ضرور پڑھیں: کاروباری عمل کی اصلاح کے لیے سمارٹ سپلائی چین مینجمنٹ سلوشنز

کی طرف سے ریاضیاتی ماڈلنگ میں Alex Koshulko, Ph.D. • کو اپ ڈیٹ کیا گیا۔ 10 جنوری 2025

کسی بھی کاروبار کو بہت سے مسائل کا سامنا کرنا پڑتا ہے اور فنڈز کی اصلاح کے نئے طریقوں کی تلاش اور پیداوار کے لیے لاگت کو کم کرنا۔ اصلاح کے طریقوں کے طور پر، کمپنیاں ویب سائٹس، مارکیٹنگ ٹیکنالوجیز اور ایپ کی ترقی پر زیادہ سے زیادہ توجہ دے رہی ہیں۔ اب بھی سپلائی چین کی پیداوار کو بہتر بنانے سے کمپنی کو مزید فوائد حاصل ہونے کا امکان ہے۔

ڈیجیٹل تبدیلی کے حل

ڈیجیٹل تبدیلیاں پوری دنیا کے کاروباروں کو زیادہ موثر اور شفاف بننے میں مدد کرنے والی ہیں۔ جدید سپلائی چینز پہلے سے کہیں زیادہ معلومات اور ٹیکنالوجی تک رسائی حاصل کر رہی ہیں، جس سے ایک نئی ڈیجیٹل سپلائی چین بن رہی ہے۔ تاہم، ڈیجیٹل سپلائی چین "سمارٹ ٹیکنالوجیز" کے استعمال کی بنیاد پر تیزی سے بڑھی ہے، جیسے کہ سمارٹ سافٹ ویئر سلوشنز، انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT)، آرٹیفیشل انٹیلی جنس، بگ ڈیٹا، اور، بلاکچین مینوفیکچرنگ اور لاجسٹکس کو تبدیل کر رہا ہے۔ مرئیت کی نئی سطح اور مجموعی کارروائیوں کو بہتر بنانے کے مواقع۔

سمارٹ سپلائی چین مینجمنٹ سوفٹ ویئر حل

سپلائی چین مینجمنٹ کے لیے بہت سے مختلف سافٹ ویئر حل ہیں جو ٹریکنگ، اوور اسٹاک کنٹرولنگ، ڈیمانڈ کی پیشن گوئی، اور انوینٹری پلاننگ ٹیکنالوجیز اور خصوصیات فراہم کرتے ہیں۔ اس طرح، جب کوئی کمپنی محسوس کرتی ہے کہ سپلائی چین مینجمنٹ کے لیے موجودہ وسائل کافی نہیں ہیں، تو اسے اسمارٹ سافٹ ویئر حل تلاش کرنا چاہیے۔ ایسی اہم تقاضے ہیں جن پر کمپنی کو توجہ دینی چاہیے، جیسے کمپنی کے عمل میں ٹول کے نفاذ کا وقت اور ان کے ERP سسٹم کے ساتھ انضمام کا امکان۔ مزید برآں، کمپنی کی کاروباری ضروریات کے مطابق سافٹ ویئر کی لچک کی سطح بھی ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ سٹریم لائن جیسی افادیت کمپنی کی ضروریات کے مطابق بامقصد حل فراہم کرتی ہے۔ یہ سافٹ ویئر مستقبل کی طلب کا تخمینہ لگا کر، انوینٹری کو بہتر بنانے، اور منجمد سرمایہ جاری کر کے کسی بھی سائز کے کاروبار کو منظم کرنے کے لیے ضروری ہے۔ اس کی وضاحت کرنے کے لیے، اسٹریم لائن ٹائم سیریز کے سڑنے، وقفے وقفے سے مانگ کے ماڈلز، اور انسانوں کی طرح فیصلہ سازی کا الگورتھم استعمال کرتی ہے جو ہر پروڈکٹ کے لیے مناسب ماڈل کا انتخاب کرتی ہے۔

