एआई की क्षमता को उजागर करने पर एक वास्तविक दुनिया का केस स्टडी: आपूर्ति श्रृंखला में एआई

जैसे-जैसे व्यवसाय वैश्विक लॉजिस्टिक्स की जटिलताओं से जूझ रहे हैं, आपूर्ति श्रृंखला में एआई को तैनात करना उन लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण कड़ी बन गया है जो प्रतिस्पर्धा से आगे रहना चाहते हैं। इस लेख में, हम आपूर्ति श्रृंखला में एआई के महत्व को रेखांकित करेंगे और एक सफलता की कहानी में अंतर्दृष्टि प्रदान करेंगे जो आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को अनुकूलित करने में एआई के वास्तविक लाभों को स्पष्ट रूप से दर्शाती है।

एक आपूर्ति श्रृंखला किसी उत्पाद या सेवा का उत्पादन करने वाले और उसे अंतिम उपभोक्ता तक पहुंचाने वाले व्यक्तियों और संगठनों का संपूर्ण नेटवर्क है। इसमें कच्चे माल की सोर्सिंग, उत्पाद के निर्माण और संयोजन से लेकर परिवहन, भंडारण और अंत में ग्राहक के हाथों तक पहुंचने तक हर कदम शामिल है।

आपूर्ति श्रृंखला क्षेत्र के 49% उत्तरदाताओं ने व्यक्त किया कि व्यवधानों के कारण योजना बनाने में कठिनाइयाँ आईं।

44% ने आपूर्ति श्रृंखला पदचिह्न के कारण चुनौतियों का संकेत दिया, जिसके कारण उन्हें वर्ष के दौरान बदलाव करने की आवश्यकता पड़ी।

मैकिन्से

आज, इस बहुआयामी नेटवर्क को भू-राजनीतिक तनाव, आर्थिक उतार-चढ़ाव, जलवायु परिवर्तन और बदलते नियमों जैसे कई व्यवधानों का सामना करना पड़ता है। इसके साथ ही, सामान्य लक्ष्य उद्योगों से आगे निकल जाते हैं, जिनमें ग्राहक संतुष्टि, लागत अनुकूलन लचीलापन और अनुकूलन शामिल हैं। चुनौतियाँ और लक्ष्य दोनों ही नवीन समाधानों की मांग करते हैं, आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन दक्षता सुनिश्चित करने में एक महत्वपूर्ण कारक के रूप में उभर रहा है।

आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन का संक्षिप्त अवलोकन

आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन (एससीओ) एक जटिल क्षेत्र है जो कच्चे माल से अंतिम ग्राहक तक वस्तुओं और सेवाओं के प्रवाह को सबसे कुशल और लागत प्रभावी तरीके से प्रबंधित करने के लिए समर्पित है। एससीओ एक आपूर्ति श्रृंखला के संचालन का समायोजन है जो यह सुनिश्चित करता है कि यह संभावित दक्षता के चरम पर है।

आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन की शीर्ष पाँच चुनौतियाँ:

1. मांग का पूर्वानुमान: इन्वेंट्री स्तर, परिवहन संभावनाओं और उत्पादन कार्यक्रम को अनुकूलित करने के लिए ग्राहक की मांग का सटीक अनुमान लगाना महत्वपूर्ण है।

   
   

2. इन्वेंटरी प्रबंधन: स्टॉकआउट के जोखिम के साथ इन्वेंट्री रखने की लागत को संतुलित करना।

   
   

3. परिवहन अनुकूलन: माल परिवहन के लिए सबसे कुशल और लागत प्रभावी मार्गों का चयन करना, विशेष रूप से यातायात भीड़ और ईंधन की कीमतों जैसे कारकों के साथ।

   
   

4. आपूर्तिकर्ता चयन और प्रबंधन: प्रतिस्पर्धी कीमतों और गुणवत्ता की पेशकश करने वाले विश्वसनीय आपूर्तिकर्ता ढूंढना।

   
   

