ई-कॉमर्स में पूर्वानुमानित लॉजिस्टिक्स

मुश्किल से ऑर्डर दिया, पहले से ही दरवाजे पर

कल खरीदा - कल वितरित किया गया: कुछ समय पहले, किसी ऑर्डर किए गए उत्पाद की 48 घंटों के भीतर डिलीवरी एक गुणवत्तापूर्ण विशेषता थी जो ऑनलाइन खुदरा विक्रेताओं को अपने प्रतिस्पर्धियों से आगे रहने में सक्षम बनाती थी। लेकिन चूंकि अगले दिन डिलीवरी शहर में चर्चा का विषय बन गई है और पहले प्रदाता उसी दिन डिलीवरी कर रहे हैं, बहुत कम डिलीवरी समय न केवल कई ग्राहकों के लिए सामान्य हो गया है, बल्कि स्पष्ट रूप से आवश्यक है।

अब तक, डिलीवरी के समय की प्राकृतिक सीमाएँ थीं, जिन्हें बहुत अधिक तकनीकी प्रयासों से ही आगे बढ़ाया जा सकता था। विकेन्द्रीकृत भंडारण स्थानों का एक व्यापक नेटवर्क स्थापित करने और परिवहन बेड़े का विस्तार करने के अलावा, पूर्वानुमानित रसद अनुकूलन के लिए एक मुख्य दृष्टिकोण है।

पूर्वानुमानित शिपिंग के विकास को एक बार फिर ई-कॉमर्स अग्रणी अमेज़ॅन । कोई आश्चर्य नहीं, क्योंकि कंपनी डेटा के लगभग अंतहीन खजाने का उपयोग कर सकती है; प्रत्येक उत्पाद दृश्य, विज़िट किया गया प्रत्येक पृष्ठ और अमेज़ॅन वेबसाइटों में से किसी एक पर प्रत्येक क्लिक पंजीकृत है। और यह वास्तव में यह जानकारी है जो उपयोग किए गए एल्गोरिदम को फीड करती है, जो संभावना निर्धारित करती है कि इच्छुक पार्टी लंबे समय तक रहने या किसी पृष्ठ पर बार-बार आने के आधार पर खरीदार बन जाएगी। विश्लेषण विधि लगातार नए अर्जित डेटा की मदद से सीखती है और इस प्रकार अपनी भविष्यवाणियों की सटीकता को लगातार बढ़ा सकती है। एक बार जब सटीकता का एक निश्चित स्तर पहुंच जाता है, तो अमेज़ॅन के लिए डाउनस्ट्रीम लॉजिस्टिक प्रक्रियाओं जैसे आउटसोर्सिंग, शिपिंग के लिए आइटम चुनना और तैयार करना पसंद करना समझ में आता है। जब ग्राहक अंततः खरीद बटन पर क्लिक करता है, तो पैकेज पहले से ही तैयार होता है और इसे रास्ते में भेजने से पहले केवल एक पते के लेबल के साथ मुद्रित करने की आवश्यकता होती 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।

यहां भी, प्रक्रिया को दूरदर्शी तरीके से प्रबंधित किया जाता है। उदाहरण के लिए, नियंत्रण सॉफ्टवेयर ट्रांसपोर्ट सिस्टम या ऑर्डर पिकर को सौंपी गई कार्य योजनाओं के आधार पर अनुवर्ती आदेश प्रदान करता है यदि वे चुने जाने वाले अतिरिक्त आइटम के भंडारण स्थान के करीब स्थित हैं। आरएफआईडी चिप्स या जीपीएस डिवाइस जैसे स्थिति डिटेक्टर भी आगे की चयन सुविधाओं के रूप में काम कर सकते हैं। सेल्फ-ड्राइविंग रोबोट के मामले में, प्रत्याशित नियंत्रण होता है जिसमें डिवाइस एक-दूसरे के साथ स्वायत्त रूप से संचार करते हैं और स्वयं निर्णय लेते हैं कि वर्तमान स्थिति या नियोजित मार्गों के आधार पर कौन सा मॉड्यूल सबसे अच्छा आइटम चुनना चाहिए।

लेकिन चाहे सॉफ़्टवेयर-नियंत्रित हो या स्वतंत्र रूप से संचालित हो, दूरंदेशी योजना गोदाम में तय की जाने वाली दूरियों को कुशलतापूर्वक समन्वयित करने में मदद करती है। इसलिए, जहां बहुत समय पहले वस्तुओं को पारंपरिक रैक गोदामों में संग्रहीत किया जाता था, जहां से उन्हें मैन्युअल रूप से हटा दिया जाता था और शिपिंग या उत्पादन के लिए लंबी दूरी पर उपलब्ध कराया जाता था, आज कई कंपनियों में भंडारण प्रक्रियाएं पूरी तरह से स्वचालित हैं और समानांतर में 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।

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।