एमजी शिप ने तेज़, सस्ते और कम जोखिम वाले शिपिंग मार्ग खोजने के लिए एआई सिस्टम लॉन्च किया

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वैश्विक लॉजिस्टिक्स में गहराई तक जा रहा है, और इस बार यह न केवल यह तय करने में मदद कर रहा है कि माल कहाँ है, बल्कि यह भी कि उसे कैसे यात्रा करनी चाहिए। लॉजिस्टिक्स प्रौद्योगिकी कंपनी एमजी शिप ने एक नया एआई-संचालित मार्ग अनुकूलन और वाहक अनुशंसा मॉड्यूल पेश किया है, जिसे खुदरा विक्रेताओं, निर्माताओं, माल संचालकों और वैश्विक शिपर्स को अंतरराष्ट्रीय व्यापार गलियारों में बेहतर परिवहन मार्ग और वाहक चुनने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रणाली बदलती लॉजिस्टिक्स स्थितियों का विश्लेषण करती है, जिसमें मौसम संबंधी बाधाएं, बंदरगाह और हवाई अड्डे की भीड़, सीमा शुल्क जोखिम, ऐतिहासिक पारगमन प्रदर्शन और वाहक विश्वसनीयता शामिल हैं।

एमजी शिप का कहना है कि शिपमेंट के स्थान को केवल प्रदर्शित करने के बजाय, यह प्लेटफॉर्म किसी दिए गए समय पर उपलब्ध सबसे तेज़, सबसे विश्वसनीय, सबसे लागत प्रभावी और सबसे कम जोखिम वाले शिपिंग विकल्प की सिफारिश कर सकता है।

यह लॉजिस्टिक्स प्रौद्योगिकी में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है।

पारंपरिक ट्रैकिंग सिस्टम जवाब देते हैं:

मेरा माल कहाँ है?

एआई-संचालित आपूर्ति श्रृंखला प्रणालियों से तेजी से एक अधिक मूल्यवान प्रश्न पूछा जा रहा है:

हमें आगे क्या करना चाहिए?

एआई मार्ग चुनता है एमजी शिप का गतिशील मार्ग अनुकूलन इंजन विभिन्न परिवहन मार्गों का मूल्यांकन करने के लिए ऐतिहासिक और वास्तविक समय के डेटा को जोड़ता है।

यह प्रणाली निम्नलिखित कारकों पर विचार करती है:

मौसम की स्थिति,

बंदरगाह की भीड़,

हवाई अड्डे की बाधाएं,

सीमा शुल्क जोखिम,

लेन प्रदर्शन,

और अपेक्षित पारगमन विश्वसनीयता।

यह लागत, गति, विश्वसनीयता और परिचालन जोखिम के आधार पर वैकल्पिक मार्गों की सिफारिश कर सकता है।

दुनिया भर में हजारों कंटेनर, पार्सल, घटक या खुदरा उत्पाद भेजने वाली कंपनियों के लिए, मार्ग में छोटे सुधारों के भी बड़े वित्तीय परिणाम हो सकते हैं।

देरी से भेजा गया शिपमेंट इन्वेंट्री की कमी पैदा कर सकता है।

एक छूटा हुआ कनेक्शन महंगे त्वरित माल की आवश्यकता हो सकती है।

एक भीड़भाड़ वाला बंदरगाह पूरी आपूर्ति श्रृंखला को बाधित कर सकता है।

और सबसे सस्ता वाहक चुनना हमेशा सबसे कम कुल लागत नहीं देता है।

एमजी शिप का कहना है कि यहीं पर एआई मदद कर सकता है।

एआई वाहक भी चुन सकता है यह प्लेटफॉर्म अकेले मार्गों का मूल्यांकन नहीं करता है।

एमजी शिप ने वाहक चयन और प्रदर्शन स्कोरिंग भी जोड़ा है।

मुख्य रूप से माल ढुलाई मूल्य के अनुसार परिवहन प्रदाताओं को चुनने के बजाय, यह प्रणाली कई मापों का उपयोग करके वाहकों का मूल्यांकन कर सकती है, जिनमें शामिल हैं:

समय पर प्रदर्शन,

पारगमन संगति,

अपवाद आवृत्ति,

दावों का इतिहास,

उपलब्ध क्षमता,

सेवा स्तर,

और सेवा की कुल लागत।

एआई तब किसी विशेष शिपमेंट या व्यापार लेन की आवश्यकताओं के अनुसार वाहकों को रैंक कर सकता है।

इसका मतलब यह है कि एक कंपनी यह पता लगा सकती है कि सबसे सस्ती उद्धृत दर की पेशकश करने वाला वाहक वास्तव में देरी, दावों, विफल सेवा स्तरों, या आपातकालीन शिपिंग लागतों को शामिल करने के बाद अधिक महंगा है।

एआई शिपमेंट असाइन होने से पहले उस अंतर को संभावित रूप से उजागर कर सकता है।

कंपनियां निर्णय लेने से पहले शिपिंग निर्णयों का अनुकरण कर सकती हैं एक और विशेषता लॉजिस्टिक्स टीमों को परिदृश्य योजना बनाने की अनुमति देती है।

पीक सीज़न, प्रमुख बिक्री अभियानों, या सोर्सिंग रणनीति में बदलाव से पहले, कंपनियां विभिन्न संयोजनों का अनुकरण कर सकती हैं:

मार्ग,

वाहक,

शिपिंग आवंटन,

लीड टाइम,

माल ढुलाई लागत,

सेवा स्तर,

और आपूर्ति श्रृंखला जोखिम।

यह प्रणाली अनुमान लगा सकती है कि वे निर्णय कंपनियों द्वारा माल और धन प्रतिबद्ध करने से पहले समग्र लॉजिस्टिक्स प्रदर्शन को कैसे प्रभावित कर सकते हैं।

एमजी शिप का कहना है कि शुरुआती कार्यान्वयन में कम लीड-टाइम परिवर्तनशीलता, कम प्रीमियम माल ढुलाई खर्च, बेहतर ऑन-टाइम-इन-फुल डिलीवरी प्रदर्शन और मजबूत इन्वेंट्री योजना सहित सुधार हुए हैं। ये कंपनी द्वारा रिपोर्ट किए गए शुरुआती अवलोकन हैं न कि स्वतंत्र रूप से ऑडिट किए गए प्रदर्शन परिणाम।

लॉजिस्टिक्स में एआई आरओआई दिखाना शुरू कर रहा है बड़ी कहानी यह है कि लॉजिस्टिक्स कंपनियां तेजी से पायलट परियोजनाओं से परे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को आगे बढ़ा रही हैं।

एमजी शिप की सितंबर की घोषणा अनुसंधान और उद्योग केस स्टडीज का हवाला देती है जो तीन प्रमुख क्षेत्रों में कुछ सबसे तेज़ एआई रिटर्न दिखा रहे हैं।

मार्ग अनुकूलन एमजी शिप द्वारा उद्धृत आंकड़ों के अनुसार, गतिशील मार्ग अनुकूलन ने कुछ कंपनियों को निम्नलिखित हासिल करने में मदद की है:

15 से 20 प्रतिशत कम ईंधन की खपत

15 से 25 प्रतिशत तेज डिलीवरी

12 से 22 प्रतिशत कम परिवहन लागत

और 12 से 20 प्रतिशत कम परिचालन लागत।

कंपनी का कहना है कि कुछ परियोजनाओं ने लगभग तीन से छह महीनों के भीतर भुगतान प्राप्त कर लिया है।

एआई मांग पूर्वानुमान एआई-संचालित पूर्वानुमान ने कथित तौर पर पूर्वानुमान त्रुटियों को लगभग 20 से 40 प्रतिशत तक कम करने में मदद की है, जबकि पूर्वानुमान सटीकता में 35 प्रतिशत तक सुधार हुआ है।

