एआई इन्वेंटरी पूर्वानुमान के साथ वैश्विक रसद का आधुनिकीकरण

आपूर्ति श्रृंखला, रसद और इन्वेंट्री प्रबंधन मुट्ठी भर वास्तविक समय की चुनौतियों के साथ आते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शुरूआत इन्वेंट्री पूर्वानुमान के माध्यम से एक बहुत जरूरी परिवर्तन ला सकती है। यह ब्लॉग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रभाव से एआई इन्वेंट्री प्रबंधन और लॉजिस्टिक्स के भविष्य की एक झलक प्रदान करता है।

34% व्यवसाय अनजाने में एक आउट-ऑफ-स्टॉक उत्पाद बेचना समाप्त हो जाता है जो इन्वेंट्री में अनुपलब्ध होता है, जिससे उच्च वितरण समय और खराब ग्राहक अनुभव होता है। इसी तरह, व्यवसायों की एक बड़ी मात्रा को अवसर हानि होती है जब उनका सबसे अधिक बिकने वाला उत्पाद इन्वेंट्री से बाहर हो जाता है।

लेकिन ओवरस्टॉकिंग सबसे बड़ी चुनौती है। यह अलमारियों पर अप्रयुक्त उत्पादों को जन्म दे सकता है, जो पूंजी को अवरुद्ध करता है और नुकसान का कारण बन सकता है। इसलिए, इन्वेंट्री प्रबंधन और योजना व्यवसायों के लिए एक मुश्किल रहस्य बनी हुई है। मांगों और रसद की भविष्यवाणी करने में सक्षम नहीं होने से व्यवसायों को परेशानी हो सकती है।

यहीं पर एआई समाधान कंपनियों की मदद कर सकता है। कंपनियां मांगों का आकलन कर सकती हैं और एआई इन्वेंट्री पूर्वानुमान के माध्यम से वैश्विक रसद चुनौतियों के लिए तैयार कर सकती हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और लार्ज लर्निंग मॉडल (एलएलएम) में इन्वेंट्री पूर्वानुमान को अधिक उत्पादक और कुशल बनाने के लिए क्या है। एआई अंतर्दृष्टि का विश्लेषण कर सकता है और पिछले डेटा की मदद से कई बाजार मापदंडों के भीतर पैटर्न की पहचान कर सकता है, जो इन्वेंट्री पूर्वानुमान में मदद कर सकता है।

यहां बताया गया है कि एआई इन्वेंट्री पूर्वानुमान में कैसे शामिल हो सकता है:

एलएलएम जैसे मशीन लर्निंग मॉडल में संगठन के भीतर उपलब्ध डेटा के विशाल सेटों को संसाधित करने की क्षमता है। नॉलेज ग्राफ़ के साथ, ये डेटा अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं और व्यावहारिक पैटर्न की पहचान कर सकते हैं। कंपनियां ऐतिहासिक बिक्री डेटा, मांग पैटर्न, मौसमी रुझान और इन्वेंट्री पूर्वानुमान को प्रभावित करने वाले किसी भी ऐसे एक्स फैक्टर का लाभ उठा सकती हैं।

एआई उत्पादों या सेवा प्रसाद की विभिन्न विशेषताओं के लिए भी जिम्मेदार हो सकता है। बड़ी मात्रा में डेटा से, कंपनियां भविष्य की भविष्यवाणियों के लिए उत्पाद की मांगों और स्थितिजन्य प्रभाव को समझ सकती हैं। एआई उत्पाद मूल्य निर्धारण, लीड टाइम, लक्षित ग्राहकों, बिक्री के रुझान और एआई मॉडल को खिलाने और प्रशिक्षण के लिए अन्य विशेषताओं जैसी विशेषताओं के लिए जिम्मेदार हो सकता है।

इन्वेंटरी प्रबंधन का वर्तमान बाजार की गतिशीलता के साथ बहुत कुछ करना है। अस्थिर वैश्विक रसद और बदलती उपभोक्ता मांगों के साथ, एआई इन्वेंट्री पूर्वानुमान मॉडल को वास्तविक समय की गतिशीलता के साथ रखना चाहिए।

गहरी शिक्षा और दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क कई मापदंडों को लागू कर सकते हैं, जैसे व्यापार नीति में बदलाव, शिपिंग मार्ग की जटिलताएं और अलग-अलग लागत। यह सुनिश्चित करता है कि पारंपरिक तरीकों की तुलना में एआई पूर्वानुमान अधिक सटीक हो सकता है।

अवधारणाओं का प्रमाण (पीओसी), विशेष रूप से रसद के लिए, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के खिलाफ व्यापार गतिशीलता, उपभोक्ता मांग पैटर्न और आपूर्ति श्रृंखला लीड समय जैसे कारकों को सत्यापित करने में मदद करता है। एआई इन्वेंट्री भविष्यवाणियों से जुड़े जोखिमों या चुनौतियों की पहचान करने के लिए अवधारणा के प्रमाण के रूप में छोटी शुरुआत कर सकता है। यह कंपनियों को ज़ूम इन करने, समायोजन करने और मॉडल का वांछित F स्कोर प्राप्त करने में मदद कर सकता है।

