AI ସହିତ ଆଶ୍ରୟସ୍ଥଳ କେନ୍ଦ୍ରଗୁଡିକ: ରନୱେଙ୍କ 2018 ରଣନୀତିର ଏକ ପ୍ରତ୍ୟାବର୍ତ୍ତନ ବିଶ୍ଳେଷଣ |
2018 ରେ, ରନୱେ ଭଡା, ଏକ ଅଗ୍ରଣୀ ଫ୍ୟାଶନ୍ ଭଡା ସେବା, ଏହାର ଆଶା କେନ୍ଦ୍ର ପରିଚାଳନା କରିବାରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜଗୁଡ଼ିକୁ ସାମ୍ନା କଲା | କମ୍ପାନୀ ଦ୍ରୁତ ଅଭିବୃଦ୍ଧି ସୃଷ୍ଟି କରୁଥିଲା, କ୍ରମାଗତ ପରିମାଣର ଭଲ୍ୟୁମ୍ ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ଜଟିଳତା ବୃଦ୍ଧି କରୁଥିଲା | ସେହି ସମୟରେ, କୃତଜ୍ଞ ବୁଦ୍ଧିଜୀବୀ (AI) ର ଏକୀକରଣ (ଆନ) ର ଏକୀକରଣ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲ୍ ରନ୍ୱେ କିପରି ରନ୍ୱେ କରେ, ଏହାର ପୂରଣ କେନ୍ଦ୍ରକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କେନ୍ଦ୍ର ଅପରେସନ୍ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା, ଲଜିଷ୍ଟିକ୍ସ କ୍ଷେତ୍ର ସହିତ ସମାନ୍ତରାଳ କ୍ଷେତ୍ର ସହିତ ସମାନ୍ତରାଳ ଭାବରେ ଚିତ୍ର ଆଙ୍କିଙ୍ଗ୍ କରିପାରେ |
2018 ରେ ଫ୍ଲେଷ୍ଟିଲମେଣ୍ଟର ଅବସ୍ଥା |
କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜଗୁଡିକ |
2018 ରେ, ଦ runୁଥିବା ରନୱେଙ୍କ ପୂର୍ଣ୍ଣତା କେନ୍ଦ୍ରଗୁଡିକ ଅନେକ କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ ପ୍ରସଙ୍ଗ ସହିତ ଚୁପ୍ ହୋଇଥିବାର ଦେଖିଲେ:
-
ଆଭିମୁଖ୍ୟ ପରିଚାଳନା: ସଠିକ୍ ଷ୍ଟକ୍ ସ୍ତର ବଜାୟ ରଖିବା, ଅନ୍ୟମାନଙ୍କର କିଛି ଆଇଟମ୍ ଏବଂ ଷ୍ଟକଆଉଟ୍ ର ଷ୍ଟକଆଉଟ୍ ଧରିବାକୁ ଯାଉଥିଲା |
-
ଅର୍ଡର ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ବିଳମ୍ବ: ମାନୁଆଲ୍ ସର୍ଟିଂ ଏବଂ ପ୍ୟାକିଂ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଫଳସ୍ୱରୂପ ଗ୍ରାହକ ସନ୍ତୁଷ୍ଟତାକୁ ପ୍ରଭାବିତ କରେ |
-
ସାରଣିକ ପ୍ରତିବନ୍ଧକ: ଉଚ୍ଚ ଟର୍ନୋଭର ହାର ଏବଂ ଏକ ସ୍ଥିର ଶ୍ରମିକମାନଙ୍କୁ ବଜାୟ ରଖିବାରେ ଅସୁବିଧା ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟକ୍ଷମ କର୍ମଚାରୀଙ୍କ ଆବଶ୍ୟକତା |
ଟେକ୍ନୋଲୋଜିକାଲ୍ ଲ୍ୟାଣ୍ଡସ୍କେପ୍ |
