लॉजिस्टिक्स में कंपनियां कौन सी डिजिटल तकनीकों या अनुप्रयोगों का उपयोग करती हैं?

लॉजिस्टिक्स उद्योग में, कंपनियां अपनी प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और उन्हें अधिक कुशल बनाने के लिए विभिन्न प्रकार की डिजिटल तकनीकों और अनुप्रयोगों का उपयोग करती हैं।

जर्मनी में सर्वेक्षण में शामिल दो तिहाई से अधिक लॉजिस्टिक्स कंपनियों द्वारा क्लाउड कंप्यूटिंग का उपयोग किया जाता है। 2022 के सर्वेक्षण में, सर्वेक्षण में शामिल 59 प्रतिशत कंपनियों ने कहा कि वे पहले से ही गोदाम प्रबंधन प्रणालियों का उपयोग कर रहे थे, जबकि अन्य छह प्रतिशत कम से कम उनका उपयोग करने की योजना बना रहे थे। वेयरहाउस प्रबंधन प्रणालियाँ गोदामों को डिजिटल रूप से प्रबंधित करने के लिए सॉफ्टवेयर हैं।

जर्मनी में लॉजिस्टिक्स उद्योग में डिजिटल प्रौद्योगिकियों के उपयोग पर सर्वेक्षण 2022

उपयोग में

• क्लाउड कंप्यूटिंग - 68%
• IoT या सेंसर तकनीक - 61%
• गोदाम प्रबंधन प्रणाली - 59%
• बिग डेटा और एनालिटिक्स - 41%
• डिजिटल बाज़ार - 41%
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - 22%
• रोबोटिक्स - 11%
• डिजिटल जुड़वां - 14%
• स्मार्ट शेल्फ - 6%
• ड्रोन - 4%

योजना बनाई/चर्चा की गई

• क्लाउड कंप्यूटिंग - 16%
• IoT या सेंसर तकनीक - 23%
• गोदाम प्रबंधन प्रणाली - 25%
• बिग डेटा और एनालिटिक्स - 29%
• डिजिटल बाज़ार - 18%
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - 27%
• रोबोटिक्स - 36%
• डिजिटल जुड़वां - 25%
• स्मार्ट अलमारियाँ - 25%
• ड्रोन - 26%

गोदाम प्रबंधन प्रणाली (डब्ल्यूएमएस)

WMS सॉफ्टवेयर कुशल इन्वेंट्री प्रबंधन, भंडारण स्थान के उपयोग का अनुकूलन, माल की आवाजाही पर नज़र रखने और ऑर्डर चुनने में सक्षम बनाता है। यह इन्वेंट्री के बारे में वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करता है और ऑर्डर पूर्ति की सटीकता और गति में सुधार करता है।

परिवहन प्रबंधन प्रणाली (टीएमएस)

टीएमएस सॉफ्टवेयर परिवहन आदेशों की योजना बनाने, अनुकूलन करने और निष्पादित करने में कंपनियों का समर्थन करता है। यह कुशल मार्ग योजना, माल ढुलाई लागत अनुकूलन, शिपमेंट ट्रैकिंग और आपूर्तिकर्ताओं, वाहक और ग्राहकों के साथ संचार को सक्षम बनाता है।

टेलीमैटिक्स सिस्टम

टेलीमैटिक्स सिस्टम वास्तविक समय में वाहनों के स्थान को ट्रैक करने के लिए जीपीएस तकनीक का उपयोग करते हैं। ये सिस्टम बेहतर बेड़े प्रबंधन, वाहन के प्रदर्शन और ईंधन की खपत की निगरानी और डिलीवरी शेड्यूल को पूरा करने में सक्षम बनाते हैं।

स्वचालन और रोबोटिक्स

ऑर्डर प्रोसेसिंग की दक्षता और गति में सुधार के लिए गोदामों और वितरण केंद्रों में स्वचालित भंडारण और पुनर्प्राप्ति प्रणाली, कन्वेयर तकनीक और रोबोटिक्स जैसी स्वचालन तकनीकों का उपयोग किया जाता है। रोबोट का उपयोग सामान चुनने, छांटने, पैकेजिंग और पैलेटाइजिंग में किया जा सकता है।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT)

