पिछले कुछ वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बढ़ते परिष्कार ने आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में अभूतपूर्व स्तर की सटीकता, दक्षता और नवीनता ला दी है। यह कार्य करने, डेटा प्रबंधित करने और ग्राहक सेवा प्रदान करने के तरीके को नया आकार दे रहा है।
आपूर्ति श्रृंखला में एआई का भविष्य और भी रोमांचक है। ब्रांडों और खुदरा विक्रेताओं के लिए, अब केवल दृश्यता ही पर्याप्त नहीं है। वे पहले क्या हुआ, या अब क्या हो रहा है, उससे भी अधिक जानना चाहते हैं। वे यथासंभव सटीक और शीघ्रता से भविष्य की भविष्यवाणी करने में सक्षम होना चाहते हैं, क्योंकि वे ग्राहकों की अपेक्षाओं को पार करते हुए आपूर्ति और मांग को संतुलित करने का प्रयास करते हैं।
निम्नलिखित तीन प्रमुख क्षेत्र हैं जहां एआई आपूर्ति श्रृंखला उद्योग पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने के लिए तैयार है।
भण्डारण एवं परिवहन
बेहतर रूटिंग निर्णय. एआई एल्गोरिदम पहले से ही वितरण मार्गों को सुव्यवस्थित करने, लागत में कटौती करने और ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ाने में मदद करने में सहायक साबित हुआ है। डेटा और फीडबैक से सीखने में सक्षम, सिस्टम यातायात, मौसम, वितरण कार्यक्रम, बिल्डिंग लेआउट और वाहन क्षमता जैसे चर के लिए लेखांकन करते हुए, यात्रा के समय और ईंधन की खपत की न्यूनतम मात्रा निर्धारित करने में और भी स्मार्ट हो जाता है।
इन्वेंटरी और संचलन. गोदाम प्रबंधन के महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक सुविधा के भीतर माल की आवाजाही को अनुकूलित करना है। एआई एल्गोरिदम उत्पाद की मांग, गोदाम लेआउट और इन्वेंट्री स्तर पर वास्तविक समय डेटा जैसे कारकों को ध्यान में रखता है। एआई-संचालित उपकरण मांग पैटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, ताकि गोदाम यह अनुमान लगा सकें कि किन उत्पादों की अधिक बार आवश्यकता होगी, और उन्हें त्वरित पहुंच के लिए स्थान दे सकते हैं। ऐसी प्रणालियाँ लगातार बदलती परिस्थितियों के अनुरूप ढलती रहती हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि गतिशील वातावरण में भी निर्णय इष्टतम बने रहें।
विश्लेषण (Analytics). आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के क्षेत्र में, डेटा राजा है। एआई-संचालित एनालिटिक्स गोदामों को उनके संचालन में अमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जो डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। ये उपकरण गोदाम के भीतर सेंसर, रेडियो फ्रीक्वेंसी पहचान टैग और इंटरनेट-ऑफ-थिंग्स उपकरणों द्वारा उत्पन्न बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते हैं।
उदाहरण के लिए, पूर्वानुमानित विश्लेषण, इन्वेंट्री आवश्यकताओं और संभावित बाधाओं का पूर्वानुमान लगा सकता है। वर्णनात्मक विश्लेषण ऐतिहासिक डेटा का व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जिससे गोदामों को रुझानों और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने में मदद मिलती है। इन दृष्टिकोणों का संयोजन न केवल इन्वेंट्री प्रबंधन में सटीकता बढ़ाता है, बल्कि अधिक प्रभावी संसाधन आवंटन और योजना में भी योगदान देता है।
एआई-संचालित सिस्टम मांग पैटर्न की भविष्यवाणी करने, इन्वेंट्री स्तर को अनुकूलित करने और स्टॉकआउट की संभावना को कम करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। इन प्रगतियों के परिणामस्वरूप नौकरी में परिवर्तन भी होता है, जिससे श्रमिकों को अधिक बौद्धिक रूप से उत्तेजक और रणनीतिक भूमिकाओं में संलग्न होने की अनुमति मिलती है, जैसे स्वचालित प्रक्रियाओं की देखरेख और अनुकूलन।
