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title: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपूर्ति श्रृंखला में तत्काल ऑर्डर को 59 प्रतिशत तक कम कर सकता है
url: https://www.elseif.net/hi/aaratafashayal-italjasa-aaparata-sharakhal-ma-tatakal-oiradara-ka-59-paratashata-taka-kama-kara-sakata-ha
published: 2026-11-01T12:08:22+00:00
language: hi
section: एजेंट
source: https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-supply-chain-l-ia-pourrait-reduire-les-commandes-urgentes-de-59-100883.html
organizations: The Hackett Group
publisher: elseif
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# आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपूर्ति श्रृंखला में तत्काल ऑर्डर को 59 प्रतिशत तक कम कर सकता है

The Hackett Group के एक मॉडलिंग के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आपूर्ति श्रृंखला के प्रदर्शन में सुधार कर सकता है, बशर्ते कि मौजूदा कार्यों को स्वचालित करने के बजाय प्रक्रियाओं की समीक्षा की जाए। इस परिवर्तन से लागत, स्टॉक और रसद समय सीमा में कमी आ सकती है।

The Hackett Group ने 12 अक्टूबर 2026 को अपने AI World Class Supply Chain बेंचमार्क प्रस्तुत किए। अध्ययन में बताया गया है कि आपूर्ति श्रृंखला में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है। पहले के प्रोजेक्ट केवल कार्यों के स्वचालन या पूर्वानुमानों में सुधार के लिए समर्पित थे, लेकिन अब ध्यान पूरी परिचालन प्रक्रिया के परिवर्तन पर है। यह अध्ययन उन संगठनों के बीच प्रदर्शन के संभावित अंतर को उजागर करता है जो अपनी प्रक्रियाओं को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के इर्द-गिर्द पुनर्गठित करते हैं और वे जो केवल अपने मौजूदा कामकाज में उपकरण जोड़ते हैं।

सबसे उन्नत संगठन अपनी योजना और वितरण प्रक्रियाओं को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आधार पर फिर से सोचकर अपने पूर्वानुमान त्रुटियों को 52 प्रतिशत और तत्काल ऑर्डर को 59 प्रतिशत तक कम कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, स्टॉक रखने की लागत 41 प्रतिशत तक कम हो सकती है, जबकि ऑर्डर की तैयारी और शिपिंग के बीच का समय 38 प्रतिशत तक कम किया जा सकता है। अधिक विश्वसनीय पूर्वानुमान स्टॉक स्तरों और नेटवर्क में उनके वितरण को बेहतर ढंग से समायोजित करने की अनुमति देंगे, जिससे गोदामों पर दबाव कम होगा और देरी की भरपाई के लिए त्वरित शिपमेंट की आवश्यकता सीमित होगी।

The Hackett Group के मॉडल का अनुमान है कि योजना से वितरण तक की प्रक्रिया की लागत 12 से 17 प्रतिशत तक गिर सकती है। संसाधनों की आवश्यकता 15 से 24 प्रतिशत तक कम हो सकती है। इसका उद्देश्य टीमों को डेटा मिलान, अपवादों की निगरानी और आपात स्थितियों के प्रबंधन जैसे कार्यों से मुक्त करना है ताकि उन्हें उच्च मूल्य वाली गतिविधियों की ओर मोड़ा जा सके। ये आंकड़े एक लक्ष्य प्रदर्शन परिदृश्य का वर्णन करते हैं, जिसका कार्यान्वयन मौजूदा प्रक्रियाओं, डिजिटल परिपक्वता के स्तर और किए गए परिवर्तनों के पैमाने पर निर्भर करता है।

अध्ययन में एक वैश्विक ऊर्जा प्रौद्योगिकी निर्माता का उदाहरण दिया गया है जिसके पास 100 से अधिक कारखाने हैं और जो 20,000 आपूर्तिकर्ताओं के साथ काम करता है। इस कंपनी ने आने वाले वितरण और ऑर्डर पुष्टिकरण की प्रक्रियाओं पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट तैनात किए हैं। ये प्रणालियाँ प्रति वर्ष लगभग 20 लाख वितरण लाइनें और 30 लाख खरीद ऑर्डर लाइनें संसाधित करती हैं। दस्तावेज़ के अनुसार, इन दोनों प्रक्रियाओं ने चार महीने या उससे कम समय में निवेश पर प्रतिफल प्राप्त कर लिया है।