लॉजिस्टिक्स के लिए प्रबंधित एआई: कैसे एक नई श्रेणी इंट्रालॉजिस्टिक्स को पुनर्गठित कर रही है

लागत, जटिलता और अस्थिरता के बीच तनाव में रसद

लॉजिस्टिक्स ऐतिहासिक रूप से बीच में ही फंसा रहा है: यह एक साथ लागत केंद्र, सेवा प्रदाता और रणनीतिक लीवर है। हालाँकि, हाल के वर्षों में, ढाँचे की स्थितियाँ काफ़ी बिगड़ गई हैं। यूरोप में ऊर्जा की कीमतें कभी-कभी अमेरिका या एशिया की तुलना में दो से चार गुना अधिक होती हैं, जिससे विशेष रूप से ऊर्जा-प्रधान औद्योगिक और लॉजिस्टिक्स स्थानों पर भारी मार्जिन दबाव पड़ता है। साथ ही, परिवहन लागत, मजदूरी, ऊर्जा, भूमि लागत और स्वचालन व्यय में वृद्धि के कारण, कुल लॉजिस्टिक्स लागत में उल्लेखनीय वृद्धि हो रही है।

साथ ही, उद्योग संरचनात्मक श्रम की कमी से जूझ रहा है: यूरोप में परिवहन और भंडारण क्षेत्रों में भारी रुकावटें देखी जा रही हैं; अध्ययनों से पता चलता है कि सर्वेक्षण में शामिल लगभग तीन-चौथाई लॉजिस्टिक्स ऑपरेटर कर्मचारियों की कमी से जूझ रहे हैं, जिनमें से एक बड़ा हिस्सा गंभीर कमी की शिकायत कर रहा है। हालाँकि ई-कॉमर्स, ओमनीचैनल रिटेल, फार्मास्यूटिकल्स, ऑटोमोटिव बैटरी लॉजिस्टिक्स और अन्य उच्च-विकासशील क्षेत्रों से माँग में वृद्धि जारी है, फिर भी पर्याप्त योग्य कर्मचारियों को आकर्षित करना और उन्हें बनाए रखना बेहद मुश्किल साबित हो रहा है।

साथ ही, तकनीकी जटिलता भी बढ़ रही है। वेयरहाउस ऑटोमेशन का बाज़ार दो अंकों की वार्षिक दर से बढ़ रहा है; अनुमान है कि 2030 तक इसका आकार 55 अरब अमेरिकी डॉलर से ज़्यादा हो जाएगा और वैश्विक वृद्धि लगभग 15 से 19 प्रतिशत प्रति वर्ष होगी। इंट्रालॉजिस्टिक्स ऑटोमेशन समाधानों का बाज़ार पहले ही 20 अरब अमेरिकी डॉलर से ज़्यादा का हो चुका है और ई-कॉमर्स, सेवाओं की बढ़ती माँग और सीमित स्थान के कारण इसमें भी उल्लेखनीय वृद्धि हो रही है।

लॉजिस्टिक्स श्रृंखला में एआई का उपयोग और भी तेज़ी से विकसित हो रहा है। लॉजिस्टिक्स में एआई का वैश्विक बाज़ार 2020 के दशक के मध्य में उच्च एकल-अंक से लेकर दोहरे-अंक वाले अरबों डॉलर के दायरे में था और 2030 के दशक के प्रारंभ से मध्य तक इसके कई सौ अरब अमेरिकी डॉलर तक बढ़ने की उम्मीद है, जिसकी वार्षिक वृद्धि दर 40 प्रतिशत से अधिक होगी। वेयरहाउसिंग में एआई के लिए भी इसी तरह का रुझान अपेक्षित है: यहाँ भी, दोहरे-अंक वाले अरबों डॉलर के बाज़ार और 20 प्रतिशत से अधिक की वृद्धि दर का अनुमान है।

नतीजा एक तनाव है: लॉजिस्टिक्स प्रबंधक स्वचालन, रोबोटिक्स और सॉफ़्टवेयर में निवेश कर रहे हैं, लेकिन साथ ही माँग, क्षमता, ऊर्जा लागत और कर्मचारियों में भारी उतार-चढ़ाव से भी जूझ रहे हैं। पारंपरिक आईटी और संगठनात्मक तरीकों से इन अत्यधिक नेटवर्कयुक्त, तेज़ी से स्वचालित होती प्रणालियों का प्रबंधन अपनी सीमा तक पहुँच रहा है। यहीं पर एक नए उत्पाद और समाधान श्रेणी का विचार आता है: लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई।

के लिए उपयुक्त:

• उद्योग 4.0 और 5.0 में औद्योगिक प्रबंधित AI समाधानों की क्षमता

औद्योगिक प्रबंधित एआई से लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई तक: लॉजिस्टिक्स को अपने अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता क्यों है

हाल के वर्षों में, प्रबंधित एआई, या औद्योगिक प्रबंधित एआई, की अवधारणा उद्यम परिवेश में स्थापित हो गई है। यह उन प्लेटफ़ॉर्म और सेवाओं को संदर्भित करता है जो एआई को न केवल एक मॉडल या स्टैंडअलोन समाधान के रूप में, बल्कि एक पूर्णतः प्रबंधित प्रणाली के रूप में प्रदान करते हैं: डेटा एकीकरण और मॉडल विकास से लेकर संचालन, निगरानी और प्रशासन से लेकर सुरक्षा और अनुपालन तक। उद्योग में, औद्योगिक एआई सेवाएँ मुख्य रूप से पूर्वानुमानित रखरखाव, प्रक्रिया अनुकूलन, ऊर्जा दक्षता और गुणवत्ता नियंत्रण जैसे विषयों पर केंद्रित होती हैं।

ये अवधारणाएँ मूल्यवान हैं, लेकिन ज़्यादातर सामान्य या उत्पादन प्रक्रियाओं पर ही केंद्रित रहती हैं। लॉजिस्टिक्स में – खासकर हाई-बे वेयरहाउस, स्वचालित छोटे पुर्जों के भंडारण, शटल सिस्टम, कन्वेयर तकनीक और रोबोटिक्स वाले इंट्रालॉजिस्टिक्स में – ज़रूरतें मौलिक रूप से अलग हैं:

सबसे पहले, वास्तविक समय में लॉजिस्टिक्स कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण है। गोदाम या परिवहन प्रबंधन में देरी या गलत फैसलों का सेवा स्तर, डिलीवरी के समय और ग्राहक संतुष्टि पर सीधा और स्पष्ट प्रभाव पड़ता है।

