جے ایس ہیلڈ گلوبل رسک رپورٹ کے مطابق، سپلائی چین میں رکاوٹوں کی وجہ سے کاروباروں کو 2025 میں اندازاً 184 بلین ڈالر لاگت آئے گی، اور اس لاگت کا زیادہ تر حصہ اب بھی تیز تر کارروائی کے بجائے تیزی سے پتہ لگانے کے لیے خریدتا ہے۔
اس اعداد و شمار کو عام طور پر موسم کے طور پر سمجھا جاتا ہے (مثال کے طور پر طوفان کی قیمت ہوتی ہے)۔ اس کے بجائے، اسے پروڈکٹ کی تفصیلات کے طور پر علاج کرنے سے مسائل کو پہلے سے گھنٹے یا دن پہلے دریافت کیا جا سکتا ہے اور ایک آپریٹنگ ماڈل کو نمایاں کیا جا سکتا ہے جسے اس وقت تک منتقل نہیں کیا جا سکتا جب تک کہ انسان ٹکٹیں نہیں کھولتے، کالیں نہیں کرتے، اور تینوں سسٹمز میں ایک ہی ڈیٹا کو دوبارہ داخل کرتے ہیں۔
ویزیبلٹی پلیٹ فارمز، کنٹرول ٹاورز، رسک اسکورز، ڈیجیٹل ٹوئنز، اور استثنائی ڈیش بورڈز نے سپلائی چین میں AI کی آخری دہائی کی تعریف کی ہے۔ وہ دہائی ایک واقعہ اور اس کے ادراک کے درمیان وقت کو سمیٹنے میں بہت اچھی تھی، لیکن یہ تاثر اور تجارتی عمل کے درمیان وقت کو سمیٹنے میں بہت کم ماہر تھی۔
پتہ لگانا ایک ‘اچھی طرح سے حل شدہ’ مسئلہ ہے۔
جب آپ چیف سپلائی چین افسران سے پوچھتے ہیں کہ ان کے AI بجٹ کہاں گئے ہیں، تو جوابات ایک مانوس فہرست کی پیروی کرتے ہیں: ڈیمانڈ سینسنگ، ای ٹی اے کی پیشن گوئی، سپلائر رسک اسکورنگ، انوینٹری آپٹیمائزیشن، اور لین کا تجزیہ۔ یہ ٹول کام کرتا ہے۔ پیشین گوئی کی غلطیاں ہوتی ہیں۔ برتن کی تاخیر کی نشاندہی اس سے پہلے کی جاتی ہے کہ کنٹینر اپنی آخری تاریخ سے محروم ہوجائے۔ اسٹیج 2 فیب آؤٹیجز کسٹمر ای میلز کے بجائے ہیٹ میپس میں دکھائے جاتے ہیں۔
اس میں سے کوئی بھی 184 بلین ڈالر کا نہیں ہے۔ بل پرچم کے بعد وقفہ ہے۔ جلدی کرو یا انتظار کرو۔ اپنے آرڈر کو تقسیم کریں یا بھول چوک کو قبول کریں۔ لین واپس پیش کریں یا اسپاٹ فیس ادا کریں۔ دو آدھی خالی نقل و حرکت یا جہاز دونوں کو یکجا کرتا ہے۔ SKUs کے سمندر کو ہوا میں تبدیل کریں جو حقیقت میں پریمیم کا جواز پیش کرتا ہے۔ یہ محدود، دہرائے جانے والے فیصلے ہیں جو کمپنی کی جانب سے پہلے ہی قائم کردہ پالیسیوں، معاہدوں اور انوینٹری کی حدود کے اندر ہیں، اور اب بھی لوگوں کے ان باکسز کے پیچھے انتظار کر رہے ہیں۔
سروے مختلف زبانوں میں اسی تاخیر کو بیان کرتا ہے۔ مڈ مارکیٹ مینوفیکچررز اور ڈسٹری بیوٹرز کے 2026 کے Knosc سروے سے پتا چلا ہے کہ سپلائی چین ٹیمیں اپنا 28% وقت کاروباری رکاوٹوں کا جواب دینے میں صرف کرتی ہیں، زیادہ تر اس بات کی تفتیش کرتے ہیں کہ آگے کیا ہوتا ہے اسے تبدیل کرنے کے بجائے کیا ہوا ہے۔
لاجسٹک انڈسٹری کے ایگزیکٹوز اب بھی AI کو ایک سٹریٹجک ترجیح کے طور پر درجہ دیتے ہیں (کیپجیمنی کا 2025 کا مطالعہ بڑی کمپنیوں کے 70% ایگزیکٹوز کے لیے AI سے چلنے والی "نئی نسل” کی سپلائی چینز کو ٹاپ تین ٹیکنالوجی ٹرینڈز میں درج کرتا ہے) اور رپورٹ کرتا ہے کہ قابل پیمائش مالیاتی اثر اب بھی نایاب ہے۔ گارٹنر نے پایا کہ 2025 تک، سپلائی چین کی صرف 23 فیصد تنظیموں کے پاس باضابطہ AI حکمت عملی ہوگی۔ کمی ماڈل کی کمی نہیں بلکہ سافٹ ویئر کو دی گئی اتھارٹی کی کمی ہے۔