یہ نقطہ نظر زیادہ فٹنگ کے خلاف انتہائی مزاحم ہے۔ یہ فاسد طلب کو پورا کرنے کی کوشش نہیں کرتا ہے، لیکن ایک ہی وقت میں، یہ تمام واضح طور پر مشاہدہ شدہ انحصارات جیسے کہ موسمی، رجحانات، اور سطح کی تبدیلیوں کو حاصل کرنے کے قابل ہے۔ اسٹریم لائن کا مقصد سب سے آسان ماڈل کا انتخاب کرنا ہے جو اب بھی ڈیٹا میں انحصار کو حاصل کرتا ہے جو درست پیشن گوئی پیدا کرنے کا واحد طریقہ ہے۔ ماڈل کی سادگی اور ڈیٹا فٹ کے درمیان تجارت کا نتیجہ بالآخر سب سے زیادہ ممکنہ درستگی میں نکلتا ہے۔

ایک سمارٹ SCM حل آپ کو اپنی انوینٹری کی بے مثال مرئیت فراہم کرے، بشمول لاگت اور متعلقہ دستاویزات، کیونکہ یہ آپ کی سپلائی چین سے گزرتا ہے۔ اسے انتہائی دانے دار سطح کی تفصیلات بھی فراہم کرنی چاہئیں اور آپ کو استثنیٰ کے ساتھ مسائل کا نظم کرنے کی اجازت دینی چاہیے۔ اور بالکل اسی طرح اسٹریم لائن کام کرتی ہے۔

لاجسٹکس میں انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ٹیکنالوجی

IoT کاروباروں کے ذریعے کاموں کو ہموار کرنے کے لیے بیک وقت مختلف ویب سے چلنے والے آلات کو جوڑ کر استعمال کیا جاتا ہے۔ زراعت سے لے کر مینوفیکچرنگ تک کاروباری منڈیوں کو پیداوار اور نقل و حمل کے عمل میں ہر قدم پر مسائل کا سامنا ہے۔ بہت سارے چیلنجز ہیں جو سپلائی چین کو بنا یا توڑ سکتے ہیں جیسے کہ نقل و حمل میں تاخیر، کارگو کی دھیمی نگرانی، چوری، آپریٹر کی غلطیاں، پرانی آئی ٹی کی ناکامیاں۔ یہ تمام عوامل منافع کو خطرے میں ڈالتے ہیں اور لاگت کے دباؤ کو بڑھاتے ہیں، جو کاروبار سے قطع نظر لاتعلق رہتا ہے۔

خاص طور پر جب خراب ہونے والی چیزوں کی بات آتی ہے تو اس کے نتائج نیچے کی لکیر سے آگے بڑھتے ہیں۔ ایک حالیہ IoT کے مطابق، تمام خراب ہونے والی پیداوار اور مصنوعات کا مکمل 30% کبھی بھی فارم سے میز تک نہیں بنتا۔ یہ فضلہ کا ایک مایوس کن معاملہ ہے اور اس کے باوجود ایک دردناک نقطہ پر ہائی ٹیک کو لاگو کرنے کا ایک موقع ہے جو بڑھتی ہوئی آبادی اور ان علاقوں کو متاثر کرتا ہے جہاں خوراک کی عدم تحفظ بہت زیادہ ہے۔

مندرجہ بالا تمام حقائق کو مدنظر رکھتے ہوئے، منسلک لاجسٹکس پلیٹ فارم کی قدر سوال سے باہر ہے۔ اور کامیاب سپلائی چین مینجمنٹ— کی اگلی نسل جو کہ لاجسٹکس 4.0—will لیوریج ایج کمپیوٹنگ اور انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) کو ریئل ٹائم خودکار، احساس اور جوابی تاثرات کے طریقہ کار کو حاصل کرنے کے لیے۔ یہ سائبرسیکیوریٹی اور ڈیٹا کی محفوظ ہینڈلنگ کو بھی پریمیم سطح پر رکھے گا۔ یہ رسد کی تنظیموں کو سپلائی چین کے عمل میں شفافیت، کارکردگی، دیکھ بھال، آٹومیشن، فریٹ سیفٹی اور لاگت کو بہتر بنانے کے قابل بناتا ہے۔

مانگ کی پیشن گوئی کرنے والے سافٹ ویئر میں مصنوعی ذہانت

AI سپلائی چین کو اس صلاحیت کے ساتھ بااختیار بناتا ہے کہ سلسلہ میں تقریباً ہر عمل کو آخری صارف تک ہموار کر سکتا ہے جو کاروبار کو حقیقی وقت کے ڈیٹا کی بنیاد پر بیک وقت فیصلے کرنے کا موقع فراہم کرتا ہے۔