ଏହି ଅବଧି ମଧ୍ୟରେ, ଲଜିଷ୍ଟିକ୍ସରେ ଆଇ ଆପ୍ଲିକେସନ୍ ସେମାନଙ୍କ ବାଲ୍ୟ୍ୟାନିରେ ଥିଲା | ଆମାଜନ ପରି କମ୍ପାନୀଗୁଡିକ ଆଇ-ଚାଳିତ ସମାଧାନ ସହିତ ପରୀକ୍ଷଣ ଆରମ୍ଭ କରିଥିଲି, କିନ୍ତୁ ବ୍ୟାପକ ପୋଷା ପ୍ରାୟ ବର୍ଷସାରା | ଏହାର କାର୍ଯ୍ୟରେ ପ୍ୟାନୱେ ଆଇକେସନ୍ କୁ ପିଅର୍ ଭଡା ପାଇଁ ରନୱେ ଭଡା ପାଇଁ ଏହା ଉଭୟ ଏକ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ ଭଡା ପାଇଁ ଏକ ସୁଯୋଗ ଉପସ୍ଥାପନ କଲା |
ପୂର୍ଣ୍ଣତା କେନ୍ଦ୍ରଗୁଡ଼ିକରେ ସମ୍ଭାବ୍ୟ AI ପ୍ରୟୋଗ |
ଆଇ-ଚାଳିତ ଚାହିଦା ପୂର୍ବାନୁମାନ |
ଅନ୍ତର୍ନିହିତ ଚାହିଦା ପୂର୍ବାନୁମାନ ଇନଭେଣ୍ଟୋରୀ ପରିଚାଳନା ପାଇଁ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ | ଆଇ ଆଲଜୋରିଦମଗୁଡ଼ିକ Histor ତିହାସିକ ବିକ୍ରୟ ତଥ୍ୟ, ବଜାର ଧାରା, ଏବଂ ଭବିଷ୍ୟତର ଚାହିଦା ପୂର୍ବାନୁମାନ କରିବା ପାଇଁ ବାହ୍ୟ କାରଣଗୁଡ଼ିକୁ ଅଧିକ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିପାରିବେ | ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ୱାଲମାର୍ଟ ଅଧିକ ସଠିକତା ସହିତ ଚାହିଦା ଅନୁଯାୟୀ ଚାହିଦା (execkart.com) ସହିତ ଷ୍ଟକଆଉଟ୍ ହ୍ରାସ କରିବାକୁ AI ବ୍ୟବହାର କରିଛନ୍ତି | ସମାନ AI- ଚାଳିତ ପୂର୍ବାନୁମାନକୁ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବାରେ ସଫଳତା ଭଣ୍ଡାର ସ୍ତରକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବାକୁ ସାହାଯ୍ୟ କରିପାରେ, ଉଭୟ ଓଭର୍ଷ୍ଟକିଂ ଏବଂ ଷ୍ଟକଆଉଟ୍ ହ୍ରାସ କରିଥିଲା |
ଇଣ୍ଟେଲିଜେଣ୍ଟ ଇନଭେଣ୍ଟୋରୀ ପରିଚାଳନା ପରିଚାଳନା |
AI ସିଷ୍ଟମଗୁଡିକ ରିଅଲ୍ ଟାଇମ୍ ରେ ଷ୍ଟକ୍ ସ୍ତରଗୁଡ଼ିକୁ ତଦାରଖ କରିପାରିବ ଏବଂ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ଏକାଧିକ ଅବସ୍ଥାନରେ ଭଣ୍ଡାରକୁ ସଜାଡନ୍ତୁ | ଏହି ଗତିଶୀଳ ପଦ୍ଧତି ସୁନିଶ୍ଚିତ କରେ ଯେ ଲୋକପ୍ରିୟ ବସ୍ତୁଗୁଡ଼ିକ ସହଜରେ ଉପଲବ୍ଧ ହୁଏ ସେତେବେଳେ କମ୍ ଲୋକପ୍ରିୟ ଥିବା ଥିବାବେଳେ କମ୍ ଲୋକପ୍ରିୟ ବ୍ୟକ୍ତିଗୁଡିକ ଷ୍ଟୋରେଜ୍ ଖର୍ଚ୍ଚ ହ୍ରାସ କରିବାକୁ କମ୍ ଅଟନ୍ତି | ଆଇ-ଚାଳିତ ଭଣ୍ଡାରାନ ପରିଚାଳନା ମଧ୍ୟ ଉଭୟ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ରେକର୍ଡର ପ୍ରକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକ ମଧ୍ୟ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ପୁନ ock ସ୍ଥାପନ ଏବଂ ହ୍ରାସ କରିବା |
