स्मार्ट उपकरण: Pal2Rec के साथ पैलेट से वास्तविक समय डेटा - सेंसर डेटा के डेटा विश्लेषण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग - मूल छवि: Fraunhofer IML / रचनात्मक छवि: Xpert.Digital
वास्तविक समय ट्रैकिंग: पैलेट डिजिटल सूचना स्रोत बन गए हैं
स्मार्ट पैलेट: वास्तविक समय डेटा और बुद्धिमान प्रौद्योगिकी के माध्यम से इंट्रालॉजिस्टिक्स का परिवर्तन
लॉजिस्टिक्स की जटिल दुनिया में, जहाँ दक्षता और पारदर्शिता सफलता और प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए महत्वपूर्ण हैं, पैलेट एक केंद्रीय भूमिका निभाते हैं, हालाँकि अक्सर इसे कम करके आंका जाता है। ये साधारण भारवाहक वैश्विक माल प्रवाह की रीढ़ हैं, जो प्रतिदिन अनगिनत वस्तुओं को गोदामों, उत्पादन सुविधाओं और वितरण केंद्रों से होकर ले जाते हैं। लेकिन उनकी क्षमता केवल परिवहन से कहीं आगे तक फैली हुई है। फ्राउनहोफर इंस्टीट्यूट फॉर मैटेरियल फ्लो एंड लॉजिस्टिक्स (आईएमएल) ने इन छिपी संभावनाओं का पता लगाया है और "पैलेट टू रिकॉग्निशन" (पैलेट टू रिकॉग्निशन) नामक शोध परियोजना "पाल2रेक" के ढांचे के भीतर एक व्यवहार्यता अध्ययन किया है जिसने पैलेट की पारंपरिक समझ को मौलिक रूप से बदल दिया है। लक्ष्य महत्वाकांक्षी था: यह साबित करना कि पैलेट केवल भार ढोने से कहीं अधिक कर सकते हैं। उन्हें "सोचना" चाहिए और अपनी लॉजिस्टिक्स यात्रा, उनके द्वारा अपनाए जाने वाले प्रक्रिया चरणों और वास्तविक समय में उनकी गतिविधियों के बारे में बहुमूल्य जानकारी प्रदान करनी चाहिए। इस शोध के शुरुआती परिणाम इस दृष्टिकोण की प्रभावशाली रूप से पुष्टि करते हैं और इंट्रालॉजिस्टिक्स में एक आसन्न क्रांति की ओर इशारा करते हैं।
लॉजिस्टिक्स उद्योग की चुनौतियाँ
हम ऐसे समय में जी रहे हैं जहाँ लॉजिस्टिक्स उद्योग पर और अधिक कुशलतापूर्वक, टिकाऊ और किफायती ढंग से काम करने का भारी दबाव है। प्रक्रियाओं का अनुकूलन, लागत में कमी और पर्यावरणीय प्रभाव को न्यूनतम करना प्रमुख चुनौतियाँ बन गई हैं। हालाँकि, कई कंपनियों के लिए एक बड़ी समस्या उनके अपने लॉजिस्टिक्स संचालन में पारदर्शिता का अभाव है। अक्सर, माल की वास्तविक आवाजाही, संसाधनों के उपयोग और प्रत्येक प्रक्रिया चरण की दक्षता के संबंध में पारदर्शिता का अभाव होता है। जानकारी का यह अभाव अनिवार्य रूप से अकुशल प्रक्रियाओं, अनावश्यक लागतों और अनुकूलन के अवसरों के चूकने का कारण बनता है। यहीं पर Pal2Rec इस अस्पष्टता पर प्रकाश डालने के लिए आता है।
पैलेटों के लिए बुद्धिमान सेंसर
इस परियोजना का अभिनव दृष्टिकोण पैलेटों को बुद्धिमान सेंसरों से सुसज्जित करना है। ये सेंसर, जिन्हें पैलेटों में सावधानीपूर्वक और मज़बूती से एकीकृत किया जा सकता है, रसद प्रक्रिया को समझने के लिए महत्वपूर्ण कई डेटा बिंदुओं को कैप्चर करते हैं। वास्तविक समय की गतिविधियाँ, झटकों और कंपनों का सटीक पता लगाना, झुकाव और झुकाव कोण - यह सारी जानकारी सहजता से रिकॉर्ड की जाती है और एक व्यापक रसद संदर्भ में रखी जाती है। कल्पना कीजिए कि प्रत्येक पैलेट एक "बोलती" वस्तु बन जाता है, जो रसद श्रृंखला के माध्यम से अपनी यात्रा का दस्तावेजीकरण करता है और प्रक्रियाओं की दक्षता और गुणवत्ता के बारे में मूल्यवान जानकारी प्रदान करता है।
