सप्लाई चेन में AI: व्यवसायों के लिए प्रमुख उपयोग और लाभ

सप्लाई चेन में AI का परिचय

AI तेज़ी से विकसित हो रहा है, जिससे इसके उपयोग और संभावनाएँ व्यापक हो रही हैं—खासतौर पर सप्लाई चेन उद्योग पर इसका प्रभाव। आइए नीचे विस्तार से समझते हैं।

सप्लाई चेन में AI क्या है?

AI कंप्यूटर विज्ञान की वह शाखा है जो ऐसे एल्गोरिद्म और मॉडलों के विकास को संदर्भित करती है जो मशीनों को मानव-समान बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करने में सक्षम बनाते हैं। सप्लाई चेन मैनेजमेंट में, AI का उपयोग अधिकतम दक्षता प्राप्त करने के लिए परिचालनों का विश्लेषण, पूर्वानुमान और अनुकूलन करने में होता है।

बड़े पैमाने पर डेटा को उच्च गति पर संसाधित करने की क्षमता के कारण, जटिल सप्लाई चेनों के प्रबंधन में AI एक अमूल्य उपकरण बन गया है।

आधुनिक सप्लाई चेन मैनेजमेंट में AI का महत्व

पिछले कुछ वर्षों में, विशेषकर अमेरिका में, सप्लाई चेनों पर अधिक निगरानी देखने को मिली है। 2021 में, अमेरिका की सप्लाई चेनों पर एक कार्यकारी आदेश पर हस्ताक्षर किए गए। इस आदेश का उद्देश्य ICT और सेमीकंडक्टर्स जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अमेरिकी सप्लाई चेन की लचीलापन को सुरक्षित करना था, ताकि AI तकनीकों के सुरक्षित विकास, परिनियोजन और प्रतिस्पर्धात्मकता सुनिश्चित की जा सके, साथ ही भू-राजनीतिक, साइबर और पर्यावरणीय खतरों से जोखिमों को कम किया जा सके। 

इसके बाद, 2023 में, अमेरिकी व्हाइट हाउस की एक प्रगति रिपोर्ट जारी हुई जो लचीली सप्लाई चेनों के निर्माण पर थी, और एक सुरक्षित, संरक्षित और विश्वसनीय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर कार्यकारी आदेश भी जारी किया गया। 

रिपोर्ट में दिखाया गया कि CHIPS and Science Act ने घरेलू सेमीकंडक्टर उत्पादन को मज़बूत करने के लिए $52.7 बिलियन आवंटित किए, जो AI विकास के लिए महत्वपूर्ण है, जबकि कार्यबल प्रशिक्षण और शोध में किए गए निवेशों का उद्देश्य AI-संबंधित क्षेत्रों में नवाचार को समर्थन देना है। 

इंडो-पैसिफिक इकोनॉमिक फ्रेमवर्क जैसी अंतरराष्ट्रीय साझेदारियों ने डिजिटल और ICT उत्पादों के लिए सुरक्षित और लचीली सप्लाई चेनों को बढ़ावा दिया है, जिससे अमेरिका वैश्विक AI परिदृश्य में प्रतिस्पर्धी बना रहे। ये प्रयास महत्वपूर्ण सामग्रियों में कमजोरियों को दूर करते हैं, AI-सक्षम नवाचार को बढ़ावा देते हैं, और AI अर्थव्यवस्था को संचालित करने वाली तकनीकों को सुरक्षित करते हैं।

एक हालिया McKinsey सर्वेक्षण ने भी दिखाया कि अधिकांश उत्तरदाताओं ने बताया कि सप्लाई चेन और इन्वेंटरी मैनेजमेंट में AI ने 5% से अधिक के सार्थक राजस्व वृद्धि में योगदान दिया है।

सप्लाई चेनों में AI क्यों अपनाएँ?

