यह एक ऐसी दिशा में आगे बढ़ गया है जहां कंप्यूटरों को प्राकृतिक मानव बुद्धि, एक अवधारणा और अब एक वास्तविकता जिसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के रूप में जाना जाता है, की नकल करना सिखाया जाता है। 1956 में इसके संयोग के बाद से, AI को कंप्यूटिंग की अगुवाई करने और सभी मानवीय प्रक्रियाओं को बदलने के लिए भविष्यवाणी की गई है, जो कि उद्योग और वाणिज्य में विशेष रूप से उल्लेखनीय है।
आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन जैसी प्रक्रियाएं,
सभी को अथक ध्यान और श्रम की आवश्यकता होती है, एआई के उपयोग से गहराई से लाभ उठा सकते हैं। AI के टूटने की गति से आगे बढ़ने के साथ, कंपनियों ने अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं के प्रबंधन के लिए पहले ही AI में निवेश किया है। परिणाम दक्षता और गति में समग्र सुधार के साथ उत्पादन से वितरण तक पूर्ण स्वचालन है।
एआई के आवेदन ने आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन की पूरी प्रक्रिया को अधिक सुव्यवस्थित और सटीक बनाया है।
यह मानव श्रम को प्रक्रिया से बाहर ले जाता है, जो कि एक महत्वपूर्ण पहलू है, कंपनियां लागत और त्रुटियों को कम करने के लिए तत्पर हैं। इस बीच, एआई आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के अन्य क्षेत्रों के लिए भी फायदेमंद साबित हो रहा है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक कंपनियां इसे अपने दायरे में अपना रही हैं।
आइए कृत्रिम बुद्धि के बारे में बात करने के लिए थोड़ी खुदाई करें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों की क्षमताओं को लेने और नीरस प्रक्रियाओं से परे बुद्धिमत्ता के संदर्भ में निर्णय लेने की क्षमताओं के लिए स्वायत्तता का पुट जोड़ने के बारे में है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आगमन ने स्वचालन और प्रौद्योगिकी की क्षमता का विस्तार किया है और संचालन के क्षेत्र को बनाया है जो कभी केवल मनुष्यों के लिए आरक्षित थे।
जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग की बात आती है,
कई उद्योगों और क्षेत्रों को इससे लाभ हुआ है। उनमें से एक आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन का डोमेन है। लेन-देन की बात आने पर भौगोलिक और भौतिक सीमाओं के लुप्त होने के दिन तक आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन महत्व प्राप्त कर रहा है।
गार्टनर द्वारा परिकल्पित के रूप में, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग को दो श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:
स्कोप: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
ऑगमेंटेशन वास्तव में जोड़ के लिए एक परिष्कृत शब्द है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रोजमर्रा के कामों में भी इसका उपयोग देख रहा है जैसे कि गूगल असिस्टेंट या सिरी जैसे पर्सनल असिस्टेंट का इस्तेमाल कर अलार्म सेट करना। ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग उन जगहों पर किया जा सकता है जहाँ आदमी का उत्पादन पर पूरा नियंत्रण नहीं होता है, बल्कि कुछ बुद्धिमत्ता के साथ मानव प्रयास को बढ़ाता है जिसे नीरस कार्यों से इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है।
AR ने आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में उपयोग किए गए सॉफ़्टवेयर को बदल दिया है।
AR ट्रक ड्राइवरों, वेयरहाउस श्रमिकों और प्रबंधन को वास्तविक दुनिया की जानकारी का समर्थन करके उत्पादों का ट्रैक रखने में मदद करता है। संवर्धित वास्तविकता “पिक एंड पैक” सेवा में कुशलता से उपयोग की जाती है। एक बड़े गोदाम में, एआर उपयोगकर्ताओं को आसानी से उत्पादों का पता लगाने और पैक करने में सक्षम बनाता है। लॉजिस्टिक रोबोट किसी उत्पाद को नुकसान के लिए आसानी से स्कैन कर सकते हैं, उसके वजन की जांच कर सकते हैं और शिपिंग निर्देशों का पालन कर सकते हैं।
चैटबॉट्स का उपयोग करना: चैटबॉट्स
हम इंटरनेट का उपयोग संचार माध्यमों के रूप में काफी समय से कर रहे हैं, और बातचीत आम तौर पर सवालों के अस्थायी सेट के साथ शुरू होती है। ये अस्थायी प्रश्न और उनके आसपास की बातचीत को चैटबोट का उपयोग करके स्वचालित किया जा सकता है। चैटबॉट ऑटोमेशन और एन्हांसमेंट के माध्यम से खरीद संचालन को सुव्यवस्थित करने में मदद करते हैं। ये चैटबॉट्स खरीद के शुरुआती चरणों में मदद करने के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं। इस चैटबोट से हमें जो जानकारी मिलती है, वह लीड की वैधता को निर्धारित करने में भी मदद कर सकती है।
चैटबॉट का उपयोग कई कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है,
विशेष रूप से प्रत्यक्ष कॉल या पाठ संदेश के माध्यम से ग्राहकों के साथ संवाद करने में। चैटबॉट कार्यक्रमों में अग्रिमों ने उनकी संचार क्षमताओं को बढ़ाया है, जिससे उन्हें कॉल या प्रश्नों का उत्तर देने के अलावा कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयोगी समर्थन मिला है। अधिकांश चैटबॉट ग्राहकों के साथ-साथ खरीद अनुरोध, चालान अनुसंधान, उत्तर प्रश्न, फ़ाइल और दस्तावेज़ का चालान करने में सक्षम हैं।
आपूर्ति श्रृंखला योजना और मशीन सीखना:
मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तकनीकी जुड़वां है। बुद्धिमत्ता को केवल सीखने के द्वारा प्राप्त किया जा सकता है, और यदि मशीनों को बुद्धिमान होना है, तो उन्हें स्वचालन सीखना होगा। आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में मशीन सीखने को शामिल किया जा सकता है, भले ही निष्पादन के लिए नहीं, कम से कम योजना के लिए। मशीन लर्निंग आपूर्ति श्रृंखला योजना में कई पहलुओं में मदद कर सकती है।
मशीन लर्निंग मांग और आपूर्ति के आधार पर इन्वेंट्री पूर्वानुमान के साथ मदद कर सकता है।
डेटा के सही खंडों के साथ सीखने के लिए मशीन की सुविधा भी चपलता और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के अनुकूलन के मामले में आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में क्रांति ला सकती है। इंसान को कुछ सिखाना एक मुश्किल काम है – मशीनों को बनाना वही काम करता है जो इसे और अधिक चुनौतीपूर्ण बनाता है। हालांकि, आप मशीनों को थोड़ी तेज़ी से सीखने और समय के साथ अधिक सटीक होने की उम्मीद कर सकते हैं, फिर आप मनुष्यों से उम्मीद कर सकते हैं।