ای کامرس نے اس وقت گاڑیوں کے بعد کے مارکیٹ میں صارفین کی توقعات کو مکمل طور پر بدل دیا ہے۔ تقریباً 73 فیصد کاروباری خریدار اپنے اہم مرمتی پرزے آج یا کل تک وصول کرنا چاہتے ہیں۔ اس قسم کی جلدی آن لائن آٹو پارٹس کے تقسیم کاروں پر شدید دباؤ ڈالتی ہے، جنہیں اپنے آرڈر کے نظام کو دوبارہ سوچنا ہوگا۔ پرانے طریقے اب کام نہیں کرتے۔ جب ایک شپمنٹ ایک دن کے لیے بھی تاخیر کا شکار ہوتی ہے، تو مرمتی دکانیں رک جاتی ہیں۔ پونیمن انسٹی ٹیوٹ کے مطابق، اس تاخیر کی وجہ سے کمپنیوں کو ہر سال تقریباً 740,000 ڈالر کا نقصان ہوتا ہے، کیونکہ انتظار کے دوران کچھ اور ممکن نہیں ہوتا۔ پھر یہ مسئلہ بھی ہے کہ یقینی بنایا جائے کہ پارٹس درست گاڑیوں کے لیے فٹ ہوں۔ غلط بلیئرنگ یا سینسر بھیج دینے سے مہنگی واپسی ہوتی ہے اور صارفین کے ساتھ تعلقات متاثر ہوتے ہیں۔ ضرورت کی پیش گوئی کے لیے AI اور خودکار گودام استعمال کرنے والے ذہین تقسیم کاروں نے اسٹاک کے مسائل میں 30 فیصد اور غلطیوں میں 45 فیصد تک کمی دیکھی ہے۔ اس قسم کے نظام اب صرف اچھے ہونے کی بات نہیں رہ گئے۔ اگر کوئی کاروبار برقرار رکھنا چاہتا ہے تو وہ بالکل ضروری ہو چکے ہیں۔
آج کل آن لائن آٹو پارٹس فروخت کرنے کی مشکل دنیا میں، تاخیر سے شپمنٹس یا غلط آرڈرز واقعی مرمت کی دکانوں کے لیے اور ڈیلرشپ کے منافع کو شدید متاثر کرتے ہیں۔ حقیقی وقت میں ٹریکنگ ہونے کا مطلب ہے کہ اب کوئی اندازہ بازی نہیں رہے گی، خامہ جب تک پارٹس ویئر ہاؤس کی الرکس پر موجود ہوتے ہیں، لے کر صارف کے دروازے تک ان کی ترسیل کے عمل کے دوران۔ تقسیم کار اب مسائل کو ابتدائی طور پر ہی پکڑ سکتے ہیں بجائے اس کے کہ کچھ غلط ہونے تک انتظار کریں۔ حتمی نتیجہ؟ دکانیں تقریباً 30 سے 50 فیصد کم وقت پارٹس کے انتظار میں ضائع کرتی ہیں، اور کمپنیاں رقم بچاتی ہیں کیونکہ انہیں اب اتنی بار جلدی ترسیل کی اضافی فیس ادا کرنے کی ضرورت نہیں رہتی۔
API کی طاقت سے چلنے والے سسٹم ایک ہی اسکرین پر انوینٹری ڈیٹابیس، ویئر ہاؤس سافٹ ویئر اور نقل و حمل کی لاجسٹکس کو مربوط کرتے ہیں، بجائے اس کے کہ معلومات کاروبار کے الگ الگ حصوں میں پھنسی رہیں جہاں فیصلہ سازی میں بے حد وقت لگتا ہے۔ اسی دوران، پیکجوں کے اندر لگے چھوٹے آئیو ٹی سینسر یہ ٹریک کرتے ہی ہیں کہ چیزیں کہاں جا رہی ہیں، ان کا درجہ حرارت کیا رہا، اور راستے میں کوئی شدید حرکت تو نہیں ہوئی۔ یہ چھوٹے گیجٹس تب فوری وارننگ بھیج دیتے ہیں جب کچھ غلط ہو، جیسے جب کوئی ٹرک کسی غیر متوقع جگہ پھنس جائے یا نازک اشیاء زیادہ دھکے کھا جائیں۔ ان دونوں ٹیکنالوجیز کو ملانے سے ڈسٹری بیوٹرز کو اپنے تمام کاروباری آپریشنز پر بہتر کنٹرول ملتا ہے۔
API کنکٹیویٹی کو جسمانی IoT ٹریکنگ کے ساتھ ملانے سے، فروخت کنندہ دستی حیثیت کے سوالات میں 70% تک کمی کرتے ہیں جبکہ 99% سے زائد شپمنٹ ٹریس ایبلیٹی حاصل کرتے ہیں—بغیر پراگندہ وراثتی اوزاروں پر انحصار کیے۔
