ભારતીય વેરહાઉસિંગ કંપનીઓ હવે મોંઘા હાર્ડવેર ઓટોમેશન કરતાં AI-ડ્રિવન સોફ્ટવેર અને ઓર્કેસ્ટ્રેશનને વધુ પ્રાધાન્ય આપી રહી છે. આ નવી વ્યૂહરચનાનો હેતુ કાર્યક્ષમતા વધારવાનો અને શ્રમ-ઘન બજારમાં પ્રોફિટ માર્જિન સુધારવાનો છે. રોકાણકારોએ આ હાઇબ્રિડ મોડેલ લોજિસ્ટિક્સ ઉત્પાદકતાને કેવી રીતે અસર કરે છે તેના પર નજર રાખવી જોઈએ.
યુરોપિયન મોડેલથી અલગ રાહ
ભારતીય વેરહાઉસિંગ સેક્ટર યુરોપિયન મોડેલથી અલગ ચાલી રહ્યું છે, જ્યાં 'ક્યુબ' સિસ્ટમ્સ જેવા હાઈ-ઓટોમેશન પર ભાર મૂકવામાં આવે છે. ભારતમાં, લોજિસ્ટિક્સ કંપનીઓ ભારે રોબોટિક્સ અને હાર્ડવેરમાં રોકાણ કરવાને બદલે સોફ્ટવેર, ઓર્કેસ્ટ્રેશન અને AI-ડ્રિવન ઇન્ટેલિજન્સ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી રહી છે. આ પરિવર્તનનો ઉદ્દેશ્ય ઇ-કોમર્સ વોલ્યુમમાં થતા ઝડપી વધારાને પહોંચી વળવાનો છે, સાથે જ કેપિટલ ખર્ચ (CAPEX) ને નિયંત્રણમાં રાખવાનો છે.
ભારતીય પરિસ્થિતિને અનુરૂપ હાઇબ્રિડ મોડેલ
યુરોપ જેવા બજારોમાં, શ્રમની અછતને પહોંચી વળવા માટે મોટા પાયે ઓટોમેટેડ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ થાય છે. જોકે, ભારતમાં આર્થિક વાસ્તવિકતા એક હાઇબ્રિડ મોડેલને પ્રાધાન્ય આપે છે, જે ટેકનોલોજીની સાથે દેશના વિશાળ કાર્યબળનો ઉપયોગ કરે છે. GreyOrange અને Addverb જેવી કંપનીઓ 'બ્રેઇન્સ' એટલે કે ઓર્કેસ્ટ્રેશન સોફ્ટવેર પ્રદાન કરી રહી છે, જે માનવ પિકર્સ, રોબોટ્સ અને ઇન્વેન્ટરી મેનેજમેન્ટને સુમેળ સાધે છે. આ અભિગમ કંપનીઓને મોંઘા માળખાકીય ફેરફારો વિના વેરહાઉસને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવવાની મંજૂરી આપે છે.
AI દ્વારા કાર્યક્ષમતામાં સુધારો
સોફ્ટવેર-આધારિત ઓપ્ટિમાઇઝેશન તરફનું વલણ કાર્યક્ષમતામાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી રહ્યું છે. AI-ડ્રિવન સિસ્ટમ્સ હવે ડાયનેમિક રૂટ પ્લાનિંગને સક્ષમ કરે છે, જે વેરહાઉસ કર્મચારીઓને વસ્તુઓ ઝડપથી પીક અને પેક કરવામાં મદદ કરે છે. નવા ઓર્ડર આવતાં જ રીઅલ-ટાઇમમાં રૂટ્સને સમાયોજિત કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને, કેટલીક સુવિધાઓમાં સમયસર ઓર્ડર પૂર્ણ થવાના દરમાં લગભગ 82% થી 98% સુધીનો વધારો જોવા મળ્યો છે. આ સુધારો મુખ્યત્વે નવા, ખર્ચાળ સાધનો ઉમેરવાને બદલે હાલના સંસાધનોના વધુ સારા ઉપયોગ દ્વારા પ્રાપ્ત થયો છે.
આ વલણ 'નેશનલ લોજિસ્ટિક્સ પોલિસી' માટે ખૂબ જ સુસંગત છે, જેનો ઉદ્દેશ્ય ભારતમાં લોજિસ્ટિક્સ ખર્ચ ઘટાડવાનો છે. ડેટા-લિટરન્ટ મેનેજર્સ અને ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ કરીને, લોજિસ્ટિક્સ કંપનીઓ પરંપરાગત, ઊંચા-ખર્ચવાળા મોડેલોની તુલનામાં વધુ સારું પ્રોફિટ માર્જિન પ્રાપ્ત કરી શકે છે. આ ફેરફાર શ્રમની જરૂરિયાતોમાં પણ ફેરફાર લાવે છે, જેનાથી ફક્ત મેન્યુઅલ શ્રમ કરતાં વધુ ટેકનિશિયન અને કુશળ સુપરવાઇઝરની જરૂર પડશે.
સંભવિત જોખમો અને મોનિટરિંગ પોઈન્ટ્સ
જોકે સોફ્ટવેર-ફર્સ્ટ અભિગમ ખર્ચમાં ફાયદાકારક છે, તેના પોતાના જોખમો છે. પ્રાથમિક ચિંતા સિસ્ટમ ઇન્ટિગ્રેશનની સરળતા પર નિર્ભરતા છે. જો ઓર્કેસ્ટ્રેશન સોફ્ટવેર નિષ્ફળ જાય અથવા ડેટા કનેક્ટિવિટીમાં ગાબડાં હોય, તો તે ઓપરેશનલ બોટલનેક્સ ઊભા કરી શકે છે જે સમગ્ર વેરહાઉસ પ્રક્રિયાને રોકી શકે છે. વધુમાં, હાઇબ્રિડ મોડેલ સ્કેલેબલ હોવું જોઈએ. જેમ જેમ ઇ-કોમર્સની માંગ વધતી રહે છે, તેમ લોજિસ્ટિક્સ કંપનીઓએ ખાતરી કરવી જોઈએ કે તેમનું સોફ્ટવેર ક્રેશ થયા વિના અથવા ધીમું થયા વિના પીક લોડને હેન્ડલ કરી શકે.
રોકાણકારો માટે, મુખ્ય મોનિટર કરી શકાય તેવી બાબત એ લોજિસ્ટિક્સ અને ઇ-કોમર્સ કંપનીઓ દ્વારા અહેવાલ કરાયેલ વાસ્તવિક ઉત્પાદકતા મેટ્રિક્સ હશે. તે મહત્વપૂર્ણ છે કે આ કંપનીઓ ઊંચા ટેકનિકલ દેવું કર્યા વિના આ 'બ્રેઇન્સ' ને તેમની સિસ્ટમ્સમાં સફળતાપૂર્વક એકીકૃત કરી શકે કે કેમ તે જોવું. આ અભિગમનો અંતિમ લાભ એ બાબત પર નિર્ભર રહેશે કે આ કંપનીઓ સ્પર્ધા સામે તેમના માર્જિનનું રક્ષણ કરવા માટે માનવ શ્રમ ઉત્પાદકતાને AI-ડ્રિવન કાર્યક્ષમતા સાથે કેટલી સારી રીતે સંતુલિત કરી શકે છે.