कंपनियां लॉजिस्टिक्स में किन डिजिटल तकनीकों या अनुप्रयोगों का उपयोग करती हैं?

लॉजिस्टिक्स उद्योग में, कंपनियां अपनी प्रक्रियाओं को अनुकूलित और अधिक कुशल बनाने के लिए विभिन्न प्रकार की डिजिटल तकनीकों और अनुप्रयोगों का उपयोग करती हैं।.

जर्मनी में सर्वेक्षण की गई लॉजिस्टिक्स कंपनियों में से दो-तिहाई से अधिक क्लाउड कंप्यूटिंग का उपयोग करती हैं। 2022 के सर्वेक्षण में, सर्वेक्षण में शामिल 59 प्रतिशत कंपनियों ने यह भी बताया कि वे पहले से ही वेयरहाउस मैनेजमेंट सिस्टम (WMS) का उपयोग कर रही हैं, जबकि अन्य छह प्रतिशत कंपनियां कम से कम इसे लागू करने की योजना बना रही हैं। WMS वेयरहाउस के डिजिटल प्रबंधन के लिए सॉफ्टवेयर प्रोग्राम हैं।.

जर्मनी में लॉजिस्टिक्स उद्योग में डिजिटल प्रौद्योगिकियों के उपयोग पर सर्वेक्षण (2022)

उपयोग में

• क्लाउड कंप्यूटिंग – 68%
• आईओटी या सेंसर तकनीक – 61%
• वेयरहाउस मैनेजमेंट सिस्टम – 59%
• बिग डेटा और एनालिटिक्स – 41%
• डिजिटल बाज़ार – 41%
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता – 22%
• रोबोटिक्स – 11%
• डिजिटल ट्विन्स – 14%
• स्मार्ट शेल्फ – 6%
• ड्रोन – 4%

योजनाबद्ध/चर्चा की गई

• क्लाउड कंप्यूटिंग – 16%
• आईओटी या सेंसर तकनीक – 23%
• वेयरहाउस मैनेजमेंट सिस्टम – 25%
• बिग डेटा और एनालिटिक्स – 29%
• डिजिटल बाज़ार – 18%
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता – 27%
• रोबोटिक्स – 36%
• डिजिटल ट्विन्स – 25%
• स्मार्ट शेल्फ – 25%
• ड्रोन – 26%

वेयरहाउस मैनेजमेंट सिस्टम (डब्ल्यूएमएस)

डब्ल्यूएमएस सॉफ्टवेयर कुशल इन्वेंट्री प्रबंधन, गोदाम की जगह के बेहतर उपयोग, माल की आवाजाही पर नज़र रखने और ऑर्डर पिकिंग को सक्षम बनाता है। यह वास्तविक समय में इन्वेंट्री की जानकारी प्रदान करता है और ऑर्डर पूरा करने की सटीकता और गति में सुधार करता है।.

परिवहन प्रबंधन प्रणाली (टीएमएस)

टीएमएस सॉफ्टवेयर कंपनियों को परिवहन आदेशों की योजना बनाने, उन्हें अनुकूलित करने और निष्पादित करने में सहायता करता है। यह कुशल मार्ग नियोजन, माल ढुलाई लागत अनुकूलन, शिपमेंट ट्रैकिंग और आपूर्तिकर्ताओं, माल अग्रेषणकर्ताओं और ग्राहकों के साथ संचार को सक्षम बनाता है।.

टेलीमैटिक्स सिस्टम

टेलीमैटिक्स सिस्टम जीपीएस तकनीक का उपयोग करके वाहनों की वास्तविक समय में स्थिति का पता लगाते हैं। ये सिस्टम बेहतर फ्लीट प्रबंधन, वाहन प्रदर्शन और ईंधन खपत की निगरानी और डिलीवरी शेड्यूल का पालन सुनिश्चित करने में सहायक होते हैं।.

स्वचालन और रोबोटिक्स

गोदामों और वितरण केंद्रों में ऑर्डर प्रोसेसिंग की दक्षता और गति को बेहतर बनाने के लिए स्वचालित भंडारण और पुनर्प्राप्ति प्रणाली, कन्वेयर तकनीक और रोबोटिक्स जैसी स्वचालन तकनीकों का उपयोग किया जाता है। रोबोट का उपयोग वस्तुओं को चुनने, छांटने, पैक करने और पैलेट पर रखने के लिए किया जा सकता है।.

