कृत्रिम बुद्धिमत्ता – क्या एआई जल्द ही गोदाम को नियंत्रित करेगा?

प्रकाशन तिथि: 10 फरवरी, 2018 / अद्यतन तिथि: 9 सितंबर, 2018 – लेखक: Konrad Wolfenstein

लॉजिस्टिक्स और इंट्रा-लॉजिस्टिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता – @istockphot | PhonlamaiPhoto

कृत्रिम बुद्धिमत्ता – क्या एआई जल्द ही गोदाम को नियंत्रित करेगा?

फेसबुक की योजना कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाले चैटबॉट का उपयोग करने की है –  कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाले एल्गोरिदम प्राचीन वॉयनिच पांडुलिपि को समझने में मदद करते हैं – कृत्रिम बुद्धिमत्ता फिल्म के दृश्यों में हेरफेर करती है और अभिनेताओं के चेहरों को इच्छानुसार बदल देती है

श्रम बाजार पर बड़ा प्रभाव

माइक्रोसॉफ्ट के संस्थापक और आईटी क्षेत्र के दूरदर्शी बिल गेट्स ने भविष्यवाणी की है कि अगले 20 वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की एक ऐसी क्रांति आएगी जो रोजगार बाजार को पूरी तरह से बदल देगी। वर्तमान में मनुष्यों द्वारा किए जाने वाले कार्य रोबोट या सॉफ्टवेयर सिस्टम द्वारा किए जा सकते हैं। यह केवल टैक्सी या ट्रक चालकों पर ही लागू नहीं होता, जिन्हें जल्द ही स्वचालित ड्राइविंग सिस्टम द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है। कार्यालय कर्मचारी, कर सलाहकार, वकील और यहां तक ​​कि डॉक्टर जैसे पेशे भी इन बदलावों से प्रभावित हो सकते हैं। वर्तमान में, शोधकर्ता या आईटी विशेषज्ञ भी इस नई डिजिटल क्रांति की गति और सीमा का अनुमान नहीं लगा सकते हैं। इन भविष्यवाणियों को देखते हुए अनिश्चितता का व्यापक होना स्वाभाविक है। हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लेकर लोगों के डर को दूर करना महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह कई आर्थिक कार्यों और प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने और सुव्यवस्थित करने में मदद करेगी।.

लॉजिस्टिक्स उद्योग एआई से काफी लाभ उठा सकता है।

यह निश्चित है कि AI के पहले प्रमुख प्रत्यक्ष प्रभाव परिवहन व्यवस्था जब पहली बार स्व-चालित ट्रक राजमार्गों पर चलने लगेंगे। इसका यह अर्थ नहीं है कि ड्राइवर अप्रचलित हो जाएंगे। इसके विपरीत, यह विकास भविष्य में उनके रोजगार को और अधिक विविधतापूर्ण बनाने का एक असाधारण अवसर प्रदान करता है। पहले की तरह राजमार्गों पर 90 किमी/घंटा की रफ्तार से गाड़ी चलाने के बजाय, अब वे ड्राइविंग करते समय प्रशासनिक कार्य कर सकते हैं और AI की निगरानी कर सकते हैं। इससे पूरे उद्योग को भी लाभ होगा, क्योंकि AI एल्गोरिदम ट्रकों का अधिकतम उपयोग सुनिश्चित करते हैं, खाली यात्राओं से बचाते हैं और ग्राहकों के लिए पारदर्शी मूल्य निर्धारण प्रदान करते हैं। नींद के लिए आराम का समय कम हो जाता है, जिससे लागत में और बचत होती है। इससे रात में अधिक यात्राएं करना संभव हो पाता है, जिससे यातायात प्रवाह में सुधार होता है और दिन के व्यस्त समय में यातायात का बोझ कम होता है। बेहतर प्रबंधन से भविष्य में यातायात जाम की रोकथाम बेहतर होगी, जिससे अंततः सभी ड्राइवरों को लाभ होगा।

एआई गोदाम में विश्वसनीय पूर्वानुमान सुनिश्चित करता है।

लेकिन एआई का प्रभाव केवल परिवहन लॉजिस्टिक्स तक ही सीमित नहीं है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण वेयरहाउसिंग में भी अभूतपूर्व नवाचार सामने आ रहे हैं। स्वचालित रिट्रीवल सिस्टम , स्टोरेज लिफ्ट और शटल से लैस आधुनिक वेयरहाउस में भी, सॉफ्टवेयर के व्यापक उपयोग के बावजूद, प्रक्रियाएं अभी भी अपेक्षाकृत कठोर संरचनाओं के अनुसार व्यवस्थित हैं । हालांकि ऐसे ड्राइवर रहित परिवहन सिस्टम (एजीवी) की संख्या लगातार बढ़ रही है जो अपने भार के साथ वेयरहाउस में स्वतंत्र रूप से नेविगेट करते हैं, एआई का उपयोग संपूर्ण इंट्रा-लॉजिस्टिक्स प्रक्रिया श्रृंखला में क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है। यह आवश्यक है, क्योंकि ई-कॉमर्स क्षेत्र के निरंतर विकास के कारण , बढ़ती चुनौतियों का सामना करने के लिए अधिक लचीले और तेज सिस्टम की आवश्यकता है। यहीं पर एआई की भूमिका सामने आती है, क्योंकि यह वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने के तरीकों की पहचान करने के लिए उपलब्ध विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण करता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से विश्वसनीय पूर्वानुमान और योजना - @istockphot | PhonlamaiPhoto