के लिए उपयुक्त:
डेटा विश्लेषण के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता
इन स्मार्ट पैलेट्स द्वारा उत्पन्न विशाल डेटा बुद्धिमान विश्लेषण के बिना बेकार होगा। यहीं पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) काम आती है। Pal2Rec के शोधकर्ताओं ने एकत्रित सेंसर डेटा का उपयोग एक ऐसे एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया जो जटिल गति पैटर्न को पहचानने और उन्हें रोजमर्रा के लॉजिस्टिक्स में संबंधित गतिविधियों के लिए निर्धारित करने में सक्षम है। चाहे वह पैलेट में सामान लोड करना हो, उसे हाई-बे वेयरहाउस में रखना हो, फोर्कलिफ्ट से परिवहन करना हो, या सामान उठाना हो - एआई प्रत्येक गतिविधि की विशिष्ट गति प्रोफ़ाइल को पहचानना और उसकी व्याख्या करना सीखता है। परिणाम प्रत्येक पैलेट के लिए एक प्रकार की "गतिविधि प्रोफ़ाइल" है, जो उसके कार्यों, उसके द्वारा किए गए प्रक्रिया चरणों और उसकी गतिविधियों के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करती है।
प्राप्त आंकड़ों के लाभ
पाल2रेक के परियोजना प्रबंधक और फ्राउनहोफर आईएमएल में शोध सहयोगी, जूलियन ब्रांट, इस डेटा के अत्यधिक अतिरिक्त मूल्य पर ज़ोर देते हैं: "यह डेटा मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो कंपनियों को कमज़ोरियों की पहचान करने और अनुकूलन क्षमता का पूर्ण दोहन करने में मदद करता है।" लेकिन इसके लाभ विशुद्ध प्रक्रिया अनुकूलन से कहीं आगे तक फैले हुए हैं। एक विशेष रूप से आशाजनक अनुप्रयोग पूर्वानुमानित रखरखाव है। पैलेट की गतिविधियों की निरंतर निगरानी और कंपनों एवं भार का विश्लेषण करके, संभावित क्षति का पता पहले ही लगाया जा सकता है, उसके होने से पहले ही। उदाहरण के लिए, यदि किसी पैलेट पर बार-बार तेज़ प्रभाव पड़ता है या उसमें सामग्री की थकान के लक्षण दिखाई देते हैं, तो इसका समय रहते पता लगाया जा सकता है ताकि पैलेट को सेवा से हटाया जा सके और महंगी विफलताओं या दुर्घटनाओं से बचा जा सके। यह पूर्वानुमानित रखरखाव न केवल सुरक्षा बढ़ाता है, बल्कि मरम्मत और प्रतिस्थापन की लागत को भी काफ़ी कम करता है।
उपयुक्त सेंसर प्रौद्योगिकी का चयन
Pal2Rec परियोजना का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू उपयुक्त सेंसर तकनीक का सावधानीपूर्वक चयन था। व्यवहार्यता अध्ययन के एक भाग के रूप में, शोधकर्ताओं ने गहनता से जाँच की कि इस चुनौतीपूर्ण अनुप्रयोग के लिए कौन से सेंसर सबसे उपयुक्त थे। एक आश्चर्यजनक और उत्साहजनक परिणाम यह था कि कई मामलों में लागत-प्रभावी सेंसर मॉडल भी आवश्यकताओं को पूरा कर सकते हैं। यह उद्योग में इस तकनीक की व्यापक स्वीकृति और कार्यान्वयन के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है। इस प्रकार, कंपनियाँ न केवल स्मार्ट पैलेट के असंख्य लाभों का लाभ उठा सकती हैं, बल्कि आर्थिक रूप से व्यवहार्य ढाँचे के भीतर भी ऐसा कर सकती हैं। इसलिए, स्मार्ट पैलेट में निवेश करने से दक्षता में वृद्धि, लागत में कमी और बेहतर प्रक्रिया गुणवत्ता के माध्यम से निवेश पर शीघ्र लाभ मिलने की संभावना है।
साझेदारी और समर्थन