दूसरे, कई लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाएं अत्यधिक स्टोकेस्टिक होती हैं: अनियमित माल प्राप्ति, अस्थिर ऑर्डर, अल्पकालिक पदोन्नति, मौसमी चरम, परिवहन क्षमता की विफलता या नेटवर्क में अचानक व्यवधान को साप्ताहिक या मासिक आधार पर क्लासिक नियोजन मॉडल का उपयोग करके केवल सीमित सीमा तक ही दर्शाया जा सकता है।

तीसरा, लॉजिस्टिक्स प्रणालियाँ WMS, TMS, ERP, रोबोटिक नियंत्रकों, IoT सेंसरों, कैरियर प्लेटफ़ॉर्म, प्लेटफ़ॉर्म ट्रेडर्स और ग्राहक प्रणालियों के एक सघन एकीकृत पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर संचालित होती हैं। तर्क कई तकनीकी और संगठनात्मक इंटरफेस में वितरित होता है।

हालाँकि एक सामान्य प्रबंधित एआई तकनीकी आधार (डेटा प्लेटफ़ॉर्म, एमएलओपीएस, गवर्नेंस) प्रदान कर सकता है, लेकिन यह उन सूक्ष्म लॉजिस्टिक ऑर्केस्ट्रेशन कार्यों को शायद ही कभी संबोधित करता है जिन्हें हर मिनट हल करने की आवश्यकता होती है। इसलिए, लॉजिस्टिक्स को केवल "एआई" की ही नहीं, बल्कि अपनी एक विशिष्ट श्रेणी की भी आवश्यकता होती है: लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई - एक प्रबंधित एआई परत जिसे विशेष रूप से इंट्रालॉजिस्टिक्स और लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं के लिए डिज़ाइन किया गया है।

लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई क्या है?

लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई को एक स्वतंत्र उत्पाद और समाधान श्रेणी के रूप में वर्णित किया जा सकता है जो तीन स्तरों को मिलाती है:

• सबसे पहले, एक लॉजिस्टिक्स-विशिष्ट, डोमेन-उन्मुख डेटा और एकीकरण परत जो परिचालन प्रणालियों (डब्ल्यूएमएस, टीएमएस, ईआरपी, रोबोटिक्स नियंत्रक, सेंसर, वाहक इंटरफेस) को वास्तविक समय में जोड़ती है और उन्हें अर्थपूर्ण रूप से समझती है।
• दूसरा, विशिष्ट लॉजिस्टिक्स निर्णय डोमेन के लिए पूर्वनिर्धारित, अनुकूलन योग्य एआई बिल्डिंग ब्लॉक्स का संग्रह: इन्वेंट्री ऑप्टिमाइजेशन, स्लॉटिंग, कार्यबल नियोजन, ऑर्डर रिलीज, वेव फॉर्मेशन, रूटिंग, कैरियर चयन, गतिशील सेवा स्तर नियंत्रण, जोखिम और लचीलापन मॉडल।
• तीसरा, एक प्रबंधित संचालन और शासन मॉडल जो इन एआई बिल्डिंग ब्लॉक्स को एक सतत सेवा के रूप में प्रदान करता है: एसएलए, 24/7 संचालन, निगरानी, ​​निरंतर पुनः प्रशिक्षण, नियामक अनुपालन, दस्तावेज़ीकरण और मानवीय हस्तक्षेप और अनुमोदन के लिए एक स्पष्ट रूपरेखा के साथ।

पारंपरिक WMS या TMS प्रणालियों के विपरीत, लॉजिस्टिक्स प्रबंधित AI मुख्य रूप से एक लेन-देन प्रणाली नहीं है जो ऑर्डर प्रबंधित और "प्रक्रिया" करती है। बल्कि, यह एक व्यापक, सीखने वाली निर्णय परत है जो वास्तविक समय में इन प्रणालियों के व्यवहार को नियंत्रित, समन्वित और निरंतर अनुकूलित करती है - एक प्रबंधित सेवा मॉडल के भीतर अंतर्निहित।

सामान्य उद्यम या औद्योगिक प्रबंधित एआई समाधानों के विपरीत, लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई को लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं के लिए मौलिक रूप से अनुकूलित किया गया है। पूर्व-निर्मित उपयोग के मामले, डेटा मॉडल और निर्णय पैटर्न को उद्यम स्तर पर अमूर्त परिभाषा की आवश्यकता के बजाय, सीधे वेयरहाउसिंग और परिवहन प्रक्रियाओं में एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

आर्थिक तर्क: एक अलग श्रेणी क्यों व्यावसायिक दृष्टि से उपयुक्त है?

यह प्रश्न कि क्या एक नई उत्पाद श्रेणी सार्थक है, अंततः हमेशा आर्थिक होता है: क्या एक स्वतंत्र, स्पष्ट रूप से परिभाषित श्रेणी के साथ संरचनात्मक अतिरिक्त मूल्य उत्पन्न किया जा सकता है, जो अन्यथा अप्राप्य होगा या केवल उच्च अवसर लागत पर ही प्राप्त किया जा सकेगा?

लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई के मामले में, कई व्यापक आर्थिक और सूक्ष्म आर्थिक कारक इसका समर्थन करते हैं।

वृहद स्तर पर, संबंधित बाज़ार तेज़ी से बढ़ रहे हैं और साथ ही परिपक्वता के उस स्तर की ओर बढ़ रहे हैं जो व्यक्तिगत समाधानों से आगे निकल जाता है। लॉजिस्टिक्स और वेयरहाउस प्रबंधन में एआई का बाज़ार सालाना 20 प्रतिशत से भी ज़्यादा की दर से बढ़ रहा है, कुछ क्षेत्रों में तो 40 प्रतिशत से भी ज़्यादा। इंट्रालॉजिस्टिक्स और वेयरहाउस ऑटोमेशन बाज़ार 2030/2034 तक अरबों अमेरिकी डॉलर तक पहुँच जाएगा। साथ ही, रोबोटिक्स को अपनाने की दर भी तेज़ी से बढ़ रही है: अनुमान बताते हैं कि 2025 तक, लगभग आधे बड़े वेयरहाउस किसी न किसी रूप में रोबोटिक्स का इस्तेमाल कर रहे होंगे।

यह गतिशीलता जटिलता की एक नई परत का निर्माण करती है: जितनी अधिक प्रणालियां, सेंसर, रोबोट और क्लाउड सेवाएं एकीकृत होती हैं, समन्वयकारी, डोमेन-विशिष्ट "बुद्धिमत्ता" की उतनी ही अधिक आवश्यकता होती है, जो न केवल विशिष्ट क्षेत्रों में अनुकूलन करती है, बल्कि समग्र रूप से समन्वय करती है।