एमजी शिप द्वारा उद्धृत आंकड़ों के अनुसार, कुछ परिनियोजनों ने इन्वेंट्री स्तरों को भी लगभग 20 से 30 प्रतिशत तक कम कर दिया है, जिसमें मापने योग्य लाभ आमतौर पर छह से बारह महीनों के भीतर दिखाई देते हैं।

स्वचालित माल ढुलाई दस्तावेज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग लॉजिस्टिक्स की सबसे कम ग्लैमरस लेकिन सबसे अधिक समय लेने वाली समस्याओं में से एक पर भी किया जा रहा है:

कागजी कार्रवाई।

एमजी शिप ने उद्योग के मामलों का हवाला दिया जहां माल-दस्तावेज स्वचालन ने मैन्युअल प्रसंस्करण समय को 85 प्रतिशत तक कम कर दिया, कुछ प्रणालियों ने तीन से छह महीनों के भीतर निवेश पर वापसी प्राप्त की।

शुरुआती एआई अपनाने वालों में, घोषणा में लॉजिस्टिक्स और परिचालन लागत में लगभग 10 से 25 प्रतिशत की कमी और लंबे परिनियोजन चक्रों पर गोदाम उत्पादकता में लगभग 25 से 35 प्रतिशत की वृद्धि का उल्लेख है।

फिर से, ये आंकड़े एमजी शिप द्वारा उद्धृत उद्योग अनुसंधान और मामलों का प्रतिनिधित्व करते हैं, न कि एक सामान्य गारंटी कि एआई को लागू करने वाली हर कंपनी समान परिणाम प्राप्त करेगी।

माल को ट्रैक करने से लेकर आगे क्या होता है इसकी भविष्यवाणी करने तक एमजी शिप का व्यापक प्लेटफॉर्म पहले से ही वास्तविक समय शिपमेंट दृश्यता को भविष्य कहनेवाला विश्लेषण, व्यापार खुफिया और जोखिम निगरानी के साथ जोड़ता है।

विचार आपूर्ति-श्रृंखला सॉफ्टवेयर को अवलोकन से सिफारिश की ओर ले जाना है।

ट्रैकिंग सिस्टम प्रबंधकों को बताते हैं कि एक कंटेनर में देरी हुई है।

भविष्य कहनेवाला सिस्टम चेतावनी दे सकता है कि कंटेनर में देरी होने की संभावना है।

निर्णय प्रणाली एक और कदम आगे बढ़ती है और सिफारिश करती है कि कंपनी को इसके बारे में क्या करना चाहिए।

वह प्रगति महत्वपूर्ण है।

एंटरप्राइज़ एआई की अगली पीढ़ी केवल टेक्स्ट, चित्र या रिपोर्ट उत्पन्न नहीं कर सकती है।

यह तेजी से धन, इन्वेंट्री, परिवहन, जोखिम और भौतिक संपत्तियों से जुड़े परिचालन निर्णयों की सिफारिश करेगा।

WMX एशिया में प्रचार से परे एआई एमजी शिप के सीईओ सुकी चेउंग 15 से 17 सितंबर तक हांगकांग के केरी होटल में आयोजित WMX एशिया 2026 में लॉजिस्टिक्स पर एआई के व्यावहारिक प्रभाव पर चर्चा करने वाले हैं।

आधिकारिक WMX एशिया एजेंडा में चेउंग को पॉस मलेशिया के चार्ल्स ब्रेवर, ओमनीवा के सिंटिजा बेर्ज़िना और ओनिक्स स्पेस के जॉर्ज तबकियन के साथ 17 सितंबर के सत्र के लिए सूचीबद्ध किया गया है, जिसमें लॉजिस्टिक्स में एआई और प्रौद्योगिकी की जांच की जाएगी।

चर्चा में मार्ग अनुकूलन, गोदाम प्रौद्योगिकी, कार्यबल परिवर्तन, एआई-संचालित आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता और कंपनियों द्वारा परिनियोजन से पहले से देखे जा रहे मापने योग्य परिणाम शामिल होंगे।

चेउंग का तर्क है कि लॉजिस्टिक्स एआई के बारे में बहुत अधिक चर्चा अभी भी इस बात पर केंद्रित है कि भविष्य में क्या हो सकता है।

लेकिन उद्योग तेजी से एक अधिक व्यावहारिक प्रश्न पूछ रहा है:

क्या एआई वास्तव में पैसे बचाता है?

