वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एआई और मशीन लर्निंग का एकीकरण - जर्मनी, यूरोपीय संघ, यूएसए और जापान में वैश्विक विकास

वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स का भविष्य: अधिकतम उत्पादकता के लिए एआई-नियंत्रित प्रक्रियाएं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उन कार्यों को करने के लिए मशीनों या सॉफ़्टवेयर की क्षमता का वर्णन करता है जिन्हें सामान्य रूप से मानव बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होती है - जैसे कि तार्किक सोच, सीखने, योजना या रचनात्मक समस्या को हल करना। संक्षेप में, यह डेटा से कंप्यूटर सिस्टम के बारे में है और केवल कड़ाई से पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करने के बजाय निर्णय ले सकता है। मशीन लर्निंग (एमएल) एआई का एक उप -क्षेत्र है जिसमें एल्गोरिदम स्वतंत्र रूप से पैटर्न की पहचान करता है और बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके अपने व्यवहार को अनुकूलित करता है। सीधे शब्दों में कहें, एक एमएल सिस्टम अनुभव से सीखता है: यह ऐतिहासिक डेटा के साथ "प्रशिक्षित" है और फिर नए, अज्ञात डेटा के साथ निर्णय ले सकता है या निर्णय ले सकता है। नतीजतन, AI हर व्यक्तिगत मामले के लिए लोगों द्वारा स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अपने स्वयं के पूर्वानुमान और सेवाओं में लगातार सुधार करने में सक्षम है।

लॉजिस्टिक्स में - और विशेष रूप से गोदाम लॉजिस्टिक्स में - एआई और एमएल खुले विशाल अवसर। लॉजिस्टिक्स उद्योग में व्यापक नेटवर्क हैं और बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करता है, जो इसे एआई के लिए एप्लिकेशन का एक आदर्श क्षेत्र बनाता है। उदाहरण के लिए, बुद्धिमान एल्गोरिदम भविष्य की क्रम मात्रा की भविष्यवाणी कर सकते हैं, इष्टतम मार्गों की गणना कर सकते हैं या जटिल गोदाम प्रक्रियाओं को नियंत्रित कर सकते हैं। सेल्फ -लर्निंग सिस्टम लोगों की तुलना में तेजी से और अक्सर अधिक सटीक निर्णय ले सकते हैं, खासकर जब यह वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने की बात आती है। आधुनिक गोदामों में, एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में-से-इन्वेंट्री प्रबंधन से लेकर गोदाम के भीतर नियंत्रण के लिए परिवहन नियंत्रण के लिए (आदेशों का संकलन) तक किया जाता है।

कुल मिलाकर, निम्नलिखित लागू होता है: शिविर में एआई एक बहुत ही अनुभवी शिविर प्रबंधक की "सोच" की नकल करता है, केवल यह कि वह बहुत अधिक डेटा तक पहुंच सकता है। उदाहरण के लिए, एआई सिस्टम यह पहचान सकते हैं कि कौन से आइटम अच्छी तरह से बेचते हैं, जब सामानों को सबसे कुशलता से संग्रहीत किया जाता है, या किन पथों को फोर्कलिफ्ट को समय बचाने के लिए ड्राइव करना चाहिए। ये स्वचालित, डेटा -ड्राइव निर्णय इस तथ्य के लिए आधार बनाते हैं कि एआई और एमएल तेजी से गोदाम रसद में प्रवेश कर रहे हैं।

एआई द्वारा गोदाम प्रक्रियाओं का अनुकूलन

वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एआई के सबसे बड़े लाभों में से एक मौजूदा प्रक्रियाओं का अनुकूलन है। गोदाम जानकारी के निरंतर वर्तमान पर निर्भर हैं - उदाहरण के लिए इन्वेंटरी डेटा, ऑर्डर डेटा या माल से स्थान की जानकारी। हालांकि, जहां लोग त्रुटियों से ग्रस्त हैं या केवल एक सीमित जानकारी को संसाधित कर सकते हैं, केआई सटीक और गति प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, AI वास्तविक समय में डेटा प्रदान और विश्लेषण कर सकता है, जिसका अर्थ है कि समस्याओं को पैदा करने से पहले त्रुटियों को मान्यता दी जाती है और तेजी से दूर किया जाता है। रूटीन कार्य जैसे कि इन्वेंट्री की जाँच या माल इनपुट के संग्रह को स्वचालित किया जा सकता है, जो कर्मचारियों को राहत देता है।

एआई सिस्टम गोदाम प्रक्रियाओं में पैटर्न को भी पहचान सकते हैं जो एक मानव आंख को याद कर सकते हैं। इन आंकड़ों के विश्लेषण के माध्यम से, सिस्टम बेहतर तरीके से गोदाम में वर्तमान स्थिति को समझता है, अड़चन या अक्षमताओं की पहचान करता है और सुधार का सुझाव देता है। एक व्यावहारिक उदाहरण तरीका है अनुकूलन: एल्गोरिदम गोदामों या औद्योगिक ट्रकों (जैसे फोर्कलिफ्ट्स) के चलने के रास्तों का विश्लेषण और अनुकूलन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, पिकिंग सूचियों को इस तरह से हल किया जाता है कि कर्मचारी गोदाम के माध्यम से सबसे कम संभव मार्ग लेते हैं। यह शर्तों को कम करता है और आदेशों को तेजी से एक साथ रखा जाता है। इसी तरह, एआई फ़ंक्शंस प्रत्येक उत्पाद के लिए सबसे अच्छा भंडारण स्थान निर्धारित कर सकते हैं- इसके आकार, कवरेज और अन्य कारकों के आधार पर- जमा और आउटसोर्सिंग को अधिक कुशल बनाने के लिए।

एक और महत्वपूर्ण पहलू त्रुटियों को कम करना और गुणवत्ता में सुधार करना है। एआई-समर्थित छवि पहचान प्रणाली, उदाहरण के लिए, पैकेज स्कैन कर सकती है और रसीद होने पर उनकी स्थिति और आयामों की जांच कर सकती है। यह तुरंत पहचानता है अगर नुकसान होता है या एक लेख को गलत तरीके से लेबल किया गया है। इस तरह के स्वचालित गुणवत्ता नियंत्रण यह सुनिश्चित करते हैं कि समस्याओं को प्रक्रिया में जल्दी हल किया जाता है और पूरी आपूर्ति श्रृंखला के माध्यम से नहीं चलते हैं। इसके अलावा, एआई समय के साथ सीखता है: शुरू में गलतियाँ अभी भी हो सकती हैं, लेकिन मशीन लर्निंग तकनीकों के माध्यम से, छवि मान्यता लगातार खुद को बेहतर बनाती है और त्रुटि दर को और कम करती है।

ये सभी अनुकूलन अंततः गोदाम संचालन में अधिक उत्पादकता और कम लागत का कारण बनते हैं। रोबोट और एआई सिस्टम कुछ कार्यों को बहुत तेजी से और अधिक सटीक रूप से लोगों की तुलना में कर सकते हैं, जिससे उत्पादकता बढ़ जाती है। इसी समय, गोदाम डेटा का एल्गोरिथम मूल्यांकन बेहतर रणनीतिक निर्णयों को सक्षम करता है- उदाहरण के लिए कर्मियों और संसाधन योजना में- जो ओवररचिंग प्रक्रियाओं को अधिक कुशल बनाता है। एआई समाधान लगातार प्रक्रियाओं की निगरानी कर सकते हैं, जोखिमों का विश्लेषण कर सकते हैं और लगातार कार्य कर सकते हैं (उदाहरण के लिए एक धमकी देने वाली अड़चन को पहचानें और उनका मुकाबला करें)। कुल मिलाकर, गोदाम में पारदर्शिता में सुधार होता है, और समस्याओं को अक्सर पहचानने से पहले ही पहचाना जाता है। यह सब लागत को कम करने में योगदान देता है, क्योंकि एक अधिक कुशल गोदाम कम अपशिष्ट, कम त्रुटि लागत का कारण बनता है और काम के घंटे का उपयोग करता है। विशेषज्ञ पूर्वानुमानों के अनुसार, एआई टेक्नोलॉजीज आने वाले वर्षों में लॉजिस्टिक्स उद्योग में महत्वपूर्ण परिमाण-उच्चारण द्वारा दक्षता बढ़ा सकती है, उदाहरण के लिए, 40 % से 2035 से अधिक की दक्षता में वृद्धि का अनुमान है।

सारांश में, एआई गोदाम प्रक्रियाओं की गति, सटीकता और लचीलापन बढ़ाता है। यह तेजी से खोजने और उत्पादों को भेजने, इन्वेंट्री अंतर को कम करने से लेकर आपूर्ति श्रृंखला के अन्य क्षेत्रों के साथ बेहतर समन्वय तक होता है। कंपनियों के लिए, इसका मतलब है कि मोनोटोनिक्स या जटिल कार्यों के कर्मचारियों को राहत देते हुए उनके गोदाम का एक उच्च प्रदर्शन।

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एमएल के साथ पूर्वानुमान और इन्वेंट्री प्रबंधन की मांग

वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में मशीन लर्निंग के आवेदन का एक केंद्रीय क्षेत्र आवश्यकता का पूर्वानुमान है। इसका मतलब है कि भविष्य की मांग का पूर्वानुमान - प्रश्न: किस उत्पाद की आवश्यकता है कि कब और किस राशि में? इस प्रश्न का सटीक उत्तर सोने के लायक है क्योंकि यह इन्वेंट्री को आशावादी रूप से नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है। स्टॉक बाइंड कैपिटल और स्टोरेज स्पेस अनावश्यक, बहुत कम सामान, बहुत कम सामान डिलीवरी की अड़चनें और असंतुष्ट ग्राहकों की ओर ले जाते हैं। एआई-आधारित सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा के आधार पर बहुत सटीक भविष्यवाणियां करके इस दुविधा को परिभाषित कर सकते हैं।