AI कंपनियों के लिए अपनी परिचालनों को सुव्यवस्थित करने और सप्लाई चेन में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करने का एक अनूठा अवसर प्रस्तुत करता है। व्यवसाय माँग का सटीक पूर्वानुमान लगा सकते हैं, संभावित जोखिमों और व्यवधानों की पहचान कर सकते हैं, और डेटा-आधारित निर्णय ले सकते हैं जो बेहतर दक्षता और लागत बचत की ओर ले जाते हैं।

इसके अतिरिक्त, AI इन्वेंटरी मैनेजमेंट, रूटिंग ऑप्टिमाइज़ेशन, और सप्लायर चयन जैसे कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे मानव संसाधन अधिक रणनीतिक गतिविधियों पर ध्यान दे सकें।

AI के बिना, सप्लाई चेनों की तेज़ रफ़्तार को देखते हुए इतनी उच्च स्तर की दक्षता और सटीकता प्राप्त करना लगभग असंभव होगा।

लॉजिस्टिक्स में AI क्या है?

AI का लॉजिस्टिक्स—अर्थात वस्तुओं के प्रवाह की योजना, क्रियान्वयन, और नियंत्रण—पर विशेष रूप से महत्वपूर्ण प्रभाव है। यह लॉजिस्टिक्स कंपनियों को वास्तविक-समय डेटा और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के आधार पर अपने परिवहन मार्ग, वेयरहाउस परिचालन, और डिलीवरी शेड्यूल को अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है।

लॉजिस्टिक्स में AI कंपनियों को तेज़ डिलीवरी समय, कम लागत, और बेहतर ग्राहक संतुष्टि हासिल करने में सक्षम बनाता है।

सप्लाई चेन में AI के प्रमुख उपयोग

AI कई प्रमुख उपयोगों के माध्यम से सप्लाई चेन मैनेजमेंट में क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है। यहाँ इसके कुछ सामान्य उपयोग दिए गए हैं:

1. माँग पूर्वानुमान

AI-सक्षम माँग पूर्वानुमान कंपनियों को ऐतिहासिक बिक्री, बाज़ार रुझान, आर्थिक कारक, और ग्राहक व्यवहार सहित विभिन्न डेटा स्रोतों का विश्लेषण करके उत्पादों की भविष्य की माँग का उच्च सटीकता से अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है।

पारंपरिक पूर्वानुमान विधियों के विपरीत, AI मॉडल नए पैटर्न के अनुरूप ढल सकते हैं और वास्तविक-समय डेटा पर प्रतिक्रिया कर सकते हैं, जिससे पूर्वानुमान अधिक गतिशील और विश्वसनीय होते हैं।

• प्रेडिक्टिव मॉडल: मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म, जैसे टाइम-सीरीज़ विश्लेषण और न्यूरल नेटवर्क, जटिल माँग पैटर्न की पहचान करते हैं और अधिक सटीक भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करते हैं।
• रीयल-टाइम समायोजन: AI माँग प्रेरकों में बदलाव—जैसे नई प्रोमोशन, बाज़ार में फेरबदल, या बाहरी घटनाएँ (उदा., मौसम या छुट्टियाँ)—के आधार पर चलते-फिरते पूर्वानुमानों में संशोधन करने की सुविधा देता है।
• स्टॉकआउट और ओवरस्टॉक में कमी: सटीक माँग पूर्वानुमान सुनिश्चित करता है कि कंपनियों के पास सही समय पर सही उत्पाद उपलब्ध हों, जिससे ग्राहक संतुष्टि में सुधार होता है और अतिरिक्त इन्वेंटरी या खोई हुई बिक्री से जुड़ी लागतें कम होती हैं।

निम्नलिखित जैसे मॉडल उपयोग किए जा सकते हैं:

• सीज़नल ARIMA: सीज़नल ऑटोरेग्रेसिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज (ARIMA) मॉडल टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान के लिए उपयोग होते हैं, जो पिछले डेटा के आधार पर भविष्य के मानों का अनुमान लगाने की प्रक्रिया है। ये मॉडल ट्रेंड और सीज़नल दोनों घटकों को ध्यान में रखते हैं।
• रैंडम फॉरेस्ट: रैंडम फॉरेस्ट मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का एक प्रकार है जो भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करने के लिए अनेक निर्णय वृक्षों का उपयोग करता है। ये कई वेरिएबल वाले बड़े डेटासेट को संभाल सकते हैं और उच्च भविष्यवाणी सटीकता रखते हैं।