5. सहयोग और संचार: आपूर्ति श्रृंखला में सभी खिलाड़ियों के बीच कुशल सहयोग।

इन चुनौतियों से निपटने के लिए, एससीओ डेटा एनालिटिक्स, गणितीय मॉडलिंग, अनुकूलन एल्गोरिदम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करता है। ये उपकरण सामूहिक रूप से व्यवसायों को वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं के गतिशील परिदृश्य को सटीकता के साथ नेविगेट करने के लिए सशक्त बनाते हैं।

एआई और एमएल, विशेष रूप से, आपूर्ति श्रृंखला दक्षता की खोज में शक्तिशाली सहयोगी के रूप में उभरे हैं।

एआई विकास और मशीन लर्निंग सेवाओं का लाभ उठाने से कार्यों को स्वचालित करने, पूर्वानुमान सटीकता बढ़ाने और वास्तविक समय पर निर्णय लेने में सक्षम बनाने में मदद मिलती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि व्यवसाय उभरती परिस्थितियों के सामने चुस्त और उत्तरदायी बने रह सकते हैं।

एआई एकीकरण के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन का अनुकूलन

आपूर्ति श्रृंखला दक्षता में सुधार में एआई महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसका उपयोग आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के विभिन्न क्षेत्रों में किया जा सकता है।

दृश्यता और पारदर्शिता बढ़ाना:

• वास्तविक समय डेटा संग्रह और विश्लेषण - इन्वेंट्री स्तर, शिपमेंट स्थानों और संभावित व्यवधानों में वास्तविक समय अंतर्दृष्टि प्रदान करना।

• पूर्वानुमानित विश्लेषण - एआई ऐतिहासिक डेटा और बाहरी कारकों जैसे मौसम पूर्वानुमान या आर्थिक रुझान, संभावित व्यवधान और रखरखाव की जरूरतों का विश्लेषण कर सकता है।

संचालन और निर्णय लेने का अनुकूलन:

• इन्वेंटरी प्रबंधन - एआई मांग का पूर्वानुमान लगाकर, लीड समय और मौसमी पैटर्न पर विचार करके और ओवरस्टॉकिंग या अंडरस्टॉकिंग से जुड़ी लागत को कम करके इन्वेंट्री स्तर को अनुकूलित कर सकता है।

• मार्ग अनुकूलन - एआई एल्गोरिदम परिवहन और इन्वेंट्री लागत के बीच संतुलन खोजने के तरीके में यातायात की स्थिति, ईंधन की खपत और शेड्यूल जैसे कारकों पर विचार करते हुए परिवहन के लिए सबसे कुशल और लागत प्रभावी मार्ग निर्धारित कर सकता है।

• वेयरहाउस स्वचालन - एआई-संचालित रोबोट गोदामों में चयन, पैकिंग और छंटाई, गति, सटीकता और दक्षता में सुधार जैसे कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं।

लचीलापन और जोखिम प्रबंधन:

• जोखिम की पहचान - एआई संभावित व्यवधानों या आपूर्ति श्रृंखला कमजोरियों की पहचान करने के लिए डेटा का विश्लेषण कर सकता है, जिससे कंपनियों को उनके प्रभाव को कम करने के लिए पूर्व-खाली उपाय करने की अनुमति मिलती है।

• परिदृश्य योजना - एआई प्राकृतिक आपदाओं या आर्थिक मंदी जैसे विभिन्न परिदृश्यों का अनुकरण कर सकता है, जिससे कंपनियों को व्यापार निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए आकस्मिक योजनाएं विकसित करने में मदद मिलती है।

• धोखाधड़ी का पता लगाना और रोकथाम - एआई ऑर्डर डेटा और वित्तीय लेनदेन में विसंगतियों का पता लगा सकता है, संभावित धोखाधड़ी के प्रयासों की पहचान कर सकता है और कंपनियों को वित्तीय नुकसान से बचा सकता है।

स्थिरता और ग्राहक अनुभव:

• बढ़ी हुई स्थिरता - एआई कचरे को कम करने, ऊर्जा की खपत को कम करने और ईंधन के उपयोग को अनुकूलित करने, अधिक टिकाऊ आपूर्ति श्रृंखला में योगदान करने के लिए प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकता है।