सूक्ष्म स्तर पर, कंपनियाँ इस सवाल से जूझ रही हैं कि परिचालन उत्कृष्टता, लचीलापन और लागत दक्षता एक साथ कैसे हासिल की जाए। अध्ययनों से पता चलता है कि एआई-समर्थित वेयरहाउस प्रक्रियाएँ इन्वेंट्री सटीकता को लगभग 99 प्रतिशत तक बढ़ा सकती हैं, भंडारण और कार्मिक लागत में उल्लेखनीय कमी ला सकती हैं, और लीड टाइम को काफी कम कर सकती हैं। हालाँकि, साथ ही, जगह, स्वचालन तकनीक और आईटी की स्थिर लागतें भी बढ़ रही हैं। आर्थिक तर्क बदल रहा है: जो पहले से ही उच्च स्थिर लागत वहन कर रहे हैं, उन्हें इन लागतों को कम करने के लिए उपकरणों और प्रक्रियाओं का अधिकतम उपयोग करने की आवश्यकता है।

लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई इस आर्थिक तर्क को न केवल अलग-अलग दक्षता लाभ प्रदान करके, बल्कि सभी उपलब्ध क्षमता - गोदामों, तकनीक, लोगों, परिवहन नेटवर्क - का गतिशील और डेटा-संचालित उपयोग करके संबोधित करता है। इसका अतिरिक्त मूल्य न केवल लागत में प्रतिशत अंकों की कमी में निहित है, बल्कि पूंजी दक्षता, लचीलेपन और पूर्वानुमानशीलता में संरचनात्मक सुधार में भी निहित है।

कथावस्तु: एक सामान्य मध्यम आकार की कंपनी के मालिक को एक निर्णय का सामना करना पड़ता है।

लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई की ज़रूरत को मूर्त रूप देने के लिए, एक कथात्मक परिप्रेक्ष्य मददगार साबित हो सकता है। आइए एक विशिष्ट मध्य यूरोपीय मध्यम आकार की कंपनी की कल्पना करें, जैसे कि एक ऑटोमोटिव या मैकेनिकल इंजीनियरिंग आपूर्तिकर्ता जिसके पास एक बड़ा हाई-बे वेयरहाउस, स्पेयर पार्ट्स के लिए तेज़ी से बढ़ती ई-कॉमर्स सहायक कंपनी और कई क्षेत्रीय वितरण केंद्र हों।

हाल के वर्षों में, कंपनी ने भारी निवेश किया है: हज़ारों पैलेट स्पेस वाला एक स्वचालित हाई-बे वेयरहाउस, शटल सिस्टम वाला एक स्वचालित छोटे पुर्जों का वेयरहाउस (एएस/आरएस), नई कन्वेयर तकनीक, आंतरिक परिवहन के लिए स्वायत्त मोबाइल रोबोट, एक आधुनिक वेयरहाउस प्रबंधन प्रणाली (डब्ल्यूएमएस), रूट प्लानिंग के लिए एक परिवहन प्रबंधन प्रणाली (टीएमएस), और ग्राहक एवं आपूर्तिकर्ता प्रणालियों के लिए विभिन्न इंटरफेस। कर्मचारियों की बचत और बढ़ी हुई जगह की दक्षता के साथ-साथ ग्राहकों की ज़रूरतों के प्रति अधिक लचीले ढंग से प्रतिक्रिया देने की क्षमता के वादे के कारण ये निवेश उचित साबित हुए।

क्षेत्र में वास्तविकता कहीं अधिक विरोधाभासी है। व्यस्त दिनों में, जैसे तिमाही के अंत में या मौसमी व्यस्ततम दिनों से पहले, गोदाम के कुछ हिस्से अपनी क्षमता से अधिक उपयोग में आ जाते हैं, जबकि अन्य का उपयोग कम ही होता है। तमाम योजनाओं के बावजूद, कर्मचारियों की शिफ्टों में अक्सर पर्याप्त कर्मचारी नहीं होते क्योंकि अल्पकालिक बीमारी की छुट्टी और अप्रत्याशित ऑर्डरों की बाढ़ योजनाओं को बाधित कर देती है। कुछ शटल प्रणालियाँ पूरी क्षमता से चल रही हैं, जबकि अन्य गलियारे अपेक्षाकृत शांत रहते हैं।

इसके अलावा, बाहरी झटके भी आते हैं: अचानक देरी से आने वाला शिपिंग कंटेनर, परिवहन क्षमता में अल्पकालिक रुकावट, रात की पाली में ऊर्जा-लागत संबंधी प्रतिबंध, या प्रशीतित क्षेत्रों में परिचालन समय में कमी। इनमें से प्रत्येक व्यवधान के लिए त्वरित और ठोस निर्णयों की आवश्यकता होती है - ऐसे निर्णय जो अक्सर अनुभव, सहज ज्ञान और एक्सेल विश्लेषण के आधार पर तदर्थ रूप से लिए जाते हैं।

साथ ही, कंपनी ने अपनी पहली एआई परियोजनाएँ शुरू की हैं: एक माँग पूर्वानुमान समाधान, गतिशील इन्वेंट्री अनुकूलन के लिए एक पायलट परियोजना, और टीएमएस के भीतर एक रूटिंग ऑप्टिमाइज़र। हालाँकि, ये पहल विभिन्न विभागों में फैली हुई हैं, विभिन्न डेटाबेस का उपयोग करती हैं, और विभिन्न सेवा प्रदाताओं द्वारा प्रबंधित की जाती हैं। परिणाम: एआई द्वीपों का एक ऐसा समूह जो छोटे पैमाने पर आशाजनक परिणाम देता है, लेकिन बड़े पैमाने पर कोई व्यापक परिवर्तन नहीं करता।

यह ठीक वही स्थान है जहां लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई की भूमिका होगी: एक अन्य उपकरण के रूप में नहीं, बल्कि एक प्रबंधित, व्यापक खुफिया परत के रूप में जो नए साइलो द्वीप बनाने के बजाय मौजूदा परिसंपत्तियों को व्यवस्थित करती है।

वास्तुकला अवधारणा: व्यक्तिगत समाधानों से लेकर एक व्यवस्थित AI परत तक

तकनीकी और वैचारिक रूप से, लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई को परिचालन प्रणालियों और कॉर्पोरेट प्रबंधन के बीच एक परत के रूप में समझा जा सकता है।

निचले स्तर पर लेन-देन प्रणालियाँ और भौतिक संपत्तियाँ हैं: WMS, TMS, ERP, रोबोट नियंत्रक, कन्वेयर तकनीक, IoT सेंसर, कैरियर प्लेटफ़ॉर्म, यार्ड प्रबंधन, नियंत्रण केंद्र। ये प्रणालियाँ उच्च आवृत्ति पर घटनाएँ उत्पन्न और उपभोग करती हैं: ऑर्डर निर्माण, माल प्राप्ति, पिकिंग ऑर्डर, परिवहन ऑर्डर, सिस्टम स्थिति में परिवर्तन, दोष संदेश, और वाहनों की GPS स्थिति।