इन्वेंट्री पूर्वानुमान मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए सही मीट्रिक एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन्वेंटरी टर्नओवर, ऑर्डर पूर्ति दर, समय पर डिलीवरी और ग्राहकों की प्रतिक्रिया यह सुनिश्चित करने के कुछ तरीके हैं कि इन्वेंट्री पूर्वानुमान में एआई की भागीदारी वास्तव में सहायक है।

एआई अंतर्दृष्टि और एमएल मॉडल अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए उपलब्ध डेटा और आंकड़ों का उपयोग कर सकते हैं। ये एआई इन्वेंट्री प्रबंधन अंतर्दृष्टि लॉजिस्टिक्स संचालन के बारे में एंड-टू-एंड प्रभावी निर्णय लेने का कारण बन सकती हैं।

गतिशील इन्वेंट्री आवंटन:

विभिन्न गोदामों के बीच आनुपातिक उत्पाद वितरण इन्वेंट्री प्रबंधन का एक प्रमुख पहलू है। गतिशील इन्वेंट्री आवंटन गोदाम होल्डिंग और शिपिंग लागत को कम करने के लिए संदर्भित करता है। एआई उत्पाद को स्टोर करने के लिए सबसे उपयुक्त गोदामों की पहचान करने में मदद कर सकता है ताकि यह निकटतम निकटता में अधिकांश ग्राहकों को पूरा कर सके।

उत्पाद के लिए गतिशील इन्वेंट्री आवंटन टर्नअराउंड समय बचाता है जबकि वितरण लागत और परिचालन व्यय को भी कम करता है। इस तरह के वेयरहाउस होल्डिंग्स कंपनियों को किसी भी पूर्वानुमानित मांगों के लिए तैयार कर सकते हैं, जिससे बेहतर समग्र ग्राहक अनुभव मिलता है।

एआई मार्ग अनुकूलन:  

एआई और एमएल आपूर्ति श्रृंखला के माध्यम से बेहतर एन-रूट सहायता प्रदान करके रसद को बेहतर बनाने में भी मदद कर सकते हैं। रसद में एमएल के माध्यम से, ब्रांड परिवहन के सर्वोत्तम माध्यम के माध्यम से समय पर उत्पादों की आपूर्ति करने के लिए सबसे कुशल मार्गों के साथ आ सकते हैं।

सहायता के लिए मशीन लर्निंग के साथ, कंपनियां अपने उत्पादों के लिए सर्वोत्तम आपूर्ति श्रृंखला रणनीति तैयार करने के लिए ट्रैफ़िक पैटर्न, प्रमुख बाधाओं और परिवहन लागतों का हिसाब लगा सकती हैं।

स्टॉक प्रबंधन:

इन्वेंट्री प्रबंधन के साथ एक बड़ी चुनौती स्टॉक से बाहर चल रही है। हालांकि, व्यवसाय अक्सर ओवरस्टॉकिंग की अनदेखी करते हैं और इन्वेंट्री अलमारियों पर स्टॉक के साथ समाप्त होते हैं। ओवरस्टॉकिंग का मतलब है कि व्यवसाय उपभोक्ताओं की मांग से अधिक खर्च करते हैं। जब तक समय पर बेचा नहीं जाता है, ये उत्पाद अक्सर नुकसान में समाप्त होते हैं।

कल्पना कीजिए कि एक ओवरस्टॉक की गई वस्तु अपने शेल्फ जीवन से आगे बढ़ रही है या उपभोक्ता प्रवृत्ति से बाहर जा रही है। इन घटनाओं से व्यवसायों को सीधा नुकसान हो सकता है। हालांकि, एआई पूर्वानुमान कुशल अंतर्दृष्टि और सिफारिशों के माध्यम से ऐसे खतरों से बचने और दूर करने में मदद कर सकता है।

एआई मांग पूर्वानुमान:

एआई इन्वेंट्री पूर्वानुमान मुख्य रूप से चल रहे बाजार के रुझान, मौसमी स्थितियों, उपभोक्ता पैटर्न और प्रतिस्पर्धी उपस्थिति के सटीक विश्लेषण पर केंद्रित है। मांग पूर्वानुमान उपयुक्त जनसांख्यिकी में सही उत्पाद को बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह एक अनुकूली उत्पाद विपणन रणनीति तैयार करने की कुंजी भी हो सकती है।

इन अनुरूप अंतर्दृष्टि उत्पन्न करके, मॉडल निर्णय निर्माताओं को सूचित विकल्प बनाने में सक्षम बनाता है जो आपूर्ति श्रृंखला को अनुकूलित करते हैं, दक्षता में सुधार करते हैं, और अंततः विभिन्न क्षेत्रों में ग्राहकों की मांग को प्रभावी ढंग से पूरा करते हैं।

यह सब नहीं है। एआई और एमएल मॉडल में एआई इन्वेंट्री प्रबंधन को हर कदम पर पेश करने के लिए बहुत कुछ है। बहुत सारे मशीन लर्निंग उपयोग के मामले हैं जो इन्वेंट्री निरीक्षण, रणनीतिक रीस्टॉकिंग, प्रशासनिक स्वचालन और इन्वेंट्री प्रबंधन सिफारिशों जैसे क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

कुशल इन्वेंट्री प्रबंधन संगठनों को अपने मुनाफे में सुधार करने और नुकसान को कम करने में मदद कर सकता है। यह बदले में, संगठनों को कम कीमतों और बेहतर ग्राहक अनुभव प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान करने की अनुमति देता है।