आधुनिक मशीन लर्निंग मॉडल ऐतिहासिक बिक्री, मौसमी उतार -चढ़ाव, वर्तमान आदेश, विपणन अभियान, सोशल मीडिया पर रुझान और कई अन्य प्रभावित कारकों का विश्लेषण करते हैं। इससे वे पैटर्न और रिश्ते सीखते हैं। इस तरह की प्रणाली, उदाहरण के लिए, यह पहचान सकती है कि पैराग्राफ कुछ वस्तुओं को बढ़ाता है जैसे ही एक निश्चित घटना आसन्न होती है (उदाहरण के लिए, गर्मियों के सप्ताहांत से पहले ग्रिल कार्बन की मांग बढ़ जाती है)। इस तरह के पैटर्न के आधार पर, एआई स्वचालित करता है कि किस समय किस स्थान पर माल की मात्रा में वितरित किया जाना चाहिए। ये भविष्यवाणियां कंपनियों को अपनी इन्वेंट्री को अपनी सूची में अनुकूलित करने में मदद करती हैं। विशेष रूप से, इसका मतलब है कि यदि कोई उत्पाद मांग में तेजी से बढ़ेगा, तो एआई यह सुनिश्चित करता है कि समय में ऑर्डर की गई आपूर्ति और गोदाम में उपलब्ध है। इसके विपरीत, वह चेतावनी देती है कि क्या कोई उत्पाद मांग में होने की संभावना है, ताकि अतिरिक्त स्टॉक और ओवरप्रोडक्शन से बचा जाए।

जर्मन ऑनलाइन रिटेलर ओटो एक व्यावहारिक उदाहरण प्रदान करता है। कंपनी 2019 से बिक्री पूर्वानुमान के लिए एक स्व-विकसित एआई-आधारित प्रणाली का उपयोग कर रही है। यह प्रणाली बिक्री के भविष्य में देखती है, इसलिए बोलने के लिए, और शामिल सभी प्रक्रियाओं का समर्थन करती है - खरीदने से लेकर वेयरहाउसिंग तक डिलीवरी तक। एआई के पूर्वानुमान ओटो को दिखाते हैं कि वेयरहाउस में कौन से आइटम आते हैं और अपेक्षित पैराग्राफ एक निश्चित समय पर कितना उच्च होगा। इस आधार पर, ओटो यह तय करता है कि क्या और किस राशि में एक लेख खरीदा जाता है और इसे कैसे बेचा जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, AI यह निर्धारित करता है कि क्या किसी उत्पाद को स्टॉक में स्टॉक में रखा जाता है या यदि आवश्यक हो, तो निर्माता द्वारा सीधे ग्राहक को भेजा जाता है। पूर्वानुमान का खरीद, गोदाम और वितरण पर सीधा प्रभाव पड़ता है। परिणाम: स्टॉक में हमेशा केवल सामान होता है, जिसकी वास्तव में आवश्यकता होती है, जो महंगे अतिरिक्त स्टॉक और बाद में छूट के साथ संदर्भों को कम करता है। उसी समय, पूर्वानुमान यह सुनिश्चित करते हैं कि आइटम जैसे ही उपलब्ध हो, बिक्री के अवसरों को याद नहीं करने की मांग को आकर्षित करता है। ओटो के साथ, इस एआई के लिए धन्यवाद, रेंज का 35 % अब स्वचालित रूप से मैन्युअल रूप से ऑर्डर को ट्रिगर करने के बिना पुन: व्यवस्थित हो गया है - भविष्यवाणियां कितनी अच्छी तरह से काम करती हैं।

अन्य कंपनियां ऐसी एआई-आधारित इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन का भी उपयोग करती हैं। डीएचएल की रिपोर्ट है कि एआई सिस्टम वास्तविक समय में मांग और मौजूदा की तुलना कर सकते हैं और स्वचालित रूप से पुनर्वित्त की व्यवस्था कर सकते हैं। वे किसी भी गलत स्टॉक (आउट-ऑफ-स्टॉक) या अतिरिक्त स्टैंड बनाने के लिए पहले से मांग युक्तियों की गणना करने में सक्षम हैं। यह ग्राहकों के लिए एक तेजी से वितरण की गारंटी देता है क्योंकि स्टॉक में हमेशा पर्याप्त सामान होता है, लेकिन गोदाम में कोई अनावश्यक बफ़र नहीं होते हैं जो लागत का कारण बनते हैं।

एमएल के माध्यम से मांग का पूर्वानुमान न केवल आपके स्वयं के गोदाम को प्रभावित करता है, बल्कि संपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला (आपूर्ति श्रृंखला) को प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए, अच्छे पूर्वानुमानों को क्षेत्रीय वितरण केंद्रों में पहले से भेजना संभव हो जाता है, इससे पहले कि आदेश भी प्राप्त किए गए थे। उदाहरण के लिए, ओटो, यह अनुमान लगाने के लिए क्षेत्रीय पूर्वानुमान बनाता है कि किन उत्पादों को किस संख्या में आदेश दिया गया है। तदनुसार, इन वस्तुओं को पहले से ही एहतियात के तौर पर पास के डिपो में पहुंचाया जाता है। यह डिलीवरी के समय को कम कर देता है और परिवहन मार्गों को कम करता है, जो सीओ। उत्सर्जन को भी कम करता है।

सारांश में, एआई-समर्थित मांग योजना अधिक कुशल वेयरहाउसिंग की ओर ले जाती है: हमेशा गोदाम में उपयुक्त राशि में सही समय पर सही उत्पाद। यह कंपनियों को डिलीवरी की अड़चनों से बचने, ग्राहकों की संतुष्टि में वृद्धि और साथ ही भंडारण लागत को कम करने में सक्षम बनाता है। वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स के लिए, इसका मतलब है कि अचानक अचानक अचानक को ठीक करने के लिए "फायर ब्रिगेड इंसर्ट" कम है क्योंकि एआई को पहचानता है और ऐसी स्थितियों को जल्दी पसंद करता है। अधिक से अधिक वाष्पशील ग्राहक व्यवहार (कीवर्ड ई-कॉमर्स बूम, ऑनलाइन कार्यों के माध्यम से मौसमी चोटियों, आदि) में, यह फ़ॉरवर्ड-लुकिंग कंट्रोल एक निर्णायक प्रतिस्पर्धी कारक बन रहा है।

गोदाम में स्वचालन और रोबोटिक्स

एआई एकीकरण का एक विशेष रूप से आंख को पकड़ने वाला क्षेत्र गोदामों में रोबोटिक्स के माध्यम से स्वचालन है। आधुनिक बीयरिंग तेजी से स्मार्ट मशीनों पर भरोसा कर रहे हैं जो एआई द्वारा अक्सर नियंत्रित या समर्थित को स्थानांतरित, लिफ्ट, सॉर्ट या पैक कर सकते हैं। ये गोदाम रोबोट मानव कर्मचारियों को राहत देते हैं, विशेष रूप से शारीरिक रूप से थकाऊ, नीरस या समय -क्रिटिकल कार्यों में।

एक उदाहरण गोदाम में स्वायत्त वाहन है, जिसे एफटीएस (ड्राइवरलेस ट्रांसपोर्ट सिस्टम) या एएमआर (स्वायत्त मोबाइल रोबोट) के रूप में भी जाना जाता है। ऐसे वाहन - छोटे, फ्लैट ट्रांसपोर्ट रोबोट से लेकर स्वचालित फोर्कलिफ्ट्स तक - ए से बी से बी तक पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से पैलेट, बक्से या व्यक्तिगत लेखों को परिवहन कर सकते हैं। यह रूट प्लानिंग के लिए एआई एल्गोरिदम के साथ संयुक्त सेंसर, कैमरा और नेविगेशन सिस्टम द्वारा संभव बनाया गया है। रोबोट अपने परिवेश को "देखते हैं", बाधाओं को पहचानते हैं और लक्ष्य के लिए सबसे अच्छे तरीके की तलाश करते हैं। एआई इन वाहनों को वास्तविक समय में बदलाव पर प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है - जैसे कि एक बाधा को दरकिनार करना जो अचानक गलियारे में है - और अभी भी इष्टतम मार्ग को बनाए रखना। इस तरह के स्वायत्त लोड वाहक पहले से ही कई शिविरों में वास्तविकता हैं: वे भंडारण स्थानों के बीच माल का परिवहन करते हैं, शेल्फ में आपूर्ति लाते हैं, ग्राहक आदेशों के लिए लेख एकत्र करते हैं (स्वचालित पिकिंग) या शिपिंग स्टेशन पर तैयार आदेशों को बढ़ावा देते हैं। यह मानव कर्मचारियों को लंबे चलने वाले मार्गों और परिवहन कार्यों से राहत देता है और अधिक मांग वाली गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।

