ہر جگہ ڈیٹا: لاجسٹک میں AI

زیادہ تر شپرز، کیریئرز اور لاجسٹکس سروس فراہم کرنے والے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کی اہمیت کو سمجھتے ہیں۔ وقت کے ساتھ جمع کیا جانے والا ڈیٹا انٹیلی جنس فراہم کرتا ہے، جو کمپنیوں کو طویل مدتی فیصلہ سازی کو بڑھانے کے قابل بناتا ہے۔ دریں اثنا، ریئل ٹائم ڈیٹا کو سمارٹ سپلٹ سیکنڈ فیصلے کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے - جیسے کہ مسائل پیدا ہونے پر کیسے درست کیا جائے یا دوبارہ منصوبہ بنایا جائے۔

مصنوعی ذہانت ایک طاقتور ٹول ہے جو کمپنیوں کو اپنے ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے میں مدد کرتا ہے۔ یہ کئی شکلیں لیتا ہے۔ "شماریاتی AI" صارفین کو چھپے ہوئے نمونوں کو تلاش کرنے اور ہوشیار فیصلے کرنے کے لیے معلومات کی بڑی مقدار کا تجزیہ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ دریں اثنا، کمپنیاں "علامتی AI" ماڈلز کو پروگرام کرنے کے لیے ماضی کے ڈیٹا کا استعمال کر سکتی ہیں، جسے "مقصد تلاش کرنے والی" ایپلی کیشنز، جیسے کہ عمل کی اصلاح کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ Jonah Mcintire (تصویر میں)، چیف نیٹ ورک آفیسرٹرانسپورون، ایک Trimble کمپنی، مزید دریافت کرتا ہے۔

آٹومیشن بمقابلہ AI - فرق کو سمجھنا

آٹومیشن اور AI اکثر ایک ہی سانس میں بولے جاتے ہیں، گویا وہ مترادف ہیں۔ تاہم، اگرچہ وہ آپس میں جڑے ہوئے ہیں، دونوں کے درمیان ایک اہم فرق ہے۔ آٹومیشن میں سافٹ ویئر کو دنیاوی، اکثر انتظامی، کام سونپنا شامل ہے۔ یہ مولوی ہے۔ دوسری طرف، حقیقی AI میں فیصلہ سازی کی طاقت کو سونپنا شامل ہے۔ سافٹ ویئر کو سیٹ پیرامیٹرز دیئے گئے ہیں، لیکن یہ ان کا استعمال غیر متوقع نتائج اخذ کرنے کے لیے کرے گا۔ صارفین AI کو مختلف ڈگریوں کی آزادی دے سکتے ہیں۔ ایک زیادہ محتاط نقطہ نظر یہ ہے کہ سافٹ ویئر کو اختیارات کا حساب لگانے اور انسان کو منظوری کے لیے سفارشات دینے کی اجازت دی جائے۔ تاہم، یہ بھی ممکن ہے کہ وہ کسی انسان کو بتائے بغیر کسی نتیجے پر پہنچ سکے اور خود مختاری سے فیصلے کرے۔

تو، لاجسٹکس ٹرانسپورٹیشن میں AI کا سب سے زیادہ اثر کہاں ہو سکتا ہے؟ مختصر جواب 'ہر جگہ' ہے۔ درحقیقت، آگے کی سوچ رکھنے والے شپرز، کیریئرز اور لاجسٹکس سروس فراہم کرنے والے پہلے ہی AI کو اپنے ٹیک اسٹیکس میں ضم کر رہے ہیں۔

ذہن میں رکھنے کے لئے چند تحفظات ہیں. AI کو ٹھوس مالیاتی اقدار کے ساتھ فیصلوں کے لیے بہترین طور پر استعمال کیا جاتا ہے جو اسکور کرنے میں آسان ہیں اور جن میں مجرد، معروف متغیرات ہیں۔ تیز فیصلہ سازی کے چکر بھی اہم ہیں۔ انسانوں کی طرح، AI تجربات سے سیکھتا ہے۔ لہذا، اگر کوئی فیصلہ صرف سالانہ کیا جاتا ہے، تو سافٹ ویئر کو تاثرات حاصل کرنے کے لیے کافی ڈیٹا اکٹھا کرنے میں کئی دہائیاں لگیں گی۔ حقیقت پسندانہ طور پر، آپ چاہتے ہیں کہ AI ماڈلز روزانہ ہزاروں فیصلوں کا تجزیہ کریں۔ مثالی طور پر، کھلاڑی تربیت یافتہ ماڈلز کو نہ صرف اپنے ڈیٹا کے ساتھ استعمال کریں گے، بلکہ پوری صنعت سے جمع کیے گئے ڈیٹا کے ساتھ۔ یہ باہمی تعاون ("پلیٹ فارم" کے نام سے بھی جانا جاتا ہے) نقطہ نظر ہر کسی کو آگے بڑھنے کے قابل بناتا ہے۔