ٹکٹ مصنوعات ہیں
زیادہ تر جدید تعیناتیاں ٹکٹوں کے ارد گرد بنائی گئی ہیں۔ ماڈل سفارشات تیار کرتا ہے، سفارشات الرٹ بن جاتی ہیں، انتباہات ایکشن آئٹمز بن جاتے ہیں، اور ایکشن آئٹمز منصوبہ سازوں کا انتظار کرتے ہیں جو پہلے سے ہی دیگر ایکشن آئٹمز کے ذمہ دار ہیں۔ جب تک منصوبہ ساز کارروائی کرتے ہیں، اختیارات کا مجموعہ تنگ ہو چکا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ متبادل کیریئر کی پیداواری صلاحیت ختم ہو جاتی ہے، استحکام کی مدت ختم ہو جاتی ہے، اور سپلائی کرنے والے کی اگلی پروڈکشن سلاٹ مختص ہو جاتی ہے۔
یہ ورک فلو خود مختاری کی طرف کوئی عارضی قدم نہیں ہے، بلکہ کمپنی نے خریدی ہوئی پروڈکٹ ہے۔ دکانداروں نے بصیرت فروخت کی کیونکہ وہ ثابت کرنا اور ان کا انتظام کرنا آسان تھا۔ رویہ رقم، معاہدوں، خدمت کی سطحوں اور تنقید کو متاثر کرتا ہے۔ لہذا صنعت نے کام کے ان حصوں کو خودکار کر دیا ہے جن کے لیے دستخط کی ضرورت نہیں ہے۔ FourKites اور ABI ریسرچ کی رپورٹ کے مطابق 2025 تک، صرف 27% تنظیمیں AI کو خود مختار اقدامات کرنے کی اجازت دیں گی، اور 52% اسے فیصلے کی حمایت تک محدود کر دیں گی۔
تاخیر سے ڈیلیوری میں ایک اور ڈیش بورڈ شامل کرنے سے EBITDA میں بہت کم حرکت ہوتی ہے۔ فیصلے کا چکر نہیں بدلا۔ یہ صرف سجاوٹ ہے۔
اگلے ماڈل کے طور پر محدود رویہ
وہ کمپنیاں جو حصہ لیں گی وہ وہ نہیں ہوں گی جن کے پاس سب سے صاف ستھرا کنٹرول ٹاور ہوں گے، بلکہ وہ ہوں گی جو پہلے سے محدود حد تک اقدام کی منظوری دیتی ہیں اور ایجنٹوں کو ان پر عمل درآمد کرنے کی اجازت دیتی ہیں جبکہ مستثنیات ابھی بھی سستے ہیں۔
اگر معاہدہ شدہ کیریئر کا ETA حد سے زیادہ ہے اور ایک قابل متبادل گاڑی منظور شدہ شرح کی حد کے اندر ہے، تو لین کو دوبارہ بک کیا جائے گا۔ آؤٹ باؤنڈ لہروں کو شامل کریں جب فل ریٹ اور کٹ آف کا وقت مشترکہ سفر کو دو سے سستا بناتا ہے۔ SKUs کے ایک متعین سیٹ کے لیے ادل بدل موڈ جب ہوا کی قیمت چھوٹی ہوئی ریٹیل کاؤنٹر لاگت سے کم ہو۔ اگر پیشن گوئی کی ناکامی اور شپنگ کی رکاوٹیں اوورلیپ ہوجاتی ہیں تو، حفاظتی اسٹاک کو دو تقسیمی مراکز کے درمیان دوبارہ مختص کیا جاتا ہے۔
اس میں سے کسی کو بھی آف سائٹ حکمت عملی کی ضرورت نہیں ہے۔ ہر ایک کو اس طرح لکھا جا سکتا ہے: اگر یہ شرائط اس کام کے لیے ہیں، اس خرچ کی حد کے اندر، اس آڈٹ ٹریل کو استعمال کریں، اور صرف اس صورت میں جب معاملہ باڑ سے باہر ہے، تو یہ انسانی ہے۔ یہ "لائٹس آؤٹ” سپلائی چین نہیں ہے۔ یہ وہی نظم و ضبط ہے جو مینوفیکچررز پہلے ہی مشین کنٹرول پر لاگو ہوتے ہیں۔ یہاں، ایجنٹ انٹر لاک کے اندر کام کر سکتے ہیں اور باہر کی طرف بڑھ سکتے ہیں۔ یہاں فرق جسمانی کے بجائے تجارتی ہے۔ انٹرلاک PLCs کے بجائے پالیسی اشیاء (زمرے، سپلائر ٹائرز، موڈز، ڈالر کی حدیں، سروس لیول) ہیں۔
