ई-कॉमर्स ने आजकल ऑटोमोटिव आफ्टरमार्केट में ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरी तरह बदल दिया है। लगभग 73% व्यापार खरीदार चाहते हैं कि उनके महत्वपूर्ण मरम्मत भाग आज या कल तक मिल जाएँ। इस तरह की जल्दबाजी ऑनलाइन ऑटो पार्ट्स वितरकों पर गंभीर दबाव डालती है, जिन्हें आदेशों को संभालने के तरीके पर फिर से विचार करने की आवश्यकता है। पुराने तरीके अब काम नहीं करते। जब एक शिपमेंट एक दिन के लिए भी देरी से पहुंचती है, तो मरम्मत की दुकानें ठप हो जाती हैं। पोनेमन इंस्टीट्यूट ने पाया कि इस देरी के कारण कंपनियों को प्रत्येक वर्ष लगभग 740,000 डॉलर का नुकसान होता है क्योंकि प्रतीक्षा के दौरान कुछ भी नहीं किया जा सकता। फिर पार्ट्स के सही वाहनों के लिए उपयुक्त होने की सुनिश्चितता का पूरा मुद्दा है। गलत बेयरिंग या सेंसर भेज देने से महंगे रिटर्न होते हैं और ग्राहकों के साथ संबंध खराब होते हैं। आवश्यकताओं की भविष्यवाणी और स्वचालित भंडारगृहों के लिए AI का उपयोग करने वाले स्मार्ट वितरकों ने स्टॉक समस्याओं में 30% और गलतियों में 45% की कमी देखी है। इस तरह की प्रणालियां अब सिर्फ अच्छी बात नहीं रह गई हैं। अगर कोई व्यवसाय में बने रहना चाहता है, तो वे पूरी तरह से आवश्यक हो गई हैं।
आजकल ऑनलाइन ऑटो पार्ट्स बेचने की कठिन दुनिया में, देर से हुई शिपमेंट या गलत ऑर्डर मरम्मत दुकानों के लिए चीजों को वास्तव में बिगाड़ देते हैं और डीलरशिप के लाभ को काफी प्रभावित करते हैं। वास्तविक-समय ट्रैकिंग होने का अर्थ है कि जब तक पार्ट्स गोदाम के रैक्स पर रहते हैं, उनके ग्राहक के दरवाजे तक पहुंचने तक की पूरी प्रक्रिया में अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं रहती। वितरक तबाही आने के बाद इंतजार करने के बजाय वास्तव में समस्याओं को जल्दी पकड़ सकते हैं। अंतिम नतीजा? दुकानें पार्ट्स के लिए इंतजार करने में लगभग 30 से 50 प्रतिशत कम समय बिताती हैं, इसके अलावा कंपनियां पैसे बचाती हैं क्योंकि अब उन्हें जल्दी डिलीवरी के लिए अक्सर अतिरिक्त शुल्क नहीं देना पड़ता।
API द्वारा संचालित प्रणालियाँ इन्वेंटरी डेटाबेस, भंडारण सॉफ़्टवेयर और परिवहन लॉजिस्टिक्स को एक ही स्क्रीन पर एक साथ लाती हैं, जिससे जानकारी व्यवसाय के अलग-अलग कोनों में फंसी नहीं रहती और निर्णय लेने में अत्यधिक समय नहीं लगता। इसी समय, पैकेज के अंदर लगे छोटे IoT सेंसर यह ट्रैक करते हैं कि चीजें कहाँ जा रही हैं, उनके साथ कितने तापमान का सामना हुआ, और रास्ते में कोई खराब हैंडलिंग तो नहीं हुई। ये छोटे उपकरण तुरंत चेतावनी भेज देते हैं जब कुछ गलत होता है, जैसे जब कोई ट्रक कहीं अप्रत्याशित स्थान पर फंस जाता है या नाजुक सामान ज्यादा हिलाया जाता है। इन दोनों तकनीकों को एक साथ जोड़ने से वितरकों को अपने सभी संचालन पर बहुत बेहतर नियंत्रण मिलता है।
API कनेक्टिविटी को भौतिक IoT ट्रैकिंग के साथ एकीकृत करके, वितरक मैनुअल स्थिति पूछताछ में 70% की कमी करते हैं और 99%+ शिपमेंट ट्रेसएबिलिटी प्राप्त करते हैं—बिना खंडित पुराने उपकरणों पर निर्भर रहे।