शीर्ष स्तर पर क्लासिक प्रबंधन और नियोजन उपकरण हैं: एस एंड ओपी प्रक्रियाएं, बजट और निवेश नियोजन, नेटवर्क डिजाइन, स्थान और लेआउट निर्णय, रणनीतिक आपूर्तिकर्ता और वाहक चयन।

कई कंपनियों में इस क्षेत्र में एक कमी है: उनके पास परिचालन नियंत्रण केंद्र तो हैं, लेकिन कोई सुसंगत एकीकृत निर्णय लेने वाली परत नहीं है जो सभी लॉजिस्टिक्स उप-क्षेत्रों में सीखती, सिफ़ारिश करती, अनुकूलन करती और हस्तक्षेप करती हो। यहीं पर लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई की भूमिका आती है।

वास्तुकला में आम तौर पर चार मुख्य तत्व शामिल होते हैं:

• पहला, एक लॉजिस्टिक्स-विशिष्ट डेटा और इवेंट प्लेटफ़ॉर्म जो लगभग वास्तविक समय में परिचालन डेटा को सुसंगत और समृद्ध बनाता है और उसे अर्थपूर्ण रूप से समझने योग्य ऑब्जेक्ट्स में अनुवादित करता है। सिस्टम को यह पता होना चाहिए कि कोई ऑर्डर, कोई स्थिति, कोई भंडारण स्थान, कोई मार्ग, कोई स्लॉट या कोई संसाधन क्या है - न केवल तकनीकी रूप से, बल्कि व्यावसायिक दृष्टिकोण से भी।
• दूसरा, एआई एजेंटों और मॉडलों का एक संग्रह, जिनमें से प्रत्येक विशिष्ट निर्णय क्षेत्रों के लिए ज़िम्मेदार है: पूर्वानुमान, अनुकूलन, वर्गीकरण और निर्माण मॉडल, नियम-आधारित और अनुमानी तर्कों के साथ संयुक्त। ये एजेंट अलग-अलग काम नहीं करते, बल्कि एक ऑर्केस्ट्रेशन परत में परस्पर जुड़े होते हैं।
• तीसरा, एक अंतःक्रिया और नियंत्रण परत जो मानव डिस्पैचर, नियंत्रण कक्ष कर्मचारियों और प्रबंधन को इस एआई परत के साथ अंतःक्रिया करने की अनुमति देती है: अनुमोदन प्रदान करना, परिदृश्यों का अनुकरण करना, सुरक्षा-रेखाएँ निर्धारित करना, प्राथमिकताएँ बदलना, अपवादों को परिभाषित करना।
• चौथा, एक परिचालन और शासन ढांचा जो निरंतर संचालन, निगरानी, ​​मॉडल रखरखाव, नियामक आवश्यकताओं (जैसे एआई विनियमन, डेटा संरक्षण, श्रम कानून, उत्पाद दायित्व) और दस्तावेज़ीकरण के अनुपालन को सुनिश्चित करता है।

लॉजिस्टिक्स-प्रबंधित-एआई दृष्टिकोण की मुख्य विशेषता यह है कि यह आर्किटेक्चर न केवल डिज़ाइन किया गया है, बल्कि एक ही स्रोत से सेवा के रूप में वितरित और संचालित भी किया जाता है - स्पष्ट जिम्मेदारियों, एसएलए और आर्थिक संकेतकों के साथ।

इंट्रालॉजिस्टिक्स में विशिष्ट अनुप्रयोग क्षेत्र

हाई-बे वेयरहाउस और अन्य इंट्रालॉजिस्टिक्स वातावरण में, लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई के लिए कई अवसर पैदा होते हैं।

एक प्रमुख उपयोग मामला गतिशील ऑर्डर रिलीज़ और वेव फ़ॉर्मेशन है। ऑर्डर को कट-ऑफ़ समय या गंतव्य क्षेत्रों जैसे कठोर नियमों के अनुसार समूहीकृत करने के बजाय, एक AI लेयर लगातार यह तय कर सकती है कि सिस्टम में कौन से ऑर्डर, कब और किस संयोजन में डाले जाएँ, ताकि अड़चनों से बचा जा सके, लीड टाइम कम से कम किया जा सके और उपलब्ध संसाधनों का अधिकतम उपयोग किया जा सके। इस प्रक्रिया में आने वाले ऑर्डर, वर्तमान सिस्टम स्थिति, कार्मिक शेड्यूलिंग और ट्रांसपोर्ट स्लॉट का पूर्वानुमान शामिल होता है।

दूसरा उपयोग मामला स्लॉटिंग से जुड़ा है, यानी भंडारण स्थानों पर वस्तुओं का वितरण। एआई-समर्थित विधियाँ वस्तुओं को गतिशील रूप से उन स्थानों पर रख सकती हैं जहाँ उन्हें न्यूनतम प्रयास से उठाया जा सके, जिसमें मात्रा के रुझान, मौसमी पैटर्न, वापसी प्रवाह और भौतिक बाधाओं को ध्यान में रखा जाता है। अध्ययनों से पता चलता है कि बुद्धिमान स्लॉटिंग और इन्वेंट्री रणनीतियाँ मापनीय दक्षता और लागत लाभ प्रदान कर सकती हैं।

तीसरा क्षेत्र कार्मिक तैनाती और शिफ्ट नियोजन का प्रबंधन है। भंडारण और परिवहन में श्रम की कमी को देखते हुए, उपलब्ध कर्मचारियों का इष्टतम उपयोग करना आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण है। लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई ऑर्डर की मात्रा और प्रक्रिया भार के पूर्वानुमानों को ठोस शिफ्ट मॉडल में परिवर्तित कर सकता है, ओवरटाइम आवश्यकताओं की शीघ्र पहचान कर सकता है, और वैकल्पिक परिदृश्यों का अनुकरण कर सकता है (उदाहरण के लिए: किसी निश्चित संख्या में कर्मचारियों के साथ और किस सेवा स्तर पर कितने ऑर्डर संसाधित किए जा सकते हैं?)।

चौथा, रोबोटिक्स और एआई का गहन एकीकरण नई संभावनाओं के द्वार खोलता है। स्वायत्त मोबाइल रोबोट, शटल सिस्टम और रोबोटिक पिकिंग समाधान बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं जिसका उपयोग पूर्वानुमानित रखरखाव, पथ अनुकूलन, बाधा प्रबंधन और मनुष्यों के साथ सहयोग के लिए किया जा सकता है। लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई एक "मस्तिष्क" की तरह काम कर सकता है जो विभिन्न रोबोटिक प्रणालियों का समन्वय करता है, उनकी तैनाती को प्राथमिकता देता है, और सुरक्षा, दक्षता और एर्गोनॉमिक मानदंडों में संतुलन बनाता है।

