एडोब एनालिटिक्स के अनुसार, थैंक्सगिविंग डे पर ऑनलाइन बिक्री में $ 4.2 बिलियन के साथ वर्ष का यह समय- पिछले वर्ष से 14.5 प्रतिशत की वृद्धि। एआई और मशीन लर्निंग लागू करना पूरी तरह से बदल रहा है और रसद उद्योग को समग्र रूप से लाभान्वित कर रहा है। कुछ साल पहले, एक ही दिन की डिलीवरी एक गैर-प्रकार की अवधारणा थी-आपने इसके बारे में मुश्किल से सुना था। अब, यह अन्य रुझानों के साथ-साथ उच्च मांग में है, जिसके पास आपूर्ति श्रृंखला और लॉजिस्टिक्स उद्योग हैं जो परिचालन में सुधार के लिए तालिका में लाए गए सभी डेटा का लाभ उठाते हैं।

संचालन और वेयरहाउसिंग में सुधार

कई गोदामों के लिए, और कुछ लॉजिस्टिक्स पावरहाउस के लिए रोबोट का उपयोग करना आम बात है, विभिन्न स्थानों में कई गोदामों के भीतर कुशलता से इन्वेंट्री का ट्रैक रखना आवश्यक है। एआई के स्वचालन की क्षमता एक गोदाम में होने वाली उत्पादकता की मात्रा को बढ़ाती है जो कि सीमित संख्या में मानव कर्मचारियों के साथ संभव नहीं है। रसद प्रक्रिया में एआई को लागू करने से मानव त्रुटि को समाप्त करने में भी मदद मिलती है। गोदाम से डेटा का उपयोग ट्रकों के बेड़े को प्रबंधित करने के लिए केवल रसद कंपनियों के काम करने के तरीके में वृद्धि करना और अब ऑनलाइन बिक्री के साथ एक उच्च-समय पर करना है, एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग करना एक आवश्यकता है जो मांगों को पूरा करने के लिए उपयोग किया जाता है जो अन्यथा बहुत महंगा होगा। लॉजिस्टिक प्रक्रिया या वेयरहाउस कैसे चल रहा है, इसके आधार पर एकत्रित डेटा का उपयोग करके निर्णय लेने वाले उन मुद्दों को हल करने और वितरण प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक समायोजन कर सकते हैं। रोबोट अब पूर्ति प्रक्रिया में एक बड़ी और अधिक प्रभावी भूमिका निभा सकते हैं। इसके अनुसार आईएचएल समूह, ओवरस्टॉकिंग से खुदरा विक्रेताओं की लागत लगभग $ 470 बिलियन और $ 630 बिलियन की लागत को समझने में होती है। एल्गोरिदम का उपयोग करके, उपभोक्ता मांग की भविष्यवाणी करने से इन लागतों को कम करने में मदद मिल सकती है। तब बेहतर भविष्यवाणियां इन्वेंट्री प्रबंधन और पूर्वानुमान को बेहतर बना सकती हैं। इसके अनुसार अनुसंधान और बाजार, 2022 तक, गोदामों में रोबोट लगभग 4.44 बिलियन डॉलर के मूल्य तक बढ़ गए होंगे।

ट्रैकिंग शिपमेंट

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) और AI प्रौद्योगिकियां नई अवधारणाएं या प्रौद्योगिकियां नहीं हैं, लेकिन कुछ अनुप्रयोग हैं और यह व्यापक रूप से बेड़े को ट्रैक करने और प्रबंधित करने के लिए लागू किया जा रहा है। आपके बेड़े और साझा डेटा के साथ कनेक्ट होने वाले उपकरणों का एक नेटवर्क होने से, प्रबंधन अपने संपूर्ण परिचालन को बेहतर बनाने के लिए उस डेटा के आधार पर निर्णय ले सकता है, चाहे वह आपूर्ति-मांग, ट्रैक शिपमेंट, या ड्राइवरों या वाहनों का प्रबंधन करने के लिए हो सकता है वह सड़क पर हैं। एक के अनुसार मैकिन्से रिपोर्ट, शिपर और कैरियर डेटा और एनालिटिक्स का उपयोग मांग का पूर्वानुमान लगाने और अपने मार्गों को उन तरीकों से अनुकूलित करने के लिए कर रहे हैं जिनकी हम कुछ साल पहले कल्पना भी नहीं कर सकते थे। कुछ शिपरों ने इन्वेंट्री को 75 प्रतिशत तक कम कर दिया है, वेयरहाउसिंग की लागत में 15 से 30 प्रतिशत की कटौती कर दी है और प्रशासनिक लागत को 80 प्रतिशत तक कम कर दिया है। जो डेटा एकत्र किया जाता है, वह लॉजिस्टिक्स कंपनियों की जेब में वापस डाल रहा है, जिससे AI प्रौद्योगिकियों को लागू करने वालों के लिए भारी मात्रा में ROI का निर्माण होता है।

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स्वायत्त वाहन और वाहन सुरक्षा

यह इस दुनिया से थोड़ा बहुत बाहर का लग सकता है, लेकिन यह मानें या न मानें, लॉजिस्टिक्स उद्योग घुटने के बल है कि वे स्वायत्त वाहनों के साथ एआई का उपयोग करने का लाभ कैसे उठा सकते हैं ताकि उत्पादकता बढ़ाने और उच्च उपभोक्ता मांगों को पूरा किया जा सके। मैकिन्से की एक रिपोर्ट के अनुसार, अमेज़न की लगभग 5 प्रतिशत डिलीवरी एक ही दिन में होती है और 2025 तक यह आंकड़ा 15 प्रतिशत तक बढ़ने का अनुमान है। तेज और मुफ्त वितरण के लिए इन उच्च मांगों को पूरा करने के लिए, वितरण प्रक्रिया को स्वचालित करना उत्तर है। एआई जटिल परिदृश्यों और यातायात को नेविगेट करने में सक्षम होने से स्वायत्त वाहनों को सुरक्षित बना रहा है। खाते के लिए बहुत सारे चरों के साथ, बहुत सी मशीन लर्निंग है जो खेल में आ जाएगी।