AI کی کلیدوں میں سے ایک اس کی سیکھنے اور اپنانے کی صلاحیت ہے۔ گہری سیکھنے کی ٹکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے، AI پیچیدہ اور انسانی غلطی کے شکار عمل کے لیے بہترین ہے۔ اس کی وضاحت کرنے کے لیے، AI ڈیٹا کا تجزیہ کرکے اور پچھلے واقعات کو سیکھ کر اسٹاک کی سطح کی نشاندہی کرنے یا آرڈرز کی تکمیل کو بہتر بنا سکتا ہے۔ مزید برآں، یہ ٹیکنالوجی غلطیوں سے سیکھنے کے لیے تاریخی ڈیٹا کی بڑی مقدار استعمال کر سکتی ہے۔ غلطی ہونے کی صورت میں دوبارہ نہیں کی جائے گی۔ بنیادی طور پر، AI زیادہ تیزی سے بہتر فیصلے کر سکتا ہے۔ حیرت انگیز نتائج کے لیے آپ کی سپلائی چین میں اس ہموار کرنے کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔

ایک اور پہلو جس میں AI میں بڑی صلاحیت ہے وہ ہے لاجسٹک آپٹیمائزیشن۔ اس طرح کا سمارٹ حل بغیر ڈرائیور والی کاروں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جس سے لیڈ ٹائم اور انسانی مزدوری کے اخراجات کو کم کیا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، یہ گاڑیاں زیادہ موثر ہیں اور انسانوں کے مقابلے میں ڈرائیونگ کے دوران ان کی درستگی زیادہ ہے۔ ایسی بہت سی کمپنیاں ہیں جو الیکٹرک سیمی ٹرک کو بغیر ڈرائیور کے چلنے کی صلاحیت کے ساتھ جاری کرنے پر کام کر رہی ہیں جیسے کہ ٹیسلا، نسان اور دیگر۔ اس طرح کی اختراعات میں عام طور پر سپلائی چین کی صنعت میں نقل و حمل میں انقلاب لانے کی بڑی صلاحیت ہوتی ہے اور یہ خاص طور پر دوسرے سپلائرز کو متاثر کرے گی۔

مینوفیکچرنگ میں بگ ڈیٹا اپروچ

بڑا ڈیٹا اور تجزیات پہلے سے ہی مینوفیکچرنگ کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، بجلی کی قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کا فائدہ اٹھانے کے لیے توانائی سے بھرپور پیداواری رن کو شیڈول کیا جا سکتا ہے۔ مینوفیکچرنگ پیرامیٹرز پر ڈیٹا، جیسے اسمبلی آپریشنز میں استعمال ہونے والی قوتیں یا حصوں کے درمیان جہتی فرق، کو آرکائیو کیا جا سکتا ہے اور ان کا تجزیہ کیا جا سکتا ہے تاکہ نقائص کے بنیادی سبب کے تجزیہ کی حمایت کی جا سکے، چاہے وہ برسوں بعد ہی کیوں نہ ہوں۔ زرعی سیڈ پروسیسرز اور مینوفیکچررز اپنی مصنوعات کے معیار کا مختلف قسم کے کیمروں کے ساتھ حقیقی وقت میں تجزیہ کرتے ہیں تاکہ ہر فرد کے بیج کے معیار کا اندازہ لگایا جا سکے۔

انٹرنیٹ آف تھنگز، لاکھوں آلات پر اپنے کیمروں اور سینسرز کے نیٹ ورکس کے ساتھ، مستقبل میں مینوفیکچرنگ کے دیگر مواقع کو فعال کر سکتا ہے۔ بالآخر، مشین کی حالت کے بارے میں لائیو معلومات 3D پرنٹ شدہ اسپیئر پارٹ کی تیاری کو متحرک کر سکتی ہے جسے پھر ایک انجینئر سے ملنے کے لیے ڈرون کے ذریعے پلانٹ میں بھیجا جاتا ہے، جو اس حصے کو تبدیل کرتے وقت رہنمائی کے لیے بڑھے ہوئے حقیقت کے شیشے استعمال کر سکتا ہے۔