एक अन्य रोबोटिक एप्लिकेशन एआई-नियंत्रित पिकिंग रोबोट हैं। ये हथियारों के साथ इन -पेशेंट या मोबाइल रोबोट हैं जो अलमारियों से पाए जा सकते हैं। छवि प्रसंस्करण (कैमरा और एआई सॉफ्टवेयर) की मदद से, ऐसा रोबोट सही लेख की पहचान करता है और आवश्यक राशि को पैक करता है। पहले से ही ऐसे पौधे हैं जिनमें रोबोट व्यक्तिगत भागों को चुनते हैं: रोबोट वेयरहाउस प्रबंधन प्रणाली से आदेश प्राप्त करता है, उदा। वह इसी विषय पर (यदि मोबाइल) को नेविगेट करता है, नेत्रहीन लेख को पहचानता है और ठीक से एक्सेस करता है। वेट सेंसर जांचते हैं कि क्या सही मात्रा को हटा दिया गया है और एआई छवि मान्यता के माध्यम से फिर से लेख की पहचान की पुष्टि करता है। ऐसी प्रणालियां अक्सर अलग -अलग क्षेत्रों में या रात के दौरान घड़ी के चारों ओर ऑर्डर तैयार करने में सक्षम होती हैं। इसके अलावा अधिक जटिल स्वचालन प्रणाली जैसे कि पिकिंग मशीन (स्वचालित स्टोर) का भी उपयोग किया जाता है - कंटेनरों या शाफ्ट में विभिन्न लेख हैं, और अनुरोध पर, सिस्टम स्वचालित रूप से वांछित आइटम को आउटपुट कंटेनर में ले जाता है।

इस संदर्भ में, अमेज़ॅन प्रसिद्ध हो गया है: कंपनी बड़े पैमाने पर गोदाम रोबोटों पर एक दशक से लगभग एक दशक से है। अमेज़ॅन शिविरों में, हजारों छोटे नारंगी रोबोट (पूर्व में किवा सिस्टम्स से) पूरे शेल्फ मॉड्यूल को गोदाम में सीधे मानव पिकर तक पहुंचाते हैं। एक बुद्धिमान एआई नियंत्रण इस रोबोट को इतनी कुशलता से समन्वयित करता है कि कर्मचारियों के मार्ग को कम से कम किया जाता है। एक आंतरिक अमेज़ॅन अध्ययन से पता चला है कि यह ए-अनुकूलित समन्वय भारी बचत-अराउंड आधा बिलियन अमेरिकी डॉलर प्रति वर्ष की ओर ले जाता है, जो अमेज़ॅन को रोबोट को तेजी से और अधिक कुशलता से लाकर अमेज़ॅन को बचाता है। एआई हमेशा गणना करता है कि कर्मचारी के बगल में कौन से शेल्फ मॉड्यूल को ऑर्डर को बेहतर तरीके से संसाधित करने के लिए किस कर्मचारी के लिए लाया जाएगा। परिणाम: एक ही समय में ग्राहक आदेशों का तेजी से निष्पादन।

छंटाई और पैकेजिंग रोबोट भी अंदर जा रहे हैं। कुछ डीएचएल पैकेजिंग केंद्रों में, उदाहरण के लिए, रोबोट पहले से ही कन्वेयर बेल्ट से पैकेज लेते हैं और उन्हें संबंधित डिलीवरी मार्गों के लिए विषयों में सॉर्ट करते हैं। AI के लिए धन्यवाद, ये तथाकथित DHLBOTS 3D कैमरों के साथ सीखने और लचीले-सुसज्जित करने में सक्षम हैं, आप कार्यक्रमों के आकार और आकार को देख सकते हैं, बारकोड को स्कैन कर सकते हैं और स्वायत्त रूप से तय कर सकते हैं कि किस विषय में एक पैकेज शामिल है। इसलिए वे कठोर औद्योगिक रोबोट से बहुत अधिक हैं; आप पैकेट आकार की एक विस्तृत विविधता को संभाल सकते हैं और परिवर्तित प्रक्रियाओं के अनुकूल हो सकते हैं। व्यवहार में, इसका मतलब यह है कि पैकेज पूर्व -अधिक तेजी से और अधिक त्रुटि -से -फ्री हैं, जो "अंतिम मील" पर डिलीवरी को तेज करता है।

अंतरराष्ट्रीय स्तर पर कई रोमांचक उदाहरण हैं। चीनी ई-कॉमर्स दिग्गज अलीबाबा (अधिक सटीक रूप से इसकी लॉजिस्टिक्स बेटी Cainiao) के लॉजिस्टिक्स सेंटर में, एक उच्च स्वचालित गोदाम स्थापित किया गया था, जिसमें रोबोट लगभग 70 % काम करते हैं। लगभग 60 मोबाइल रोबोट - जिसे स्थानीय रूप से "झू क्यू" भी कहा जाता है - पैकिंग स्टेशनों पर 3,000 वर्ग मीटर के शिविर में परिवहन और उत्पादकता को तीन गुना कर दिया। एक मानव गोदाम कार्यकर्ता आमतौर पर प्रति शिफ्ट में 1500 चुने गए आइटम बनाता है - रोबोट के समर्थन के साथ 3000 लेख हैं, जिसमें काफी कम चलना है। एआई यह सुनिश्चित करता है कि रोबोट कुशलता से एक साथ काम करते हैं, रास्ते में नहीं मिलते हैं और हमेशा अगले सामान को सही समय पर वापसी बिंदु पर लाते हैं। यह अलीबाबा गोदाम प्रदर्शित करता है कि तकनीकी रूप से क्या संभव है यदि आप लगभग पूरी तरह से गोदाम रसद को स्वचालित करते हैं: कर्मचारियों को शायद ही शेल्फ श्रृंखला के माध्यम से चलना पड़ता है क्योंकि रोबोट सीधे अलमारियों या सामानों को लाते हैं, और थ्रूपुट बहुत बढ़ जाता है।

इस तरह के स्मार्ट वेयरहाउस अक्सर कई प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करते हैं: स्वायत्त वाहन, रोबोट जिमनास्टिक, स्वचालित कन्वेयर बेल्ट, पर्यावरण की स्थिति और शेयरों की निगरानी के लिए IoT सेंसर, साथ ही साथ एआई सिस्टम "मस्तिष्क" के रूप में जो सब कुछ नियंत्रित करता है। लक्ष्य एक उच्च स्वचालित गोदाम है जो कुशलतापूर्वक, सुरक्षित और पारदर्शी रूप से काम करता है। इन वातावरणों में, मानव कर्मचारी अक्सर सहयोगी रोबोट (कोबोट) के साथ हाथ से काम करते हैं, जो वे गंभीर उठाने की प्रक्रियाओं में समर्थन करते हैं या उन्हें उनके पास लाते हैं। इस रोबोट की शुरूआत से कर्मचारियों के लिए एक बदले हुए कार्य प्रोफ़ाइल की ओर जाता है, लेकिन कुल मिलाकर गोदाम के प्रदर्शन को बढ़ाता है।

इस विकास की शुरुआत में अभी भी कई शिविर हैं - अनुमानों के अनुसार, लगभग 20 % गोदाम केवल जर्मनी और संयुक्त राज्य अमेरिका में स्वचालित हैं, बाकी अभी भी काफी हद तक मैन्युअल रूप से संचालित हैं। लेकिन अमेज़ॅन, अलीबाबा या डीएचएल जैसे बड़े खिलाड़ियों ने इसे बंद कर दिया और धीरे -धीरे अपने शिविरों को एआई प्रौद्योगिकियों और रोबोटों से लैस किया। आने वाले वर्षों में, अधिक से अधिक गोदाम प्रक्रियाओं की उम्मीद की जाएगी - यह ड्राइवरलेस ट्रांसपोर्ट सिस्टम, स्वचालित सॉर्टिंग सिस्टम या कर्मचारियों के लिए बुद्धिमान सहायता प्रणाली के माध्यम से हो।

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आपूर्ति श्रृंखला और उद्यम सॉफ्टवेयर में एआई (एससीएम, डीसीएम, ईआरपी)

न केवल व्यक्तिगत रोबोट, बल्कि पृष्ठभूमि में सॉफ्टवेयर भी वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एआई एकीकरण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। आधुनिक आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन (SCM) सिस्टम और एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग (ERP) समाधान आपूर्ति श्रृंखला के साथ योजना, नियंत्रण और प्रशासन में सुधार करने के लिए AI कार्यों से सुसज्जित हैं। टर्म डिमांड-चेन मैनेजमेंट (DCM) भी ​​इस संदर्भ में दिखाई देता है-इसलिए ध्यान विशेष रूप से ग्राहक की मांग और इसके आधार पर आपूर्ति श्रृंखला पर है। इन सभी प्रणालियों में, एआई एक तरह की बुद्धिमान परत के रूप में काम कर सकता है जो क्लासिक कार्यों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

एक केंद्रीय उदाहरण वेयरहाउस मैनेजमेंट सिस्टम (डब्ल्यूएमएस)-सॉफ्टवेयर है जो वेयरहाउस में सभी प्रक्रियाओं का प्रबंधन करता है (माल की प्राप्ति से भंडारण और सामान आउटपुट तक चुनने के लिए)। अतीत में, एक WMS ने मजबूती से प्रोग्राम किए गए नियमों के अनुसार काम किया। इस बीच, हालांकि, निर्माता एआई मॉड्यूल को एकीकृत करते हैं जो डब्ल्यूएमएस को "होशियार" बनाते हैं। उदाहरण के लिए, पोलिश फैशन रिटेलर एलपीपी ने अपने गोदाम प्रबंधन प्रणाली में एक एआई समाधान (PSIWMS AI) लागू किया है जो प्रक्रिया अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग मैकेनिज्म का उपयोग करता है। इसका परिणाम काफी कम था और गोदाम में कुल मिलाकर एक उच्च दक्षता थी। यह दिखाता है: एआई मौजूदा लॉजिस्टिक्स सॉफ़्टवेयर को इस तरह से जोड़ सकता है कि वह अपने स्वयं के ऑपरेटिंग डेटा से सीखता है और स्वतंत्र रूप से प्रक्रियाओं में सुधार करता है। एक एआई-आधारित डब्ल्यूएमएस, उदाहरण के लिए, पहचान सकता है कि किन वस्तुओं को अक्सर एक साथ ऑर्डर किया जाता है और जिनके भंडारण स्थान एक साथ करीब जाते हैं (स्वचालित लेआउट अनुकूलन)। या यह उपलब्ध संसाधनों, यातायात की स्थिति या शिपिंग तिथियों के अनुसार गतिशील रूप से आदेशों को प्राथमिकता देता है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणालियाँ

एआई समर्थन के साथ आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणाली व्यक्तिगत असर से परे पूरी आपूर्ति श्रृंखला को देखकर एक कदम आगे बढ़ती है। वे एंड-टू-एंड ऑप्टिमाइज़ेशन बनाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं: कई भंडारण स्थानों पर स्टॉक की भरपाई करने के लिए, परिवहन क्षमताओं का बेहतर उपयोग करने और विकारों के लिए लचीले ढंग से प्रतिक्रिया करने के लिए। एआई-आधारित एससीएम उपकरण विभिन्न स्रोतों-ई.जी. से बड़ी मात्रा में डेटा ला सकते हैं। उदाहरण के लिए, ओरेकल का वर्णन है कि कंपनियां स्टॉक को संतुलित करने और ईंधन -कुशल डिलीवरी मार्गों को खोजने के लिए एआई का उपयोग करती हैं, पारंपरिक सॉफ्टवेयर के साथ यह अधिक कुशल होने की तुलना में कहीं अधिक कुशल है। उदाहरण के लिए, इस तरह की प्रणाली स्वचालित रूप से अचानक अवरुद्ध ट्रैफ़िक मार्ग और प्रभावित प्रसव की स्थिति में बाद के ट्रकों के लिए एक वैकल्पिक मार्ग की गणना कर सकती है। या यह एक निश्चित आपूर्तिकर्ता के साथ गुणवत्ता की समस्याओं को नोटिस करता है और दोषपूर्ण भागों के शिविर में आने से पहले समय में चेतावनी देता है।

मांग-चेन प्रबंधन (डीसीएम)

डिमांड-चेन मैनेजमेंट (DCM), जो मांग पक्ष पर केंद्रित है, AI से भी लाभान्वित होता है। यह ग्राहक की जरूरतों के इष्टतम उपयोग के बारे में है - मूल रूप से आपूर्ति श्रृंखला के साथ विपणन/बिक्री का एकीकरण। उदाहरण के लिए, डीसीएम में, एआई ग्राहक के आदेशों का विश्लेषण कर सकता है और उत्पादन को अनुकूलित करने के लिए पूर्वानुमान में सुधार कर सकता है और वास्तविक मांग के लिए और भी अधिक सटीक रूप से वेयरहाउसिंग कर सकता है। व्यवहार में, एससीएम और डीसीएम अक्सर धुंधला हो जाते हैं, लेकिन दोनों का उद्देश्य आपूर्ति और एआई के साथ यथासंभव कुशलता से मांग करना है।

एसएपी या ओरेकल जैसे बड़े ईआरपी प्रदाता पहले से ही अपने उत्पादों में एआई कार्यों को एकीकृत कर चुके हैं। एसएपी ईआरपी मॉड्यूल के भीतर "बिजनेस एआई" की बात करता है, जिसे एआई-समर्थित ज्ञान के साथ वेयरहाउसिंग, ऑर्डर प्रसंस्करण और परिवहन का अनुकूलन करना चाहिए। ओरेकल इस बात पर जोर देता है कि एआई सिस्टम आपूर्ति श्रृंखलाओं में पैटर्न को पहचान सकता है जो मनुष्यों के लिए छिपे हुए हैं, उदाहरण के लिए ग्राहक की मांग को अधिक सटीक रूप से भविष्यवाणी करने के लिए और इस प्रकार अधिक आर्थिक रूप से कुशल इन्वेंट्री प्रबंधन को सक्षम करते हैं। Microsoft और विशेष लॉजिस्टिक्स सॉफ़्टवेयर प्रदाता AI मॉड्यूल भी प्रदान करते हैं जो मौजूदा प्रक्रियाओं में क्लिंकिंग कर रहे हैं। मानक इंटरफेस अक्सर ईआरपी सिस्टम के साथ प्रदान किए जाते हैं, ताकि एआई मॉडल (उदाहरण के लिए पूर्वानुमान के लिए) कंपनी के डेटा के साथ अपेक्षाकृत जल्दी से काम कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, बिक्री पूर्वानुमान के लिए एक एआई मॉडल को सीधे ईआरपी ऑर्डर प्रोसेसिंग में एकीकृत किया जा सकता है: सिस्टम तब स्वचालित रूप से एमएल पूर्वानुमान के आधार पर खरीद में आपूर्ति के लिए ऑर्डर सुझाव बनाता है।

एक आसानी से समझने योग्य सॉफ्टवेयर उपयोग लॉजिस्टिक्स के लिए एआई चैटबॉट्स हैं। इन डिजिटल सहायकों को गोदाम प्रबंधन प्रणालियों या परिवहन प्रबंधन प्रणालियों में एकीकृत किया जा सकता है और कर्मचारियों जैसे बाहरी भागीदारों जैसे कर्मचारियों को जल्दी से जानकारी प्राप्त करने में मदद कर सकता है। भंडारण के संदर्भ में, चैटबॉट सवालों के जवाब दे सकते हैं, उदाहरण के लिए, ला ला "लेख xy कहाँ है?" या "उत्पाद z का वर्तमान अस्तित्व कितना अधिक है?" - और कुछ सेकंड में, घड़ी के आसपास। आप ऑर्डर पूछताछ स्वीकार कर सकते हैं या डिलीवरी के समय की भविष्यवाणी कर सकते हैं। आंतरिक रूप से, ऐसे सहायक समय -समय के अनुसंधान कार्य के कर्मचारियों से राहत देते हैं, बाहरी रूप से ग्राहक सेवा में सुधार करते हैं (जैसे कि एक आदेश के गोदाम की स्थिति पर जानकारी)।

सारांश में, एआई सभी स्तरों पर लॉजिस्टिक्स में सॉफ्टवेयर परिदृश्य में प्रवेश करता है। WMS से SCM/DCM से ERP तक, क्लासिक सिस्टम स्वचालित निर्णयों को सक्षम करने के लिए AI द्वारा पूरक हैं। एकीकरण महत्वपूर्ण है: एआई समाधानों को मौजूदा प्रक्रियाओं में मूल रूप से फिट होना चाहिए। क्लाउड तकनीक और मानकीकृत इंटरफेस के लिए धन्यवाद, यह आसान हो रहा है। आज, कंपनियां अक्सर एक्सटेंशन के रूप में अपने मौजूदा सिस्टम में AI फ़ंक्शंस जोड़ सकती हैं। फिर भी, सफल कार्यान्वयन एक ऐसा कार्य बना हुआ है जिसमें पता है कि कैसे सही डेटा उपलब्ध होना चाहिए, प्रशिक्षित मॉडल और लगातार निगरानी करते हैं। एक बार जब इसमें महारत हासिल हो जाती है, तो एआई-आधारित सॉफ्टवेयर सिस्टम काफी अतिरिक्त मूल्य प्रदान करते हैं: ट्रांसपेरेंसी, स्पीड और प्रोएक्टिव कंट्रोल वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में नई सामान्यता बन जाते हैं।

एआई कार्यान्वयन की चुनौतियां: यह है कि कैसे कंपनियां निवेश में महारत हासिल करती हैं और आईटी हर्डल्स-इमेज: Xpert.Digital

कंपनियों से व्यावहारिक उदाहरण

दुनिया भर में कई कंपनियां पहले से ही एआई को अपने गोदाम और रसद प्रक्रियाओं में सफलतापूर्वक उपयोग करती हैं। यहां कुछ व्यावहारिक उदाहरण दिए गए हैं जो दिखाते हैं कि आवेदन कितने विविध हैं:

अमेज़ॅन (यूएसए)

अग्रदूतों में से एक के रूप में, अमेज़ॅन बड़े पैमाने पर एआई और रोबोटिक्स का उपयोग करता है। ई-कॉमर्स दिग्गज की पूर्ति केंद्रों (लॉजिस्टिक्स सेंटर) में, दसियों हज़ार रोबोट कर्मचारियों के लिए चले जाते हैं। एक एआई स्थायी रूप से प्रक्रिया का अनुकूलन करता है - कौन सा शेल्फ ड्राइव करता है कि किस कर्मचारी को एक लेख हटा दिया जाता है। इस बुद्धिमान पिकिंग नियंत्रण ने अमेज़ॅन की दक्षता में काफी वृद्धि की है। अध्ययनों ने अमेज़ॅन के एआई-आधारित "पिकिंग" अनुकूलन से बचत को प्रति वर्ष लगभग 470 मिलियन यूरो पर रखा। इसके अलावा, अमेज़ॅन की कई अन्य क्षेत्रों में उपयोग करता है, उदाहरण के लिए डिलीवरी वाहनों के लिए रूट प्लानिंग में, ऑर्डर वॉल्यूम के आधार पर डायनेमिक कर्मियों की योजना या गोदाम में इसकी सुविधाओं के पूर्वानुमान रखरखाव (भविष्य कहनेवाला रखरखाव) के लिए।

अलीबाबा (चीन)

