आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - क्या AI जल्द ही वेयरहाउस को भी नियंत्रित करेगा?

प्रकाशित तिथि: 10 फ़रवरी, 2018 / अद्यतन तिथि: 9 सितंबर, 2018 – लेखक: Konrad Wolfenstein

लॉजिस्टिक्स और इंट्रालॉजिस्टिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता - @istockphot | फ़ोनलामाईफ़ोटो

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - क्या AI जल्द ही वेयरहाउस को भी नियंत्रित करेगा?

फेसबुक एआई व्यक्तित्वों के साथ चैटबॉट का उपयोग करने की योजना बना रहा है - एआई एल्गोरिदम प्राचीन वॉयनिच पांडुलिपि को समझने में मदद करता है - एआई फिल्म के दृश्यों में हेरफेर करता है और इच्छानुसार अभिनेताओं के चेहरे बदल देता है

श्रम बाज़ार पर बड़ा असर

माइक्रोसॉफ्ट के संस्थापक और आईटी अग्रणी बिल गेट्स अगले 20 वर्षों में एआई क्रांति की भविष्यवाणी कर रहे हैं जो नौकरी बाजार में पूरी तरह से क्रांति ला देगी। जो गतिविधियाँ आज भी मनुष्यों द्वारा की जाती हैं, उन्हें रोबोट या सॉफ़्टवेयर सिस्टम द्वारा ले लिया जा सकता है। यह केवल टैक्सी या ट्रक ड्राइवरों पर लागू नहीं होता है, जिन्हें निकट भविष्य में स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है। क्लर्क, कर सलाहकार, वकील और यहां तक ​​कि डॉक्टरों जैसे व्यावसायिक क्षेत्रों पर भी उथल-पुथल से प्रभावित होने का खतरा है। फिलहाल, शोधकर्ता या आईटी विशेषज्ञ भी यह अनुमान नहीं लगा सकते हैं कि नई डिजिटल क्रांति किस गति और सीमा तक हम तक पहुंचेगी। इसमें कोई आश्चर्य नहीं कि पूर्वानुमानों को देखते हुए बड़ी अनिश्चितता है। हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति लोगों के डर को दूर करना महत्वपूर्ण है; उनकी मदद से, कई आर्थिक प्रक्रियाओं और प्रक्रियाओं में सुधार और सुव्यवस्थित किया जाता है।

लॉजिस्टिक्स उद्योग को AI से काफी फायदा हो सकता है

यह निश्चित है कि एआई का पहला प्रमुख दृश्यमान प्रभाव परिवहन रसद को जब पहले स्व-ड्राइविंग ट्रक राजमार्गों पर खुद चलेंगे। इसका मतलब यह नहीं है कि ड्राइवर अप्रचलित हो गए हैं। इसके विपरीत, यह विकास भविष्य में उनकी नौकरियों को और अधिक विविध बनाने के लिए एक असाधारण अवसर का वादा करता है। पहले की तरह मोटरवे पर 90 किमी/घंटा की गति से गाड़ी चलाने के बजाय, वे अब प्रशासनिक कार्य कर सकते हैं और गाड़ी चलाते समय एआई को नियंत्रित कर सकते हैं। समग्र रूप से उद्योग को भी लाभ होता है क्योंकि एआई एल्गोरिदम इष्टतम ट्रक उपयोग, खाली रन से बचाव और ग्राहकों के लिए पारदर्शी कीमतें सुनिश्चित करता है। नींद के अंतराल में कमी आती है, जिससे लागत में और कमी आती है। इसका मतलब है कि रात में अधिक यात्राएं की जा सकती हैं, जिससे यातायात प्रवाह में सुधार होगा और दिन के दौरान व्यस्त समय से बोझ को कम करने में मदद मिलेगी। बेहतर प्रबंधन का मतलब यह होगा कि भविष्य में ट्रैफिक जाम से बेहतर तरीके से बचा जा सकेगा, जिससे अंततः सभी ड्राइवरों को लाभ होगा।