Pal2Rec परियोजना अनुसंधान और शिक्षा जगत के बीच सफल सहयोग का एक प्रभावशाली उदाहरण है। इसे टीयू डॉर्टमुंड विश्वविद्यालय में मैटेरियल्स हैंडलिंग एंड वेयरहाउसिंग (FLW) के प्रतिष्ठित अध्यक्ष के साथ एक संयुक्त परियोजना के रूप में कार्यान्वित किया गया था। इस परियोजना को mFUND नवाचार पहल के तहत संघीय डिजिटल और आर्थिक मामलों के मंत्रालय (BMDV) से लगभग €180,000 की वित्तीय सहायता प्राप्त हुई। यह धनराशि जर्मनी में लॉजिस्टिक्स उद्योग के विकास और डिजिटल नवाचार को बढ़ावा देने के लिए परियोजना के महत्व को रेखांकित करती है। परियोजना के अब तक के परिणामों को न केवल पूर्णतः सफल माना जा रहा है, बल्कि ये परियोजना भागीदारों के लिए अनुवर्ती वित्तपोषण प्राप्त करने और इस आशाजनक तकनीक को और विकसित और कार्यान्वित करने के लिए एक सशक्त प्रोत्साहन भी हैं।
समापन समारोह
लॉजिस्टिक्स के भविष्य और स्मार्ट पैलेट्स की संभावनाओं में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, 25 फ़रवरी, 2025 एक बेहतरीन अवसर है। इस दिन, Pal2Rec शोध परियोजना का आधिकारिक समापन समारोह होगा। उद्योग, शिक्षा और व्यावसायिक जगत से जुड़े सभी इच्छुक लोगों को परियोजना के परिणामों की प्रस्तुति में व्यक्तिगत रूप से और ऑनलाइन, दोनों तरह से शामिल होने और उद्योग विशेषज्ञों के साथ सीधे चर्चा करने के लिए सादर आमंत्रित किया जाता है। यह कार्यक्रम स्मार्ट पैलेट्स के क्षेत्र में नवीनतम विकासों के बारे में प्रत्यक्ष रूप से जानने और मूल्यवान संपर्क स्थापित करने के लिए एक अनूठा मंच प्रदान करता है।
इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:
Pal2Rec परियोजना की विस्तृत जानकारी: उद्देश्य, तकनीक और लाभ
Pal2Rec (पैलेट टू रिकॉग्निशन) शोध परियोजना केवल एक व्यवहार्यता अध्ययन से कहीं अधिक है - यह एक अभिनव पहल है जिसमें लॉजिस्टिक्स में आमूलचूल परिवर्तन लाने की क्षमता है। इस परियोजना का मूल उद्देश्य लॉजिस्टिक्स में पैलेट्स को अधिक स्मार्ट बनाना और उन्हें निष्क्रिय भारवाहकों से सूचना के सक्रिय स्रोतों में बदलना है।
लक्ष्य और अवधारणा: बुद्धिमान रसद प्रक्रियाओं के लिए स्वायत्त गतिविधि पहचान
Pal2Rec का मुख्य लक्ष्य यह पता लगाना है कि सेंसर-आधारित गतिविधि पहचान के माध्यम से (यूरो) पैलेटों को लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं में स्वायत्त और सक्रिय रूप से कैसे एकीकृत किया जा सकता है। यह परियोजना सेंसर का उपयोग करके पैलेट की गति के आंकड़ों को सटीक रूप से कैप्चर करने और बुद्धिमानी से व्याख्या करने के दृष्टिकोण पर आधारित है, बिना अतिरिक्त, महंगी और जटिल जानकारी, जैसे कैमरा इमेज, पर निर्भर हुए। विचार यह है कि पैलेट स्वयं एक "सूचनादाता" बन जाता है, जो अपनी स्थिति, स्थिति और वास्तविक समय में होने वाली प्रक्रियाओं के बारे में बताता है।
प्रौद्योगिकी और कार्यान्वयन: सेंसर उपकरण, एआई-समर्थित डेटा विश्लेषण और गतिविधि प्रोफ़ाइल
इस महत्वाकांक्षी लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, Pal2Rec अत्याधुनिक सेंसर और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन पर निर्भर करता है। तकनीकी कार्यान्वयन में अनिवार्य रूप से निम्नलिखित चरण शामिल हैं:
पैलेट पर सेंसर उपकरण
पहले चरण में, पारंपरिक पैलेट - विशेष रूप से यूरो पैलेट, जो उद्योग मानक का प्रतिनिधित्व करते हैं - बुद्धिमान सेंसर से लैस होते हैं। ये सेंसर विभिन्न प्रकार की भौतिक राशियों को मापने में सक्षम होते हैं जो पैलेट की गति और स्थिति के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं। इनमें आमतौर पर एक्सेलेरोमीटर, जायरोस्कोप, स्थिति सेंसर और, यदि आवश्यक हो, तो तापमान, आर्द्रता या कंपन का पता लगाने वाले सेंसर शामिल होते हैं। सेंसर पैलेट में इस तरह से एकीकृत होते हैं कि वे रोज़मर्रा की रसद की कठोर परिस्थितियों का सामना करने के लिए पर्याप्त मज़बूत होते हैं और पैलेट की कार्यक्षमता को प्रभावित नहीं करते हैं। सेंसर, उदाहरण के लिए, छोटी बैटरियों या ऊर्जा संचयन तकनीकों द्वारा संचालित हो सकते हैं जो पैलेट की गति या कंपन से ऊर्जा निकालते हैं।
डेटा व्याख्या के लिए AI अनुप्रयोग
सेंसर द्वारा एकत्रित डेटा को लगातार एकत्रित किया जाता है और एक केंद्रीय मूल्यांकन इकाई को प्रेषित किया जाता है। यहीं पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की भूमिका आती है। कच्चा सेंसर डेटा शुरुआत में बहुत जानकारीपूर्ण नहीं होता। केवल एआई का उपयोग करके बुद्धिमानी से प्रसंस्करण और विश्लेषण के माध्यम से ही यह मूल्यवान जानकारी बन पाता है। एआई को जटिल गति पैटर्न को पहचानने और उन्हें विशिष्ट रसद गतिविधियों के लिए निर्धारित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह प्रशिक्षण वास्तविक दुनिया के रसद वातावरण में एकत्रित बड़ी मात्रा में सेंसर डेटा का उपयोग करके किया जाता है। मशीन लर्निंग के माध्यम से, एआई विभिन्न गतिविधियों जैसे लोडिंग, अनलोडिंग, भंडारण, पुनर्प्राप्ति, फोर्कलिफ्ट परिवहन, ऑर्डर पिकिंग आदि की विशिष्ट गति प्रोफ़ाइल को पहचानना सीखता है।
गतिविधि प्रोफाइल का निर्माण
एआई-समर्थित डेटा विश्लेषण का परिणाम प्रत्येक पैलेट के लिए एक विस्तृत "गतिविधि प्रोफ़ाइल" का निर्माण है। यह प्रोफ़ाइल सटीक रूप से बताती है कि पैलेट किन लॉजिस्टिक प्रक्रियाओं से गुज़रा है, ये प्रक्रियाएँ कब और कहाँ हुईं, और कितने समय तक चलीं। इस प्रकार, गतिविधि प्रोफ़ाइल में लॉजिस्टिक्स श्रृंखला के भीतर पैलेट की संपूर्ण "जीवन गाथा" के बारे में बहुमूल्य जानकारी होती है। इस जानकारी का उपयोग प्रक्रिया अनुकूलन और इन्वेंट्री प्रबंधन से लेकर गुणवत्ता आश्वासन तक, कई तरह के अनुप्रयोगों में किया जा सकता है।
लाभ और अनुप्रयोग: प्रक्रिया अनुकूलन, पूर्वानुमानित रखरखाव और लागत दक्षता
Pal2Rec प्रौद्योगिकी पर आधारित बुद्धिमान पैलेटों का कार्यान्वयन कंपनियों को अनेक लाभ प्रदान करता है और लॉजिस्टिक्स में अनुप्रयोग के नए क्षेत्र खोलता है:
प्रक्रिया अनुकूलन और दक्षता में सुधार