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी)

IoT अनुप्रयोग लॉजिस्टिक्स में उपकरणों, सेंसरों और मशीनों के नेटवर्किंग को सक्षम बनाते हैं। वास्तविक समय डेटा एकत्र और प्रसारित करके, कंपनियां माल की स्थिति, भंडारण की स्थिति और उपकरणों की टूट-फूट की निगरानी कर सकती हैं। इससे इन्वेंट्री प्रबंधन, रखरखाव और बाधाओं या विफलताओं की भविष्यवाणी करने में आसानी होती है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग प्रणालियाँ बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके पैटर्न की पहचान करती हैं, पूर्वानुमान लगाती हैं और निर्णयों को स्वचालित बनाती हैं। लॉजिस्टिक्स में, इनका उपयोग रूट ऑप्टिमाइज़ेशन, मांग पूर्वानुमान, इन्वेंट्री प्लानिंग और धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।.

ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी

ब्लॉकचेन आपूर्ति श्रृंखला में माल की डिलीवरी की सुरक्षित और पारदर्शी ट्रैकिंग को सक्षम बनाता है। यह लेन-देन का निर्बाध दस्तावेज़ीकरण प्रदान करता है, पता लगाने की क्षमता में सुधार करता है और उत्पाद प्रमाणीकरण का समर्थन करता है।.

➡️ ये डिजिटल प्रौद्योगिकियां और अनुप्रयोग लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, आपूर्ति श्रृंखला की दक्षता में सुधार करने और गति, सटीकता और पता लगाने की क्षमता की बढ़ती मांगों को पूरा करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।.

लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं की दक्षता, सटीकता और गति में सुधार लाने के लिए स्वचालन और रोबोटिक्स लॉजिस्टिक्स उद्योग में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं।.

स्वचालित भंडारण और पुनर्प्राप्ति प्रणालियाँ

बड़े गोदामों में सामान के भंडारण और ऑर्डर पिकिंग को स्वचालित बनाने के लिए स्वचालित भंडारण और पुनर्प्राप्ति प्रणालियों (एएस/आरएस) का उपयोग किया जाता है। ये मशीनें अलमारियों पर ऊपर-नीचे स्वचालित रूप से चल सकती हैं, सामान उठा सकती हैं और पहुंचा सकती हैं। इससे मैन्युअल श्रम कम होता है और भंडारण क्षमता का अधिकतम उपयोग होता है।.

कन्वेयर प्रौद्योगिकी

लॉजिस्टिक्स केंद्रों में माल के प्रवाह को तेज करने और माल की हैंडलिंग को सरल बनाने के लिए कन्वेयर बेल्ट, सॉर्टर और पैलेटाइज़र जैसे स्वचालित सामग्री प्रबंधन प्रणालियों का उपयोग किया जाता है। माल की आवाजाही को स्वचालित करने से बाधाएं और त्रुटियां कम हो जाती हैं।.

रोबोट की सहायता से ऑर्डर पिकिंग

ऑर्डर पिकिंग में सामान इकट्ठा करने और शिपमेंट के लिए तैयार करने में रोबोट का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है। ये रोबोट गोदाम में स्वतंत्र रूप से घूम सकते हैं, उत्पादों की पहचान कर सकते हैं और उन्हें कंटेनर या पैलेट पर रख सकते हैं। इससे ऑर्डर पिकिंग प्रक्रिया की गति और सटीकता में सुधार होता है।.

ड्रोन और स्वायत्त वाहन

ड्रोन और स्वायत्त वाहनों का उपयोग माल की डिलीवरी और परिवहन के लिए किया जाता है। ड्रोन छोटी दूरी तक छोटे पैकेज ले जा सकते हैं, जबकि स्वायत्त वाहन सड़कों या गोदामों में बड़े भार के परिवहन के लिए उपयोग किए जाते हैं। ये प्रौद्योगिकियां माल की डिलीवरी को तेज और अधिक कुशल बनाती हैं।.