کاروباری اصلاح کے لیے بلاکچین ٹیکنالوجی

اس معروف ٹیکنالوجی کے نفاذ کے بہت سے مختلف طریقے ہیں۔ لین دین کی لاگت کو ڈرامائی طور پر کم کرنے کے بڑے وعدے کے علاوہ، حقیقت پسندانہ ہونے کے لیے، بلاک چین ٹیکنالوجی میں زیادہ تر لین دین کے ریکارڈ اور ٹریک کے لیے لاجسٹک میں استعمال کیے جانے کی صلاحیت ہے۔

آج کل ڈیٹا کے ساتھ سب سے بڑا مسئلہ اس کے ریکارڈ اور اسٹوریج کا عمل ہے۔ ایک طرف، کمپنی کے لین دین کے بارے میں معلومات کو نجی طور پر ذخیرہ کیا جاتا ہے جس میں تمام سرگرمیوں کا کوئی ماسٹر لیجر زیادہ تر دستیاب نہیں ہوتا ہے۔ دوسری طرف، یہ ڈیٹا اکثر کمپنی کے محکموں یا مخصوص مزدوروں میں داخلی طور پر تقسیم کیا جاتا ہے، جس سے لین دین کی کوآرڈینیشن ایک وقت طلب اور غلطی کا شکار ہوتی ہے۔ اس کے بجائے، بلاک چین سسٹم میں، لین دین کی تصدیق یا منتقلی کے عمل کے لیے فریق ثالث کو ملازمت دینے کی ضرورت نہیں ہے۔ مزید برآں، بلاکچین پر مبنی نظاموں میں، تمام لین دین سیکنڈوں میں محفوظ اور تصدیق شدہ ہو جاتے ہیں کیونکہ لیجر کو ایک جیسی ڈیٹا بیس کی ایک بڑی تعداد میں نقل کیا جاتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، مستقبل قریب میں بلاکچین لاجسٹکس میں ان مسائل پر قابو پانے اور سپلائی چین کے عمل میں کارکردگی بڑھانے میں مدد کرے گا۔ اس ٹیکنالوجی کو استعمال کرنے کا بنیادی فائدہ ڈیٹا کی شفافیت کو حاصل کرنا اور ویلیو چین کے ساتھ متعلقہ اسٹیک ہولڈرز تک رسائی حاصل کرنا ہے، اس لیے 'سچائی کا واحد ذریعہ' تشکیل دینا ہے۔

خلاصہ

سمارٹ سپلائی چین مینجمنٹ سلوشنز کاروباری عمل کو بہتر بنانے اور آمدنی بڑھانے کے وسیع مواقع لاتے ہیں۔ سپلائی چین کو بہتر بنانے میں ایک سمارٹ اپروچ بہتر اور ہوشیار سافٹ ویئر کے ساتھ شروع ہوتا ہے، جو انوینٹری کی پیشن گوئی کے فرق کو حل کرے گا اور طلب کی منصوبہ بندی کو بہتر بنائے گا۔ جب ان عوامل کا کاروبار کی ترقی پر گہرا اثر نہیں پڑے گا، رفتار اور درستگی تبدیلی کا نقطہ بن جائے گی۔ اور IoT، AI، Big Data اور Blockchain جیسی ٹیکنالوجیز کمپنی کو بہتر بنائیں گی اور مزید عمل کو آسان بنائیں گی۔ مزید یہ کہ، یہ ٹیکنالوجیز کمپنیوں کو قابل بنائے گی اور خدمات کی فراہمی کی ہر تہہ میں کارکردگی کو ڈرامائی طور پر بہتر بنائے گی، لیکن ہمیں ابھی بہت طویل سفر طے کرنا ہے۔ ہمیشہ یاد رکھیں کہ لاجسٹکس، انوینٹری پلاننگ اور اسٹریمنگ کے عمل سے متعلق تمام مسائل کے لیے کوئی ایک جادوئی گولی نہیں ہے، اسی طرح جہاں ایک ٹول بہترین نتائج دے گا، وہیں دوسرے کو کوئی محنت نہیں کرنی پڑے گی۔ آپ کبھی نہیں جانتے جب تک آپ کوشش نہ کریں۔

Alex Koshulko, Ph.D.

GMDH Streamline میں شریک بانی،

مانگ کی پیشن گوئی، انوینٹری کی منصوبہ بندی، اور اصلاح میں دس سال سے زیادہ کے تجربے کے ساتھ سپلائی چین پلاننگ کا سرکردہ ماہر۔

ایلکس آن کے ساتھ جڑیں۔ LinkedIn