ई-कॉमर्स में पूर्वानुमानित लॉजिस्टिक्स

पर प्रकाशित: 25 अगस्त, 2015 / अपडेट से: 26 नवंबर, 2018 – लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन

शटरस्टॉक / वाइपमैन

मुश्किल से ऑर्डर दिया, पहले से ही दरवाजे पर

कल खरीदा गया – कल डिलीवर किया गया: बहुत पहले नहीं, एक ऑर्डर किए गए सामान भेजना 48 घंटों के भीतर एक गुणवत्ता की सुविधा थी, जिसके साथ ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं को अपने प्रतिद्वंद्वियों की ओर खुद को स्थिति में लाने में सक्षम थे। लेकिन अगले दिन की डिलीवरी सभी के होंठों पर रही है और पहले प्रदाता एक ही दिन में वितरित करते हैं, कई ग्राहकों के लिए बहुत कम डिलीवरी का समय न केवल सामान्य रहा है, बल्कि स्पष्ट रूप से आवश्यक है।

अब तक, डिलीवरी का समय प्राकृतिक सीमाओं के अधीन रहा है जिसे केवल महत्वपूर्ण तकनीकी प्रयासों से ही आगे बढ़ाया जा सकता है। विकेन्द्रीकृत गोदामों का एक व्यापक नेटवर्क स्थापित करने और परिवहन बेड़े का विस्तार करने के अलावा forward-looking रसद अनुकूलन का एक प्रमुख तरीका है।

ई-कॉमर्स अग्रणी अमेज़न forward-looking के विकास को । कोई आश्चर्य नहीं, यह देखते हुए कि कंपनी डेटा के अंतहीन खजाने का उपयोग कर सकती है; प्रत्येक उत्पाद दृश्य, प्रत्येक पृष्ठ का दौरा और अमेज़न वेबसाइटों में से किसी एक पर प्रत्येक क्लिक पंजीकृत है। और यह वास्तव में यह जानकारी है जो इस्तेमाल किए गए एल्गोरिदम को खिलाती है, जो एक संभावित ग्राहक के खरीदार बनने की संभावना को निर्धारित करने के लिए लंबे समय तक रहने या बार-बार पृष्ठ दृश्यों का उपयोग करती है। विश्लेषण पद्धति लगातार नए अधिग्रहीत डेटा की मदद से सीखती है और इस प्रकार लगातार अपने पूर्वानुमानों की सटीकता को बढ़ा सकती है। एक बार सटीकता के एक निश्चित स्तर पर पहुंचने के बाद, अमेज़न के लिए आउटसोर्सिंग, पिकिंग और शिपिंग तैयारी जैसी डाउनस्ट्रीम लॉजिस्टिक प्रक्रियाओं को प्राथमिकता देना सही है।

लेकिन प्रौद्योगिकी, जिसे अमेज़ॅन द्वारा पेटेंट के लिए पंजीकृत किया गया है, एक कदम आगे जाती है, क्योंकि यह खुद को व्यक्तिगत ऑर्डरकर्ता से अलग करती है और संभावना गणना की मदद से पूरे ग्राहक समूहों को घेर लेती है। इस प्रकार, संपूर्ण क्षेत्रों के क्रय व्यवहार के बारे में धारणाएँ बनाई जाती हैं। एक उदाहरण किसी शहर में एक खेल आयोजन हो सकता है। एक सप्ताह पहले से, पास का एक गोदाम शिपिंग के लिए भाग लेने वाली टीमों के लिए जर्सियां ​​तैयार करना शुरू कर देगा। फिर पार्सल को पते के लेबल के साथ प्रदान किया जाएगा जिस पर प्राप्तकर्ता शहर या डाक कोड क्षेत्र पहले से ही नोट किया गया है। फिर वस्तुओं को वहां ले जाया जाएगा और, यदि आवश्यक हो, तो ट्रक या विकेन्द्रीकृत बफर गोदाम में तब तक रखा जाएगा जब तक कि पूर्वानुमानित आदेश वास्तव में न आ जाएं। इसके बाद बस शिपिंग लेबल का पूरा होना है। ऑर्डर प्राप्त होने के तुरंत बाद ट्रक रवाना हो जाता है और वांछित जर्सी वितरित करता है।