ରୋବୋଟିକ୍ସ ଏବଂ ଅଟୋମେସନ୍ |
AI-ଚାଳିତ ରୋବଟଗୁଡିକ ପୂରଣ କେନ୍ଦ୍ରରେ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ କେନ୍ଦ୍ରରେ ଏକ ଦକ୍ଷତା ବୃଦ୍ଧି କରିପାରିବ | ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ମୋବାଇଲ୍ ରୋବଟ୍ (AMRS) ଗୋଦାମର ଆଇସଲ୍ସ, ଆଇଟମଗୁଡିକ ପୁନରୁଦ୍ଧାର ଏବଂ ଅର୍ଡର ପୂରଣ ପାଇଁ ଆବଶ୍ୟକତାକୁ ପ୍ୟାକ୍ କରିବା ପାଇଁ ସେମାନଙ୍କୁ ପରିବହନ କରିପାରିବ | ଆମାଜନ ପରି କମ୍ପାନୀଗୁଡିକ ସେମାନଙ୍କ ୱେରହୋଲରେ 200,000 ରୋବଟ୍ ରହିଛନ୍ତି, ତିଆରିରେ 24% ହ୍ରାସ ଏବଂ ଉନ୍ନତ କ୍ରମ ପୂରଣ ବିସ୍ତାର ବେଗ (warehousewhisper.com) କୁ ନେଇଥିଲେ | ଭଡାଟି ସ୍ରୋତ କରିବା ପାଇଁ ସମାନ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବରେ ରନୱେ ଉପକୃତ ହୋଇପାରେ |
ଆଇ-ଚାଳିତ ଗୁଣାତ୍ମକ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ |
ଭଡା ଜ୍ୟୋତିମାନଙ୍କର ଗୁଣ ନିଶ୍ଚିତ କରିବା ହେଉଛି ପାରାମାଉଣ୍ଟ | ଆଇ-ଚାଳିତ ଭିଜୁଆଲ୍ ଯାଞ୍ଚ ସିଷ୍ଟମଗୁଡ଼ିକ ନଷ୍ଟ ହୋଇଥିବା ଦ୍ରବ୍ୟ, ପ୍ୟାକେମେଣ୍ଟ ତ୍ରୁଟି, କିମ୍ବା ପଠାଇବା ପୂର୍ବରୁ ଭୁଲ ଲେବଲ୍ଗୁଡ଼ିକୁ ଚିହ୍ନଟ କରିପାରିବ | ଏହି ସକ୍ରିୟ ଆଭିମୁଖ୍ୟ ସିପିଂ ତ୍ରୁଟି ତ୍ରୁଟି ହ୍ରାସ କରେ ଏବଂ ଗ୍ରାହକ ସନ୍ତୁଷ୍ଟତାକୁ ବ ances ାଇଥାଏ | ଅଧ୍ୟୟନ ଦର୍ଶାଇଛି ଯେ AI- ଚାଳିତ ଗୁଣବତ୍ତା ନିୟନ୍ତ୍ରଣ 40% ରୁ ଅଧିକ (iuemag.com) ଦ୍ୱାରା ସିପିଂ ତ୍ରୁଟି ହ୍ରାସ କରିପାରିବ |
ପୂର୍ବାନୁମାନର ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ |
ପ୍ରକୃତ ସମୟରେ ଗୋଦାମ ଯନ୍ତ୍ରପାତି ଏବଂ ଯନ୍ତ୍ରପାତି, ସେମାନେ ହେବା ପୂର୍ବରୁ ସମ୍ଭାବ୍ୟ ବିଫଳତା ପୂର୍ବାନୁମାନ କରି ପାରନ୍ତି | ଏହି ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଆଭିମୁଖ୍ୟକୁ ଅପଚୀନ ହୋଇଥିବା ଡାଉନଟାଇମ୍ ହ୍ରାସ କରେ ଏବଂ ଯନ୍ତ୍ରପାତି ଲିଫ୍ଟପାନ ବିସ୍ତାର କରେ | ଅନୁସନ୍ଧାନ ସୂଚିତ କରେ ଯେ ଭବିଷ୍ୟବାଣୀ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ରକ୍ଷଣାବେକ୍ଷଣ ଖର୍ଚ୍ଚ 20% ହ୍ରାସ କରିପାରିବ ଏବଂ 30% (locusrobotics.com) ସୁଧୀନତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିପାରିବ |
