3 आपूर्ति श्रृंखला चुनौतियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता हल कर रही है
हाल के वर्षों में, तकनीकी प्रगति जैसे स्वचालन, कनेक्टिविटी और डेटा एनालिटिक्स ने उद्योग को वास्तविक सफलता प्राप्त करने का अवसर प्रदान किया है। हालांकि, उद्योग डिजिटल फिटनेस में पिछड़ रहा है और गोद लेने को खतरे में डाल रहा है। विशेष रूप से, नए प्रौद्योगिकी-संचालित प्रवेशकों ने अंतराल को भरने के लिए नवाचार किया है और ब्रेकनेक गति से मूल्य श्रृंखला में अपने स्वयं के निचे को बाहर निकाल दिया है। एक क्षेत्र जो इस नवाचार में सबसे आगे है, वह है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में संगठनों को प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने, लागत को कम करने और दक्षता बढ़ाने के लिए सक्षम करके आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के सभी कार्यों में क्रांति लाने की क्षमता है।
यह लेख दो-भाग श्रृंखला में पहला है कि कैसे एआई प्रमुख ट्रकिंग उद्योग की चुनौतियों को हल और कम कर सकता है। इस भाग में, तीन चुनौतियां विस्तृत हैं और एआई-चालित समाधानों पर प्रकाश डाला गया है।
ड्राइवर हायरिंग और रिटेंशन
2008 के महान मंदी के बाद से ट्रकिंग उद्योग के लिए ड्राइवर की कमी एक पुरानी चुनौती रही है। अमेरिकन ट्रकिंग एसोसिएशन (एटीए) को उम्मीद है कि 2020 में 2021 में 60K से 160K तक ड्राइवर की कमी। मौजूदा ड्राइवरों की उत्पादकता को अधिकतम करना महत्वपूर्ण हो गया है।
रूट प्लानिंग और ड्राइवर शेड्यूलिंग के लिए एआई का उपयोग करके अपनी नौकरी के ड्राइविंग पहलू पर ध्यान केंद्रित करने के लिए उपयोग में वृद्धि और ड्राइवरों को मुक्त किया जा सकता है। हेसिटेंट अर्ली एडॉप्शन ने दुर्घटनाओं का पता लगाने और रोकने, ड्राइवर के प्रदर्शन की निगरानी करने और ड्राइविंग सुरक्षा में सुधार करने के लिए थकान जैसे मुद्दों की चेतावनी देने के लिए उन्नत ड्राइवर असिस्टेंस सिस्टम (ADAS) के उन्मादी आलिंगन को रास्ता दिया है। लंबे समय में, उन कारकों का विश्लेषण करना जो ड्राइवरों को छोड़ने के लिए ड्राइव करते हैं, कर्मचारी के अनुभव में सुधार कर सकते हैं और टर्नओवर को कम कर सकते हैं। एक ऐसे उद्योग में, जो बहुत पहले नहीं था, भर्ती विपणन के लिए कागज-आधारित प्रक्रियाओं और समाचार पत्रों के विज्ञापनों पर भरोसा नहीं किया गया था, ड्राइवर अब एनएलपी चैटबॉट्स के साथ बातचीत कर रहे हैं और ड्राइविंग टूल का अनुकरण कर रहे हैं ताकि सब कुछ भर्ती करने से लेकर दिन-प्रतिदिन के ड्राइवर के समर्थन में मदद मिल सके। एनएफआई उद्योग, इंक।
आपूर्ति और मांग मिलान
डिजिटल फ्रेट मिलान एक ए-सक्षम क्षमता है जो एंड-टू-एंड डिजिटलीकरण के माध्यम से माल की यात्रा को सरल करता है। लोड क्षमता मिलान प्रक्रिया को शिपमेंट आवश्यकताओं (ओडी जोड़ी, ट्रक प्रकार, बीमा, सेवा) के आधार पर मशीन लर्निंग के माध्यम से स्वचालित किया जाता है, बिडिंग प्रक्रिया संचार प्रौद्योगिकियों (ईडीआई, एपीआई) के माध्यम से स्वचालित है, और ट्रैकिंग निष्पादन के दौरान वास्तविक समय की दृश्यता की सुविधा देती है। एआई भविष्य की मांग की भविष्यवाणी कर सकता है, मांग से मिलान करने के लिए क्षमता की स्थिति की सुविधा प्रदान कर सकता है, और उपलब्ध लोड के आधार पर निरंतर आंदोलन को डिजाइन कर सकता है। मांग के लिए उपलब्ध क्षमता के मिलान में सुधार किया जाता है, परिसंपत्ति उपयोग को अधिकतम करना, निष्क्रिय मील को कम करना और क्षमता स्थानांतरण में सुधार करना।
गतिशील ईटीए
जबकि सिस्टम अभी भी वास्तविक समय के अपडेट की ओर विकसित हो रहे हैं, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) जटिल एल्गोरिदम के माध्यम से वास्तविक समय के पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए वैज्ञानिक तरीकों का उपयोग करते हुए, मक्खी पर ईटीए की गणना करके इस बदलाव को कम करने में मदद कर रहा है। AI विभिन्न प्रकार के वास्तविक समय के डेटा इनपुट का उपयोग करता है, लेकिन हिस्टोरिकल पैटर्न ट्रैकिंग, जीपीएस जानकारी, ऑन-बोर्ड कंप्यूटर (OBC) डेटा, ड्राइवर डेटा, EDI अपडेट, उपकरण प्रदर्शन और रखरखाव की जानकारी तक सीमित नहीं है। क्योंकि डेटा इतना विशिष्ट है, एआई मॉडल अन्य चीजों के साथ इन्वेंट्री पैटर्न, ड्राइवर व्यवहार, ट्रक समय और जियोलोकेशन डेटा के आधार पर संचालन के विभिन्न स्थानों के लिए अधिक सटीक और प्रासंगिक भविष्यवाणियां कर सकते हैं। जैसे -जैसे मौसम या पैटर्न बदलते हैं,
"ये गतिशील एआई-आधारित ईटीए गणना दक्षता प्राप्त करने में सुधार करती है, आउटबाउंड पूर्ति की लहर की सटीकता, स्टोर डिलीवरी की गति और ई-कॉमर्स बिक्री और ग्राहक अनुभव।"
स्वायत्त ट्रकों में रोमांचक प्रगति के साथ, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT), ड्रोन-आधारित पूर्ति, और सफलता और व्यावसायीकरण के कगार पर ब्लॉकचेन, भविष्य उज्ज्वल है।
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