آن لائن فروخت ہونے والے آٹو پارٹس کی بات کی جائے تو، شپنگ میں تاخیر واقعی مرمت کی دکانوں کے لیے وقت پر کام مکمل کرنے اور صارفین کو خوش رکھنے کے لحاظ سے نقصان دہ ثابت ہوتی ہے۔ لیکن اب، ڈیجیٹل حل یہ وقت کم کر رہے ہیں جو درکار ہوتا تھا کہ پارٹس کو باہر بھیجا جا سکے۔ اسمارٹ خودکار نظاموں کی بدولت فریٹ کی لاگت میں 15% سے 30% تک کمی آئی ہے۔ اب دستی طور پر ڈیلیوری روٹس میں غلطیاں کرنا جیسا ذہنی دباؤ ختم ہو گیا ہے، جو پہلے بہت پریشان کن تھا۔ اور سب سے بہتر یہ کہ مکینک اب حقیقت میں اپنی شپمنٹ کا کسی بھی وقت مقام ٹریک کر سکتے ہیں۔ یہ اس وقت بہت اہمیت اختیار کر جاتا ہے جب ایسے پارٹس کی بات ہو جو تیزی سے پہنچنے کی ضرورت رکھتے ہوں، مثال کے طور پر الٹرنیٹرز یا بریک پیڈس۔
ٹرانسپورٹ مینجمنٹ سسٹمز، جنہیں اکثر TMS کہا جاتا ہے، واقعی کمپنیوں کے شپنگ کے ضروریات کو نمٹانے کے طریقے بدل دیتے ہیں۔ یہ نظام مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے ٹریفک جام، خراب موسم، اور یہ دیکھ کر کہ کارگو والے فی الحال کتنا خالی جگہ رکھتے ہیں، ان چیزوں کو دیکھ کر بہترین راستے تلاش کرتے ہیں۔ ان کے پیچھے موجود اسمارٹ الگورتھم وقت کے ساتھ ڈیلیوری روٹس میں تبدیلی کرتے رہتے ہیں، جس کا مطلب یہ ہے کہ زیادہ تر وقت پیکجز تیزی سے مقام پر پہنچ جاتے ہیں۔ ہمیں مجموعی طور پر منتقلی کے وقت میں تقریباً 18 سے 22 فیصد تک بہتری کی بات کرنی ہے، ساتھ ہی خالی گاڑیوں کا بے مقصد چلنا بھی کم ہوتا ہے۔ جب حساس اشیاء جیسے بیٹریاں یا کچھ مائعات جنہیں ٹرانسپورٹ کے دوران مخصوص درجہ حرارت کی ضرورت ہوتی ہے، کی بات آتی ہے تو TMS چھوٹے انٹرنیٹ سے منسلک سینسرز کے ساتھ جڑ جاتا ہے تاکہ یقینی بنایا جا سکے کہ شپمنٹ کے دوران تمام چیزیں محفوظ حدود کے اندر رہیں۔ اس سے یہ مدد ملتی ہے کہ مہنگے مسائل سے بچا جا سکے جب اشیاء خراب یا دیر سے پہنچتی ہیں۔ جو لوگ آن لائن خودکار پرزے سرحدوں کے پار شپ کرتے ہیں، اس قسم کی درستگی ان کے لیے فرق پیدا کرتی ہے کیونکہ کسٹمز انتظامیہ صرف مقررہ وقت دیتی ہے اور اس کے بعد جرمانے عائد ہوتے ہیں۔ جن کمپنیوں نے ان نظاموں کو نافذ کیا ہے، وہ بتاتی ہیں کہ وہ اپنی ڈیلیوری کی آخری تاریخوں تک تقریباً 99.2 فیصد وقت تک پہنچ جاتے ہیں، چاہے ایندھن کی قیمتیں شدید حد تک اوپر نیچے ہو رہی ہوں یا گاڑیوں کی تعداد کافی نہ ہو۔
آٹو پارٹس کے لیے آن لائن انوینٹری مینجمنٹ اپنے ساتھ متعدد پریشانیاں لے کر آتی ہے۔ نگرانی کرنے کے لیے بہت سارے مختلف اسکیوز (SKUs) ہوتے ہیں، ضرورت علاقائی سطح پر بغیر کسی انتباہ کے تبدیل ہوتی رہتی ہے، اور اسٹاک کی مناسب مقدار اور زیادہ مقدار کے درمیان نہ ہونے کے برابر فرق ہوتا ہے۔ روایتی طریقے یا تو رقم کو ان گوداموں میں مقید کر دیتے ہیں جو ابھی کسی کی ضرورت کی چیزوں سے بھرے ہوتے ہیں یا مرمت کی دکانوں کو اچانک ضرورت پڑنے پر بے چین چھوڑ دیتے ہیں۔ اچھی خبر یہ ہے؟ مصنوعی ذہانت پر مبنی اسمارٹ نظام ماضی کی فروخت کے ریکارڈ، لوگوں کے سالانہ رجسٹرڈ گاڑیوں، موسموں کے خریداری کے عادات پر اثرات، اور مقامی موسمی حالات کا جائزہ لے کر اگلا کیا ہو سکتا ہے، یہ اندازہ لگاتے ہیں۔ یہ پیش گوئیاں کمپنیوں کو سپلائی چین نیٹ ورک میں اہم مقامات پر اپنا سٹاک رکھنے کی اجازت دیتی ہیں۔ اور صنعت کے اعداد و شمار کے مطابق، اس قسم کی اسمارٹ منصوبہ بندی ذخیرہ کرنے کے اخراجات میں 18 فیصد سے لے کر 25 فیصد تک کمی کر سکتی ہے۔ لاگت کو کنٹرول میں رکھتے ہوئے مقابلہ کرنے کی کوشش کر رہی کمپنیوں کے لیے یہ حقیقی فرق پیدا کرتا ہے۔