इस उपयोग मामले में AI का एक अच्छा उदाहरण Amazon द्वारा शिपिंग में दैनिक माँगों का पूर्वानुमान लगाने के लिए AI का उपयोग है, जिसमें 2023 की छुट्टियों के मौसम के दौरान 400 मिलियन से अधिक उत्पाद शामिल थे।

2. इन्वेंटरी प्रबंधन

AI इन्वेंटरी प्रबंधन का भी अनुकूलन करता है। यह बिक्री डेटा, सप्लाई चेन की गतिशीलता, और बाहरी चरों का विश्लेषण करके आदर्श स्टॉक स्तर बनाए रखकर किया जाता है। यह व्यवसायों को माँग पूरी करने के लिए पर्याप्त इन्वेंटरी रखने और होल्डिंग लागत बढ़ाने वाले अतिरिक्त स्टॉक से बचने के बीच संतुलन साधने में मदद करता है।

यहाँ कुछ सामान्य तरीके हैं जिनसे AI के माध्यम से इन्वेंटरी का प्रबंधन किया जा सकता है।

• स्वचालित पूर्ति: AI सिस्टम पूर्व-निर्धारित सीमाओं तक स्टॉक स्तर पहुँचने पर स्वतः उत्पादों का पुनः ऑर्डर कर सकते हैं, जिससे मानवीय हस्तक्षेप के बिना इन्वेंटरी लगातार भरी रहती है।
• माँग-आधारित स्टॉकिंग: माँग का अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाकर, AI व्यवसायों को उच्च माँग वाले उत्पादों का स्टॉक रखने और कम लोकप्रिय वस्तुओं को न्यूनतम करने में मदद करता है, जिससे भंडारण स्थान का सर्वोत्तम उपयोग होता है और होल्डिंग लागत कम होती है।
• वेयरहाउस दक्षता: AI-चालित सिस्टम वेयरहाउस लेआउट और प्रोडक्ट पिकिंग रूट्स का अनुकूलन करते हैं, जिससे पूर्ति की गति में सुधार होता है और ऑर्डर प्रोसेसिंग पर लगने वाला समय व संसाधन कम होते हैं।

इन्वेंटरी प्रबंधन स्वास्थ्य सेवा में AI के उपयोग का भी एक सामान्य क्षेत्र है, जहाँ कई डिस्पोज़ेबल सामग्रियाँ तेज़ी से उपभोग की जाती हैं।

3. सप्लाई चेन अनुकूलन

AI समग्र सप्लाई चेन अनुकूलन प्रक्रिया को बढ़ाता और सरल करता है।

AI एंड-टू-एंड दृश्यता प्रदान कर सकता है और उत्पादन योजना से लेकर लॉजिस्टिक्स तक जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है। AI एल्गोरिद्म विभिन्न टचपॉइंट्स के डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे उत्पादन शेड्यूल, परिवहन मार्ग, और संसाधन आवंटन के संबंध में इष्टतम निर्णय लेने में मदद मिलती है।

और अधिक विशिष्ट रूप से, AI का उपयोग इन तरीकों से किया जा सकता है:

• रूट और लॉजिस्टिक्स अनुकूलन: AI-संचालित सिस्टम परिवहन मार्गों का अनुकूलन कर सकते हैं, शिपमेंट्स को समेकित कर सकते हैं, और वास्तविक-समय ट्रैफिक व मौसम डेटा को ध्यान में रख सकते हैं, जिससे डिलीवरी समय और ईंधन लागत कम होती है।
• उत्पादन योजना: AI एल्गोरिद्म उत्पादन क्षमता और माँग के बीच संतुलन बनाते हैं, बाधाओं को रोकने और समय-सीमा को अधिक कुशलता से पूरा करने के लिए शेड्यूल और संसाधनों को समायोजित करते हैं।
• एंड-टू-एंड दृश्यता: AI के साथ, कंपनियों को सप्लाई चेन में वास्तविक-समय दृश्यता मिलती है, जिससे ऑर्डर, शिपमेंट और स्टॉक स्तरों की बेहतर ट्रैकिंग संभव होती है, और संभावित व्यवधानों की समय रहते पहचान व शमन में मदद मिलती है।