वेयरहाउस रोबोटिक्स

वेयरहाउस रोबोटिक्स में गोदामों में विभिन्न कार्यों को करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कई प्रकार के रोबोट शामिल हैं। इनमें सामान की पैकिंग और स्टैकिंग में सहायता करने वाले रोबोटिक आर्म या सामान को सही भंडारण स्थानों तक पहुंचाने वाले मोबाइल रोबोट शामिल हो सकते हैं। ये रोबोट अक्सर कार्यक्षमता बढ़ाने के लिए मानव कर्मचारियों के साथ मिलकर काम करते हैं।.

लॉजिस्टिक्स में स्वचालन और रोबोटिक्स कई लाभ प्रदान करते हैं, जैसे कि बढ़ी हुई दक्षता, बेहतर सटीकता, त्रुटियों और बाधाओं में कमी, और तेज़ कार्यप्रवाह। ये कंपनियों को अपनी लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और गति, लचीलापन और ग्राहक संतुष्टि की बढ़ती मांगों को पूरा करने में सक्षम बनाते हैं। इन प्रौद्योगिकियों का निरंतर विकास और एकीकरण लॉजिस्टिक्स उद्योग को तेजी से स्वचालित और कुशल भविष्य की ओर ले जाने में सहायक है।.

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) लॉजिस्टिक्स उद्योग में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि यह उपकरणों, सेंसरों और मशीनों को नेटवर्क से जोड़ने में सक्षम बनाता है। लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं में आईओटी को एकीकृत करके, कंपनियां वास्तविक समय के डेटा को एकत्र, विश्लेषण और उपयोग कर सकती हैं ताकि अपने संचालन को अनुकूलित कर सकें और दक्षता बढ़ा सकें।.

स्थान ट्रैकिंग और परिसंपत्ति प्रबंधन

आईओटी-सक्षम सेंसर को सामान, वाहनों, पैलेट या अन्य लॉजिस्टिक्स संपत्तियों से जोड़ा जा सकता है ताकि उनकी वास्तविक समय में स्थिति का पता लगाया जा सके। इससे आपूर्ति श्रृंखला में माल के प्रवाह की सटीक निगरानी और परिवहन मार्गों तथा गोदाम स्थान के उपयोग की बेहतर योजना बनाने में मदद मिलती है।.

स्थिति निगरानी

आईओटी सेंसर तापमान, आर्द्रता, कंपन या विशिष्ट उत्पादों से संबंधित अन्य मापदंडों जैसी वस्तुओं की स्थिति की निगरानी कर सकते हैं। इससे कंपनियां भंडारण और परिवहन के दौरान उत्पाद की गुणवत्ता बनाए रखने और संभावित क्षति या हानि का शीघ्र पता लगाने में सक्षम होती हैं।.

पूर्वानुमानित रखरखाव

मशीनों और वाहनों पर लगे IoT सेंसर उनकी स्थिति और प्रदर्शन के बारे में लगातार डेटा एकत्र कर सकते हैं। इस डेटा का विश्लेषण करके संभावित रखरखाव की आवश्यकता या खराबी का अनुमान लगाया जाता है। रखरखाव की योजना पहले से बनाकर कंपनियां अनियोजित डाउनटाइम को कम कर सकती हैं और बेड़े की दक्षता को अधिकतम कर सकती हैं।.

सूची प्रबंधन

आईओटी कंपनियों को वास्तविक समय में अपने स्टॉक की निगरानी करने में सक्षम बनाता है। सेंसर स्वचालित रूप से स्टॉक स्तर रिकॉर्ड कर सकते हैं और उपलब्धता, पुनः ऑर्डर करने और स्टॉक टर्नओवर के बारे में जानकारी प्रदान कर सकते हैं। इससे स्टॉक की कमी या अधिक स्टॉक होने से बचने और भंडारण लागत को कम करने के लिए बेहतर स्टॉक योजना और प्रबंधन संभव हो पाता है।.

स्वचालित प्रक्रियाएँ

आईओटी विभिन्न लॉजिस्टिक्स प्रणालियों के बीच निर्बाध संचार और एकीकरण को सक्षम बना सकता है। वेयरहाउस प्रबंधन प्रणालियों, परिवहन प्रबंधन प्रणालियों, आपूर्तिकर्ताओं और ग्राहकों के बीच डेटा और जानकारी के स्वचालित प्रसारण द्वारा प्रक्रियाओं को अधिक कुशल बनाया जा सकता है। इससे स्वचालित ऑर्डर प्रोसेसिंग, शिपमेंट ट्रैकिंग और दस्तावेज़ीकरण में सुविधा होती है।.