IoT एप्लिकेशन लॉजिस्टिक्स में उपकरणों, सेंसर और मशीनों की नेटवर्किंग को सक्षम बनाते हैं। वास्तविक समय डेटा एकत्र और प्रसारित करके, कंपनियां माल की स्थिति, भंडारण की स्थिति और उपकरण टूट-फूट की निगरानी कर सकती हैं। इससे इन्वेंट्री प्रबंधन, रखरखाव और कमी या विफलता की भविष्यवाणी आसान हो जाती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग

एआई और मशीन लर्निंग सिस्टम पैटर्न की पहचान करने, भविष्यवाणियां करने और निर्णय स्वचालित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते हैं। लॉजिस्टिक्स में, उनका उपयोग मार्ग अनुकूलन, मांग पूर्वानुमान, इन्वेंट्री योजना और धोखाधड़ी का पता लगाने में किया जा सकता है।

ब्लॉकचेन तकनीक

ब्लॉकचेन आपूर्ति श्रृंखला के साथ माल की डिलीवरी की सुरक्षित और पारदर्शी ट्रैकिंग सक्षम बनाता है। यह लेनदेन का संपूर्ण दस्तावेज़ीकरण प्रदान करता है, पता लगाने की क्षमता में सुधार करता है और उत्पादों के प्रमाणीकरण का समर्थन करता है।

➡️ ये डिजिटल प्रौद्योगिकियां और एप्लिकेशन लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, आपूर्ति श्रृंखला दक्षता में सुधार करने और गति, सटीकता और ट्रेसबिलिटी की बढ़ती मांगों को पूरा करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं की दक्षता, सटीकता और गति में सुधार के लिए लॉजिस्टिक्स उद्योग में ऑटोमेशन और रोबोटिक्स तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं।

स्वचालित स्टेकर क्रेन

माल के भंडारण और चयन को स्वचालित करने के लिए हाई-बे गोदामों में स्वचालित स्टेकर क्रेन (एएस/आरएस) का उपयोग किया जाता है। ये उपकरण स्वचालित रूप से अलमारियों को ऊपर और नीचे ले जा सकते हैं, सामान उठा सकते हैं और वितरित कर सकते हैं। यह मानवीय प्रयास को कम करता है और भंडारण क्षमता का इष्टतम उपयोग करता है।

कन्वेयर प्रौद्योगिकी

सामग्री के प्रवाह को तेज करने और माल की हैंडलिंग को सरल बनाने के लिए लॉजिस्टिक्स केंद्रों में स्वचालित सामग्री हैंडलिंग सिस्टम, जैसे कन्वेयर, सॉर्टर्स और पैलेटाइज़र का उपयोग किया जाता है। माल की आवाजाही को स्वचालित करके बाधाओं और त्रुटियों को कम किया जा सकता है।

रोबोट की सहायता से चुनना

सामान इकट्ठा करने और उन्हें शिपिंग के लिए तैयार करने के लिए रोबोट का उपयोग तेजी से किया जा रहा है। ये रोबोट स्वचालित रूप से गोदाम को नेविगेट कर सकते हैं, उत्पादों की पहचान कर सकते हैं और उन्हें कंटेनरों या पैलेटों पर रख सकते हैं। इससे चयन प्रक्रिया की गति और सटीकता में सुधार होता है।

ड्रोन और स्वायत्त वाहन

सामान पहुंचाने और परिवहन करने के लिए ड्रोन और स्वायत्त वाहनों का उपयोग किया जाता है। ड्रोन छोटे पैकेजों को कम दूरी तक ले जा सकते हैं, जबकि स्वायत्त वाहनों का उपयोग सड़कों या गोदामों में बड़े भार के परिवहन के लिए किया जाता है। ये प्रौद्योगिकियाँ माल की तेज़ और अधिक कुशल डिलीवरी को सक्षम बनाती हैं।