حقیقی تبدیلی کی تین شرائط
سب سے پہلے فیصلے قبائلی علم سے نہیں پالیسی سے ہونے چاہئیں۔ "آپ آئٹم A کے لیے 48 گھنٹوں کے سمندری پرچی کے بعد ادائیگی کریں گے” ایسی چیز نہیں ہے جو کوئی ایجنٹ اس صورت میں انجام دے سکتا ہے اگر وہ واحد جگہ منصوبہ ساز کے سر میں ہو۔ اگلے دو سالوں میں کام فیصلہ کن ڈیزائن کے مقابلے ماڈل ٹریننگ کے بارے میں کم ہوگا۔ کون سی حرکتیں الٹ سکتی ہیں، کون سی پابندیاں ہیں، اور کون سے سپلائرز اور طریقوں کو پہلے سے منظور کیا جاتا ہے۔
دوسرا عمل درآمد کے نظام کو مشین سے شروع کردہ لین دین کو قبول کرنا چاہیے۔ ایک ایجنٹ جو آر ایف کیو کا مسودہ تیار کر سکتا ہے لیکن اسے شائع نہیں کرتا ہے پھر بھی پتہ لگانے کا آلہ ہے۔ TMS، WMS، سورسنگ سویٹس، اور کیریئر APIs کو محدود ایجنٹوں کو اس طریقے سے ہینڈل کرنا چاہیے جس طرح وہ مستند، ریکارڈ، اور جونیئر خریداروں کے ساتھ معاوضہ خرچ کی حد کے ساتھ ڈیل کرتے ہیں۔
تیسرا احتساب عمل سے ہونا چاہیے۔ جب داخلی پالیسی کے جائزہ لینے والے غلط ہو جاتے ہیں، تو پوسٹ مارٹم کو پالیسی، ڈیٹا اور باڑ کی جانچ کرنی چاہیے بجائے اس کے کہ "کس نے چیک کیا ہو”۔ جب تک کہ ثقافتی تبدیلی واقع نہیں ہوتی، تمام ایجنٹوں کو انتظار کرنے کے لیے ڈیزائن کیا جائے گا۔ کیونکہ انتظار یہ ہے کہ کیریئر کیسے زندہ رہتا ہے۔
مسابقتی تقسیم
تھوڑی دیر کے لیے، دونوں ماڈلز سلائیڈز پر ایک جیسے نظر آئیں گے۔ دونوں ماڈلز AI سے لیس ہوں گے اور ان میں ایک کنٹرول ٹاور ہوگا۔ فرق پتہ لگانے سے لے کر تجارت تک کے سائیکل کے وقت کے ساتھ ساتھ سروس اور لاگت میں ہوگا۔
وہ کمپنیاں جو ڈیٹیکٹرز کی خریداری جاری رکھتی ہیں انہیں طوفانوں کے بارے میں پہلے ہی پتہ چل جائے گا۔ ایک کمپنی جس نے محدود کارروائی کی منظوری دی ہے اس کے پاس پہلے سے ہی لین، مستحکم لہریں، اور آئٹم A کو ایک واقعہ کال طے ہونے سے پہلے ہی تبدیل کر دیا جائے گا۔
الجھن دور نہیں ہوتی۔ لیڈ ٹائم، موڈل اتار چڑھاؤ، اور اہم اجزاء کی ملٹی لیئر اوپیسٹی نیٹ ورک کی ساختی خصوصیات ہیں۔ جو چیز اختیاری رہ جاتی ہے وہ یہ ہے کہ آیا جواب قطار کھولنے کے لیے انسان کا انتظار کرتا ہے۔ وہ مصنوع جس نے وقت کا فرق پیدا کیا وہ بغیر اختیار کے ایک بصیرت تھی۔ پروڈکٹ جو اسے ختم کرتا ہے وہ ایک ایجنٹ ہے جو آپ کو باڑ پر تھوڑا سا پیسہ خرچ کرنے کی اجازت دیتا ہے اس سے پہلے کہ کوئی بھی اسے دیکھنے کے لئے آزاد ہو۔
حوالہ: JD.com 3 ملین روبوٹس کے ساتھ لاجسٹکس میں فزیکل AI کو بڑھاتا ہے۔
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور اس کا انعقاد سائبرسیکیوریٹی اور کلاؤڈ ایکسپو سمیت دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔
AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