ان دنوں اسمارٹ مشین لرننگ کے ذرائع وسائل مختلف قسم کے چھپے ہوئے تقاضے کے نمونوں کو تلاش کر رہے ہیں۔ مثال کے طور پر، وہ مختلف علاقوں میں پرانی گاڑیوں کی عمر کو یہ دیکھنے سے جوڑتے ہیں کہ لوگ عام طور پر اپنے بریک پیڈز کب بدل لیتے ہیں، یا یہ نوٹ کرتے ہیں کہ بیٹریاں بہت گرم یا سرد موسم کے دوران بہتر فروخت ہوتی ہیں۔ اس قسم کی بصیرت کسٹمرز کو درکار اجزاء کے ساتھ دکانوں کے شیلفز کو مناسب حد تک بھرنے میں مدد کرتی ہے، بجائے اس کے کہ ان غیر مقبول اشیاء کو انباروں میں جمع ہونے دیا جائے جہاں کوئی انہیں خریدنا نہیں چاہتا۔ یہ پورا نظام وقتاً فوقتاً مزید بہتر بھی ہوتا رہتا ہے، ملک بھر کی دکانوں میں اصل فروخت کی بنیاد پر پیش گوئیوں کو مسلسل اپ ڈیٹ کرتے ہوئے۔ کاروباروں کا کہنا ہے کہ ان نظاموں کو مناسب طریقے سے نافذ کرنے کے بعد تقریباً ایک تہائی کم اضافی انوینٹری اور تقریباً آدھی بار بھی مصنوعات مکمل طور پر ختم ہونے کی صورت پیش نہیں آتی۔ اس نقطہ نظر کو اتنی اچھی کارکردگی کیوں حاصل ہے؟ آئیے کامیابی کی اس کہانی کو آگے بڑھانے والی کچھ اہم خصوصیات پر ایک نظر ڈالتے ہیں۔
یہ ڈیٹا پر مبنی نقطہ نظر ری ایکٹو اسٹاکنگ کی جگہ پرو ایکٹو منصوبہ بندی کو اپناتا ہے—سرگرمی کی سرمایہ کو آزاد کرتے ہوئے جبکہ سروس سنٹرز کے لیے 98% یا زیادہ آرڈر پوری کرنے کی شرح برقرار رکھتا ہے۔
غلط قسم کے پارٹس آرڈر ہونا آن لائن آٹو پارٹس فروخت کرنے والوں کے لیے اب بھی سب سے بڑی پریشانیوں میں سے ایک ہے۔ فٹمنٹ کے مسائل تمام واپسیوں کا تقریباً 86 فیصد ہیں، جو منافع اور برانڈ کے حوالے سے صارفین کے نقطہ نظر دونوں کو نقصان پہنچاتا ہے۔ مسئلہ صرف شپنگ کی تاخیر تک محدود نہیں ہے۔ مکینکس کو گاڑیوں کی مرمت کے لیے زیادہ دیر انتظار کرنا پڑتا ہے، تقسیم کاروں کی ساکھ خراب ہوتی ہے جب وہ غلط سامان بھیجتے ہی ہیں، اور کاروبار آہستہ آہستہ اپنے باقاعدہ کلائنٹس کے ساتھ ان اہم تعلقات کو کھو دیتا ہے۔ ان مہنگی غلطیوں کو روکنے کے لیے، کمپنیوں کو گودام سے کچھ بھیجے جانے سے پہلے مضبوط چیکس کی ضرورت ہوتی ہے۔ باقاعدگی سے اپ ڈیٹ ہونے والے اچھے ڈیٹا بیس سے منسلک وِن (VIN) لوک اَپ ٹولز استعمال کرنا یقینی بناتے ہیں کہ پارٹس ہر گاڑی کے میک، ماڈل اور سال کے لیے بالکل درست فٹ ہوں۔ اس طرح سے ایک اندھیرے میں تیر جیسا عمل اب زیادہ قابل اعتماد اور تکنیکی بن جاتا ہے۔ جو تقسیم کار چیک آؤٹ کے وقت مناسب فٹمنٹ کی تصدیق نافذ کرتے ہیں، انہیں واپسیوں میں نمایاں کمی، مجموعی اخراجات میں کمی اور بہتر صارف وفاداری بھی دیکھنے کو ملتی ہے۔ پارٹس درست کرنا اب صرف معیار کنٹرول تک محدود نہیں رہا، بلکہ یہ پورے آٹوموٹو پارٹس کے کاروبار میں اعتماد پیدا کرنے کا ایک حقیقی مقابلہ کا ذریعہ بن رہا ہے۔
EN