पूर्वानुमानित गोदाम रसद

चाहे केंद्रीय गोदाम में हो या स्थानीय बफर गोदाम में, तेजी से शिपिंग के लिए पहली शर्त वस्तुओं का सुचारू चयन है। यदि विलंबित प्रावधान के कारण प्राप्त समय का लाभ नष्ट नहीं होना है तो यहां उच्च-प्रदर्शन वाले लॉजिस्टिक्स समाधानों की आवश्यकता होती है। और यही वह जगह है जहां छोटे ई-रिटेलरों को सिएटल के दिग्गजों की तुलना में गति के मामले में खुद को स्थापित करने का अवसर मिलता है।

यहाँ भी, प्रक्रिया को forward-looking तरीके से नियंत्रित किया जाता है। उदाहरण के लिए, नियंत्रण सॉफ़्टवेयर परिवहन प्रणालियों या बीनने वालों को सौंपे गए कार्य शेड्यूल के आधार पर अनुवर्ती आदेश देता है, यदि वे उठाए जाने वाले किसी अतिरिक्त वस्तु के भंडारण स्थान के पास स्थित हों। अतिरिक्त चयन मानदंड ऑन-बोर्ड स्थिति सेंसर, जैसे RFID चिप्स या GPS उपकरण, भी हो सकते हैं। स्व-चालित रोबोटों में, पूर्वानुमान नियंत्रण तब होता है जब उपकरण एक-दूसरे के साथ स्वायत्त रूप से संवाद करते हैं और स्वयं तय करते हैं कि कौन सा मॉड्यूल उनकी वर्तमान स्थिति या नियोजित मार्गों के आधार पर वस्तु को सबसे अच्छी तरह से उठाएगा।

लेकिन चाहे सॉफ़्टवेयर-चालित हो या स्वायत्त रूप से संचालित, forward-looking योजना गोदाम में कवर किए जाने वाले मार्गों का कुशलतापूर्वक समन्वय करने में मदद करती है। जहाँ कुछ समय पहले तक, वस्तुओं को पारंपरिक रैक स्टोरेज में रखा जाता था, जहाँ से उन्हें मैन्युअल रूप से निकाला जाता था और शिपिंग या उत्पादन के लिए लंबी दूरी तक पहुँचाया जाता था, वहीं आज कई कंपनियों में गोदाम प्रक्रियाएँ पूरी तरह से स्वचालित और समानांतर रूप से चलती हैं।

इस स्वचालित लॉजिस्टिक्स के लिए, कॉम्पैक्ट स्टोरेज उपकरणों की आवश्यकता होती है जिन्हें पिकिंग स्टेशनों के नजदीक रखा जा सकता है और उच्च वितरण प्रदर्शन भी हो सकता है। उनके छोटे आयामों और उच्च चयन प्रदर्शन के कारण वर्टिकल बफर स्टोरेज यहां एक समाधान हो सकता है।

अमेज़ॅन परिवहन ड्रोन (स्रोत: अमेज़ॅन)