अलीबाबा अपनी लॉजिस्टिक्स बेटी कैनियाओ के साथ उच्च -आउंटोमेटेड गोदाम संचालित करता है, जिसमें रोबोट अधिकांश शारीरिक कार्य करते हैं। गुआंगडोंग में एक अच्छी तरह से ज्ञात शिविर में, स्मार्ट ट्रांसपोर्ट रोबोट 70 % भंडारण कार्य करते हैं और ट्रिपल द्वारा उत्पादकता बढ़ाते हैं। रोबोट - एआई द्वारा नियंत्रित - मानव सहयोगियों को लाते हैं, जो मुख्य रूप से केवल पैकेजिंग पर लेते हैं। एआई समन्वय के कारण, एक कर्मचारी बिना समर्थन के ~ 1500 के बजाय प्रति शिफ्ट 3000 पैकेजों को छांटता है। अलीबाबा स्थानीय परिवहन में डिलीवरी ड्रोन और स्वायत्त वितरण वाहनों के लिए KI का उपयोग करता है और ML के साथ, अपने कई वितरण केंद्रों के लिए शेयरों के आवंटन का अनुकूलन करता है। परिणाम लाइटनिंग-फास्ट डिलीवरी (कभी-कभी बीज-दिन या कुछ घंटों के भीतर) है, जो कि ए-अनुकूलित प्रक्रियाओं द्वारा भारी क्रम-मात्रा में सक्षम होने के बावजूद है।

ड्यूश पोस्ट डीएचएल (जर्मनी)

एक वैश्विक रसद सेवा प्रदाता के रूप में, डीएचएल एआई में विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में निवेश कर रहा है। पार्सल डिलीवरी में, डीएचएल परीक्षण, उदाहरण के लिए, स्वायत्त वितरण ड्रोन और स्ट्रीट बॉट्स, लेकिन एआई समाधानों का उपयोग गोदाम में भी किया जाता है। कुछ डीएचएल शिविरों या पार्सल केंद्रों में, एआई-आधारित रोबोट लक्ष्य क्षेत्र द्वारा पूरी तरह से स्वचालित रूप से पैकेज को सॉर्ट करते हैं। ये रोबोट हथियार एक 3 डी कैमरा और एआई का उपयोग करके हर शो को पहचानते हैं, उन्हें पकड़ते हैं और उन्हें सही शिपिंग विषय में डालते हैं, जो एक व्यक्ति की तुलना में तेजी से तेज हो सकता है। डीएचएल ट्रक बेड़े के मार्ग अनुकूलन के लिए एआई टूल का उपयोग करता है, अपने फंडिंग सिस्टम के आगे-दिखने वाले रखरखाव के लिए और अनुबंध ग्राहकों के लिए इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए। उत्तरार्द्ध का एक उदाहरण: DHL KI अपने ग्राहकों के शेयरों की निगरानी करने और एक अड़चन बनाने से पहले स्वचालित आपूर्ति आदेशों को ट्रिगर करने के लिए अनुबंध रसद (औद्योगिक ग्राहकों के लिए गोदाम रसद) में उपयोग करता है। इस तरह, डीएचएल डिलीवरी विश्वसनीयता को बढ़ाता है और ग्राहकों को अधिक बारीकी से बांधता है।

ओटो (जर्मनी)

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, ओटो की बिक्री पूर्वानुमान और भंडारण नियंत्रण के लिए सफलतापूर्वक उपयोग करता है। सिस्टम ने स्वायत्त रूप से आदेश दिया और इन्वेंट्री का अनुकूलन किया। नतीजतन, ओटो अतिरिक्त स्टैंड को कम करने में सक्षम था और एक ही समय में वितरित करने की क्षमता में सुधार हुआ। ओटो एक उदाहरण है कि कैसे एक जर्मन कंपनी आंतरिक रूप से एआई विकसित करती है और एक उच्च प्रतिस्पर्धी बाजार (ऑनलाइन व्यापार) में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए उत्पादक रूप से उपयोग करती है।

हिताची (जापान)

जापान में, जहां कई प्रक्रियाएं पारंपरिक रूप से मैन्युअल रूप से चलती हैं, वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एआई का व्यापक एकीकरण अब भी शुरू हो रहा है। एक उदाहरण हिताची है जो अपने वितरण केंद्रों में पिकिंग में सुधार करने के लिए एआई पर शोध करता है। एजिंग वर्कफोर्स को छवि मान्यता और ग्रिपर के साथ समर्थित किया जाना है। अन्य जापानी कंपनियां - उदाहरण के लिए मोटर वाहन आपूर्ति उद्योग में - एआई के साथ स्वचालित गोदाम प्रणालियों पर भी तेजी से निर्भर हैं। जापानी सरकार "सोसाइटी 5.0" के हिस्से के रूप में ऐसी परियोजनाओं को बढ़ावा देती है और रसद क्षेत्र में कुशल श्रमिकों की कमी को कम करने के लिए विशेष कार्यक्रमों को बढ़ावा देती है। सामान्य तौर पर, जापान में रोबोटिक्स उच्च स्तर की स्वीकृति का आनंद लेते हैं, और नई रणनीतियों का उद्देश्य गोदामों और आपूर्ति श्रृंखलाओं को स्वचालित करना है।

वॉलमार्ट (यूएसए)

दुनिया की सबसे बड़ी खुदरा श्रृंखला भी उसकी आपूर्ति श्रृंखला के लिए एआई में निवेश कर रही है। वॉलमार्ट अपने वितरण केंद्रों में वास्तविक समय में इन्वेंट्री को आगे बढ़ाने के लिए एआई विश्लेषण का उपयोग करता है और यह भविष्यवाणी करने के लिए कि शाखाओं को पुनःपूर्ति की आवश्यकता है। इसके अलावा, वॉलमार्ट ने कुछ शाखाओं में इन्वेंट्री रोबोटों का परीक्षण किया जो शेल्फ के साथ ड्राइव करते हैं और पहचानते हैं कि किन उत्पादों को फिर से भरना होगा। स्वचालित सॉर्टिंग सिस्टम का उपयोग समूह के बड़े ई-कॉमर्स लॉजिस्टिक्स केंद्रों में किया जाता है, और एआई ट्रक मार्गों पर पैकेज के आवंटन का अनुकूलन करता है। वॉलमार्ट जैसी कंपनियों के साथ, अमेरिकी व्यापार दिग्गज लॉजिस्टिक्स में एआई गोद लेने के लिए चला रहे हैं।

उदाहरणों में बताया गया है कि प्रौद्योगिकी समूह और क्लासिक लॉजिस्टिक्स सेवा प्रदाता दोनों अपने शिविरों में उत्पादक रूप से उपयोग करते हैं। अमेज़ॅन और अलीबाबा विशेष रूप से निर्धारित मानकों में, जिन पर अन्य उन्मुख हैं। लेकिन जर्मनी और अन्य जगहों पर भी, एआई परियोजनाओं-आंशिक रूप से इन-हाउस (ओटो के साथ), आंशिक रूप से प्रौद्योगिकी भागीदारों के सहयोग से या स्टार्टअप खरीदकर। यह महत्वपूर्ण है कि ये सफलताएं स्कूल बनाती हैं: कई छोटे और मध्यम आकार की लॉजिस्टिक्स कंपनियां यह देखती हैं कि बड़े लोग क्या करते हैं और अब कुछ क्षेत्रों में एआई समाधानों को पायलट करना भी शुरू करते हैं।

गोदाम में एआई के आर्थिक प्रभाव

वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एआई और एमएल की शुरूआत न केवल एक तकनीकी है, बल्कि एक आर्थिक निर्णय भी है। कंपनियां मूर्त व्यावसायिक लाभों के लिए आशा करती हैं, लेकिन निवेश भी करना चाहिए और संभावित दुष्प्रभावों को ध्यान में रखना चाहिए।

पहले सकारात्मक आर्थिक प्रभावों के लिए

जैसा कि पहले ही समझाया गया है, एआई गोदाम में दक्षता बढ़ाता है - प्रक्रियाएं तेजी से चलती हैं और कम त्रुटियों के साथ। यह सीधे लागतों को प्रभावित करता है। उदाहरण के लिए, गोदाम श्रमिकों या रोबोटों के लिए एआई-अनुकूलित मार्ग योजना के माध्यम से, एक आदेश को पेक करने का समय काफी कम हो सकता है, जिसका अर्थ है कि अधिक ऑर्डर प्रति परत (उच्च थ्रूपुट) को संसाधित किया जा सकता है। कार्मिक लागतों को बचाया जा सकता है या बेहतर उपयोग किया जा सकता है क्योंकि कर्मचारियों को स्वचालन से राहत मिलती है और कहीं और अधिक उत्पादक का उपयोग कहीं और किया जा सकता है। एआई-समर्थित इन्वेंट्री प्रबंधन इन्वेंट्री लागत को कम करता है क्योंकि कम पूंजी अनावश्यक वस्तुओं में बंध जाती है और खराब होने या पुराने उत्पादों में कमी के कारण मूल्यह्रास होता है। एक सर्वेक्षण से पता चला है कि एआई में कई लॉजिस्टिक्स कंपनियां गुणवत्ता और उत्पादकता में काफी वृद्धि करने का अवसर देखती हैं - यहां तक ​​कि डिजिटलीकरण के अग्रणी उद्योग के रूप में, आधे से अधिक कंपनियों ने लॉजिस्टिक्स का मूल्यांकन किया। इसका मतलब है कि उद्योग को उम्मीद है कि एआई को जोड़ा मूल्य में योगदान दिया जाएगा।

विशिष्ट संख्या बचत क्षमता को कम करती है

एक्सेंचर विश्लेषण का अनुमान है कि एआई का उपयोग रसद दक्षता को 2035 से 40 %से अधिक बढ़ा सकता है। इसका मतलब यह होगा कि भारी लागत में कमी, क्योंकि दक्षता में वृद्धि का मतलब आमतौर पर समान या कम इनपुट (समय, कर्मियों, क्षेत्र) के साथ अधिक आउटपुट (ऑर्डर का संचालन) होता है। पहले से ही आज, निवेश पर रिटर्न (ROI) अक्सर कंक्रीट परियोजनाओं में अपेक्षाकृत जल्दी होता है। एआई सिस्टम जो ट्रांसपोर्ट या ट्रक लोड का अनुकूलन करते हैं, उदाहरण के लिए, ईंधन की लागत को बचा सकते हैं और खाली यात्राओं से बच सकते हैं, ताकि सॉफ्टवेयर में निवेश कुछ वर्षों के भीतर खुद के लिए भुगतान करे। केआई डाउनटाइम (डिलीवरी में देरी के लिए नेतृत्व करने वाले विकार) से बचने के लिए लागत को बचाने में भी योगदान देता है, उदाहरण के लिए यदि भविष्य कहनेवाला मुख्यता सिस्टम को गोदाम में महंगी मशीन लाइट स्टैंड को रोकने से रोकती है।