गोदाम रोबोटिक्स

वेयरहाउस रोबोटिक्स में विभिन्न कार्यों को पूरा करने के लिए गोदामों में उपयोग किए जाने वाले विभिन्न प्रकार के रोबोट शामिल हैं। उदाहरण के लिए, ये रोबोट हथियार हो सकते हैं जो सामान पैक करने और ढेर लगाने में मदद करते हैं, या मोबाइल रोबोट जो सामान को सही भंडारण स्थानों तक पहुंचाते हैं। ये रोबोट अक्सर दक्षता बढ़ाने के लिए मानव कर्मचारियों के साथ मिलकर काम करते हैं।

➡️ लॉजिस्टिक्स में स्वचालन और रोबोटिक्स कई लाभ प्रदान करते हैं, जैसे बढ़ी हुई दक्षता, बेहतर परिशुद्धता, त्रुटियों और बाधाओं में कमी और तेजी से बदलाव का समय। वे कंपनियों को अपनी लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और गति, लचीलेपन और ग्राहक संतुष्टि की बढ़ती मांगों का जवाब देने में सक्षम बनाते हैं। इन प्रौद्योगिकियों का निरंतर विकास और एकीकरण लॉजिस्टिक्स उद्योग को तेजी से स्वचालित और कुशल भविष्य की ओर ले जाने में मदद कर रहा है।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) लॉजिस्टिक्स उद्योग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है क्योंकि यह उपकरणों, सेंसर और मशीनों की नेटवर्किंग को सक्षम बनाता है। IoT को लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं में एकीकृत करके, कंपनियां अपने संचालन को अनुकूलित करने और दक्षता बढ़ाने के लिए वास्तविक समय डेटा एकत्र, विश्लेषण और उपयोग कर सकती हैं।

स्थान ट्रैकिंग और परिसंपत्ति प्रबंधन

वास्तविक समय में उनके स्थान को ट्रैक करने के लिए IoT-सक्षम सेंसर को सामान, वाहन, पैलेट या अन्य लॉजिस्टिक संपत्तियों से जोड़ा जा सकता है। यह आपूर्ति श्रृंखला के साथ माल के प्रवाह की सटीक निगरानी और परिवहन मार्गों और भंडारण स्थान के उपयोग की बेहतर योजना बनाने में सक्षम बनाता है।

स्थिति जाँचना

IoT सेंसर माल की स्थिति की निगरानी कर सकते हैं, जैसे बी. तापमान, आर्द्रता, कंपन या अन्य पैरामीटर जो विशिष्ट वस्तुओं के लिए प्रासंगिक हैं। इससे कंपनियों को यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि भंडारण और परिवहन के दौरान उत्पादों की गुणवत्ता बनी रहे और संभावित क्षति या नुकसान का जल्द पता चल सके।

प्रागाक्ति रख - रखाव

मशीनों और वाहनों पर लगे IoT सेंसर लगातार स्थिति और प्रदर्शन के बारे में डेटा एकत्र कर सकते हैं। संभावित रखरखाव आवश्यकताओं या विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए इस डेटा का विश्लेषण किया जाता है। समय पर रखरखाव गतिविधियों की योजना बनाकर, कंपनियां अनियोजित डाउनटाइम को कम कर सकती हैं और अपने बेड़े की दक्षता को अधिकतम कर सकती हैं।

सूची प्रबंधन

IoT के साथ, कंपनियां वास्तविक समय में अपनी इन्वेंट्री की निगरानी कर सकती हैं। सेंसर स्वचालित रूप से इन्वेंट्री रिकॉर्ड कर सकते हैं और उपलब्धता, पुनः क्रम और इन्वेंट्री रोटेशन के बारे में जानकारी प्रदान कर सकते हैं। यह कमी या ओवरस्टॉक से बचने और इन्वेंट्री लागत को कम करने के लिए अनुकूलित इन्वेंट्री योजना और प्रबंधन को सक्षम बनाता है।

स्वचालित प्रक्रियाएँ

IoT विभिन्न लॉजिस्टिक्स प्रणालियों के बीच निर्बाध संचार और एकीकरण को सक्षम कर सकता है। गोदाम प्रबंधन प्रणालियों, परिवहन प्रबंधन प्रणालियों, आपूर्तिकर्ताओं और ग्राहकों के बीच डेटा और सूचना के स्वचालित प्रसारण के माध्यम से प्रक्रियाओं को और अधिक कुशल बनाया जा सकता है। यह स्वचालित ऑर्डर प्रोसेसिंग, शिपमेंट ट्रैकिंग और दस्तावेज़ीकरण की सुविधा प्रदान करता है।