تو، AI کس طرح تبدیل کر سکتا ہے کہ کمپنیاں اپنے ڈیٹا کو خود مختار پروکیورمنٹ، ریئل ٹائم ای ٹی اے ٹولز اور ڈیکاربونائزیشن کے ذریعے کیسے استعمال کرتی ہیں؟

ریئل ٹائم ای ٹی اے ٹولز

لاجسٹکس ٹرانسپورٹیشن انڈسٹری میں شپرز اور کیریئرز کے درمیان رابطہ منقطع ایک طویل عرصے سے ایک چیلنج رہا ہے۔ مرئیت، شفافیت اور کارکردگی کو بڑھانے کے لیے، ہمیں لوڈ ریسیورز اور لوڈ دینے والوں کو جوڑنے کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، بوجھ کے لیے آمد کے اوقات کی پیشین گوئی کرنا روایتی طور پر دونوں کے لیے تکلیف دہ رہا ہے۔بھیجنے والےاور کیریئرز. تاخیر کی عام وجوہات - جیسے ہڑتالیں، ٹریفک جام اور مکینیکل مشکلات - انسانی آنکھ کو مکمل طور پر بے ترتیب لگ سکتی ہیں۔ لیکن جب ایک AI ماڈل سالوں کے اس ڈیٹا کا تجزیہ کرتا ہے تو پوشیدہ نمونے سامنے آتے ہیں۔ عام طور پر – جب تک کہ حالات واقعی بے مثال نہ ہوں – AI ETAs کی پیشن گوئی کرنے میں بہت بہتر ہے اور AI کی مدد سے ریئل ٹائم ETA ٹول کی مدد سے، کمپنیاں اس بات کو یقینی بنا سکتی ہیں کہ جب بھی وہ پہنچیں لوڈ وصول کرنے کے لیے تیار ہوں۔

خودکار پروکیورمنٹ اور کوٹیشن

علامتی AI کے لیے اسپاٹ خرید ایک بہترین استعمال کی صورت ہے، کیونکہ کمپنیوں کے پاس ایک مقررہ بجٹ ہوتا ہے اور لیڈ ٹائم اور کیریئر کی اقسام کے ارد گرد واضح رکاوٹیں ہوتی ہیں۔ اس سے آگے، مذاکرات کا ڈھانچہ نسبتاً آسان ہے – شرکاء پیشکش کر سکتے ہیں، جواب کا انتظار کر سکتے ہیں، جوابی پیشکش کر سکتے ہیں، پیشکش قبول کر سکتے ہیں، یا مذاکرات ختم کر سکتے ہیں۔ یہ سافٹ ویئر کے لیے اپنے اہداف کو آزادانہ طور پر حاصل کرنا آسان بناتا ہے، جس سے ہزاروں دستی انتظامی اوقات کی بچت ہوتی ہے۔

یہ صرف ایک مثال ہے۔ حصولی کی جگہ میں، شماریاتی AI قیمتوں کا تعین کرنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا استعمال کر کے ٹینڈرنگ میں بھی انقلاب لا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، کیریئرز کو لوڈ ٹینڈر پر بولی لگانے کے لیے کہنے کے بجائے، AI کہا گیا ٹینڈر پیش کر سکتا ہے – اور قیمتوں کی پیشکش – کیریئرز کی ایک منتخب تعداد کو۔ اگر کوئی کیریئر پیش کردہ قیمت پر ٹینڈر شدہ لوڈ کو قبول نہیں کرتا ہے، تو AI ضرورت کے مطابق اضافی ٹینڈرنگ راؤنڈز شروع کر سکتا ہے۔