ग्राहक तक परिवहन

लेकिन अगर ग्राहक तक पहुंचने के रास्ते में पैकेज ट्रैफिक में फंस जाए तो सभी एल्गोरिदम, विकेन्द्रीकृत भंडारण स्थान और सबसे तेज़ चयन का क्या उपयोग है? यहां भी, बड़े डेटा के रूप में प्रौद्योगिकी मदद करती है: यातायात प्रवाह की लगातार निगरानी की जाती है और ड्राइवरों को हमेशा इष्टतम मार्ग दिखाया जाता है। हासो प्लैटनर इंस्टीट्यूट एक कदम आगे बढ़ते हैं । उन्होंने हाल ही में एक ऐसी प्रणाली विकसित की है जो आंतरिक जानकारी को वास्तविक समय में ऑनलाइन उपलब्ध ट्रैफ़िक-प्रासंगिक डेटा से जोड़ती है। इस समाधान के साथ, लॉजिस्टिक्स कंपनियां यातायात प्रवाह के बारे में सटीक पूर्वानुमान प्राप्त कर सकती हैं। सिस्टम वर्तमान ट्रैफ़िक डेटा के साथ उपयोगकर्ता के स्वयं के माल बेड़े से नवीनतम जानकारी को जोड़ता है और उसका मूल्यांकन करता है। इस तरह, आप तुरंत पता लगा सकते हैं कि आपका कोई ट्रक कब, कहां और कब से ट्रैफिक जाम में है और इससे परिवहन में किस हद तक देरी हो रही है।

लेकिन सिस्टम और भी अधिक कर सकता है, क्योंकि इससे ट्रैफ़िक व्यवधानों के वास्तविक घटित होने से पहले ही उनका अनुमान लगाना संभव हो जाता है। उदाहरण के लिए, यदि जीपीएस डेटा राजमार्ग पर चलने वाले वाहनों की बढ़ती संख्या दिखाता है, तो यह अनुमान लगाया जा सकता है कि भीड़भाड़ आसन्न है। मौसम की स्थिति के बारे में जानकारी का उपयोग नौकाओं या विमानों के प्रस्थान समय के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए भी किया जा सकता है। इस जानकारी की सहायता से, नियोजित मार्गों को प्रारंभिक चरण में अनुकूलित किया जा सकता है ताकि ग्राहक ऑनलाइन ऑर्डर करते ही वास्तव में उसके हाथों में सामान हो।

इसका एक विकल्प संयुक्त राज्य अमेरिका की वेब दिग्गज कंपनी हो सकती है, जो कम से कम मध्यम अवधि में अपने डिलीवरी ड्रोन के साथ सीधे हवा से बाजार की सेवा करना चाहती है। कंपनी के दृष्टिकोण से, यह निश्चित रूप से ड्रोन द्वारा माल परिवहन की मदद से अपनी प्राइम नाउ सेवा को अनुकूलित करने का एक अच्छा अवसर है। ट्रैफिक जाम, भीड़भाड़ वाली सड़कें या डिलीवरी वाहनों के लिए पार्किंग की जगह की कमी: यह सब अब तेजी से डिलीवरी के रास्ते में नहीं आएगा।

कंपनी प्रबंधक पहले से ही मानवरहित विमानों के लिए विशेष हवाई गलियारे की मांग कर रहे हैं। डिलीवरी ड्रोन 60 से 120 मीटर के बीच की ऊंचाई पर काम कर सकते हैं जहां वे हवाई यातायात को बाधित नहीं करते हैं। बिना किसी बड़ी समस्या के ड्रोन द्वारा माल परिवहन करना तकनीकी रूप से संभव है इन उपकरणों का परीक्षण कनाडा सहित अन्य देशों में पहले से ही किया जा रहा है। आवश्यक आधिकारिक स्वीकृतियाँ अभी भी समस्याग्रस्त हैं। लेकिन एक बार जब ये रास्ते से हट जाएंगे, तो प्राइम एयर , ऑर्डर करने के 30 से 60 मिनट के भीतर डिलीवरी, अब केवल भविष्य का सपना नहीं रह जाएगा। सवाल यह है कि कौन सा ग्राहक इस सेवा के लिए अपरिहार्य अतिरिक्त लागत का भुगतान करेगा। लेकिन अमेज़ॅन के पास निश्चित रूप से अपने एल्गोरिदम के साथ इसका उत्तर पहले से ही है।