• वैयक्तिकरण और अनुकूलन - एआई व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और खरीद इतिहास के आधार पर उत्पाद की सिफारिशों और पेशकशों को तैयार करके ग्राहक अनुभव को वैयक्तिकृत कर सकता है।

आइए जानें कि कैसे एआई, विशेष रूप से, खुदरा उद्योग में आपूर्ति श्रृंखला को फिर से आकार देने में एक परिवर्तनकारी भूमिका निभाता है, जिसे वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले से दर्शाया गया है।

एक बुद्धिमान आपूर्ति अनुकूलन प्रणाली का विकास करना

हमारे ग्राहक, जो संयुक्त राज्य भर में वितरण बिंदुओं के साथ प्लंबिंग उपकरण और उपकरण के निर्माता हैं, को अपनी आपूर्ति प्रक्रिया को अनुकूलित करने में सहायता की आवश्यकता थी।

मुख्य संघर्ष चीन में कारखानों से अमेरिका में वितरण केंद्रों तक माल परिवहन से जुड़े उन्नत अनुभवों से उत्पन्न हुआ। ग्राहक ने लगभग हर राज्य में कई गोदाम और बिक्री केंद्र बनाए रखे। इस प्रकार, इष्टतम रूटिंग का निर्धारण करना एक गैर-तुच्छ कार्य बन गया।

इसके अलावा, पसंदीदा परिवहन श्रृंखला पर विचार करना महत्वपूर्ण था। प्रत्येक उत्पाद एक चीनी बंदरगाह से एक शिपिंग कंटेनर में अपनी यात्रा शुरू करता है और संयुक्त राज्य अमेरिका में एक बंदरगाह तक पहुंचने के लिए प्रशांत महासागर की यात्रा करता है, जहां से यह एक ट्रक में निर्दिष्ट गोदाम तक अपनी यात्रा जारी रखता है। इसके बाद, उत्पाद लक्षित वितरण बिंदु तक अंतिम-मील डिलीवरी की प्रतीक्षा करता है।

ग्राहक निम्नलिखित कार्यक्षमता चाहता था:

• उपलब्ध गोदामों को निर्दिष्ट करें;
• वितरण बिंदुओं की पहचान करें, जिनमें से कुछ स्वचालित रूप से ऐतिहासिक डेटा से प्राप्त होते हैं और अन्य उपयोगकर्ता द्वारा मैन्युअल रूप से चुने जाते हैं;
• वस्तुओं की उनकी संबंधित मात्रा सहित एक सूची बनाएं;
• बंदरगाहों की एक सूची है.

अंत में, ग्राहक ने शिपिंग कंटेनरों के भीतर पैलेट के साथ या उसके बिना सामान पैक करने के विभिन्न तरीकों की तुलना करने में सक्षम होने की इच्छा व्यक्त की। अनुकूलन समस्या के परिणाम से इष्टतम परिवहन कार्यक्रम और संबंधित व्यय आँकड़े प्राप्त होने चाहिए।

लेकिन इससे पहले कि हम उपयोग के मामले के विवरण में उतरें, हम जल्दी से एक मौलिक गणितीय अवधारणा की रूपरेखा तैयार करेंगे जिसका उपयोग बुद्धिमान समाधान में किया जाता है।

आपूर्ति श्रृंखला दक्षता के लिए पूर्णांक प्रोग्रामिंग

पूर्णांक (रैखिक) प्रोग्रामिंग (आईपी) एक गणितीय अनुकूलन तकनीक है जिसका उपयोग रैखिक संबंधों के साथ किसी समस्या का सबसे अच्छा समाधान खोजने के लिए किया जाता है, जबकि यह विचार करते हुए कि कुछ या सभी चर को पूर्णांक (पूर्ण संख्या) मान लेना चाहिए। आईपी समस्या का सामान्य रूप रैखिक बाधाओं के एक सेट के अधीन एक रैखिक उद्देश्य फ़ंक्शन को अधिकतम करना (या कम करना) है, जहां कुछ या सभी निर्णय चर पूर्णांक होने चाहिए।

उद्देश्य फ़ंक्शन निर्णय चर का एक रैखिक संयोजन है, और बाधाएं रैखिक असमानताएं या समानताएं हैं जिन्हें चर को संतुष्ट करना होगा। आईपी समस्या का गणितीय सूत्रीकरण इस प्रकार व्यक्त किया जा सकता है:

मान x₁, x₂, ..., xₙ निर्णय चर हैं, c₁, c₂, ..., cₙ उद्देश्य फ़ंक्शन में गुणांक हैं, aᵢⱼ बाधा समीकरणों में गुणांक हैं, और bᵢ स्थिरांक हैं।

आईपी समस्या को हल करने में निर्णय चर के मूल्यों को ढूंढना शामिल है जो रैखिक बाधाओं और अतिरिक्त आवश्यकता को पूरा करते हुए उद्देश्य फ़ंक्शन को अनुकूलित करते हैं कि चर पूर्णांक होना चाहिए। आईपी समस्याओं का उपयोग आमतौर पर संचालन अनुसंधान, रसद, विनिर्माण, वित्त और दूरसंचार सहित विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है, जहां निर्णय चर अक्सर उन मात्राओं का प्रतिनिधित्व करते हैं जो पूर्ण संख्या होनी चाहिए।

असतत (पूर्णांक) चर को शामिल करने वाली जटिल निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को मॉडल करने की क्षमता के कारण इंटीजर प्रोग्रामिंग आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन समस्याओं को हल करने में एक मूल्यवान उपकरण है।

आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन के संदर्भ में आईपी को जिन तरीकों से लागू किया जा सकता है:

• इन्वेंटरी प्रबंधन: आईपी आपूर्ति श्रृंखला के विभिन्न चरणों में विभिन्न उत्पादों के लिए इष्टतम इन्वेंट्री स्तर निर्धारित करने में सहायता कर सकता है, भंडारण क्षमता, मांग परिवर्तनशीलता और ऑर्डर मात्रा जैसी बाधाओं पर विचार करके, आईपी मॉडल होल्डिंग लागत और स्टॉकआउट के बीच सबसे अच्छा संतुलन पा सकते हैं।

• उत्पादन योजना: आईपी उत्पादन क्षमता, कच्चे माल की उपलब्धता और मांग पूर्वानुमान जैसे कारकों पर विचार करके उत्पादन कार्यक्रम को अनुकूलित कर सकता है। मॉडल लागत को कम करते हुए मांग को पूरा करने के लिए प्रत्येक उत्पाद के उत्पादन के लिए इष्टतम मात्रा निर्धारित करने में मदद कर सकता है।

• रूटिंग और शेड्यूलिंग: आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क की समग्र संरचना को अनुकूलित करने के लिए आईपी मॉडल लागू किया जा सकता है।

• आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क अनुकूलन: आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क की समग्र संरचना को अनुकूलित करने के लिए आईपी मॉडल लागू किया जा सकता है।

• मांग योजना: आईपी मॉडल आपूर्ति श्रृंखला संचालन को प्रत्याशित ग्राहक मांग के अनुरूप करते हुए उत्पादन और वितरण निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए मांग पूर्वानुमान डेटा को शामिल कर सकते हैं, जिससे ओवरस्टॉक या स्टॉकआउट के जोखिम को कम किया जा सकता है।

आपूर्ति श्रृंखला लॉजिस्टिक्स को बढ़ाना - ELEKS का समाधान अवलोकन

अपने ग्राहकों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए, हमने एक ऐसी प्रणाली बनाई जो इंटीजर प्रोग्रामिंग तकनीक का लाभ उठाती है, जो पांच प्रकार की वस्तुओं के लिए आपूर्ति कार्यक्रम, मार्ग और इन्वेंट्री स्तर को अनुकूलित करती है: सिरेमिक सिंक, शौचालय, बिडेट, गैस वाल्व और बाथटब मिक्सर ( संबंधित एचएस कोड 6910.10.0030, 6910.10.0010, 6910.10.0025, 8414.90.1080, 7323.93.0080) हैं। सिस्टम में तीन मुख्य भाग (या पृष्ठ) शामिल हैं: कॉन्फ़िगरेशन, सिमुलेशन और एनालिटिक्स। उनमें से प्रत्येक को निम्नलिखित पैराग्राफ में समझाया जाएगा।