AI لاجسٹک خدمات کے بیچنے والوں کے لیے بھی ایک تبدیلی کا اثر ڈال سکتا ہے، جس سے وہ خود بخود صارفین کو پیشین گوئی شدہ مارکیٹ ریٹ کی بنیاد پر اسپاٹ ٹرانسپورٹ کے لیے فوری، درست قیمتوں کے ساتھ خدمات فراہم کر سکتے ہیں۔ اس قابلیت کے ساتھ، بوجھ لینے والے مواقع کے حجم کو بڑھا سکتے ہیں جس کے لیے وہ حوالہ دیتے ہیں اور بالآخر مزید نئے کاروبار جیت سکتے ہیں۔

ڈیکاربونائزیشن

رسد کی نقل و حمل کے شعبے پر کاربن کے اخراج کو کم کرنے کے لیے دباؤ ہے۔ آخری صارف کے صارفین ڈیکاربونائز کرنے کے لیے شپرز پر جھک رہے ہیں۔ دریں اثنا، شپرز کیریئرز پر ان کے پائیداری کے طریقوں کی بنیاد پر معاہدہ کر کے، ماحولیاتی طور پر ذمہ دار کیریئرز کو طویل مال برداری کے معاہدے کی پیشکش کر کے، اور یہاں تک کہ کم کاربن ٹرانسپورٹ کے لیے ایک پریمیم ادا کر کے ان پر وہی دباؤ ڈال رہے ہیں۔

پائیداری اب نیچے کی لکیر کو متاثر کرنے کے ساتھ، یہ کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ ڈیکاربونائزیشن شپرز اور کیریئرز دونوں کے لیے ایجنڈے میں سرفہرست ہے۔ تو، AI ان سب میں کیسے مدد کر سکتا ہے؟ پہلی چیز جس پر زور دیا جائے وہ یہ ہے کہ - حصولی کے برعکس - جب پائیداری کی بات آتی ہے تو اکثر کوئی ایک 'صحیح' جواب نہیں ہوتا ہے۔ کمپنیوں کے پاس بہترین حکمت عملی کے بارے میں مختلف خیالات ہو سکتے ہیں، احتیاط سے 'لاگت بمقابلہ اخراج' یا 'یقینی بمقابلہ اخراج' میں توازن رکھتے ہیں۔ تاہم، ایک بار شپرز، کیریئرز اور لاجسٹکس سروس فراہم کرنے والوں نے اپنی خطرے کی بھوک کا فیصلہ کر لیا، AI ان کے مقاصد پر قائم رہنے میں ان کی مدد کرنے میں اہم کردار ادا کر سکتا ہے۔

٪23Freightforwarder ٪23DoortoDoor ٪23Amazon ٪23Export ٪23AirFreight ٪23Jordanshipping ٪23Chinashippingto Jodan ٪23jorدانirfreight ٪23 Jodantrading ٪23 Jodan ٪23Aqabashipping

فریٹ فارورڈر 3pl ڈراپ شپنگ ڈورٹو ڈور ایئر فریٹ ایجنٹ اردن شپنگ چین شپنگ ایجنٹ تکمیلی مرکز

کیپوکلاگ لاجسٹک ایئر فریٹ چین سے یوکے ڈورٹو ڈور ایمیزون ایکسپورٹ ایئر فریٹ اردن شپنگ چائنہ شپنگ سے اردن اردن ایئر فریٹ جہاز

化妆品 沙特空运-海运双清

مستحضرات التجميل، خدمة النقل الجوي من الباب إلى الباب في المملكة العربية السعودية

کاسمیٹکس، سعودی بذریعہ ہوائی اور بذریعہ سمندر گھر گھر خدمت

#chinapurchasingagent #chinashippingagent #chinadropshipping #chinashippinglogistics #shippingcarrier

٪230 مکمل مراکز ٪23 آن لائنmarketنگ ٪233pl ٪23ڈراپ شپنگ ٪23dortodoor ٪23solidation شپping ٪23inashipping ٪23freightforwarderchina ٪23doortodoor ٪23consolidation شپping ٪23chinashipping ٪23freightforwarderchina ٪23DDP