अंत में, एक साझा एआई परत के माध्यम से इंट्रालॉजिस्टिक्स और परिवहन लॉजिस्टिक्स को जोड़ने से माल प्राप्ति से लेकर डिलीवरी तक संपूर्ण अनुकूलन संभव होता है। इससे कट-ऑफ समय, पैकिंग रणनीतियों और लोडिंग योजनाओं को वाहक उपलब्धता, यातायात पूर्वानुमान और लागत प्रवृत्तियों के अनुसार गतिशील रूप से समायोजित किया जा सकता है।

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इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• प्रबंधित एआई समाधान - औद्योगिक एआई सेवाएँ: सेवा, औद्योगिक और यांत्रिक इंजीनियरिंग क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धा की कुंजी

परिवहन और नेटवर्क लॉजिस्टिक्स में अनुप्रयोग क्षेत्र

वेयरहाउसिंग के बाहर भी, लॉजिस्टिक्स-प्रबंधित एआई श्रेणी विविध अनुप्रयोग क्षेत्र प्रदान करती है। परिवहन लॉजिस्टिक्स में, हाल के वर्षों में मांग और क्षमता में उतार-चढ़ाव में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है; माल ढुलाई की कीमतों में भारी उतार-चढ़ाव होता है, और मौसम संबंधी घटनाओं, भू-राजनीतिक तनावों या क्षमता संबंधी बाधाओं के कारण व्यवधान अधिक बार होने लगे हैं।

एक लॉजिस्टिक्स-विशिष्ट प्रबंधित एआई परत एक "एजेंट इकोसिस्टम" के रूप में कार्य कर सकती है जो परिवहन आदेशों, उपलब्ध क्षमताओं, बाहरी बाज़ार डेटा (स्पॉट दरें, टोल, ईंधन लागत), और सेवा स्तर की प्रतिबद्धताओं को वास्तविक समय में संतुलित करती है। उदाहरण के लिए, एजेंट वैकल्पिक मार्गों की योजना बना सकते हैं, वाहक मिश्रणों का गतिशील रूप से पुनर्वितरण कर सकते हैं, बैकहॉल की पहचान कर सकते हैं, या समेकन के अवसरों को पहचान सकते हैं और सीधे टीएमएस या डिस्पैचर्स को सुझाव प्रस्तुत कर सकते हैं।

बड़े 3PL, पार्सल सेवा प्रदाताओं, या स्पेयर पार्ट्स वितरण केंद्रों के नेटवर्क जैसे परस्पर जुड़े लॉजिस्टिक्स नेटवर्क में, लॉजिस्टिक्स प्रबंधित AI सुचारू प्रवाह, चरम सीमा को कम करने और स्थान-विशिष्ट के बजाय नेटवर्क-व्यापी संसाधनों का अनुकूलन करने में मदद कर सकता है। इसमें रणनीतिक प्रश्न भी शामिल हैं: कौन से ऑर्डर किस वितरण केंद्र में चुने जाते हैं? क्रॉस-डॉकिंग कहाँ उपयोगी है? किन क्षेत्रों में इन्वेंट्री का स्तर कितना बनाए रखा जाना चाहिए ताकि अनावश्यक रूप से पूँजी को प्रभावित किए बिना अस्थिरता को कम किया जा सके?

मल्टीमॉडल नेटवर्क में, एआई एक संयुक्त अनुकूलन प्रक्रिया में परिचालन और स्थानांतरण समय, ट्रेन शेड्यूल, टर्मिनल क्षमता और सड़क यातायात पर भी विचार कर सकता है। बढ़ती स्थिरता आवश्यकताओं और CO₂ मूल्य निर्धारण को देखते हुए, निर्णय लेने वाली परत उत्सर्जन लागतों को अनुकूलन में स्पष्ट रूप से शामिल कर सकती है, इस प्रकार लागत और जलवायु नीति उद्देश्यों को जोड़ सकती है।

के लिए उपयुक्त:

• प्रबंधित AI, AI अपनाने में वैश्विक अंतर को कैसे पाट सकता है?

व्यावसायिक मॉडल: लॉजिस्टिक्स प्रबंधित AI की पेशकश और मूल्य निर्धारण कैसे किया जा सकता है

लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई को एक उत्पाद श्रेणी के रूप में आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाने के लिए, स्पष्ट व्यावसायिक मॉडल की आवश्यकता है। तीन दृष्टिकोण स्पष्ट हैं।

प्लेटफ़ॉर्म-केंद्रित दृष्टिकोण पूर्व-निर्मित कनेक्टर, डेटा मॉडल और उपयोग के मामलों के साथ एक मानकीकृत, क्लाउड-आधारित लॉजिस्टिक्स-प्रबंधित AI प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। ग्राहक उपयोगकर्ताओं, वेयरहाउस स्थानों, लेन-देन की मात्रा, या इनके संयोजन के आधार पर उपयोग का लाइसेंस देते हैं। अतिरिक्त मूल्यवर्धित सेवाएँ—जैसे मॉडल अनुकूलन, परामर्श और परिवर्तन प्रबंधन—की कीमत अलग से निर्धारित की जाती है।

सेवा-केंद्रित दृष्टिकोण लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई को एक सतत प्रबंधित सेवा के रूप में स्थापित करता है, जहाँ सेवा प्रदाता संचालन, निरंतर अनुकूलन और रिपोर्टिंग की ज़िम्मेदारी लेता है। यहाँ मुआवज़ा अधिक परिणाम-उन्मुख हो सकता है, उदाहरण के लिए, दक्षता में वृद्धि, लागत बचत, या बेहतर सेवा स्तरों के माध्यम से। हालाँकि, इसके लिए एक स्पष्ट आधारभूत परिभाषा और पारदर्शी प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (KPI) की आवश्यकता होती है।

हाइब्रिड दृष्टिकोण प्लेटफॉर्म और सेवा तत्वों को जोड़ता है: तकनीकी आधार एक मानकीकृत प्लेटफॉर्म के रूप में प्रदान किया जाता है, जबकि चयनित ग्राहक मॉड्यूल व्यक्तिगत रूप से प्रबंधित सेवा के रूप में चलते हैं - उदाहरण के लिए, विशेष रूप से महत्वपूर्ण स्थानों या नेटवर्क के मामले में।

आर्थिक दृष्टिकोण से, आंशिक रूप से परिणाम-आधारित दृष्टिकोण विशेष रूप से दिलचस्प है, क्योंकि यह प्रदाता और ग्राहक, दोनों के प्रोत्साहनों को बेहतर ढंग से संरेखित करता है। जो प्रदाता अपने एआई सिस्टम को अपने संचालन में गहराई से एकीकृत करते हैं, उनके पास आमतौर पर परिणामों में ठोस सुधार प्राप्त करने का अधिक लाभ होता है और वे इसे ग्राहक को प्रदर्शित भी कर सकते हैं।