4. सप्लायर संबंध प्रबंधन

AI सप्लायर रिलेशनशिप मैनेजमेंट (SRM) को भी मज़बूत बनाने में सहायक हो सकता है।

एक AI मॉडल सप्लायर के प्रदर्शन, जोखिम कारकों, और सहयोग के अवसरों पर अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। यह अंतर्दृष्टि बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज़ डेटा का विश्लेषण करके उत्पन्न की जा सकती है।

विशेष रूप से इन पहलुओं को बेहतर किया जा सकता है:

• सप्लायर प्रदर्शन निगरानी: AI लीड टाइम, डिफेक्ट रेट, और अनुपालन रिकॉर्ड जैसे प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (KPI) को ट्रैक करता है, जिससे प्रत्येक सप्लायर की विश्वसनीयता और गुणवत्ता का समग्र दृश्य मिलता है।
• जोखिम आकलन: AI सप्लायर बेस में जोखिमों की पहचान और आकलन करता है, बाहरी कारकों (उदा., भू-राजनीतिक परिवर्तन, वित्तीय स्थिति) का विश्लेषण करके जो सप्लायर की स्थिरता को प्रभावित कर सकते हैं, और इस प्रकार सक्रिय जोखिम प्रबंधन सक्षम करता है।
• सहयोगात्मक योजना: AI सप्लायरों के साथ माँग पूर्वानुमान और उत्पादन योजनाएँ साझा करके सहयोग को बढ़ा सकता है, समन्वय में सुधार कर सकता है, और सुनिश्चित कर सकता है कि सप्लायर माँग को कुशलतापूर्वक पूरा कर सकें।

यह ई-कॉमर्स की सप्लाई चेनों के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है, जहाँ अनेक सप्लायर पार्टनर शामिल होते हैं।

सप्लाई चेन मैनेजमेंट में AI के लाभ

सप्लाई चेन में AI का उपयोग बड़े लाभ प्रदान करता है, जिनमें बेहतर निर्णय-निर्माण, लागत में कमी, परिचालन दक्षता, और उन्नत स्थिरता शामिल हैं।

इनमें से प्रत्येक लाभ व्यवसायों को जटिल सप्लाई चेन चुनौतियों से निपटने और गतिशील बाज़ारों में प्रतिस्पर्धी बने रहने में मदद करता है।

1. बेहतर निर्णय-निर्माण

AI निर्णय-निर्माण को रूपांतरित करता है सप्लाई चेनों में, वास्तविक-समय, डेटा-आधारित अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करके जिससे कंपनियाँ प्रतिक्रियात्मक के बजाय सक्रिय निर्णय ले सकें।

AI सिस्टम विविध स्रोतों—जिनमें ऐतिहासिक डेटा, बाज़ार रुझान, और मौसम व आर्थिक बदलाव जैसे बाहरी कारक शामिल हैं—से बड़े पैमाने पर डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, ताकि प्रेडिक्टिव अंतर्दृष्टियाँ उत्पन्न की जा सकें और कार्यों की सिफारिश की जा सके।

• प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स: AI-संचालित प्रेडिक्टिव मॉडल माँग का पूर्वानुमान लगाते हैं, जिससे व्यवसाय इन्वेंटरी को समायोजित कर सकें, उत्पादन शेड्यूल का अनुकूलन कर सकें, और स्टॉकआउट या ओवरस्टॉक की संभावना कम कर सकें।
• परिदृश्य योजना: विभिन्न परिदृश्यों (उदा., माँग में बदलाव, सप्लाई व्यवधान) का सिमुलेशन करके, AI कंपनियों को विभिन्न विकल्पों के संभावित प्रभावों का मूल्यांकन करने देता है, जिससे अनिश्चितताओं के लिए योजना बनाने की क्षमता बेहतर होती है।
• बदलावों पर तेज़ प्रतिक्रिया: AI-सक्षम निर्णय समर्थन उपकरण वास्तविक-समय में मुद्दों या रुझानों—जैसे अचानक माँग बढ़ना या लॉजिस्टिकल बाधा—का पता लगा सकते हैं, जिससे सुचारू परिचालन बनाए रखने के लिए तेज़ समायोजन संभव होता है। AI बड़े डेटासेट का विश्लेषण मैनुअल विश्लेषण की तुलना में तेज़ी से भी कर सकता है।