➡️ IoT लॉजिस्टिक्स कंपनियों को बेहतर पारदर्शिता, दक्षता और लागत बचत सहित कई लाभ प्रदान करता है। यह आपूर्ति श्रृंखला पर अधिक सटीक नियंत्रण, परिवर्तनों के प्रति तीव्र प्रतिक्रिया और ग्राहकों की जरूरतों को बेहतर ढंग से पूरा करने में सक्षम बनाता है। IoT के बुद्धिमान उपयोग के माध्यम से, कंपनियां अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ा सकती हैं और आज की लॉजिस्टिक चुनौतियों पर काबू पा सकती हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग का लॉजिस्टिक्स उद्योग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है और संभावित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला पेश की जाती है।

मार्ग अनुकूलन

एआई एल्गोरिदम इष्टतम परिवहन मार्गों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है। यातायात, मौसम की स्थिति, वितरण प्राथमिकताओं और लागत जैसे कारकों के आधार पर, ये एल्गोरिदम परिवहन को अधिक कुशल और तेज़ बनाने के लिए वास्तविक समय या पूर्वानुमानित मार्ग सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं।

मांग पूर्वानुमान

ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, एआई मॉडल उत्पादों या सेवाओं की मांग का अनुमान लगा सकते हैं। इससे कंपनियों को अपनी इन्वेंट्री की बेहतर योजना बनाने, कमी से बचने और ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ाने में मदद मिलती है। अधिक सटीक पूर्वानुमान बनाने के लिए AI बाहरी कारकों जैसे छुट्टियों या मौसमी रुझानों को भी ध्यान में रख सकता है।

इन्वेंटरी योजना

एआई और मशीन लर्निंग की मदद से कंपनियां इन्वेंट्री को ऑप्टिमाइज़ कर सकती हैं। इष्टतम इन्वेंट्री निर्धारित करने के लिए एल्गोरिदम ऐतिहासिक डेटा, बिक्री रुझान, मौसमी उतार-चढ़ाव और अन्य कारकों का विश्लेषण करते हैं। यह भंडारण दक्षता और लाभप्रदता में सुधार करते हुए ओवरस्टॉकिंग और कमी से बचने में मदद करता है।

छवि पहचान और वस्तु पहचान

एआई मॉडल वस्तुओं या उत्पादों को पहचानने के लिए छवियों या वीडियो का विश्लेषण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक्स में, उनका उपयोग आने वाले सामान के निरीक्षण के दौरान स्वचालित रूप से सामान की पहचान करने या पैकेजिंग और चुनने की प्रक्रियाओं की निगरानी के लिए किया जा सकता है। इससे लॉजिस्टिक प्रक्रियाओं की गति और सटीकता बढ़ जाती है।

धोखाधड़ी का पता लगाना

एआई लॉजिस्टिक्स में धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने में मदद कर सकता है। लेनदेन डेटा और व्यवहार पैटर्न का विश्लेषण करके, संदिग्ध गतिविधि या विसंगतियों की पहचान की जा सकती है। इससे कंपनियों को वित्तीय घाटे को कम करने और उनकी आपूर्ति श्रृंखला की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए समय पर उपाय करने की अनुमति मिलती है।

प्रागाक्ति रख - रखाव

एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग वाहनों, मशीनों और अन्य लॉजिस्टिक उपकरणों के पूर्वानुमानित रखरखाव में भी किया जा सकता है। सेंसर डेटा का विश्लेषण करके, संभावित विफलताओं की भविष्यवाणी की जा सकती है और अच्छे समय में रखरखाव उपायों की योजना बनाई जा सकती है। इससे कंपनियों को अनियोजित डाउनटाइम को कम करने और अपने उपकरणों के जीवन को अधिकतम करने में मदद मिलती है।

➡️ लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं में एआई और मशीन लर्निंग को एकीकृत करने से कंपनियों को दक्षता बढ़ाने, लागत कम करने और ग्राहक संतुष्टि में सुधार करने की अनुमति मिलती है।