Ai ଏକୀକରଣର ଲାଭ |
ବର୍ଦ୍ଧିତ ଦକ୍ଷତା |
AI ଏକୀକରଣ ରୁଟିନ୍ କାର୍ଯ୍ୟକୁ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ କରିପାରେ, ମାନବ ଶ୍ରମିକମାନଙ୍କୁ ଅଧିକ ଜଟିଳ କାର୍ଯ୍ୟକଳାପକୁ ଧ୍ୟାନ ଦେବା ପାଇଁ ଅନୁମତି ଦେଇପାରେ | ଏହା ଶୀଘ୍ର ଅର୍ଡର ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ସମୟ ଏବଂ ଥ୍ରୋପପୁଟକୁ ବୃଦ୍ଧି କରେ | ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ଆଇ-ଡ୍ରାଇଭନ ମାର୍ଗ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ବିତରଣ ସମୟ ଏବଂ ଇନ୍ଧନ ବ୍ୟବହାରକୁ ହ୍ରାସ କରିପାରେ, ମୂଲ୍ୟ ସଞ୍ଚୟକୁ ନେଇଥାଏ ଏବଂ ଉନ୍ନତ ଗ୍ରାହକ ସନ୍ତୁଷ୍ଟତା (retailerhub.ai) |
ଉନ୍ନତ ସଠିକତା |
AI ସିଷ୍ଟମଗୁଡ଼ିକ କାର୍ଯ୍ୟଗୁଡ଼ିକରେ ମନୁଷ୍ୟକମାନଙ୍କୁ ହ୍ରାସ କରିପାରେ, ପ୍ୟାକିଂ, ଏବଂ ଭଣ୍ଡାର ପରିଚାଳନା | ଏହା ଉଚ୍ଚ କ୍ରମ ସଠିକତା ଏବଂ କମ୍ ରିଟର୍ନ ଏବଂ ବିଶ୍ୱସ୍ତତା ବୃଦ୍ଧି କରିଥାଏ, ଗ୍ରାହକ ଟ୍ରଷ୍ଟ ଏବଂ ବିଶ୍ୱସ୍ତତା |
ମାପନୀୟତା |
ଯେହେତୁ ଭଡା ଚାଲିଥାଏ ରନୱେ ବ grow ିବାରେ ଲାଗିଛି, AI ସମାଧାନ ବ aser ୁଥିବା ଚାହିଦା ପୂରଣ କରିବାକୁ ମାପ କରିପାରେ | AI ସିଷ୍ଟମଗୁଡ଼ିକ ଶ୍ରମ ଖର୍ଚ୍ଚରେ ଆନୁପାତିକ ବୃଦ୍ଧି ବିନା ଉଚ୍ଚ ଆଦେଶର ଭଲ୍ୟୁମ୍ ଏବଂ ଅଧିକ ଜଟିଳ କାର୍ଯ୍ୟ ସହିତ ଅନୁକୂଳ କରିପାରିବ |
ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ ଏବଂ ବିଚାର
ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ବିନିଯୋଗ |
ଆଇ ଟେକ୍ନୋଲୋଜିରେ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରୁଛି ହାର୍ଡୱେର୍, ସଫ୍ଟୱେର୍ ଏବଂ ତାଲିମରେ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଅପଫ୍ରଣ୍ଟ ନିବେଶ ଆବଶ୍ୟକ କରେ | ରନୱେ ଭଡା ପାଇଁ, ଏହା ଯଥେଷ୍ଟ ପୁଞ୍ଜି ଖର୍ଚ୍ଚ ସହିତ ଜଡିତ ହୋଇଥାନ୍ତା |