उदाहरण के तौर पर, IBM की कॉग्निटिव सप्लाई चेन तकनीक आर्किटेक्चर ने उन्हें व्यवधान होने से पहले ही सप्लाई चेन में मुद्दों पर शीघ्र प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाया।

इसके माध्यम से, यदि कोई स्रोत विफल हो जाए तो दूसरे सप्लाई स्रोत की तलाश के लिए तेज़ी से कदम उठाए जा सकते थे। उनकी AI-आधारित कॉग्निटिव सप्लाई चेन तकनीक के परिणामस्वरूप 100% ऑर्डर पूर्ति दर प्राप्त हुई—यहाँ तक कि 2020 की महामारी के दौरान भी।

2. लागत में कमी और परिचालन दक्षता

इसी AI-आधारित कॉग्निटिव सप्लाई चेन तकनीक के माध्यम से, IBM ने अपनी सप्लाई चेन लागतों में USD 160 मिलियन की कमी की।

AI कोर सप्लाई चेन प्रक्रियाओं को स्वचालित और अनुकूलित करके लागत में उल्लेखनीय कमी और परिचालन दक्षता में वृद्धि करता है। इन्वेंटरी प्रबंधन से लेकर लॉजिस्टिक्स योजना तक, AI-चालित स्वचालन मैनुअल कार्यों को कम करता है, मानवीय त्रुटियों को घटाता है, और प्रक्रिया दक्षता में सुधार करता है।

• इन्वेंटरी अनुकूलन: AI सिस्टम बिक्री इतिहास, लीड टाइम, और मौसमीपन जैसे कारकों का विश्लेषण करके इष्टतम स्टॉक स्तर बनाए रख सकते हैं, जिससे अतिरिक्त इन्वेंटरी लागत में कमी और भंडारण खर्चों में न्यूनता आती है।
• स्वचालित शेड्यूलिंग: AI उत्पादन और लॉजिस्टिक्स शेड्यूल को सुव्यवस्थित करता है, डाउनटाइम को कम करता है और संसाधन उपयोगिता में सुधार करता है। उदाहरण के लिए, AI एल्गोरिद्म ट्रक लोड, शिपिंग मार्ग, और डिलीवरी समय का अनुकूलन कर सकते हैं, जिससे ईंधन लागत घटती है और डिलीवरी तेज़ होती है।
• अपशिष्ट में कमी: सटीक पूर्वानुमान और कुशल संसाधन आवंटन के माध्यम से, AI निर्माण और लॉजिस्टिक्स में अपशिष्ट को कम करता है। इससे न केवल निपटान लागत घटती है, बल्कि पर्यावरणीय स्थिरता में भी योगदान होता है।

3. उन्नत स्थिरता

जैसा कि हमने एक अलग आलेख में चर्चा की है, AI स्थिरता को बढ़ा सकता है विभिन्न क्षेत्रों में। सप्लाई चेनों में, AI संसाधनों के अधिक कुशल उपयोग और अपशिष्ट व उत्सर्जन में कमी सक्षम कर सकता है। 

जैसे-जैसे कंपनियाँ स्थिरता लक्ष्यों को पूरा करने का लक्ष्य रखती हैं, AI सप्लाई चेन के भीतर स्थायी प्रथाओं को ट्रैक, माप, और अनुकूलित करने के उपकरण प्रदान करता है।

• कार्बन उत्सर्जन में कमी: AI-संचालित रूटिंग और लॉजिस्टिक्स अनुकूलन कुशल मार्ग चुनकर, शिपमेंट समेकित करके, और अनावश्यक परिवहन को न्यूनतम करके ईंधन खपत घटा सकते हैं, जिससे ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में कमी आती है।
• ऊर्जा दक्षता: विनिर्माण में, AI उपकरण उपयोग का अनुकूलन कर सकता है, निष्क्रिय समय कम कर सकता है, और ऊर्जा उपलब्धता व लागत के आधार पर उत्पादन शेड्यूल कर सकता है, जिससे ऊर्जा खपत घटती है और परिचालन स्थिरता में सुधार होता है।
• अपशिष्ट न्यूनता: माँग का सटीक पूर्वानुमान लगाकर, AI अतिउत्पादन और अनावश्यक इन्वेंटरी को कम करने में मदद करता है, जिससे अपशिष्ट में न्यूनता आती है और सर्कुलर इकोनॉमी दृष्टिकोण—जहाँ संसाधनों का पुन: उपयोग या पुन:उद्देशीकरण होता है—को समर्थन मिलता है।