यह अंततः यह निर्धारित कर सकता है कि कौन सी प्रौद्योगिकियां वर्तमान एआई बूम से बची रहेंगी।

फिलीपींस के लिए इसका क्या मतलब है इस कहानी का फिलीपींस के लिए विशेष महत्व है।

हम एक द्वीपसमूह अर्थव्यवस्था हैं जो एक जटिल नेटवर्क पर निर्भर है:

बंदरगाह,

हवाई अड्डे,

ट्रकिंग,

शिपिंग लाइनें,

गोदाम,

वितरण केंद्र,

कूरियर,

और अंतर-द्वीप परिवहन।

मेट्रो मनीला से सेबू, दावो, इलोइलो, बाटन, या एक दूरस्थ नगर पालिका तक के शिपमेंट को अपने गंतव्य तक पहुंचने से पहले कई परिवहन साधनों की आवश्यकता हो सकती है।

अब एक एआई प्रणाली की कल्पना करें जो लगातार विश्लेषण कर रही है:

मौसम,

बंदरगाह की भीड़,

शिपिंग शेड्यूल,

ईंधन की लागत,

सीमा शुल्क की स्थिति,

वाहक विश्वसनीयता,

गोदाम इन्वेंट्री,

वितरण की समय सीमा,

और परिवहन की कीमतें।

फिलीपींस के किसी व्यवसाय को केवल यह बताने के बजाय कि एक शिपमेंट में देरी हुई है, यह प्रणाली सिफारिश कर सकती है:

इसे दूसरे बंदरगाह से ले जाएं।

वाहक बदलें।

इस हिस्से के लिए हवाई माल ढुलाई का उपयोग करें।

इस शिपमेंट में देरी करें लेकिन दूसरे को प्राथमिकता दें।

दूसरे गोदाम से इन्वेंट्री ले जाएं।

यहीं पर एआई चैटबॉट से कहीं अधिक हो जाता है।

यह देश के आर्थिक बुनियादी ढांचे का हिस्सा बन जाता है।

फिलीपींस के खुदरा विक्रेताओं, निर्माताओं, निर्यातकों, आयातकों, ई-कॉमर्स कंपनियों, फ्रेट फॉरवर्डर्स और लॉजिस्टिक्स प्रदाताओं के लिए, यह एक बड़ा प्रतिस्पर्धी लाभ बन सकता है।

लेकिन यहाँ एक और सबक है।

एआई से सबसे अधिक लाभ उठाने वाली कंपनियां जरूरी नहीं कि वे हों जो केवल नवीनतम सॉफ्टवेयर खरीदते हैं।

वे सबसे अच्छे डेटा, परिचालन अनुशासन, डिजिटल बुनियादी ढांचे और एआई सिफारिशों पर कार्य करने की क्षमता वाले होंगे।

क्योंकि सबसे अच्छा मार्ग जानने का बहुत कम मतलब है यदि आपका संगठन वास्तव में पाठ्यक्रम नहीं बदल सकता है।

लॉजिस्टिक्स में वास्तविक एआई क्रांति इसलिए केवल यह जानने के बारे में नहीं है कि माल कहाँ है।

यह जानने के बारे में है:

यह कहाँ जाना चाहिए,

इसे कौन ले जाना चाहिए,

इसकी लागत क्या होगी,

क्या गलत हो सकता है,

और अंततः,

अगला क्या निर्णय लिया जाना चाहिए।

यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो भविष्यवाणी से वास्तविक दुनिया के निर्णय लेने की ओर बढ़ रहा है।