब यह पुष्टि करता है कि ग्राहक को समय पर और सर्वोत्तम कीमत पर ऑर्डर मिला है, तो "अगली बार जब वह वही स्थिति देखता है, तो वह उस निर्णय को सुदृढ़ करेगा और इसे फिर से करेगा," पैटिन कहते हैं।
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- स्रोत: https://www.supplychainbrain.com/articles/36717-watch-automated-decision-making-in-the-warehouse
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