संयुक्त राष्ट्र की एक रिपोर्ट के अनुसार, परिवहन और सप्लाई चेन क्षेत्र वैश्विक ग्रीनहाउस उत्सर्जन के 25% के लिए ज़िम्मेदार है। AI के उपयोग से अपशिष्ट में कमी और इन्वेंटरी प्रबंधन में सुधार के माध्यम से ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन में संभावित कमी आ सकती है।

आखिरकार, सप्लाई चेन मैनेजमेंट में AI को शामिल करने से अधिक चुस्त, किफायती, और पर्यावरणीय रूप से जिम्मेदार परिचालन संभव होते हैं।

ये सुधार व्यवसायों को न केवल धन बचाने और संसाधनों का अनुकूलन करने में मदद करते हैं, बल्कि वैश्विक स्थिरता प्रयासों के साथ तालमेल भी बिठाते हैं, जिससे उनके ब्रांड की छवि और पर्यावरण-सचेत ग्राहकों के लिए अपील बढ़ती है।

क्या आप अपनी संस्था में AI लागू करने के लिए तैयार हैं? हमारा AI Fundamentals कोर्स सभी आवश्यक AI कौशल सीखने के लिए उत्तम शुरुआती बिंदु होगा।

सप्लाई चेन में जनरेटिव AI

जनरेटिव AI आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उन्नत रूप है, जो डीप लर्निंग का उपयोग करके प्रशिक्षण डेटा के आधार पर नए, अनूठे आउटपुट तैयार करता है। सप्लाई चेन मैनेजमेंट में, जनरेटिव AI कई परिदृश्यों को उत्पन्न कर और सबसे कुशल कार्य-योजना सुझाकर प्रक्रियाओं का अनुकूलन करने में मदद कर सकता है।

यहाँ कुछ संभावित उपयोग मामलों की सूची है:

• लागत को कम करने और दक्षता बढ़ाने के लिए वैकल्पिक परिवहन मार्ग उत्पन्न करना​
• बदलती माँग के स्तरों के आधार पर अनुकूलित उत्पादन शेड्यूल बनाना​
• वास्तविक समय में सप्लाई चेन व्यवधानों के लिए संभावित समाधान उत्पन्न करना

केस स्टडीज़

जनरेटिव AI सप्लाई चेन मैनेजमेंट को रूपांतरित कर रहा है, जिससे व्यवसाय परिचालनों का अनुकूलन, दक्षता में वृद्धि, और निर्णय-निर्माण में सुधार कर रहे हैं। यहाँ कुछ वास्तविक दुनिया के उदाहरण हैं जहाँ कंपनियाँ अपनी सप्लाई चेनों में जनरेटिव AI का उपयोग कर रही हैं:

1. DHL Supply Chain

DHL ने Boston Consulting Group के साथ साझेदारी की है ताकि डेटा प्रबंधन और एनालिटिक्स को बेहतर बनाने के उद्देश्य से जनरेटिव AI अनुप्रयोग तैनात किए जा सकें। एक अनुप्रयोग डेटा क्लीनसिंग टूल है जो संभावित ग्राहकों के डेटा को प्रोसेस और विश्लेषित करता है, जिससे DHL इंजीनियर अधिक कुशलता से लॉजिस्टिक्स समाधान डिज़ाइन कर पाते हैं। 

एक अन्य अनुप्रयोग प्रस्ताव विकास के दौरान अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करके सेल्स टीमों की सहायता करता है, जिससे तेज़ और अधिक व्यक्तिगत ग्राहक प्रस्ताव संभव होते हैं।