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का संचालन सिद्धांत

• सभी जानकारी और वर्तमान स्थिति एआई डेटाबेस में दर्ज की जाती है।
• एकीकृत फ़िल्टर अकल्पनीय मात्रा में वास्तविक समय की जानकारी तक अत्यंत तीव्र पहुँच प्रदान करते हैं।
• इन्हें इनके अपने (प्रोग्राम किए गए) मानदंडों के अनुसार वर्गीकृत किया गया है।
• अब सूचना को उसकी विषयवस्तु के आधार पर नहीं, बल्कि उसके स्वरूपों के आधार पर पहचाना और विश्लेषित किया जाता है।
• डेटा के आधार पर, एआई प्रतिक्रियाओं को व्यवस्थित करता है और कार्यों पर निर्णय लेता है।
• जितना अधिक नया डेटा फीड किया जाता है, सिस्टम उतना ही अधिक "सीखता" है (डीप लर्निंग)।

आंतरिक लॉजिस्टिक्स में, किसी घटना के घटित होने की संभावना का सटीक अनुमान लगाना एआई के मुख्य कार्यों में से एक होगा। ऑर्डर व्यवहार का विश्लेषण करके, एआई प्रणाली भविष्य की खरीद का अनुमान लगाती है, जिससे शिपिंग प्रक्रियाएँ तेज़ होती हैं। परिणामस्वरूप, ग्राहकों के आने वाले ऑर्डर प्राप्त होने से पहले ही पैक करके शिपमेंट के लिए तैयार कर लिए जाते हैं। अमेज़न वर्षों से इस तकनीक को परिष्कृत करने के लिए प्रयोग कर रहा है, और यह विशेष रूप से उसी दिन डिलीवरी के युग में महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि ऑर्डर ग्राहकों तक समय पर पहुँचें। इसका लक्ष्य भविष्य में मांग में होने वाले उतार-चढ़ाव का बेहतर अनुमान लगाना और बढ़ती या घटती मात्रा के अनुसार वेयरहाउस सिस्टम को तैयार करना भी है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों या उपकरणों के घटकों के शेष जीवनकाल और रखरखाव के सर्वोत्तम समय का पूर्वानुमान लगाकर भविष्यसूचक रखरखाव में भी सहायता करती है, जिससे गोदाम की उत्पादकता पर सकारात्मक प्रभाव पड़ेगा। इससे मरम्मत या प्रतिस्थापन की योजना पहले से बनाई जा सकती है और नियमित भंडारण और पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं को बाधित किए बिना उन्हें समय पर निर्धारित किया जा सकता है। पहले दिन की शिफ्ट के दौरान पूरे सिस्टम को बंद करना पड़ता था, लेकिन अब इसे गोदाम में कम गतिविधि वाले एक निश्चित समय में किया जा सकता है।.

भविष्य में, एआई के कारण सिस्टम को कम प्रोग्राम किया जाएगा और इसके बजाय उन्हें डेटा और उनके व्यवहार से लगातार बेहतर सीखने के लिए अधिक प्रशिक्षित किया जाएगा।.

जो लोग यह सोचते हैं कि गोदामों में मनुष्य जल्द ही पूरी तरह से अप्रचलित हो जाएंगे, वे निश्चिंत हो सकते हैं। तमाम बुद्धिमत्ता के बावजूद, प्रणालियों की निगरानी अभी भी आवश्यक है। हम अभी उस स्तर पर नहीं पहुंचे हैं जहां गोदाम सुविधाओं का प्रबंधन पूरी तरह से स्वचालित रूप से किया जा सके, क्योंकि रोबोटिक्स, उदाहरण के लिए, अभी तक ग्रिपिंग के मामले में पर्याप्त रूप से उन्नत नहीं हुआ है। फिर भी, यह कहना सुरक्षित है कि आंतरिक लॉजिस्टिक्स में एआई एक निर्णायक भूमिका निभाएगा। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि यह कब ऐसा करने में सक्षम होगा। तकनीकी विकास की तीव्र गति को देखते हुए, बिल गेट्स द्वारा अनुमानित 20 वर्ष भी कुछ ज्यादा ही लंबे लगते हैं।.