ଏକୀକରଣ ଜଟିଳତା |
ବିଦ୍ୟମାନ ଗୋଦାମ ପରିଚାଳନା ପ୍ରଣାଳୀ ସହିତ AI ସିଷ୍ଟମକୁ ଏକୀକୃତ କରିବା ଏବଂ ପ୍ରକ୍ରିୟାଗୁଡ଼ିକ ଜଟିଳ ଏବଂ ସମୟସୀମାଂଶ ହୋଇପାରେ | ବିହୀନ କାର୍ଯ୍ୟ ନିଶ୍ଚିତ କରିବାକୁ ଯତ୍ନର ସହ ଯୋଜନା ଏବଂ କାର୍ଯ୍ୟାନୁପ୍ତି ଆବଶ୍ୟକ କରେ |
କର୍ମକ୍ଷେତ୍ର ପରିବର୍ତ୍ତନ |
ଇଉ ଏବଂ ଅଟୋମେସନ୍ ର ପରିଚୟ କର୍ମକ୍ଷେତ୍ର ଆବଶ୍ୟକତାଗୁଡ଼ିକରେ ପରିବର୍ତ୍ତନ ଆଣିପାରେ | ପରିବର୍ତ୍ତନଗୁଡ଼ିକ ଦ୍ୱାରା ପ୍ରଭାବିତ ହୋଇଥିବା କର୍ମଚାରୀଙ୍କୁ ତାଲିମ ଏବଂ ସମର୍ଥନକୁ ଯତ୍ନର ସହିତ ପରିଚାଳନା କରିବାକୁ ଭଡା ମିଳିବ, ପରିଚାଳନା ଏବଂ ସମର୍ଥନକୁ ଯତ୍ନର ସହିତ ପରିଚାଳନା କରିବାକୁ ପଡିବ |
ସିଦ୍ଧାନ୍ତ |
2018 ରେ, ରାକ୍ଷୀ କେନ୍ଦ୍ର କେନ୍ଦ୍ରକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବାରେ ଉଲ୍ଲେଖନୀୟ ଖବରିତ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜଗୁଡିକ ଭଡା ଭଡା ଦେଲାୱାର୍କ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଆହ୍ .ାନ | ଆଇ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି, ଉନ୍ନତ ଦକ୍ଷତା, ସଠିକତା ଏବଂ ମାପନୀୟତା ପାଇଁ ଆଗମନ ଏହି ସମସ୍ୟାର ଅନେକ ତଥ୍ୟକୁ ସମ୍ବୋଧନ କରିପାରେ | ଯେତେବେଳେ ପ୍ରାରମ୍ଭିକ ବିନିଯୋଗରେ ଜଟିଳତା ଏବଂ ପୂର୍ଣ୍ଣକାଳୀନ କାର୍ଯ୍ୟକାରିତା ଯଥେଷ୍ଟ ସଂଖ୍ୟକ, ଅଙ୍କ ପୋଷନ କାର୍ଯ୍ୟରେ ବ୍ୟଙ୍ଗ-ମିଆଦି ଲାଭ ଯଥେଷ୍ଟ | ଯେହେତୁ ଭଡା ବିକଶିତ ହେବାକୁ ଲାଗିଲା, ରନ୍ୱେରେ ରୁମଗୁଡିକ ପ୍ରତିଯୋଗୀତା ରହିବାକୁ ପ୍ରତିଯୋଗୀ ରହିବାକୁ ଏହି ବଳବାନଙ୍କୁ le ିବାରେ ସୁଯୋଗ ଏବଂ ଇ-ବାଣିଜ୍ୟ ଲ୍ୟାଣ୍ଡସ୍କେପର ବ growing ୁଥିବା ଚଳାଚଳକୁ ଭେଟିବା ପାଇଁ ସୁଯୋଗ ପାଇବ |
ପରବର୍ତ୍ତୀ ପଠନ |
ଲଜିଷ୍ଟିକ୍ ଏବଂ ପୂର୍ଣ୍ଣ ପ୍ରୟୋଗରେ AI ପ୍ରୟୋଗରେ ଅଧିକ ଜ୍ଞାନୀ ଏବଂ ପୂରଣ କେନ୍ଦ୍ରଗୁଡ଼ିକରେ ଅଧିକ ଜ୍ଞାନୀ ଭାବରେ ଅଧିକ ଉତ୍ସାହିତ କରନ୍ତୁ, ନିମ୍ନଲିଖିତ ଉତ୍ସଗୁଡ଼ିକୁ ଅନୁସନ୍ଧାନ କରନ୍ତୁ:
-
AI-Driven Warehouse Automation: The Future of Fulfillment Centers with Robotics and AI
-
Warehouse AI Revolution: Powerful Transformations in Logistics 2024