شینزین کاپوکلاگ لاجسٹکس سعودی عرب کسٹم کلیئر ڈیوٹی ڈور ٹو ڈور ڈی ڈی پی ادا کرتا ہے۔

ڈی ڈی پی چین سعودی عرب

شینزین کاپوکلاگ لاجسٹکس دبئی کسٹم کلیئرنس ڈور ٹو ڈور سروس ڈی ڈی پی

ڈی ڈی پی چین سے دبئی

شینزین کاپوکلوگ لوگسٹکس کمپنی ٪2c Ltd

شینزین kapoklog لاجسٹکس قطر اپنی مرضی کے مطابق کلیئرنس ڈور ٹو ڈور ڈی ڈی پی لائن

ڈی ڈی پی چین سے قطر

شینزین کاپوکلاگ لاجسٹکس پاکستان ڈی ڈی پی

ڈی ڈی پی چین پاکستان کو

شینزین کاپوکلاگ لاجسٹکس اردن کسٹم کلیئرنس ڈور ٹو ڈور DDP چین تا اردن

شینزین کاپوکلوجسٹکس مصر ڈبل کسٹم کلیئرنس ڈور ٹو ڈور ڈی ڈی پی

شینزین کپوکلوگ لاجسٹکس جدہ کسٹم کلیئرنس، جدہ ڈی ڈی پی، چین سے جدہ ڈی ڈی پی شپنگ

شینزین کاپوکلاگ لاجسٹکس عمان ڈی ڈی پی، چین سے عمان ڈی ڈی پی، عمان شپنگ ڈی ڈی پی

شینزین کاپوکلوگ عراق کسٹم کلیئرنس، چین سے عراق ڈی ڈی پی

شینزین کاپوکلاگ لاجسٹکس اسرائیل کسٹم کلیئرنس ڈی ڈی پی، چین سے اسرائیل گھر گھر، اسرائیل گھر گھر، چین سے اسرائیل ڈی ڈی پی

کمپنیاں عام طور پر دو میں سے ایک ذہنیت اپناتی ہیں۔ پہلی ٹوپی اور تجارتی حکمت عملی ہے، جہاں کمپنی فیصلہ کرتی ہے کہ وہ X سے زیادہ اخراج کو برداشت نہیں کرے گی۔ دوسرا کاربن ٹیکس ہے، جہاں ایک کمپنی اپنے اخراج کو پورا کرنے کا فیصلہ کرتی ہے۔ ان دونوں حکمت عملیوں کے لیے، شپرز اور کیریئرز 'قیمت فی ٹن اخراج' کو پروکیورمنٹ ایونٹس میں شامل کر سکتے ہیں۔ شماریاتی AI فیصلہ سازی کا ایک مددگار ذریعہ ہو سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ فیصلہ کرتے وقت کہ ہر کھیپ کے لیے نقل و حمل کا کون سا طریقہ استعمال کیا جانا چاہیے۔

لاجسٹک ٹرانسپورٹیشن میں AI کا مستقبل باہمی تعاون پر مبنی ہے۔

ہم لاجسٹک ٹرانسپورٹیشن میں AI کے استعمال میں ایک اہم موڑ پر ہیں۔ یہ انتظامی کام کو کم کرنے اور کمپنیوں کو زیادہ موثر اور پائیدار بننے میں مدد کرنے کے لیے تیار ہے۔ لیکن اس کا حصول مؤثر ڈیٹا اکٹھا کرنے اور شیئر کرنے پر منحصر ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں صنعت کے کھلاڑیوں کے درمیان تعاون آتا ہے۔ ہر کسی کے لیے زیادہ سے زیادہ مثبت نتائج حاصل کرنے کے لیے، شپرز، کیریئرز اور لاجسٹکس سروس فراہم کرنے والوں کو AI ماڈلز کو فیڈ کرنے کے لیے ڈیٹا کا اشتراک کرنے کے لیے اشتراکی ڈیجیٹل پلیٹ فارم کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس نقطہ نظر کو آگے دیکھتے ہوئے، ہم صنعت کے ڈیجیٹلائزیشن اور ڈیکاربونائزیشن کے اہداف تک پہنچنے کی طرف اپنی پیش رفت کو نمایاں طور پر تیز کر سکتے ہیں۔