विभेदीकरण: लॉजिस्टिक्स प्रबंधित AI, WMS, TMS और सामान्य प्रबंधित AI से किस प्रकार भिन्न है

एक नई श्रेणी तभी सार्थक होती है जब उसे मौजूदा श्रेणियों से स्पष्ट रूप से अलग किया जा सके।

लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड AI, WMS से इस मायने में अलग है कि यह मुख्य रूप से लेन-देन का प्रबंधन नहीं करता, बल्कि निर्णय लेता है। WMS जानता है कि कौन से ऑर्डर मौजूद हैं, कौन से स्टोरेज लोकेशन पर कब्ज़ा है, और कौन से संसाधन उपलब्ध हैं; यह निष्पादन का इंस्टेंस है। दूसरी ओर, लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड AI यह तय करता है कि कौन से ऑर्डर कब जारी किए जाने चाहिए, उन्हें कैसे बंडल किया जाना चाहिए, उन्हें कहाँ रूट किया जाना चाहिए, और संसाधनों को कैसे तैनात किया जाना चाहिए - और परिणामों से सीखता है।

लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई, टीएमएस से इसी तरह अलग है: टीएमएस रूट बनाता है, शिपमेंट मैनेज करता है और कैरियर्स के साथ संचार करता है। लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई यह तय करता है कि कौन से ऑर्डर किस रूट पर दिए जाएँ, किन कैरियर्स का इस्तेमाल किस मिश्रण में किया जाना चाहिए, लागत के लिहाज से सेवा स्तरों को कैसे अनुकूलित किया जाए, और बाहरी व्यवधानों को कैसे कम किया जा सकता है।

लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई अपने डोमेन-विशिष्ट मॉडल, ऑन्टोलॉजी और उपयोग के मामलों के माध्यम से सामान्य उद्यम या औद्योगिक प्रबंधित एआई पेशकशों से भिन्न है। जहाँ सामान्य प्लेटफ़ॉर्म मुख्य रूप से बुनियादी ढाँचा, उपकरण और शासन प्रदान करते हैं, वहीं लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई लॉजिस्टिक्स के लिए अनुकूलित तैयार इंटेलिजेंस मॉड्यूल और लॉजिस्टिक्स-विशिष्ट प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों, परस्पर विरोधी उद्देश्यों और प्रक्रियाओं की समझ भी प्रदान करता है।

यह अंतर यह स्पष्ट करता है: लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई WMS/TMS या औद्योगिक एआई प्लेटफार्मों का प्रतिस्पर्धी नहीं है, बल्कि उनके बीच और ऊपर एक लुप्त परत है - एक व्याख्या करने वाली, सीखने वाली, समन्वय करने वाली परत जो डेटा और प्रणालियों से वास्तविक, निरंतर प्रबंधित अतिरिक्त मूल्य उत्पन्न करती है।

मांग के चालक: लागत, जोखिम, सेवा, विनियमन

इस श्रेणी की मांग न केवल तकनीकी संभावनाओं से प्रेरित है, बल्कि मुख्य रूप से व्यावसायिक आवश्यकताओं से प्रेरित है।

लागत और मार्जिन का दबाव एक प्रमुख कारक है। ऊर्जा की बढ़ती कीमतें, वेतन, और जगह व सामग्री की लागत, लॉजिस्टिक्स और औद्योगिक कंपनियों पर भारी दबाव डाल रही हैं। जिन कंपनियों ने महंगे स्वचालन में निवेश किया है, उन्हें इन संसाधनों का अधिकतम उपयोग करना होगा और नियोजन संबंधी त्रुटियों को कम करना होगा। लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई इसी अनुकूलन चुनौती का सटीक समाधान करता है।

संकटों, भू-राजनीतिक तनावों और चरम मौसम की घटनाओं की बढ़ती आवृत्ति के कारण जोखिम प्रबंधन और लचीलापन तेज़ी से ध्यान का केंद्र बन रहे हैं। पारंपरिक S&OP चक्र और स्थिर आकस्मिक योजनाएँ अत्यधिक अस्थिर स्थितियों को वास्तविक समय में प्रबंधित करने के लिए अपर्याप्त हैं। एक प्रबंधित, AI-संचालित निर्णय परत व्यवधानों की शीघ्र पहचान करके, वैकल्पिक परिदृश्यों की गणना करके और कार्रवाई योग्य सुझाव प्रदान करके मदद कर सकती है।

सेवा संबंधी अपेक्षाएँ लगातार बढ़ रही हैं। ई-कॉमर्स ग्राहक तेज़ और पूर्वानुमानित डिलीवरी के आदी हो गए हैं; B2B ग्राहक भी इसी तरह की पारदर्शिता और जवाबदेही की अपेक्षा कर रहे हैं। जो लोग न केवल प्रतिक्रिया देते हैं, बल्कि इन प्रक्रियाओं का सक्रिय रूप से प्रबंधन भी करते हैं, वे बाज़ार में अपनी अलग पहचान बना पाएँगे।

विनियमन और शासन भी महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। ऊर्जा और उत्सर्जन नियम, आपूर्ति श्रृंखलाओं में उचित परिश्रम संबंधी दायित्व, भंडारण और परिवहन प्रक्रियाओं में सुरक्षा आवश्यकताएँ, डेटा सुरक्षा, और उभरते हुए एआई नियम पारदर्शिता और नियंत्रण की उच्च माँग रखते हैं। लॉजिस्टिक्स में एआई के प्रति एक संरचित, प्रबंधित दृष्टिकोण अनुपालन सुनिश्चित करने, देयता जोखिमों को सीमित करने और ग्राहकों और नियामक प्राधिकरणों के साथ विश्वास बनाने के लिए एक पूर्वापेक्षा बनता जा रहा है।

बाधाएँ और जोखिम: लॉजिस्टिक्स प्रबंधित AI अपने आप क्यों लोकप्रिय नहीं हो पाएगा

आर्थिक तर्क चाहे कितना भी ठोस क्यों न लगे, लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई को एक श्रेणी के रूप में स्थापित करने का मार्ग बाधाओं से भरा है।

तकनीकी रूप से, कई लॉजिस्टिक्स प्रणालियाँ समय के साथ स्वाभाविक रूप से विकसित हुई हैं और अत्यधिक खंडित हैं। विभिन्न WMS संस्करण, आंतरिक रूप से विकसित उपकरण, पारंपरिक इंटरफ़ेस और स्वामित्व वाले रोबोट नियंत्रक एकीकरण को जटिल बनाते हैं। डेटा और सिस्टम के सामंजस्य के लिए एक स्पष्ट रोडमैप के बिना, प्रत्येक प्रबंधित AI परियोजना जटिलता के कारण विफल होने का जोखिम उठाती है।