स्वायत्त ड्राइविंग एक तरफ, एआई के साथ ड्राइविंग वाहनों के एक बेड़े के भीतर भी सुरक्षा उपायों को बढ़ाने, लागत को कम करने और रखरखाव के लिए इसके फायदे हैं। एआई का उपयोग करके, एक ड्राइवर के व्यवहार का मूल्यांकन किया जा सकता है, जो एक जोखिम प्रोफ़ाइल पर आधारित है और लॉजिस्टिक कंपनी के वाहनों का बीमा करने की लागत को प्रभावित कर सकता है। प्रत्येक वाहन के डेटा का विश्लेषण किसी दुर्घटना के कारण या भविष्य कहनेवाला और पूर्व निर्धारित रखरखाव उद्देश्यों के लिए प्रसंस्करण दावों के लिए भी किया जा सकता है।

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अंतिम मील वितरण

AI पैकेज देने और समय पर समग्र दक्षता में सुधार कर सकता है। पैकेज देर से मिलने और छोटी डिलीवरी / शिपिंग अवधि के संबंध में उपभोक्ताओं के बीच बढ़ती मांग के साथ यह पता लगाने की तुलना में अधिक निराशाजनक कुछ भी नहीं है, इसमें त्रुटि के लिए बहुत कम जगह है। एआई द्वारा संचालित डिलीवरी और मार्ग प्रबंधन एल्गोरिदम का उपयोग करके, अंतिम मील वितरण मुद्दा एक सुव्यवस्थित प्रक्रिया का अधिक है और पहले से उल्लेख किए गए अनुसार वेयरहाउसिंग और शिपिंग के बारे में होशियार होने के अधिक अवसर खोलता है।

अंतिम मील वितरण के साथ एक और मुद्दा पर्यावरण पर इसका प्रभाव और कार्बन उत्सर्जन का स्तर है जो वायु गुणवत्ता को प्रभावित कर रहा है-यह एक बड़ी बात है। AI में अधिक प्रभावी ढंग से और कुशलता से शिपमेंट को प्रबंधित करने के लिए एकत्रित डेटा का उपयोग करके मार्गों को अधिक समझदारी से प्रबंधित करने की शक्ति है। मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करके, कंपनियां देर से प्रसव और मील को कम करने के लिए बदलती परिस्थितियों के जवाब में उस डेटा के आधार पर मार्गों, ड्राइवरों और शेड्यूल में समायोजन कर सकती हैं।

प्रत्याशात्मक शिपिंग और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण

एआई अग्रिम शिपिंग और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण जैसी चीजें करता है। पावरहाउस कंपनियां, जो तेजी से वितरण (जैसे अमेज़ॅन) की पेशकश करने में बहुत बड़ा हाथ रखती हैं, भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी का लाभ उठाने के लिए एआई पर भरोसा करती हैं। ऐतिहासिक डेटा के आधार पर, कुछ परिणामों को निर्धारित करने के लिए एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है। इन एल्गोरिदम और उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग रसद कंपनियों को उस डेटा के आधार पर अपने बेड़े का प्रबंधन करने की अनुमति देगा। उदाहरण के लिए, डेटा किसी भी समय आवश्यक डिलीवरी ड्राइवरों की संख्या या शिपमेंट की मात्रा को निर्धारित करने में मदद कर सकता है जो आमतौर पर एक निश्चित भौगोलिक स्थान पर वितरित किए जाते हैं ताकि डिलीवरी के मार्ग और ऐतिहासिक वितरण पैटर्न के आधार पर शेड्यूल किया जा सके।

"एंटीसेप्टरी" शिपिंग एक जहाज है जिसका नेतृत्व अमेज़ॅन द्वारा किया जा रहा है। इससे पहले कि कोई उपभोक्ता एक वस्तु भी खरीदे, भविष्य के खरीद की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा और एआई तकनीक का उपयोग करने का विचार है जिससे डिलीवरी का समय कम हो। उदाहरण के लिए, यदि किसी विशेष स्थान पर कपड़ों के किसी विशेष आइटम को खरीदने का इतिहास है, तो एक ऑनलाइन रिटेलर उस डेटा का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए करेगा कि उन गोदामों को उस आइटम से भरा स्टॉक किया गया है जो उस स्थान के सबसे करीब है। एआई ने छुट्टियों के आसपास विशेष उत्पादों में वृद्धि के बारे में भी सीखा है और यह सुनिश्चित करेगा कि कई हॉलिडे लाइट्स, बदसूरत क्रिसमस स्वेटर और ऑन-ट्रेंड उपहार आपके पते के करीब हों जितना संभव हो उतना मिनट जब आप अपनी खरीद की पुष्टि करते हैं, तो आपकी शिपमेंट पहले से आधी हो जाती है इसका अंतिम गंतव्य।

आगे बढ़ते हुए, रसद उद्योग बढ़ती लागतों से निपटने और संचालन को अनुकूलित करने के लिए समाधान खोजने के लिए एआई और इसकी क्षमताओं का पूरा लाभ उठा रहा है।

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