कैसे AI लॉजिस्टिक्स में ला रहा बदलाव? इन कंपनियों ने किया सफलता से इस्तेमाल
क्या है खबर?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) लॉजिस्टिक्स के तरीकों को पूरी तरह बदल रहा है। यह रूट को बेहतर बनाता है, वेयरहाउस को ऑटोमैटिक तरीके से चलाता है और मांग का बिल्कुल सही अनुमान लगाता है। साल 2025 और उसके बाद दुनियाभर की कई कंपनियों ने AI को अपने काम में शामिल करके शानदार नतीजे हासिल किए हैं। यहां हम ऐसी ही 5 केस स्टडी पर बात करेंगे, जो बताती हैं कि किन खास टूल्स और टेक्नोलॉजी ने उन्हें कामयाब बनाया।
#1
वॉलमार्ट की रूट ऑप्टिमाइजेशन में कामयाबी
वॉलमार्ट ने अपने खास रूट ऑप्टिमाइजेशन प्लेटफॉर्म की मदद से AI आधारित लॉजिस्टिक्स में सबसे आगे रहा है। गूगल क्लाउड AI या टेन्सरफ्लो जैसे मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करके वॉलमार्ट ट्रैफिक, मौसम और सामान से जुड़े डाटा को समझकर रियल-टाइम में रूट बदल सकता है। इस नई तकनीक से 4.80 करोड़ किलोमीटर की दूरी कम हुई और 9.4 करोड़ पाउंड CO2 उत्सर्जन भी बचा, जो कंपनियां ऐसा करना चाहती हैं वे गूगल के OR-टूल्स का इस्तेमाल कर सकती हैं।
#2
JD लॉजिस्टिक्स ने वेयरहाउस में किया इस्तेमाल
JD लॉजिस्टिक्स ने AWS सेजमेकर जैसे प्लेटफॉर्म में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मांग, सामान के आकार और वजन को देखते हुए वेयरहाउस में चीजों को सही जगह पर रखते हैं। इस तरीके से स्टोरेज यूनिट 10,000 से बढ़कर 35,000 हो गईं, जिससे 300 फीसदी ज्यादा काम तेजी से होने लगा। ऐसे ही सिस्टम बनाने के लिए, कंपनियां रोबोटिक्स API के साथ जुड़े कस्टम मांग अनुमान मॉडल के लिए हगिंग फेस ट्रांसफार्मर का उपयोग कर सकती हैं।
#3
DHL की प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस और रोबोटिक्स का इस्तेमाल
DHL ने गाड़ियों के बेड़े के रखरखाव और वेयरहाउस को ऑटोमैटिक बनाने के लिए AI का इस्तेमाल किया है। इसमें रोबूस्ट AI के कार्टर AMR और लोकस रोबोटिक्स के AMR जैसे टूल की मदद ली गई है। IBM वाटसन से मिलने वाले प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स की मदद से ये टूल काम करते हैं। इससे लागत कम होती है, डिलीवरी का समय सुधरता है और सामान उठाने का काम तेज होता है। टीमें एज्योर AI एनोमली डिटेक्टर का इस्तेमाल कर सकती हैं।
#4
फेडेक्स सराउंड से शिपमेंट को ट्रैक करने में सुधार
फेडेक्स का सराउंड प्लेटफॉर्म, स्नोफ्लेक का कॉर्टेक्स AI जैसे प्लेटफॉर्म से मशीन लर्निंग के साथ-साथ सेंसर डाटा का इस्तेमाल करता है। इससे सामान को रियल-टाइम में ट्रैक किया जा सकता है और देरी का अनुमान लगाया जा सकता है। यह व्यस्त समय में भी रूट को बेहतर बनाता है, ताकि काम और विश्वसनीय हो सके। ऐसे ही समाधान पाने के लिए कंपनियां लैंगचेन को GPT-4o मॉडल के साथ इस्तेमाल कर सकती हैं।
#5
फ्लॉक फ्रेट ने ट्रकलॉड शेयरिंग में बढ़ाई कुशलता
फ्लॉक फ्रेट, SAP सिस्टम से जुड़े माइल्स लॉजिस्टिक्स OS जैसे प्लेटफॉर्म की मदद से छोटे-छोटे (LTL) शिपमेंट को एक साथ भेजने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करता है। यह रीइन्फोर्समेंट लर्निंग तकनीकों का इस्तेमाल करके रूट को बेहतर बनाता है और खाली चलने वाले कई किलोमीटर को कम करता है। इससे शेयर की गई क्षमता का इस्तेमाल करके उत्सर्जन और लागत कम होती है। यह सामान भरने की दर को पारंपरिक तरीकों से कहीं ज्यादा बढ़ा देता है।