एआई गोदाम में विश्वसनीय पूर्वानुमान सुनिश्चित करता है

लेकिन यह सिर्फ परिवहन रसद नहीं है जो एआई से प्रभावित है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ गोदाम में अभूतपूर्व नवाचार भी उभर रहे हैं। अब तक, स्वचालित पुनर्प्राप्ति प्रणालियों , भंडारण लिफ्टों और शटल वाले आधुनिक गोदामों में भी, सॉफ्टवेयर के सभी उपयोग के बावजूद अपेक्षाकृत अच्छी तरह से परिभाषित प्रक्रियाएं अभी भी व्यवस्थित हैं। यद्यपि अधिक से अधिक स्वायत्त रूप से संचालित चालक रहित परिवहन प्रणालियाँ (एजीवी) हैं जो गोदाम के माध्यम से अपने भार को स्वतंत्र रूप से ले जाती हैं, एआई का उपयोग इंट्रालॉजिस्टिक्स में संपूर्ण प्रक्रिया श्रृंखला में क्रांति ला सकता है। यह इसलिए भी जरूरी है, क्योंकि लगातार बढ़ते ई-कॉमर्स बढ़ती चुनौतियों से पार पाने के लिए और अधिक लचीली और तेज प्रणालियों की जरूरत है। यहीं पर एआई काम में आता है क्योंकि यह उपलब्ध डेटा के आधार पर प्रक्रियाओं का विश्लेषण करता है और उन तरीकों की तलाश करता है जिनसे प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से व्यवस्थित किया जा सके।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से सुरक्षित पूर्वानुमान और योजना - @istockphot | फ़ोनलामाईफ़ोटो

एआई का कार्य सिद्धांत

• सभी जानकारी और वर्तमान स्थिति एआई डेटाबेस में दर्ज की जाती हैं
• एकीकृत फ़िल्टर वास्तविक समय की जानकारी की अकल्पनीय मात्रा तक अत्यंत त्वरित पहुँच प्रदान करते हैं
• इन्हें उनके अपने (क्रमादेशित) मानकों के अनुसार वर्गीकृत किया गया है
• सूचना को अब उसकी सामग्री के आधार पर नहीं, बल्कि उसके पैटर्न के आधार पर पहचाना और विश्लेषित किया जाता है
• डेटाबेस के आधार पर, AI उत्तरों को व्यवस्थित करता है और कार्यों पर निर्णय लेता है
• जितना अधिक नया डेटा प्रवाहित होता है, उतना अधिक सिस्टम "सीखता है" (गहन शिक्षा)।

इंट्रालॉजिस्टिक्स में, घटना की संभावना का यथासंभव सटीक अनुमान लगाना एआई के मुख्य कार्यों में से एक होगा। ऑर्डर व्यवहार का विश्लेषण करके, एआई सिस्टम भविष्य की खरीदारी के बारे में निष्कर्ष निकालता है, जिससे शिपिंग प्रक्रिया तेज हो जाती है। परिणाम: आने वाले ग्राहक ऑर्डरों को प्राप्त होने से पहले ही चुन लिया जाता है और भेजने के लिए तैयार कर लिया जाता है। अमेज़ॅन वर्षों से इस तकनीक को परिष्कृत करने का प्रयोग कर रहा है, जो विशेष रूप से उसी दिन डिलीवरी के समय में लोकप्रिय है यदि आप ग्राहकों को समय पर अपना ऑर्डर पहुंचाना चाहते हैं। भविष्य में मांग में उतार-चढ़ाव की भविष्यवाणी करना भी आसान होना चाहिए और मात्रा में वृद्धि या कमी के अनुसार भंडारण प्रणाली तैयार की जानी चाहिए।

एआई शेष सेवा जीवन और मशीनों या डिवाइस भागों के इष्टतम रखरखाव समय के बारे में पूर्वानुमान के साथ पूर्वानुमानित रखरखाव का भी समर्थन करता है, जिसका गोदाम में उत्पादकता पर सकारात्मक प्रभाव पड़ेगा। इस तरह, प्रारंभिक चरण में मरम्मत या प्रतिस्थापन की योजना बनाई जा सकती है और इस तरह से व्यवस्थित किया जा सकता है कि वे नियमित भंडारण और प्रावधान प्रक्रियाओं में बाधा न डालें। पहले दिन की पाली के दौरान पूरे सिस्टम को बंद करने का कारण अब कम गोदाम गतिविधि के साथ एक सटीक निर्धारित अवधि में किया जा सकता है।

भविष्य में, एआई का मतलब होगा कि सिस्टम को कम प्रोग्राम किया जाएगा और इसके बजाय डेटा और उसके व्यवहार से बेहतर सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जाएगा।

जो कोई भी अब सोचता है कि लोगों को जल्द ही शिविर में कोई जगह नहीं मिलेगी, वह निश्चिंत हो सकता है। क्योंकि उनकी तमाम बुद्धिमत्ता के बावजूद, सिस्टम की निगरानी की जानी चाहिए। इसके अलावा, हम अभी उस बिंदु पर नहीं हैं जहां भंडारण सुविधाओं को पूरी तरह से स्वचालित रूप से प्रबंधित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, रोबोटिक्स अभी तक पकड़ के मामले में उतना उन्नत नहीं है। यह अभी भी निश्चित माना जा सकता है कि एआई इंट्रालॉजिस्टिक्स में भी एक निर्णायक भूमिका निभाएगा। अहम सवाल यह है कि वह ऐसा कब कर पाएगी. तीव्र तकनीकी विकास को देखते हुए बिल गेट्स द्वारा भविष्यवाणी की गई 20 साल थोड़ी लंबी भी लगती है।