पूर्ति एवं पैकिंग। हाल के वर्षों में, एआई और ऑटोमेशन गोदाम में कार्य करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रहे हैं। ऑर्डर लेने, पैकिंग और इन्वेंट्री प्रबंधन जैसी नियमित और श्रम-केंद्रित गतिविधियों को स्वचालित किया जा रहा है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा संचालित सिस्टम वस्तुओं को कुशलतापूर्वक व्यवस्थित और पैक कर सकते हैं, जिससे पूर्ति के लिए आवश्यक समय कम हो जाता है। ये सिस्टम इष्टतम पैकिंग कॉन्फ़िगरेशन सुनिश्चित करने, स्थान की आवश्यकता को कम करने और पारगमन के दौरान क्षति के जोखिम को कम करने के लिए पैकेज आकार, वजन और नाजुकता जैसे कारकों को ध्यान में रखते हैं।
क्रॉस-डॉक्स। एआई एल्गोरिदम मौसम की स्थिति, यातायात पैटर्न और डिलीवरी समय सहित असंख्य कारकों का विश्लेषण कर सकता है, जिससे रूटिंग योजनाओं में गतिशील समायोजन सक्षम हो सकता है। इसके परिणामस्वरूप अधिक प्रतिक्रियाशील और अनुकूलनीय क्रॉस-डॉकिंग ऑपरेशन होते हैं। बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित करने की एआई की क्षमता यह सुनिश्चित करती है कि क्रॉस-डॉक्स परिवहन नेटवर्क की वर्तमान स्थिति के आधार पर सूचित निर्णय ले सकते हैं।
मैन्युअल प्रक्रियाएं और वर्कफ़्लो
घटनाओं को स्कैन करें. मैनुअल डेटा प्रविष्टि लंबे समय से आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन का एक श्रम-गहन और त्रुटि-प्रवण पहलू रहा है। कई कंपनियां आज भी किसी स्थान पर किसी उत्पाद के आने या जाने पर हस्तलिखित टाइम स्टैम्प पर भरोसा करती हैं। स्वचालित स्कैनिंग न केवल डेटा प्रविष्टि को तेज करती है, बल्कि मैन्युअल इनपुट से जुड़ी त्रुटियों को भी लगभग समाप्त कर देती है। पैलेट या पार्सल की यात्रा के हर चरण में उपलब्ध स्कैनिंग श्रृंखला के ऊपर और नीचे अधिक समेकन के अवसरों की अनुमति देती है। वास्तविक समय में डेटा कैप्चर और संसाधित करके, ये सिस्टम सटीक इन्वेंट्री ट्रैकिंग, ऑर्डर पूर्ति और समग्र आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता में योगदान करते हैं। उपयोग में आसान एप्लिकेशन या प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से वास्तविक समय में स्थान सीधे हितधारक को रिले किया जाता है।
अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग। गोदाम क्षमता, डॉक भीड़, वाहक उपलब्धता और डिलीवरी विंडो जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए, नियुक्ति शेड्यूलिंग को अनुकूलित करने के लिए एआई एल्गोरिदम को तेजी से नियोजित किया जा रहा है। ये प्रणालियाँ मौसम संबंधी व्यवधानों या यातायात विलंब जैसी अप्रत्याशित घटनाओं के जवाब में शेड्यूल को गतिशील रूप से समायोजित कर सकती हैं। अपॉइंटमेंट शेड्यूलिंग को स्वचालित करके, कंपनियां प्रतीक्षा समय को कम कर सकती हैं, परिवहन लागत को कम कर सकती हैं और समग्र आपूर्ति श्रृंखला दक्षता को बढ़ा सकती हैं।
ट्रैक और ट्रेस तकनीक. एआई-निर्देशित ट्रैक और ट्रेस सिस्टम अंतिम उपभोक्ता तक संपूर्ण दृश्यता प्रदान करते हैं। रिकॉल या गुणवत्ता संबंधी समस्या की स्थिति में, कंपनियां तेजी से प्रभावित उत्पादों का पता लगा सकती हैं, जिससे उपभोक्ताओं और समग्र आपूर्ति श्रृंखला दोनों पर प्रभाव कम हो सकता है।
निजीकृत ग्राहक सेवा