पैलेट मूवमेंट की विस्तृत ट्रैकिंग और विश्लेषण कंपनियों को उनकी लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं की पारदर्शी जानकारी प्रदान करता है। कमज़ोरियाँ, अड़चनें और अक्षमताएँ स्पष्ट हो जाती हैं और उन्हें सक्रिय रूप से दूर किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अनावश्यक प्रतीक्षा समय, खाली रन या बोझिल परिवहन मार्गों की पहचान और अनुकूलन किया जा सकता है। स्मार्ट पैलेट से प्राप्त रीयल-टाइम डेटा गतिशील प्रक्रिया समायोजन और अप्रत्याशित घटनाओं के लिए अधिक लचीली प्रतिक्रिया को सक्षम बनाता है। इससे दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि, कम लीड समय और अनुकूलित सामग्री प्रवाह प्राप्त होता है।
पूर्वानुमानित रखरखाव और डाउनटाइम में कमी
जैसा कि पहले बताया गया है, पैलेट की गतिविधियों की निरंतर निगरानी और भार व कंपन का विश्लेषण संभावित क्षति का शीघ्र पता लगाने में सक्षम बनाता है। पूर्वानुमानित रखरखाव कंपनियों को खराबी, माल को नुकसान, या यहाँ तक कि दुर्घटनाओं से पहले ही पैलेटों को समय पर प्रचलन से हटाने की सुविधा देता है। इससे न केवल मरम्मत और प्रतिस्थापन की लागत कम होती है, बल्कि डाउनटाइम और उत्पादन में रुकावटें भी कम होती हैं। इस प्रकार पूर्वानुमानित रखरखाव पैलेट की उपलब्धता बढ़ाने और समग्र रूप से अधिक स्थिर एवं विश्वसनीय लॉजिस्टिक्स प्रणाली में योगदान देता है।
बेहतर इन्वेंट्री प्रबंधन और वेयरहाउसिंग
स्मार्ट पैलेट उनके स्थान और सामग्री के बारे में सटीक जानकारी प्रदान करते हैं। इससे इन्वेंट्री प्रबंधन और वेयरहाउसिंग में सुधार होता है। कंपनियों को हर समय अपने सामान के ठिकाने का स्पष्ट अवलोकन मिलता है और वे अपने स्टॉक स्तर को अनुकूलित कर सकती हैं। वेयरहाउस में विशिष्ट पैलेट या वस्तुओं की खोज काफ़ी सरल और तेज़ हो जाती है। पैलेट की गतिविधियों और स्थानों की स्वचालित रिकॉर्डिंग के माध्यम से इन्वेंट्री गणना को और भी कुशल बनाया जा सकता है।
गुणवत्ता आश्वासन और क्षति निवारण
प्रभावों, कंपनों और अत्यधिक तापमान का पता लगाकर, स्मार्ट पैलेट गुणवत्ता आश्वासन और क्षति की रोकथाम में भी योगदान दे सकते हैं। संवेदनशील वस्तुओं के परिवहन के दौरान, सेंसर डेटा यह बता सकता है कि क्या परिवहन के दौरान वस्तुओं को अनुचित तरीके से संभाला गया था और क्या वे क्षतिग्रस्त हो गए थे। इससे क्षति का शीघ्र पता लगाना और क्षति को कम करने के लिए उचित उपाय शुरू करना संभव हो जाता है।
लागत दक्षता और लाभप्रदता
हालाँकि स्मार्ट पैलेट्स को लागू करने के लिए शुरुआत में सेंसर और आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर में निवेश की आवश्यकता होती है, लेकिन यह लंबे समय में उच्च लागत-कुशलता और लाभप्रदता का वादा करता है। प्रक्रिया अनुकूलन, पूर्वानुमानित रखरखाव, बेहतर इन्वेंट्री प्रबंधन और क्षति निवारण के माध्यम से प्राप्त बचत आमतौर पर शुरुआती निवेश लागत से कहीं अधिक होती है। इसके अलावा, Pal2Rec व्यवहार्यता अध्ययन ने प्रदर्शित किया है कि लागत-प्रभावी सेंसर मॉडल भी आवश्यकताओं को पूरा कर सकते हैं, जिससे यह तकनीक छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों (SME) के लिए भी आकर्षक बन जाती है।
सेंसर-आधारित गतिविधि का विस्तृत पता लगाना: डेटा अधिग्रहण, एआई विश्लेषण और गतिविधि प्रोफ़ाइल
Pal2Rec परियोजना के अंतर्गत विकसित पैलेटों के लिए सेंसर-आधारित गतिविधि पहचान प्रणाली, सेंसर, डेटा ट्रांसमिशन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डेटा विश्लेषण के परिष्कृत परस्पर क्रिया पर निर्भर करती है। इस प्रक्रिया के अलग-अलग चरणों को नीचे विस्तार से समझाया गया है:
विस्तृत गति डेटा के लिए व्यापक सेंसर सूट
पहला कदम पैलेटों को विभिन्न प्रकार के सेंसरों से लैस करना है जो विस्तृत गति डेटा कैप्चर करने में सक्षम हों। विभिन्न प्रकार के सेंसरों का उपयोग किया जाता है, जिनमें से प्रत्येक पैलेट की गति के विशिष्ट पहलुओं को मापता है:
accelerometers
वे तीन स्थानिक दिशाओं में त्वरण का पता लगाते हैं और गति की गतिशीलता के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं, जैसे कि पैलेट को शुरू करना, ब्रेक लगाना या त्वरित करना।
जाइरोस्कोप
वे तीन अक्षों के चारों ओर घूर्णन दरों को मापते हैं और इस प्रकार पैलेट की घूर्णी गति और घुमाव को रिकॉर्ड करते हैं, उदाहरण के लिए जब मोड़ लेते हैं या फोर्कलिफ्ट के साथ मोड़ते हैं।
स्थिति सेंसर (झुकाव सेंसर)
वे अंतरिक्ष में पैलेट के अभिविन्यास का निर्धारण करते हैं और झुकाव और झुकाव कोणों का पता लगाते हैं, उदाहरण के लिए पैलेट को उठाते या नीचे रखते समय।
वैकल्पिक: पर्यावरणीय सेंसर
अनुप्रयोग के आधार पर, अन्य प्रासंगिक पर्यावरणीय स्थितियों को दर्ज करने के लिए तापमान, आर्द्रता, कंपन या प्रकाश की तीव्रता को रिकॉर्ड करने के लिए अतिरिक्त सेंसर का उपयोग किया जा सकता है।
संपूर्ण जानकारी के लिए निरंतर डेटा संग्रह
सेंसर पैलेट की गतिविधियों और गति पर लगातार डेटा एकत्र करते रहते हैं। मापन डेटा को छोटे अंतरालों पर कैप्चर और संग्रहीत किया जाता है ताकि संपूर्ण लॉजिस्टिक्स प्रक्रिया के दौरान निर्बाध जानकारी प्राप्त हो सके। सेंसर से केंद्रीय मूल्यांकन इकाई तक डेटा ट्रांसमिशन ब्लूटूथ, WLAN, या नैरोबैंड IoT (NB-IoT) जैसी रेडियो तकनीकों के माध्यम से वायरलेस तरीके से किया जा सकता है। NB-IoT अपनी लंबी रेंज और ऊर्जा दक्षता के कारण बड़े गोदामों या बाहरी स्थानों पर उपयोग के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है।
पैटर्न पहचान और गतिविधि असाइनमेंट के लिए AI-समर्थित विश्लेषण
एकत्रित सेंसर डेटा का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। यह एआई जटिल गति पैटर्न को पहचानने और उन्हें विशिष्ट रसद गतिविधियों के लिए निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एआई को मशीन लर्निंग, विशेष रूप से डीप लर्निंग विधियों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। एआई को बड़ी मात्रा में सेंसर डेटा प्रस्तुत किया जाता है, जिसे संबंधित रसद गतिविधियों (जैसे, "लोडिंग," "भंडारण," "फोर्कलिफ्ट संचालन") के साथ एनोटेट किया जाता है। एआई प्रत्येक गतिविधि की विशिष्ट गति प्रोफ़ाइल की पहचान और सामान्यीकरण करना सीखता है। प्रशिक्षण के बाद, एआई अज्ञात गति पैटर्न का भी विश्लेषण करने और अंतर्निहित रसद गतिविधि को उच्च सटीकता के साथ पहचानने में सक्षम होता है।
व्यापक प्रक्रिया जानकारी के लिए गतिविधि प्रोफाइल का निर्माण
मूल्यांकन किए गए आँकड़ों और पहचानी गई गतिविधियों के आधार पर, पैलेट की एक विस्तृत गतिविधि प्रोफ़ाइल तैयार की जाती है। इस प्रोफ़ाइल में पैलेट द्वारा की गई विभिन्न लॉजिस्टिक प्रक्रियाओं की जानकारी होती है, जैसे:
लोडिंग और अनलोडिंग