2. Mars Incorporated

Mars, Celonis के साथ सहयोग कर रहा है ताकि ट्रक लोड्स को अनुकूलित करने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग किया जा सके। मौसम और शिपमेंट विवरण जैसे कारकों का विश्लेषण करके, AI सिस्टम लोड समेकन की सिफारिश करता है, जिससे मैनुअल प्रयासों में 80% की कमी आती है और शिपिंग लागत व उत्सर्जन घटते हैं।

3. ThredUp

सेकंडहैंड परिधान रिटेलर ThredUp AI का उपयोग करता है अपने डिस्ट्रीब्यूशन सेंटर्स में थ्रूपुट और उत्पादकता बढ़ाने के लिए। AI उत्पादों के लिए विस्तृत आइटम विवरण उत्पन्न करने में उपयोग होता है, जिससे परिचालन सुव्यवस्थित होते हैं और दक्षता बढ़ती है।

4. UPS

UPS अपने On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION) सिस्टम का उपयोग करता है, जो वास्तविक समय में डिलीवरी मार्गों को अनुकूलित करने के लिए AI और उन्नत एल्गोरिद्म का लाभ उठाता है। यह सिस्टम पैकेज वॉल्यूम, डिलीवरी विंडो, वास्तविक-समय ट्रैफिक स्थिति, और मौसम जैसे कारकों पर विचार करके कुशल मार्ग उत्पन्न करता है, जिससे हर साल 10 मिलियन गैलन से अधिक ईंधन की बचत होती है और लागत व कार्बन उत्सर्जन कम होते हैं।

ये उदाहरण दर्शाते हैं कि जनरेटिव AI कैसे विभिन्न उद्योगों में सप्लाई चेन की दक्षता बढ़ाने, लागत कम करने, और समग्र परिचालन प्रभावशीलता सुधारने के लिए लागू हो रहा है।

AI लागू करने में चुनौतियाँ और विचार

अपने अनेक लाभों के बावजूद, सप्लाई चेनों में AI को लागू करना चुनौतियों से खाली नहीं है। ये चुनौतियाँ उन संगठनों के लिए कठिनाई पैदा कर सकती हैं जो इस बदलाव के लिए तैयार नहीं हैं।

डेटा गोपनीयता

डेटा गोपनीयता और सुरक्षा महत्वपूर्ण चिंताएँ हैं, क्योंकि AI सिस्टम संभावित रूप से संवेदनशील जानकारी की विशाल मात्रा को प्रोसेस करने पर निर्भर करते हैं। कंपनियों को सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके डेटा हैंडलिंग अभ्यास अंतरराष्ट्रीय नियमों और मानकों का पालन करें।

यदि आपकी संस्था EU में स्थित है, तो EU AI Act सख्त डेटा गोपनीयता नियमों वाला एक प्रमुख दिशानिर्देश है जिसका पालन आवश्यक है। इस पर और पढ़ने के लिए हमारा EU AI Act गाइड फॉर लीडर्स पढ़ें।

जैसा कि आप ऊपर की छवि में देख सकते हैं, EU AI Act अच्छे डेटा गवर्नेंस को लागू करता है, जो कई छोटे व्यवसायों के लिए चुनौती साबित हो सकता है।

डेटा गुणवत्ता और जटिलता

AI एल्गोरिद्म उतने ही अच्छे होते हैं जितना अच्छा डेटा उन पर प्रशिक्षित होता है। कंपनियों को सुनिश्चित करना चाहिए कि उनका डेटा सटीक, प्रासंगिक, और लगातार अपडेटेड हो, ताकि त्रुटिपूर्ण भविष्यवाणियों से बचा जा सके।

सभी उद्योगों में, AI अपनाने के संदर्भ में डेटा गुणवत्ता एक प्रमुख चुनौती है। जटिल सप्लाई चेनों में डेटा की सटीकता और एकीकरण से जुड़ी ये समस्याएँ विशेष रूप से सत्य हैं।​

उदाहरण के लिए, एक वैश्विक सप्लाई चेन में डेटा विभिन्न देशों और समय क्षेत्रों में फैले सप्लायर, निर्माता, और डिस्ट्रीब्यूटर से एकत्र और विश्लेषित किया जाना चाहिए। यह डेटा एकीकरण, मानकीकरण, और इंटरऑपरेबिलिटी के लिए चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है।