संगठनात्मक रूप से, भूमिकाएँ और ज़िम्मेदारियाँ अक्सर अस्पष्ट होती हैं। आख़िरकार कौन तय करता है: नियंत्रण केंद्र, एआई, केंद्रीय आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, या आईटी? लागत, सेवा, इन्वेंट्री और स्थिरता लक्ष्यों के बीच परस्पर विरोधी उद्देश्यों का समाधान कैसे किया जाता है? स्पष्ट रूप से परिभाषित शासन के बिना, यह जोखिम बना रहता है कि तकनीकी रूप से कार्यात्मक होते हुए भी, एआई परत दैनिक कार्यों में अवरुद्ध या उपेक्षित हो जाएगी।

सांस्कृतिक रूप से, एक सशक्त अनुभव- और अनुमान-आधारित प्रबंधन मॉडल से डेटा- और एआई-आधारित मॉडल में परिवर्तन चुनौतीपूर्ण है। कई डिस्पैचर और वेयरहाउस प्रबंधकों के पास व्यापक अनुभव और स्थानीय अनुकूलन विशेषज्ञता होती है; इसका लाभ उठाने की आवश्यकता है, न कि एल्गोरिदम द्वारा इसे दरकिनार करने की। एक प्रबंधित एआई दृष्टिकोण को सचेत रूप से मनुष्यों और मशीनों के बीच सहयोग पर ज़ोर देना चाहिए।

अंत में, विक्रेता लॉक-इन का जोखिम भी है। लॉजिस्टिक्स के नियंत्रण तर्क को बाहरी रूप से प्रबंधित एआई सेवा को आउटसोर्स करने से कंपनियाँ काफी हद तक अपनी तकनीक और डेटा मॉडल से बंध जाती हैं। विक्रेता चुनते समय खुले इंटरफ़ेस, मॉडल और डेटा पोर्टेबिलिटी, और एक स्पष्ट निकास योजना रणनीतिक मानदंड बन जाते हैं।

कार्यान्वयन परिदृश्य: कंपनियाँ धीरे-धीरे लॉजिस्टिक्स प्रबंधित AI को कैसे अपना सकती हैं

इस पृष्ठभूमि में, एक क्रमिक, केंद्रित दृष्टिकोण ही सार्थक है। एक विशिष्ट मार्ग एक स्पष्ट रूप से परिभाषित, सीमित उपयोग के मामले से शुरू हो सकता है जिसे जल्दी से मापा जा सके: उदाहरण के लिए, किसी ई-कॉमर्स गोदाम में गतिशील तरंग निर्माण, अत्यधिक उतार-चढ़ाव वाले वितरण केंद्र में एआई-समर्थित कार्यबल नियोजन, या चुने हुए मार्गों पर एजेंट-आधारित वाहक और मार्ग अनुकूलन।

शुरुआत से ही प्रबंधित आयाम पर विचार करना ज़रूरी है: सिर्फ़ एक मॉडल विकसित करके उसे एक बार लागू करना ही नहीं, बल्कि निरंतर संचालन, निगरानी, ​​पुनःप्रशिक्षण, प्रक्रियागत बदलावों के साथ अनुकूलन और शासन को परिभाषित करना भी ज़रूरी है। इससे कंपनियों को छोटे स्तर पर यह सीखने का मौका मिलता है कि लॉजिस्टिक्स संबंधी फ़ैसलों को आंशिक रूप से एक प्रबंधित एआई परत को सौंपने का क्या मतलब है।

अगले चरण में, और भी उपयोग के मामले जोड़े जा सकते हैं, आदर्श रूप से वे जो समान डेटा और एकीकरण आधार पर निर्मित हों: इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन, स्लॉटिंग, इनबाउंड समय पर डिलीवरी, और सेवा स्तर व मार्जिन के आधार पर ऑर्डर की प्राथमिकता। इससे धीरे-धीरे एआई एजेंटों का एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बनता है जो शुरू में एक स्थानीय क्षेत्र (जैसे, एक गोदाम) तक सीमित होता है, लेकिन बाद में इसे पूरे नेटवर्क में विस्तारित किया जा सकता है।

परिपक्वता के उच्च स्तर पर, लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई को रणनीतिक योजना और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में भी एकीकृत किया जा सकता है: नेटवर्क डिज़ाइन, स्थान संबंधी निर्णय, स्वचालन के लिए निवेश योजना, और वाहकों के साथ बातचीत। परिचालन में उपयोग किया जाने वाला वही डेटा और निर्णय लेने का आधार रणनीतिक परिदृश्यों में भी काम आता है।

प्रदाताओं के लिए परिप्रेक्ष्य: लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई बाजार को विश्वसनीय रूप से कौन भर सकता है?

एक प्रदाता के नज़रिए से, लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई श्रेणी नए पोजिशनिंग अवसर खोलती है। कई खिलाड़ी समूह विचारणीय हैं।

WMS, TMS और वेयरहाउस ऑटोमेशन सिस्टम प्रदाताओं के पास गहन डोमेन ज्ञान और परिचालन डेटा तक पहुँच होती है। वे अपने मौजूदा सिस्टम को AI और ऑर्केस्ट्रेशन लेयर के साथ विस्तारित कर सकते हैं और इसे एक प्रबंधित सेवा के रूप में पेश कर सकते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि उन्हें खुद को अपने इकोसिस्टम तक सीमित नहीं रखना चाहिए, बल्कि वास्तविक एंड-टू-एंड ऑर्केस्ट्रेशन को सक्षम करने के लिए तृतीय-पक्ष एकीकरण के लिए खुले रहना चाहिए।

क्लाउड और एंटरप्राइज़ एआई प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता डेटा प्रबंधन, एमएलओपीएस, स्केलिंग और सुरक्षा में मज़बूत क्षमताएँ प्रदान करते हैं। वे अपने सामान्य प्लेटफ़ॉर्म पर लॉजिस्टिक्स-विशिष्ट समाधान तैयार कर सकते हैं, लेकिन प्रक्रियाओं और प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों की आवश्यक गहन समझ हासिल करने के लिए उन्हें लॉजिस्टिक्स और इंट्रालॉजिस्टिक्स विशेषज्ञों के साथ मिलकर काम करना चाहिए।

लॉजिस्टिक्स पर ध्यान केंद्रित करने वाली विशेष परामर्शदात्री और एकीकरण फर्में एक सेतु की भूमिका निभा सकती हैं: वे प्रक्रियाओं, प्रणालियों और संगठनों को समझती हैं और व्यक्तिगत लॉजिस्टिक्स-प्रबंधित-एआई रोडमैप विकसित कर सकती हैं जो प्रौद्योगिकी, संगठन और शासन को जोड़ती हैं।