पायलट प्रोजेक्ट्स और व्यावसायिक मामले: जब एआई गोदाम लॉजिस्टिक्स में भुगतान करता है

हालांकि, निवेश की लागत और चुनौतियां भी अवसरों से ऑफसेट हैं। गोदाम रोबोट, सेंसर और एआई सॉफ्टवेयर की खरीद शुरू में महंगी है। हर कंपनी के पास ऑटोमेशन में सैकड़ों मिलियन डालने के लिए अमेज़ॅन की वित्तीय ताकत नहीं है। कई लॉजिस्टिक्स निर्णय निर्माता उच्च निवेश लागत या आईटी बुनियादी ढांचे की कमी के कारण संकोच करते हैं। विशेष रूप से छोटे और मध्यम -युक्त दुकानों में, डिजिटल मूल बातें (जैसे कि निरंतर डेटा अधिग्रहण) अक्सर एआई का पूरी तरह से शोषण करने के लिए गायब हैं। इसके अलावा, कार्यान्वयन के लिए पता है कि कैसे: एआई और डेटा विश्लेषण में विशेषज्ञ मांग में हैं, लेकिन दुर्लभ और महंगा है। प्रारंभ में, एआई परियोजनाएं कर्मचारी प्रशिक्षण और परिवर्तन प्रबंधन को आवश्यक बनाने की जटिलता को बढ़ा सकती हैं।

अल्पावधि में, लागत में भी बदलाव हो सकता है। उदाहरण के लिए, अधिक आईटी उपयोग के साथ, डेटा सुरक्षा और सिस्टम के रखरखाव के लिए प्रयास बढ़ता है। नियमित सॉफ़्टवेयर अपडेट के लिए बजट, मॉडल न्यूट्र ट्रेनिंग (एमएल के मामले में) या बैकअप सिस्टम की योजना बनाई जानी चाहिए। एकीकरण लागत-I.E। उदाहरण के लिए, ओरेकल इस बात पर जोर देता है कि कार्यान्वयन अक्सर मुश्किल और महंगा हो सकता है, खासकर जब दर्जी एमएल मॉडल को अपने स्वयं के डेटा पर प्रशिक्षित करना पड़ता है।

हालांकि, लंबी अवधि में, अधिकांश विशेषज्ञों को उम्मीद है कि बचत क्षमता निवेश को आगे बढ़ाने के लिए। यदि किसी कंपनी ने शुरुआती बाधाओं को पार कर लिया है, तो एआई-समर्थित गोदाम आमतौर पर आर्थिक रूप से काफी अधिक चलता है। नरम कारक भी हैं: एक आधुनिक, स्वचालित गोदाम विकास के लिए अधिक स्केलेबल प्रतिक्रिया कर सकता है (रैखिक कर्मियों को ऊपर किए बिना अधिक आदेशों के साथ सामना करें)। यह प्रतिस्पर्धा बढ़ाता है - आप डिलीवरी के समय और लागत के साथ प्रतिस्पर्धी बने हुए हैं या यहां तक ​​कि विशेष रूप से तेजी से सेवा द्वारा खुद को अलग कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई-अनुकूलित प्रक्रियाएं डिलीवरी के समय को कम करने में मदद करती हैं, जो बदले में ग्राहक वफादारी और बिक्री को बढ़ा सकती हैं (कृपया फिर से संतुष्ट ग्राहकों को ऑर्डर करें)।

एक दिलचस्प पहलू स्थिरता है, जो आर्थिक रूप से प्रासंगिक भी है। KI अधिक पर्यावरण के अनुकूल संचालित करने में मदद करता है (जैसे कि ट्रक क्षमताओं के इष्टतम उपयोग से, जो यात्रा को बचाता है, या अतिरिक्त स्टैंड से बचता है, जो कि ओवरप्रोडक्शन को कम करता है)। चूंकि स्थिरता अब निवेशकों और ग्राहकों द्वारा भी पुरस्कृत किया जाता है, इसलिए यह अप्रत्यक्ष रूप से वित्तीय लाभ (कीवर्ड "ग्रीन लॉजिस्टिक्स" बिक्री तर्क के रूप में ला सकता है।

सारांश में, एआई कई मायनों में भंडारण लागत को प्रभावित करता है: कर्मियों की लागत, इन्वेंट्री लागत, त्रुटि लागत, हानि लागत - इन सभी को एआई द्वारा कम किया जा सकता है। यह एआई सिस्टम के लिए निवेश और परिचालन लागत का सामना करता है। कंपनियों को तब तौलना पड़ता है जब एआई उनके लिए भुगतान करता है। व्यवहार में, हम अनुभव करते हैं कि कंक्रीट के आंकड़े प्राप्त करने के लिए पायलट परियोजनाएं अक्सर शुरू की जाती हैं। ये आमतौर पर दिखाते हैं कि क्या स्केलिंग सार्थक है। चूंकि प्रौद्योगिकी तेजी से सुलभ और सस्ती (क्लाउड सेवा, मानक समाधान) हो रही है, प्रवेश दहलीज गिराती है।

कुल मिलाकर, कोई कह सकता है: एआई लॉजिस्टिक्स में एक प्रतिस्पर्धी कारक है। यदि आप जल्दी और समझदारी से निवेश करते हैं, तो आप लागत नेतृत्व प्राप्त कर सकते हैं या सेवा लीड प्राप्त कर सकते हैं। दूसरी ओर, जो कंपनियां इंतजार करती हैं, वे लंबी अवधि में अधिक अक्षम काम करने और बाजार के शेयरों को खोने का जोखिम उठाती हैं। फिर भी, परिचय तुच्छ नहीं है-यह एक ठोस व्यापारिक मामला, अच्छी योजना और अक्सर प्रबंधन का समर्थन भी लेता है क्योंकि यह रणनीतिक पाठ्यक्रम के बारे में है।

के लिए उपयुक्त:

• कुशल योजना और कार्यान्वयन: एआई, रोबोटिक्स और आधुनिक भंडारण संरचनाओं में स्वचालन

क्षेत्रीय अंतर: जर्मनी, यूरोपीय संघ, संयुक्त राज्य अमेरिका और जापान

वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एआई का विकास और प्रसार क्षेत्रीय रूप से अलग -अलग है, जो आर्थिक स्थितियों, तकनीकी अग्रणी और राजनीतिक ढांचे से प्रभावित है। महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर एक नज़र:

जर्मनी और यूरोपीय संघ

जर्मनी में, लॉजिस्टिक्स उद्योग पारंपरिक रूप से बहुत महत्वपूर्ण है और इसे तुलनात्मक रूप से अभिनव माना जाता है। अध्ययनों से पता चलता है कि 22 % जर्मन लॉजिस्टिक्स कंपनियां पहले से ही एआई का उपयोग कर रही हैं और एक और 26 % के लिए इसके लिए ठोस योजनाएं हैं। जर्मन कंपनियां जर्मन कंपनियों को सहायक के रूप में देखती हैं, विशेष रूप से मांग पूर्वानुमान, बिक्री योजना और परिवहन अनुकूलन के क्षेत्र में। हालांकि, जर्मनी में लगभग 20 % गोदाम वर्तमान में काफी हद तक स्वचालित हैं। इसका मतलब है कि बहुमत अभी भी मुख्य रूप से मैनुअल प्रक्रियाओं के साथ काम करता है। चुनौतियां अक्सर सिस्टम जटिलता और कुशल श्रमिकों की कमी में निहित हैं, जो नई प्रौद्योगिकियों के कार्यान्वयन को रोकती हैं। फिर भी, जर्मन कंपनियां प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए एआई में दृढ़ता से निवेश करती हैं।

राजनीतिक रूप से, जर्मनी और यूरोपीय संघ दोनों बड़े पैमाने पर एआई प्रौद्योगिकियों को बढ़ावा दे रहे हैं। जर्मनी ने एआई रणनीति शुरू की है और अनुसंधान में अरबों प्रदान किए हैं। Fraunhofer संस्थानों (जैसे डॉर्टमुंड में IML) जैसे संस्थान लॉजिस्टिक्स के लिए AI समाधानों को लक्षित कर रहे हैं। उद्योग 4.0 और लॉजिस्टिक्स 4.0 जैसे शब्द उस दृष्टि को फ्रेम करते हैं जिसमें एआई भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यूरोपीय संघ की योजना क्षितिज यूरोप और विशेष सहायता परियोजनाओं, उद्योग में एआई और रोबोटिक्स जैसे कार्यक्रमों के साथ आगे बढ़ने की है। उसी समय, यूरोप में आप नैतिक दिशानिर्देशों और विनियमन-कीवर्ड ईयू आयोग और यूरोपीय एआई विनियमन परियोजना (एआई अधिनियम) पर ध्यान देते हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए है कि एआई का उपयोग भरोसेमंद और सुरक्षित रूप से किया जाता है, जो रसद में भी महत्वपूर्ण है (जैसे कि कर्मचारी डेटा के लिए डेटा सुरक्षा, स्वायत्त प्रणालियों के लिए सुरक्षा मानक)।