➡️ इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) लॉजिस्टिक्स कंपनियों को पारदर्शिता, दक्षता और लागत बचत सहित कई लाभ प्रदान करता है। यह अधिक सटीक आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, परिवर्तनों पर त्वरित प्रतिक्रिया और ग्राहकों की आवश्यकताओं की बेहतर पूर्ति को सक्षम बनाता है। IoT का बुद्धिमानी से उपयोग करके, कंपनियां अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ा सकती हैं और आज की लॉजिस्टिक्स संबंधी चुनौतियों का सामना कर सकती हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग का लॉजिस्टिक्स उद्योग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है और ये विविध अनुप्रयोग संभावनाएं प्रदान करते हैं।.

मार्ग अनुकूलन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके सर्वोत्तम परिवहन मार्गों की पहचान कर सकते हैं। यातायात, मौसम की स्थिति, वितरण प्राथमिकताएं और लागत जैसे कारकों के आधार पर, ये एल्गोरिदम परिवहन को अधिक कुशल और तेज़ बनाने के लिए वास्तविक समय या पूर्वानुमानित मार्ग अनुशंसाएं प्रदान कर सकते हैं।.

मांग पूर्वानुमान

ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करके, एआई मॉडल उत्पादों या सेवाओं की मांग का अनुमान लगा सकते हैं। इससे कंपनियों को अपने स्टॉक की बेहतर योजना बनाने, कमी से बचने और ग्राहक संतुष्टि बढ़ाने में मदद मिलती है। एआई छुट्टियों या मौसमी रुझानों जैसे बाहरी कारकों को भी ध्यान में रखकर अधिक सटीक पूर्वानुमान तैयार कर सकता है।.

इन्वेंट्री नियोजन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग कंपनियों को अपने स्टॉक को अनुकूलित करने में सक्षम बनाती हैं। ये एल्गोरिदम ऐतिहासिक डेटा, बिक्री के रुझान, मौसमी उतार-चढ़ाव और अन्य कारकों का विश्लेषण करके इष्टतम स्टॉक स्तर निर्धारित करते हैं। इससे स्टॉक की अधिकता और कमी से बचने में मदद मिलती है, साथ ही साथ भंडारण की दक्षता और लाभप्रदता में भी सुधार होता है।.

छवि पहचान और वस्तु पहचान

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडल छवियों या वीडियो का विश्लेषण करके वस्तुओं या उत्पादों को पहचान सकते हैं। उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक्स में इनका उपयोग माल की आवक निरीक्षण के दौरान स्वचालित पहचान के लिए या पैकेजिंग और ऑर्डर पिकिंग प्रक्रियाओं की निगरानी के लिए किया जा सकता है। इससे लॉजिस्टिक्स कार्यों की गति और सटीकता बढ़ती है।.

धोखाधड़ी का पता लगाना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) लॉजिस्टिक्स में धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने में मदद कर सकती है। लेन-देन डेटा और व्यवहार पैटर्न का विश्लेषण करके, संदिग्ध गतिविधियों या अनियमितताओं की पहचान की जा सकती है। इससे कंपनियां वित्तीय नुकसान को कम करने और अपनी आपूर्ति श्रृंखला की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए समय पर कार्रवाई कर सकती हैं।.

पूर्वानुमानित रखरखाव

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग वाहनों, मशीनरी और अन्य लॉजिस्टिक्स उपकरणों के पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए भी किया जा सकता है। सेंसर डेटा का विश्लेषण करके, संभावित विफलताओं का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है और समय पर रखरखाव उपायों की योजना बनाई जा सकती है। इससे कंपनियों को अनियोजित डाउनटाइम को कम करने और अपने उपकरणों के जीवनकाल को अधिकतम करने में मदद मिलती है।.

➡️ लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं में एआई और मशीन लर्निंग को एकीकृत करने से कंपनियां अपनी दक्षता बढ़ा सकती हैं, लागत कम कर सकती हैं और ग्राहक संतुष्टि में सुधार कर सकती हैं।.