ऑनलाइन बेचे जाने वाले ऑटो पार्ट्स की बात आने पर, शिपिंग में देरी मरम्मत की दुकानों के लिए काम समय पर पूरा करने और ग्राहकों को खुश रखने के मामले में वास्तव में नुकसान पहुंचाती है। लेकिन आजकल, डिजिटल समाधान पार्ट्स को बाहर भेजने में लगने वाले समय को कम कर रहे हैं। स्मार्ट स्वचालित प्रणालियों के धन्यवाद, फ्रेट लागत में 15% से 30% तक की कमी आई है। अब डिलीवरी मार्गों को मैन्युअल रूप से गड़बड़ करने की जरूरत नहीं है, जो पहले बहुत परेशानी थी। और सबसे बढ़िया बात यह है कि मैकेनिक अपने शिपमेंट का किसी भी समय स्थान ट्रैक कर सकते हैं। यह तब बहुत महत्वपूर्ण होता है जब ऐसे पार्ट्स की बात आती है जो त्वरित रूप से पहुंचने चाहिए, उदाहरण के लिए ऑल्टरनेटर या ब्रेक पैड।
परिवहन प्रबंधन प्रणाली, या टीएमएस जैसा कि इन्हें अक्सर कहा जाता है, वास्तव में कंपनियों के द्वारा अपनी शिपिंग आवश्यकताओं को संभालने के तरीके को बदल देती है। ये प्रणाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके यातायात जाम, खराब मौसम और वाहकों के पास वर्तमान में उपलब्ध स्थान जैसी चीजों को देखकर सबसे अच्छे मार्गों का पता लगाती हैं। इनके पीछे के स्मार्ट एल्गोरिदम डिलीवरी मार्गों को आवश्यकतानुसार बदलते रहते हैं, जिसका अर्थ है कि पार्सल अधिकांश समय तेजी से पहुँचते हैं। हम यहाँ कुल मिलाकर लगभग 18 से 22 प्रतिशत तक पारगमन समय में सुधार की बात कर रहे हैं, साथ ही खाली घूमने वाले मील्स की संख्या में कमी आती है। जब बैटरियों या कुछ ऐसे तरल पदार्थों जैसी संवेदनशील वस्तुओं की बात आती है जिन्हें परिवहन के दौरान विशिष्ट तापमान की आवश्यकता होती है, तो टीएमएस उन छोटे इंटरनेट-संयोजित सेंसरों से जुड़ जाता है ताकि पूरे शिपमेंट के दौरान सब कुछ सुरक्षित सीमा के भीतर रहे। इससे यह सुनिश्चित होता है कि सामान क्षतिग्रस्त या देरी से पहुँचने पर भविष्य में महंगी समस्याएँ न हों। ऑटोमोटिव पार्ट्स को सीमाओं के पार ऑनलाइन शिप करने वालों के लिए, इस तरह की सटीकता सब कुछ बदल देती है क्योंकि सीमा शुल्क अधिकारी केवल इतना समय देते हैं और फिर जुर्माना लगाना शुरू कर देते हैं। जिन कंपनियों ने इन प्रणालियों को लागू किया है, वे हमें बताती हैं कि वे ईंधन की लागत में तेजी से उतार-चढ़ाव और ट्रकों की कमी के बावजूद भी अपने डिलीवरी डेडलाइन को लगभग 99.2 प्रतिशत समय तक प्राप्त कर लेती हैं।
ऑटो पार्ट्स के लिए ऑनलाइन इन्वेंट्री प्रबंधन के साथ समस्याओं का एक पूरा समूह आता है। ट्रैक करने के लिए बहुत सारे अलग-अलग एसकेयू (SKUs) होते हैं, मांग बिना किसी चेतावनी के क्षेत्र से क्षेत्र में बदलती रहती है, और अत्यधिक स्टॉक या अपर्याप्त स्टॉक रखने के बीच लगभग कोई स्थान नहीं होता। पुराने तरीकों के दृष्टिकोण या तो पैसे को ऐसी वस्तुओं से भरे गोदामों में अवरुद्ध कर देते हैं जिनकी अभी किसी को आवश्यकता नहीं है या आपातकाल में कुछ चाहिए होने पर मरम्मत दुकानों को संकट में डाल देते हैं। अच्छी खबर यह है? कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित स्मार्ट प्रणालियाँ पिछले बिक्री रिकॉर्ड, लोगों द्वारा प्रत्येक वर्ष पंजीकृत कारों, मौसम की खरीद आदतों पर प्रभाव और यहां तक कि स्थानीय मौसम की स्थिति को देखकर यह तय करती हैं कि आगे क्या हो सकता है। ये भविष्यवाणियाँ कंपनियों को आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क में सबसे ज्यादा महत्वपूर्ण स्थानों पर अपना स्टॉक रखने की अनुमति देती हैं। और उद्योग आंकड़ों के अनुसार, इस तरह की स्मार्ट योजना संग्रहण खर्चों में 18% से लेकर 25% तक की कमी ला सकती है। लागत को नियंत्रण में रखते हुए प्रतिस्पर्धी बने रहने की कोशिश कर रहे व्यवसायों के लिए यह वास्तविक अंतर बनाता है।