अंततः, नए खिलाड़ी उभरेंगे, जो शुरू से ही लॉजिस्टिक्स-प्रबंधित एआई प्लेटफ़ॉर्म या सेवा प्रदाताओं के रूप में काम करेंगे। वे एकीकृत, क्लाउड-नेटिव, एजेंट-आधारित समाधान स्थापित करने का प्रयास करेंगे जो मानकीकृत कनेक्टर्स के माध्यम से मौजूदा WMS/TMS/ERP/रोबोटिक्स परिदृश्यों से जुड़ेंगे।

दीर्घावधि में, बाजार में संभवतः हाइब्रिड रूप देखने को मिलेंगे: बड़े प्लेटफॉर्म जो बुनियादी एआई और डेटा फ़ंक्शन प्रदान करते हैं, और इनके शीर्ष पर निर्मित विशेष लॉजिस्टिक्स-प्रबंधित-एआई समाधान, जो एपीआई और डोमेन मॉडल के माध्यम से कनेक्ट होते हैं।

दीर्घकालिक दृष्टिकोण: प्रबंधित गोदाम से स्व-अनुकूलित रसद श्रृंखला तक

जैसे-जैसे लॉजिस्टिक्स मैनेज्ड एआई एक श्रेणी के रूप में स्थापित होगा, लॉजिस्टिक्स संगठनों के लिए लक्ष्य छवियां भी बदल जाएंगी।

पहले चरण में, गोदामों और नेटवर्कों को "एआई-समर्थित" बनाया जा रहा है: डिस्पैचर और नियंत्रण केंद्र अनुशंसाओं, सिमुलेशन और पूर्वानुमानों का उपयोग करते हैं, लेकिन अंततः निर्णयकर्ता बने रहते हैं। सिस्टम अपने सुझावों की व्याख्या करता है, उनके प्रभावों का आकलन करता है, और अस्वीकृतियों या वैकल्पिक निर्णयों से सीखता है। संगठन एक बुद्धिमान इकाई के साथ सहयोग करने का आदी हो जाता है।

उन्नत अवस्था में, कुछ क्षेत्र मानवीय निगरानी के साथ "एआई-संचालित" हो जाते हैं: विशिष्ट नियमित कार्य, जैसे मानक ऑर्डर को प्राथमिकता देना, रोबोटिक संसाधनों का आवंटन, या स्पष्ट रूप से परिभाषित मानदंडों के अनुसार वाहकों का चयन, काफी हद तक स्वचालित हो जाते हैं। मनुष्य अपवादों, जटिल विचारों और रणनीतिक निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

लंबी अवधि में, एक "स्व-अनुकूलित" लॉजिस्टिक्स श्रृंखला उभरती है, जिसमें लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई वास्तविक समय के डेटा, फीडबैक और बाहरी संकेतों से लगातार सीखता रहता है। यह उन पैटर्न को पहचानता है जो मानवीय नज़रों से ओझल रहते हैं और लेआउट, प्रक्रिया सेटिंग्स, अनुबंध संरचनाओं या नेटवर्क टोपोलॉजी में बदलावों का सक्रिय रूप से सुझाव देता है। प्रबंधन के फैसले ज़्यादा डेटा-आधारित और पारदर्शी हो जाते हैं।

यह दृष्टि अपने आप में एक लक्ष्य नहीं है। यह संरचनात्मक बाधाओं का समाधान है: कौशल की कमी, लागत का दबाव, अस्थिरता और नियामक आवश्यकताओं को पारंपरिक तरीकों से सीमित सीमा तक ही प्रबंधित किया जा सकता है। इस संदर्भ में, एक निरंतर प्रबंधित, डोमेन-विशिष्ट एआई परत, लॉजिस्टिक्स के विकास में एक तार्किक अगला कदम होने के बजाय, एक "अच्छा-होना" है।

लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई एक आवश्यक विकास है, न कि एक प्रचलित शब्द

लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई की दिशा में विकास एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है: एआई पायलट परियोजनाओं और प्रयोगशालाओं से आगे बढ़कर एक परिचालन उत्पादन उपकरण बन रहा है – फोर्कलिफ्ट, कन्वेयर तकनीक या आईटी प्रणालियों की तरह। लॉजिस्टिक्स में, जहाँ डेटा की मात्रा, प्रक्रिया घनत्व और वास्तविक समय की आवश्यकताएँ विशेष रूप से स्पष्ट हैं, यह परिवर्तन विशेष रूप से ध्यान देने योग्य है।

एक स्वतंत्र उत्पाद श्रेणी, लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई, आर्थिक और रणनीतिक दृष्टि से उपयुक्त है, क्योंकि यह कई अंतरालों को पाटती है: सामान्य एआई प्लेटफॉर्म और विशेषीकृत लॉजिस्टिक्स प्रणालियों के बीच, व्यक्तिगत समाधान चिंतन और एंड-टू-एंड ऑर्केस्ट्रेशन के बीच, तथा पृथक दक्षता लाभ और संरचनात्मक लचीलेपन के बीच।

यह WMS, TMS, रोबोटिक्स या ERP का प्रतिस्थापन नहीं है, बल्कि वह लुप्त इंटेलिजेंस परत है जो इन प्रणालियों को इस प्रकार एकीकृत करती है कि तकनीकी निवेश वास्तव में स्थायी आर्थिक लाभ उत्पन्न करते हैं। इसके कार्यान्वयन के लिए तकनीकी, संगठनात्मक और सांस्कृतिक परिवर्तनों की आवश्यकता है, लेकिन विकल्प—और अधिक विखंडन, स्वचालन परिसंपत्तियों का अपर्याप्त उपयोग, और बढ़ती जटिलता के साथ बढ़ता मार्जिन दबाव—व्यावसायिक दृष्टिकोण से बहुत आकर्षक नहीं हैं।

ऐसी दुनिया में जहाँ लॉजिस्टिक्स लगभग हर उद्योग में एक महत्वपूर्ण विभेदक बन गया है, प्रतिस्पर्धा इस बात पर निर्भर करेगी कि कौन एक प्रबंधित, सीखने वाली बुद्धिमत्ता परत के माध्यम से अपने भौतिक प्रवाह को सबसे बेहतर रणनीतिक रूप से प्रबंधित करता है। लॉजिस्टिक्स प्रबंधित एआई इसके लिए एक वैचारिक ढाँचा प्रदान करता है - और "अधिक तकनीक" से वास्तव में प्रबंधित, बुद्धिमान लॉजिस्टिक्स संचालन की ओर संक्रमण का प्रतीक है।

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