डेटा और एप्लिकेशन विवरण की गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए, हमने नामों और वास्तविक स्थानों को अज्ञात कर दिया है, एक सीधे डेमो एप्लिकेशन के लिए एक प्रोटोटाइप तैयार किया है जो अनुकूलन चुनौतियों को संबोधित करने में एआई की प्रभावकारिता को दर्शाता है।

कॉन्फ़िगरेशन पृष्ठ

उपयोगकर्ता अंतिम अनुकूलित रूटिंग में भाग लेने के लिए उपलब्ध गोदामों, वितरण बिंदुओं और वांछनीय बंदरगाहों का चयन कर सकता है। साथ ही, ग्राहक अपने ग्राहकों तक पहुंचाए जाने वाले वांछनीय सामान और उनकी संबंधित राशि निर्दिष्ट कर सकता है। यदि डिलीवरी की योजना बनाई गई है तो आखिरी चीज तारीख चुनने वाली है।

सिस्टम अनुमानित मांग के आधार पर डिलीवरी तिथि पर अवशेष सूची की गणना करेगा और गोदाम के अवशेषों के साथ संरेखित नियोजित शिपमेंट आवंटित करेगा। 'ऑप्टिमाइज़' बटन पर क्लिक करने से सारा जादू हो जाता है! यह अनुकूलन कार्य निर्धारित करता है और उसका समाधान लॉन्च करता है। कुछ सेकंड के बाद, परिणाम शेष दो पृष्ठों पर देखे जा सकते हैं।

सिमुलेशन (मानचित्र) पृष्ठ

यह पृष्ठ ग्राहक को प्रस्तावित मॉडल के समाधान का सटीक अनुकरण देखने का अवसर प्रदान करता है। पूर्व चर्चाओं में, हमने अपने ग्राहक के लिए उपयुक्त INCOTERMS पर विचार-विमर्श किया और CFR पर आम सहमति पर पहुंचे। ग्राहक प्रत्येक चरण के लिए घंटों की संख्या निर्दिष्ट कर सकता है और इस अवधि में आपूर्ति श्रृंखला की स्थिति देखने के लिए संबंधित बटन दबा सकता है।

सबसे पहले, पाँच प्रकार के बिंदु हैं: दो परिवहन वाहनों (जहाज और ट्रक) के लिए और तीन बंदरगाहों (नारंगी), गोदामों (बैंगनी) और वितरण बिंदुओं (हरा) के लिए। मानचित्र इंटरैक्टिव है, जिसका अर्थ है कि उपयोगकर्ता किसी भी बिंदु या कनेक्शन पर होवर कर सकता है और उस वस्तु से संबंधित जानकारी देख सकता है।

उदाहरण के लिए, गोदामों और वितरण बिंदुओं को जोड़ने वाली नीली रेखाएं अंतिम-मील वितरण योजना दिखाती हैं और इसमें यह जानकारी होती है कि प्रत्येक सामान प्रतिदिन कितना वितरित किया जाता है। यदि उपयोगकर्ता जहाज पर मंडराता है, तो उसकी क्षमता, कंटेनर प्रकार, प्रत्येक सामान की भरी हुई मात्रा और रूटिंग के बारे में जानकारी प्रदर्शित होती है।

विश्लेषिकी पृष्ठ

यह पृष्ठ मॉडल के प्रस्तावित समाधान के बारे में सभी डेटा और आँकड़े प्रस्तुत करता है। उपयोगकर्ता डिलीवरी योजना, प्रत्येक जहाज और ट्रक कहां हैं, उसके अनुमानित आगमन समय, मार्ग और भरने का निरीक्षण कर सकता है। चार्ट का एक समूह भी है, जो कुल मिलाकर खर्चों के साथ पाई चार्ट से शुरू होता है और विभिन्न बंदरगाहों, गोदामों और वितरण बिंदुओं के बीच वितरण लागत के हीट मैप के साथ समाप्त होता है।

इसके अतिरिक्त, ग्राहक विभिन्न वितरण बिंदुओं के लिए प्रति वस्तु मूल्य ग्राफ देख सकता है और, उस डेटा के आधार पर, संबंधित व्यावसायिक निर्णय ले सकता है।