उच्च कार्यान्वयन लागत

किसी भी नई तकनीक के कार्यान्वयन के साथ प्रारंभिक लागत होती है। कंपनियों को AI में निवेश करने से पहले निवेश पर प्रतिफल और संभावित लाभों पर सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए।

इन लागतों में कुछ शामिल हो सकते हैं:

• AI सिस्टम विकसित और मेंटेन करने के लिए कुशल पेशेवरों की भर्ती
• AI तकनीक का समर्थन करने के लिए मौजूदा अवसंरचना का उन्नयन
• ऑन-प्रिमाइसेस बड़े AI मॉडलों का रख-रखाव

हालाँकि, AI के सकारात्मक परिणाम, AI समाधानों को अपनाने से जुड़ी वित्तीय और परिचालन चुनौतियों से कहीं अधिक हैं।​

कार्यबल प्रशिक्षण और अनुकूलन

कार्यबल पर प्रभाव एक अन्य विचारणीय विषय है। जबकि AI कई कार्यों को स्वचालित कर सकता है, यह AI रीस्किलिंग और अपस्किलिंग की आवश्यकता भी पैदा कर सकता है। कंपनियों को तकनीकी प्रगति और अपने कार्यबल के कौशल आधार को बनाए रखने के बीच संतुलन खोजना होगा। 

संगठनों को कर्मचारियों को AI के साथ काम करने और नई AI टूल्स का उपयोग करके किसी भी उभरती कौशल-खाई को पाटने के लिए तैयार रहना चाहिए।

यहीं पर DataCamp for Business मदद कर सकता है। DataCamp for Business डेटा साइंस और AI कौशलों में कॉर्पोरेट प्रशिक्षण के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है, जो सप्लाई चेन में AI के इस उभरते क्षेत्र में उच्च मांग में हैं। आज ही एक डेमो से शुरुआत करें।

सप्लाई चेन में AI का भविष्य

आगे देखते हुए, सप्लाई चेन मैनेजमेंट में AI की भूमिका संभवतः और विस्तृत होगी। उभरती तकनीकें AI क्षमताओं को और बढ़ाएँगी, जिससे सप्लाई चेन चुनौतियों के लिए और भी परिष्कृत समाधान उपलब्ध होंगे।

स्वायत्त सप्लाई चेन्स

उदाहरण के लिए, सप्लाई चेन्स स्वायत्तता की ओर बढ़ेंगी, जहाँ AI-चालित प्रक्रियाएँ और मशीनें स्वतंत्र रूप से कार्य करेंगी। इससे लगभग त्रुटिरहित सटीकता और दक्षता संभव हो सकती है, और मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता कम होगी।

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स विकसित होता रहेगा, जिससे कंपनियाँ व्यवधानों का पहले से पूर्वानुमान लगा सकेंगी और आवश्यक समायोजन तेज़ी से कर सकेंगी। यह कंपनियों को सक्रिय रूप से जोखिम प्रबंधन करने और संभावित बाधाओं से बचने में मदद करेगा।

जनरेटिव AI-चालित नवाचार

जनरेटिव AI सप्लाई चेन नवाचार में भी अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। जनरेटिव AI उत्पादों और प्रक्रियाओं के लिए अनेक डिज़ाइन विकल्पों का प्रारूप तैयार करने में सहायक हो सकता है। इसके बाद कंपनियाँ सबसे इष्टतम समाधानों की पहचान कर सकती हैं जो पारंपरिक तरीकों से संभव न रहे हों।

अंतिम विचार

AI पहले ही सप्लाई चेन मैनेजमेंट में ठोस प्रगति कर चुका है, और इसकी भूमिका बढ़ती रहेगी। संगठनों और व्यक्तियों के लिए इन विकासों से अद्यतन रहना अत्यंत आवश्यक है। DataCamp for Business आपकी टीमों और कर्मचारियों को वे AI कौशल प्रदान करेगा जिनकी उन्हें उद्योग में हो रहे उत्साहजनक विकासों का लाभ उठाने के लिए आवश्यकता है।