चैटबॉट और संवादी एआई। एआई-संचालित चैटबॉट और संवादात्मक एआई के एकीकरण के साथ ग्राहक सेवा परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन आया है। आपूर्ति श्रृंखला उद्योग में, चैटबॉट ग्राहकों की पूछताछ को संभालने और वास्तविक समय पर अपडेट प्रदान करने के लिए एक स्केलेबल समाधान प्रदान करते हैं। ग्राहकों के प्रश्नों को समझने और उनका उत्तर देने के लिए चैटबॉट प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और मशीन लर्निंग का सहारा लेते हैं। चाहे ग्राहक ऑर्डर की स्थिति, शिपमेंट ट्रैकिंग या उत्पाद जानकारी के बारे में पूछताछ कर रहे हों, चैटबॉट तत्काल और सटीक प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं। इस बीच, मानव कार्यकर्ता जटिल और भावनात्मक रूप से सूक्ष्म बातचीत को संभालने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
समस्या निवारण. एआई आपूर्ति श्रृंखला में समस्याओं के बढ़ने से पहले उनकी पहचान करता है और उनका समाधान करता है। पूर्वानुमानित विश्लेषण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सक्रिय रूप से संभावित व्यवधानों की पहचान कर सकते हैं, जैसे परिवहन में देरी, इन्वेंट्री की कमी या उत्पादन बाधाएं। वास्तविक समय डेटा विश्लेषण के माध्यम से, एआई सिस्टम समस्याओं के मूल कारण की पहचान कर सकता है और उचित समाधान सुझा सकता है।
दावों पर शोध करें। दावों की वैधता की कुशलता से जांच करने के लिए एआई-संचालित सिस्टम कई स्रोतों से डेटा का विश्लेषण और क्रॉस-रेफरेंस कर सकते हैं। इसमें स्थिति की व्यापक और सटीक समझ प्रदान करने के लिए शिपिंग रिकॉर्ड, इन्वेंट्री डेटा और संचार लॉग की जांच करना शामिल है। अनुसंधान प्रक्रिया को स्वचालित करके, कंपनियां दावों के समाधान में तेजी ला सकती हैं।
डेटा प्रविष्टि, इन्वेंट्री प्रबंधन, रूटिंग और बुनियादी विश्लेषण जैसी नौकरियां तेजी से स्वचालित होती जा रही हैं, जिससे मानव श्रमिकों को अधिक जटिल और रणनीतिक भूमिकाओं पर ध्यान केंद्रित करने की छूट मिल रही है। लेकिन लॉजिस्टिक्स के क्षेत्र में काम करने वालों के लिए इसका नकारात्मक होना ज़रूरी नहीं है। हालाँकि स्वचालन कुछ नौकरियों को विस्थापित कर सकता है, साथ ही यह नए अवसर भी पैदा करता है। एआई के उदय से एआई सिस्टम प्रशिक्षकों, रोबोटिक सिस्टम के लिए रखरखाव तकनीशियन और आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन में विशेषज्ञता वाले डेटा विश्लेषकों जैसी नई भूमिकाओं का उदय हुआ है।
जैसे-जैसे उद्योग विकसित हो रहा है, स्वचालित प्रणालियों के प्रबंधन और रखरखाव में विशेषज्ञता वाले व्यक्तियों की मांग बढ़ रही है, जो अपस्किलिंग और रीस्किलिंग कार्यक्रमों के महत्व को रेखांकित करती है। जितना मशीन लर्निंग में सुधार और अनुकूलन जारी है, भावनाएं शामिल होने पर हमेशा मानवीय स्पर्श की आवश्यकता होगी।
जैसे-जैसे कंपनियां इन प्रौद्योगिकियों को अपनाना जारी रखती हैं, वे न केवल आज की चुनौतियों का सामना करने के लिए, बल्कि भविष्य के गतिशील और लगातार विकसित होने वाले परिदृश्य में भी पनपने के लिए खुद को तैयार करती हैं। आपूर्ति श्रृंखला में एआई का चल रहा विकास और अपनाना नवाचार को आगे बढ़ाने और वैश्विक आपूर्ति नेटवर्क की लचीलापन सुनिश्चित करने में इसकी महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करता है।
डैनियल सोकोलोव्स्की मुख्य कार्यकारी अधिकारी और सह-संस्थापक हैं ताना.
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- स्रोत: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/38847-how-ai-and-automation-are-poised-to-revolutionize-the-supply-chain-industry
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