टाइमस्टैम्प और अवधि सहित चार्जिंग और डिस्चार्जिंग प्रक्रियाओं का पता लगाना।
भंडारण और पुनर्प्राप्ति
गोदाम में भंडारण और पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं की पहचान, भंडारण स्थान सहित (यदि अतिरिक्त स्थानीयकरण प्रौद्योगिकियों द्वारा पूरक हो)।
फोर्कलिफ्ट के साथ परिवहन
फोर्कलिफ्ट की यात्रा का पता लगाना, जिसमें तय की गई दूरी, गति और ड्राइविंग व्यवहार शामिल हैं।
आर्डर पिकिंग
चुनी गई वस्तुओं सहित चयन कार्यों की पहचान (यदि अतिरिक्त पहचान प्रौद्योगिकियों के साथ संयुक्त हो)।
प्रतीक्षा और ठहराव
विभिन्न प्रक्रिया चरणों में प्रतीक्षा समय और डाउनटाइम की रिकॉर्डिंग।
प्रक्रिया अनुकूलन के लिए व्याख्या और विश्लेषण
पहचाने गए पैटर्न और गतिविधियों का उपयोग लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं की व्याख्या और विश्लेषण के लिए किया जाता है। गतिविधि प्रोफ़ाइल कंपनियों को उनके लॉजिस्टिक्स संचालनों के बारे में मूल्यवान जानकारी प्रदान करती है, जिससे वे कमज़ोरियों की पहचान कर सकती हैं और अनुकूलन क्षमता को पहचान सकती हैं। उदाहरण के लिए, कंपनियां विश्लेषण कर सकती हैं कि कौन से प्रक्रिया चरण विशेष रूप से समय लेने वाले हैं, कहाँ अनावश्यक प्रतीक्षा समय लगता है, या कहाँ सामग्री प्रवाह अक्षम है। इन निष्कर्षों के आधार पर, प्रक्रिया अनुकूलन के लिए लक्षित उपाय शुरू किए जा सकते हैं।
स्वायत्त और पारदर्शी रसद के लिए अवधारणा का प्रमाण
Pal2Rec परियोजना का उद्देश्य यह प्रदर्शित करना है कि अतिरिक्त सेंसर डेटा का उपयोग करके लॉजिस्टिक प्रक्रियाओं की व्याख्या और पुनरुत्पादन किया जा सकता है, बिना कैमरा इमेज या मैन्युअल डेटा प्रविष्टि जैसी बाहरी जानकारी पर निर्भर हुए। स्मार्ट पैलेट्स की स्वायत्त गतिविधि पहचान लॉजिस्टिक श्रृंखला में पारदर्शिता को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाती है। कंपनियों को अपने माल की आवाजाही के बारे में व्यापक, वास्तविक समय की जानकारी मिलती है और वे इस डेटा के आधार पर अपनी प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकती हैं।
स्मार्ट पैलेट भविष्य के लॉजिस्टिक्स की कुंजी हैं
यह नवोन्मेषी तकनीक पैलेट्स को साधारण भारवाहकों से लेकर लॉजिस्टिक्स श्रृंखला के भीतर बुद्धिमान सूचना स्रोतों में बदल देती है। स्मार्ट पैलेट्स केवल एक चलन से कहीं अधिक हैं - ये भविष्य के लॉजिस्टिक्स की कुंजी हैं। ये लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं में बेहतर पारदर्शिता, दक्षता और स्थिरता सुनिश्चित करते हैं और आधुनिक लॉजिस्टिक्स की चुनौतियों का सामना करने में मदद करते हैं। फ्राउनहोफर आईएमएल और टीयू डॉर्टमुंड द्वारा संचालित पाल2रेक परियोजना ने इस आशाजनक तकनीक के व्यापक कार्यान्वयन के लिए एक महत्वपूर्ण आधार तैयार किया है और इंट्रालॉजिस्टिक्स में क्रांति लाने के लिए स्मार्ट पैलेट्स की क्षमता को प्रभावशाली ढंग से प्रदर्शित किया है। लॉजिस्टिक्स का भविष्य स्मार्ट है - और पैलेट्स इसमें महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
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मैं हमारी संयुक्त परियोजना की प्रतीक्षा कर रहा हूं।