प्रदर्शन मेट्रिक्स: ELEKS का समाधान बनाम ग्राहक की विरासत प्रणाली

अगली चुनौती वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में हमारे समाधान का परीक्षण करना और ग्राहक के दृष्टिकोण से इसकी तुलना करना था। इस प्रयोजन के लिए, ग्राहक ने 1 महीने की अवधि पर विचार किया। कार्य की मुख्य शर्तें (जैसे उपलब्ध बंदरगाह, स्थान और गोदामों और समूहों की संख्या) पिछले पैराग्राफ के चित्रों में देखी गई हैं। परिणामस्वरूप, हमारे मॉडल का समाधान परिचालन व्यय, अंतिम-मील डिलीवरी का औसत समय और गोदामों के निष्क्रिय समय को कम करने के संबंध में अधिक प्रभावी था।

ग्राहक द्वारा 5.76% औसत मासिक लागत बचत हासिल की गई और कुछ समूहों के लिए डिलीवरी समय में 50% की कमी की गई।

ELEKS डेटा साइंस टीम

डेटा इंगित करता है कि हमारे समाधान का उपयोग ग्राहक के लिए अधिक लाभप्रद साबित हुआ, जिसके परिणामस्वरूप प्रति आइटम कीमत में कमी आई। इस परिणाम को विभिन्न कारकों के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, जिनमें से प्राथमिक इस प्रकार हैं:

• अधिक बुद्धिमान माल वितरण
• अधिक इष्टतम वितरण नेटवर्क
• अधिक कुशल रूटिंग और वेयरहाउसिंग

उदाहरण के लिए, हमारे समाधान में कुछ क्लस्टर शामिल हैं जिनके लिए मॉडल अलग-अलग गोदामों से विभिन्न सामानों के लिए अंतिम-मील डिलीवरी का सुझाव देता है (एक स्पष्टीकरण डिलीवरी नेटवर्क में गहराई से निहित है, और हमारे मॉडल ने इस अनुकूलन संभावना को देखा)। गोदामों के बीच माल का वितरण अलग-अलग था (मुख्यतः वाशिंगटन और न्यूयॉर्क के गोदामों के बीच)।

पहली नज़र में, मतभेद इतने महत्वपूर्ण नहीं हैं, लेकिन परिणाम खुद ही सब कुछ बता देता है।

निष्कर्ष

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एकीकरण वैश्विक लॉजिस्टिक्स की जटिलताओं को प्रभावी ढंग से नेविगेट करने के लक्ष्य वाले व्यवसायों के लिए एक महत्वपूर्ण घटक के रूप में उभरता है। आधुनिक आपूर्ति श्रृंखलाओं की बहुमुखी प्रकृति, व्यवधानों, भू-राजनीतिक तनाव और आर्थिक उतार-चढ़ाव जैसी चुनौतियों के साथ मिलकर, दक्षता और लचीलापन प्राप्त करने के लिए नवीन समाधानों की आवश्यकता होती है।

प्रस्तुत समाधान आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधकों की जिम्मेदारियों को सुव्यवस्थित करने में एआई की परिवर्तनकारी भूमिका पर प्रकाश डालता है और आपूर्ति श्रृंखला लॉजिस्टिक्स में एआई और आईपी के ठोस लाभों को प्रदर्शित करता है, जो 5.76% औसत मासिक लागत बचत, कुछ समूहों के लिए डिलीवरी समय में 50% की कमी दर्शाता है।

इसकी अनुकूलनशीलता निर्बाध समायोजन की अनुमति देती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को एक सिमुलेशन स्टूडियो तक पहुंच मिलती है, जहां वे विभिन्न वस्तुओं और मात्राओं से जुड़े विभिन्न परिदृश्यों को निष्पादित कर सकते हैं, जिससे विभिन्न स्थितियों के लिए इष्टतम रणनीतियों को निर्धारित करने के लिए तुलनात्मक विश्लेषण की सुविधा मिलती है।

इस परिवर्तनकारी समाधान का प्रत्यक्ष डेमो शेड्यूल करने और इसकी क्षमताओं का और अधिक पता लगाने के लिए, हमसे संपर्क करें ।