आजकल स्मार्ट मशीन लर्निंग उपकरण हर तरह के छिपे हुए मांग पैटर्न को खोज रहे हैं। उदाहरण के लिए, वे विभिन्न क्षेत्रों में पुरानी कारों की स्थिति को इस बात से जोड़ते हैं कि लोग आमतौर पर अपने ब्रेक पैड कब बदलते हैं, या यह ध्यान देते हैं कि बैटरियां बहुत गर्म या ठंडे मौसम के दौरान बेहतर बिकती हैं। इस तरह की जानकारी इस बात को सुनिश्चित करने में मदद करती है कि ग्राहकों को वर्तमान में जिन पार्ट्स की आवश्यकता है, वे दुकानों के शेल्फ पर उपलब्ध रहें, बजाय इसके कि धीमे बिकने वाले सामान ऐसे भंडारगृहों में जमा हो जाएं जहां किसी को उनकी आवश्यकता नहीं होती। पूरी प्रणाली समय के साथ लगातार बेहतर भी होती जाती है, पूरे देश में दुकानों पर वास्तविक बिक्री के आधार पर भविष्यवाणियों को लगातार अपडेट करते हुए। व्यवसायों का कहना है कि इन प्रणालियों को उचित तरीके से लागू करने के बाद उनके भंडार में लगभग एक तिहाई कम अतिरिक्त इन्वेंट्री रह गई है और लगभग आधे कम मामले हैं जब उत्पाद पूरी तरह से समाप्त हो गए हों। इस दृष्टिकोण को इतनी अच्छी तरह से काम करने का क्या कारण है? आइए इस सफलता की कहानी के पीछे के मुख्य विशेषताओं पर एक नजर डालते हैं।
यह डेटा-आधारित दृष्टिकोण प्रतिक्रियाशील स्टॉकिंग को प्रो-एक्टिव योजना से बदल देता है—सेवा केंद्रों के लिए 98% से अधिक ऑर्डर पूर्ति दर बनाए रखते हुए कार्यशील पूंजी को मुक्त करते हुए
गलत पार्ट्स ऑर्डर होना ऑटो पार्ट्स ऑनलाइन बेचने वालों के लिए लगातार सबसे बड़ी समस्याओं में से एक बना हुआ है। फिटमेंट से जुड़े मुद्दे सभी रिटर्न के लगभग 86% के लिए जिम्मेदार हैं, जिससे न केवल मुनाफे को नुकसान होता है बल्कि ब्रांड की ग्राहकों की धारणा भी प्रभावित होती है। यह समस्या केवल शिपिंग में देरी तक सीमित नहीं है। मैकेनिक कारों की मरम्मत करने में अधिक समय तक प्रतीक्षा करते हैं, वितरकों की बदनामी होती है जब वे गलत सामान भेजते हैं, और व्यवसाय धीरे-धीरे अपने नियमित ग्राहकों के साथ महत्वपूर्ण संबंध खो देते हैं। इन महंगी गलतियों को रोकने के लिए, कंपनियों को गोदाम से कुछ भी भेजने से पहले मजबूत जांच की आवश्यकता होती है। नियमित रूप से अपडेट होने वाले अच्छे डेटाबेस से जुड़े VIN लुकअप उपकरणों का उपयोग करने से यह सुनिश्चित होता है कि प्रत्येक कार के मेक, मॉडल और वर्ष के लिए सटीक रूप से सही पार्ट्स मिलें। इससे पहले की तरह अंधाधुंध कोशिश की जगह एक अधिक विश्वसनीय और तकनीकी प्रक्रिया बन जाती है। जो वितरक चेकआउट के समय ही उचित फिटमेंट सत्यापन लागू करते हैं, उन्हें रिटर्न में नाटकीय गिरावट, समग्र खर्च में कमी और बेहतर ग्राहक वफादारी भी देखने को मिलती है। सही पार्ट्स की आपूर्ति करना अब केवल गुणवत्ता नियंत्रण तक सीमित नहीं है—यह पूरे ऑटोमोटिव पार्ट्स व्यवसाय में विश्वास पैदा करने वाला एक वास्तविक प्रतिस्पर्धी लाभ बन गया है।
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