यूएसए

संयुक्त राज्य अमेरिका स्वचालन और एआई अनुसंधान में लंबे नेता थे और Google, अमेज़ॅन, IBM, Microsoft जैसे तकनीकी दिग्गजों को समायोजित करते थे, जो AI को दृढ़ता से चलाते हैं। वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स के अभ्यास में, हालांकि, संयुक्त राज्य अमेरिका यूरोप की तुलना में बहुत आगे नहीं है। यह अनुमान लगाया जाता है कि केवल 20 % अमेरिकी गोदाम अत्यधिक स्वचालित हैं। हालांकि, उच्च श्रम लागत और संयुक्त राज्य अमेरिका में श्रम की बढ़ती कमी अब स्वचालन में निवेश में भारी वृद्धि कर रही है। अमेज़ॅन, वॉलमार्ट या यूपीएस जैसी बड़ी कंपनियां एआई-आधारित सिस्टम को लागू करती हैं और ड्राफ्ट घोड़ों के रूप में काम करती हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका को पता चलता है कि एआई तकनीक आवश्यक है ताकि वैश्विक प्रतियोगिता (विशेष रूप से एशिया की तुलना में) में पीछे न पड़ें।

राजनीतिक रूप से, संयुक्त राज्य अमेरिका में अन्य प्राथमिकताएं हैं - यहां निजी निवेश और पहल हावी हैं। राज्य का वित्त पोषण यूरोपीय संघ या चीन की तुलना में कम केंद्रीय है, लेकिन रक्षा मंत्रालय या ऊर्जा विभाग द्वारा अप्रत्यक्ष रूप से एआई अनुसंधान (जैसे स्वायत्त वाहनों के लिए, जो रसद भी लाभान्वित होते हैं) का समर्थन करते हैं। हाल ही में, हालांकि, एआई रणनीतियों पर भी राष्ट्रीय स्तर पर चर्चा की गई है, विशेष रूप से औद्योगिक आधार को मजबूत करने के लिए। कुल मिलाकर, कोई कह सकता है: अमेरिकी कंपनियां लॉजिस्टिक्स में एआई को व्यावहारिक रूप से चलाती हैं, जबकि राजनीति धीरे -धीरे अंतरराष्ट्रीय स्तर पर पकड़ने के लिए एक रूपरेखा बनाने की कोशिश कर रही है।

जापान

जापान रोबोटिक्स और ऑटोमेशन में पायनियर्स में से एक है - उद्योग में (जैसे मोटर वाहन उत्पादन), जापान में प्रति 10,000 श्रमिकों पर 399 रोबोट का रोबोट घनत्व है और दुनिया भर में शीर्ष पर है। वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में, हालांकि, जापान अब तक अधिक आरक्षित रहा है। पारंपरिक कार्य विधियों और मानव कार्य की उच्च प्रशंसा ने लंबे समय से इस तथ्य को जन्म दिया है कि गोदाम स्वचालन तुलनात्मक रूप से कम रहा। लेकिन अब यह तेजी से बदल रहा है, क्योंकि जापान को तीव्र जनसांख्यिकीय समस्याओं का सामना करना पड़ रहा है: उत्पादकता बनाए रखने के लिए कम और कम युवा श्रमिक हैं, और वैधानिक कार्य समय सीमा कंपनियों को स्वचालन समाधान स्थापित करने के लिए बल देता है। इसलिए अधिक से अधिक जापानी कंपनियां आधुनिक एआई असर समाधान की ओर रुख कर रही हैं। सरकार इसे सक्रिय रूप से बढ़ावा दे रही है - "नई रोबोट रणनीति" है जो रसद जैसे सेवा क्षेत्रों में रोबोट के उपयोग को लक्षित करती है।

इसके अलावा, जापान समाज 5.0 की अवधारणा का प्रचार करता है, एक सुपर-नेटवर्केड समाज जिसमें एआई सामाजिक चुनौतियों (जैसे कि एजिंग सोसाइटी) के रूप में महारत हासिल करने के लिए सर्वव्यापी है। इस संदर्भ में, उदाहरण के लिए, स्वचालित डिलीवरी ट्रक, रोबोट-आधारित चार्जिंग और अनलोडिंग सिस्टम और एआई-अनुकूलित आपूर्ति श्रृंखलाओं में काम किया जाता है। हम पहले से ही जापानी लॉजिस्टिक्स सेंटर देखते हैं जो ड्राइवरलेस फोर्कलिफ्ट्स और एआई-नियंत्रित कन्वेयर सिस्टम से लैस हैं। इसलिए जब जापान ने थोड़ी देर बाद शुरू किया है, तो शिविरों और एआई के उपयोग में स्वचालन अगले कुछ वर्षों में अचानक बढ़ना चाहिए। सांस्कृतिक रूप से, रोबोट की स्वीकृति बहुत अधिक है, जिससे परिवर्तन आसान हो जाता है।

चीन और दक्षिण कोरिया (तुलना के लिए)

यहां तक ​​कि अगर यह स्पष्ट रूप से प्रश्न में मांग नहीं की जाती है, तो एक त्वरित नज़र सार्थक है: चीन आक्रामक रूप से रोबोटिक्स और एआई में निवेश करता है और अब औद्योगिक रोबोट के लिए दुनिया का सबसे बड़ा बाजार है। दुनिया भर में सभी नए रोबोटों में से 50 % से अधिक चीन में स्थापित हैं। चीनी सरकार अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं को आधुनिक बनाने के लिए इस विकास को सब्सिडी देती है। विशेष रूप से ई-कॉमर्स बूम (अलीबाबा, JD.com आदि) के माध्यम से चीन ने स्वचालित गोदाम समाधानों में एक बड़े जोर का अनुभव किया है। दूसरी ओर, दक्षिण कोरिया को गोदाम स्वचालन में एक गुप्त नेता माना जाता है: 40 % से अधिक शिविर स्वचालित हैं, उच्च तकनीकी आत्मीयता और कूपंग जैसी कंपनियों के लिए धन्यवाद, जो एआई पर भरोसा करते हैं। ऐसे देश एक बेंचमार्क के रूप में काम करते हैं, यदि आप लगातार प्रौद्योगिकी का परिचय देते हैं तो क्या संभव है।

यूरोप (ईयू) कुल मिलाकर

यूरोप चल रहा है - अपवादों के साथ - संयुक्त राज्य अमेरिका के स्तर पर। यूरोप के भीतर, जर्मनी, नीदरलैंड या स्कैंडिनेविया जैसे देशों को अच्छी तरह से लॉजिस्टिक्स के संदर्भ में तैनात किया गया है, जबकि अन्य को कुछ करने के लिए पकड़ है। संयुक्त परियोजनाओं (जैसे डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए GAIA-X) और अनुदान के साथ, यूरोपीय संघ समान रूप से प्रगति को बढ़ावा देने की कोशिश करता है। इसके अलावा, परिवहन और रसद के लिए एआई के क्षेत्र में यूरोपीय संघ-व्यापी अनुसंधान परियोजनाएं हैं (जैसे कि स्वायत्त ट्रक प्लेटो, डिलीवरी ड्रोन विनियमन, आदि) के लिए, जो निश्चित रूप से शिविरों पर भी प्रभाव डालता है, क्योंकि सब कुछ इंटरलॉक होता है।

सारांश में: जर्मनी/यूरोपीय संघ और संयुक्त राज्य अमेरिका अभी भी शिविरों में व्यावहारिक एआई के उपयोग में अपेक्षाकृत समान हैं, एक बहुत सारी संभावित मान्यता प्राप्त है, लेकिन अभी भी एआई के बिना उद्योग के बड़े हिस्से हैं। एशिया विषम है: चीन और दक्षिण कोरिया को जबरन उपयोग के माध्यम से बहुत आगे, जापान में कैच -अप प्रक्रिया में आगे बढ़ाया गया। क्षेत्रीय राजनीति और फंडिंग कार्यक्रम एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं: जबकि चीन और कभी -कभी यूरोप राज्य से दृढ़ता से धक्का देते हैं, निजी क्षेत्र संयुक्त राज्य अमेरिका में चला रहा है। अंत में, हर कोई देखता है: अच्छे समाधानों को अंतरराष्ट्रीय स्तर पर लिया जाता है। इसलिए, एक निश्चित अभिसरण की उम्मीद की जा सकती है-वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स वैश्विक हैं, और सफल एआई अवधारणाएं (चाहे "अमेज़ॅन वे" या अलीबाबा रोबोट) दुनिया भर में फैल जाएंगी।

स्वचालित गोदाम 2050: एक दृष्टि एक वास्तविकता बन जाती है

एआई और मशीन लर्निंग के साथ वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स के भविष्य में एक नज़र और रोमांचक घटनाक्रम का वादा करता है। एक शब्द जो बार -बार गिरता है, वह है "स्मार्ट वेयरहाउस" - लगभग पूरी तरह से डिजिटाइज्ड और बुद्धिमान शिविर। ऐसे भविष्य के परिदृश्यों में, सभी सिस्टम और मशीनें एक -दूसरे के साथ संवाद करती हैं (कीवर्ड इंटरनेट ऑफ थिंग्स, IoT)। AI मस्तिष्क बनाता है जो इन नेटवर्क उपकरणों को नियंत्रित करता है। आप 2050 में एक गोदाम की कल्पना कर सकते हैं, जिसमें लगभग सभी नियमित गतिविधियाँ स्वचालित हैं: स्वायत्त वाहनों को बढ़ावा दिया गया था, रोबोट पिकिंग, इन्वेंट्री (जैसे कि कैमरे द्वारा शेल्फ के टुकड़ों को पहचानना), एआई सिस्टम वास्तविक समय में सब कुछ मॉनिटर करते हैं।

के लिए उपयुक्त:

• वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स का आगे का विकास और नया अनुकूलन: वेयरहाउस, ऑटोमेशन रोबोटिक्स और एआई दक्षता के एक नए युग के लिए

संभावित विकास

हम केवल इस बात की शुरुआत में हैं कि AI लॉजिस्टिक्स में क्या कर सकता है। भविष्य में, सेल्फ -लर्निंग एल्गोरिदम वास्तविक समय में पूरे स्टोरेज कॉम्प्लेक्स का अनुकूलन कर सकते हैं - गतिशील रूप से उत्पाद मिश्रण, ऑर्डर की स्थिति या यहां तक ​​कि अप्रत्याशित घटनाओं (जैसे कि अचानक सीमा बंद या कच्चे माल की कमी) के अनुकूल। जनरेटिव एआई (CHATGPT एंड कंपनी द्वारा जाना जाता है) योजना प्रक्रियाओं में मदद कर सकता है, उदाहरण के लिए आपूर्ति श्रृंखला विफलताओं के लिए वैकल्पिक परिदृश्यों को डिजाइन करना। रोबोटिक्स शायद अधिक बहुमुखी है: आज हमारे पास कुछ कार्यों के लिए विशेष रोबोट हैं; भविष्य में, ह्यूमनॉइड रोबोट या बेहद लचीले रोबोट सिस्टम वेयरहाउस में काम कर सकते हैं जो विभिन्न प्रकार के कार्यों (ग्रिपिंग, ले जाने, ड्राइविंग) को लेते हैं। पहले दृष्टिकोण (गोदाम सहायकों के रूप में दो -दो रोबोट) पहले से ही परीक्षण किए जा रहे हैं।

मानव-मशीन सहयोग भी आगे परिष्कृत है। कोबोट सुरक्षात्मक पिंजरों के बिना लोगों के साथ मिलकर काम कर सकते हैं, और एआई हर गोदाम के काम के लिए एक व्यक्तिगत सहायक के रूप में काम कर सकता है - उदाहरण के लिए संवर्धित वास्तविकता के साथ डेटा ग्लास के माध्यम से, जो कर्मचारी को वास्तविक समय में सभी प्रासंगिक जानकारी (भंडारण स्थान, अगला कदम, चेतावनी) दिखाते हैं। एआई-समर्थित वियरबल्स भी सुरक्षा की निगरानी कर सकते हैं (जैसे कि एक कंगन के पास एक कंगन कंपन होता है)। यह सब काम की स्थिति में सुधार करने और त्रुटियों या दुर्घटनाओं को कम करने का कार्य करता है।

बेशक वहाँ रास्ते में चुनौतियां और नैतिक प्रश्न भी हैं। अक्सर चर्चा की जाने वाली चिंता यह है कि नौकरी का सवाल है: यदि गोदाम में अधिक से अधिक स्वचालित है, तो गोदाम के श्रमिकों का क्या होता है? अल्पावधि में, कुछ गतिविधियों को छोड़ा जा सकता है - उदाहरण के लिए, आपको कम मैनुअल पिकर की आवश्यकता होती है यदि रोबोट इस कार्य को लेते हैं। अध्ययन मानव नौकरियों में गिरावट की भविष्यवाणी करते हैं, विशेष रूप से सरल, दोहरावदार गतिविधियों में। लेकिन नई भूमिकाएं भी हैं: एआई भी नई नौकरियां बनाता है - बस अन्य। भविष्य में, रोबोटिक्स रखरखाव, डेटा विश्लेषण या एआई सिस्टम समर्थन के विशेषज्ञों की भविष्य में तेजी से आवश्यकता होगी। इसलिए जबकि भौतिक दिनचर्या का काम कम हो जाता है, तकनीकी जानकारी के लिए आवश्यकताएं बढ़ जाती हैं। कंपनियों को अपने कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने और प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है ताकि वे एआई-आधारित वातावरण में समझ सकें। दिलचस्प बात यह है कि कुछ कंपनियां यह भी बताती हैं कि स्वचालन ने उन्हें अधिक कर्मचारियों का विस्तार करने और किराए पर लेने में सक्षम बनाया है क्योंकि उनका व्यवसाय बढ़ता गया है। मशीन जरूरी नहीं कि नौकरी को एक पूरे के रूप में ले जाए, लेकिन अक्सर केवल एक नीरस और तनावपूर्ण भागों - लोग तब अधिक योग्य कार्यों को ले सकते हैं।

मशीन के खिलाफ आदमी? क्यों हाइब्रिड समाधान गोदाम में हावी होंगे

नैतिक पहलू भी डेटा सुरक्षा और पारदर्शिता को प्रभावित करते हैं। गोदाम में एआई बहुत सारे डेटा एकत्र करता है, जैसे कि कर्मचारियों का प्रदर्शन (पिक -अप दर, आंदोलन पैटर्न) या पर्यावरण की निगरानी के लिए। यहां, गोपनीयता बनाए रखने और फ्रेमवर्क में कार्यस्थल पर निगरानी रखने के लिए व्यक्तिगत डेटा को सावधानी से संभाला जाना चाहिए। एआई जो निर्णय लेता है, उसे समझा जा सकता है - उदाहरण के लिए, यदि एक एल्गोरिथ्म यह निर्दिष्ट करता है कि किसी कर्मचारी को कितना बनाना चाहिए, तो निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए पारदर्शी मानदंड की आवश्यकता होती है। इस संदर्भ में, यूरोपीय संघ भरोसेमंद एआई - एल्गोरिदम पर जोर देता है जो स्पष्ट, निष्पक्ष और विश्वसनीय हैं।

एक अन्य विषय सुरक्षा है: स्वायत्त रोबोट और एआई सिस्टम को इस तरह से डिज़ाइन किया जाना चाहिए कि मनुष्यों के लिए कोई खतरा नहीं है। इसके लिए तकनीकी मानकों और परीक्षणों की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए एक आत्म -फोर्कलिफ्ट को 100 % मज़बूती से रोकना चाहिए यदि कोई व्यक्ति रास्ते में है)। साइबर सुरक्षा भी अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है: एक नेटवर्क कैंप हैकर हमलों का लक्ष्य हो सकता है, इसलिए एआई सिस्टम को हेरफेर के खिलाफ संरक्षित किया जाना चाहिए।

भविष्य की दृष्टि में आप पूरी तरह से स्वायत्त शिविरों की कल्पना भी कर सकते हैं जो रात में प्रकाश के बिना काम करते हैं क्योंकि केवल मशीनें सक्रिय हैं। लोग नियंत्रण कार्यों को संभालेंगे। हालांकि, लोग भविष्य के भविष्य के लिए एक केंद्रीय घटक बने हुए हैं - यदि केवल लचीलेपन और समस्या को सुनिश्चित करने के लिए अप्रत्याशित स्थितियों में क्षमता। हाइब्रिड समाधान (मानव + एआई) इसलिए अगले दशकों का रास्ता होना चाहिए।

वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स का भविष्य: एआई अब अपरिहार्य क्यों है

व्यावहारिक कार्यान्वयन में भी चुनौतियां हैं: कई कंपनियां इस सवाल का सामना करती हैं कि एआई को कैसे पेश किया जाए। मानक गायब हैं, प्रदाताओं का एक जंगल है और सफलता अच्छी डेटा गुणवत्ता पर निर्भर करती है। यदि आपके पास खराब या अधूरा डेटा है, तो आपको एआई ("कचरा में, कचरा बाहर") के साथ अच्छे परिणाम नहीं मिलते हैं। विभिन्न प्रणालियों के बीच अंतर (जैसे कि गोदाम का एआई और परिवहन प्रबंधन के एआई) की गारंटी दी जानी चाहिए ताकि एक निरंतर बुद्धिमान आपूर्ति श्रृंखला वास्तव में बनाई जाए।

फिर भी, प्रवृत्ति स्पष्ट है: एआई वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। दस वर्षों में, आज एक पायलट परियोजना क्या है आज निश्चित रूप से रोजमर्रा की जिंदगी का हिस्सा होगा। आज शुरू होने वाली कंपनियां मूल्यवान अनुभव प्राप्त करती हैं और उनके समाधानों को स्केल कर सकती हैं। कई देशों में राजनीति इस विकास को बढ़ावा देती है क्योंकि यह माना गया है कि लॉजिस्टिक्स समग्र अर्थव्यवस्था के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है - और एआई लीवर इस प्रमुख उद्योग को अधिक कुशल और संकट बनाने के लिए।

वेयरहाउस लॉजिस्टिक्स में एआई और मशीन लर्निंग का एकीकरण पहले से ही दक्षता और गति में दृश्यमान सफलता के साथ शुरू हो गया है। इसके लिए निवेश और झूलों की आवश्यकता होती है, लेकिन लागत बचत से लेकर बेहतर ग्राहक सेवा तक नए व्यवसाय मॉडल तक भारी अवसर प्रदान करते हैं। क्षेत्रीय अंतर समय के साथ छोटे हो जाएंगे क्योंकि सर्वोत्तम प्रथाओं को विश्व स्तर पर अपनाया जाता है। भविष्य एक और भी अधिक बुद्धिमान, बड़े पैमाने पर स्वचालित गोदाम रसद का वादा करता है जिसमें लोग और मशीन बारीकी से सहयोग करते हैं। उसी समय, हमें परिवर्तनों के साथ जिम्मेदारी से निपटना होगा - कर्मचारियों को हमारे साथ ले जाना, सुरक्षित रूप से डिजाइन तकनीक और नैतिक रेलिंग का पालन करना होगा। यदि यह सफल होता है, तो हम एक रसद दुनिया का सामना कर रहे हैं जो कि अतीत से जो कुछ भी हम जानते हैं, उससे अधिक कुशल, अधिक लचीला और अधिक प्रतिरोधी है।

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