डायरी जीवन में पार्सल लॉकर के दौरान सटीकता उद्देश्य क्या है

पार्सल लॉकर में जोड़ा गया कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही 96% की सटीकता के साथ भविष्यवाणी कर सकता है कि 24 घंटे के भीतर पार्सल लॉकर से कौन से पार्सल उठाए जाएंगे। सीखने में सक्षम एक भविष्यवाणी मॉडल के साथ, पार्सल को अनावश्यक ड्राइविंग के बिना और उपभोक्ता के पास एक स्थान पर वितरित किया जा सकता है।

पार्सल लॉकरों का भरना व्यक्तिगत लॉकरों की संख्या और आकार दोनों से सीमित है,जबकि छोटे पार्सल को विभिन्न आकारों के लॉकर में रखा जा सकता है, बड़े पार्सल केवल कुछ लॉकरों में फिट होंगे। सैकड़ों पार्सल लॉकर हर दिन या कम से कम सप्ताह में कई दिनों में पूरी तरह से भरे हुए हो जाते हैं। "लोकप्रिय पार्सल लॉकर का विस्तार नहीं किया जा सकता है यदि वे एक सीमित स्थान में स्थित हैं, जैसे कि एक स्टोर के अंदर। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने के साथ, हम पार्सल लॉकर क्षमता का अधिक सटीक पूर्वानुमान प्राप्त करने में सक्षम हैं, जो हमें प्राप्तकर्ताओं द्वारा चुने गए पार्सल लॉकरों को अधिक बार पार्सल करने में मदद करता है। इसके अलावा, कुछ पार्सल लॉकरों में फिट होने के लिए अधिक पार्सल बनाए जा सकते हैं, "।

पार्सल रूटिंग सिस्टम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ पार्सल लॉकर में उपलब्ध क्षमता के विकास का अनुमान लगाता है, यह भविष्यवाणी करता है कि ड्राइवर पार्सल का अगला भार लाने से पहले पार्सल लॉकर में कितने पार्सल उठाए जाएंगे। पार्सल लॉकर के लिए भरने की दर का पूर्वानुमान एक निश्चित औसत पर आधारित होता था जो पार्सल लॉकर, दिन या मौसम के अनुसार भिन्नता को ध्यान में नहीं रखता था।

अधिक सटीक क्षमता पूर्वानुमानों के लिए धन्यवाद, प्रक्रिया तेज हो जाती है और पार्सल को जितनी जल्दी हो सके प्राप्तकर्ताओं को वितरित किया जा सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही 96% की सटीकता के साथ भविष्यवाणी कर सकती है कि पहले 24 घंटे की अवधि के दौरान पार्सल लॉकर से कौन से पार्सल उठाए जाएंगे।

"पार्सल को जितना संभव हो सके ग्राहक के पास एक स्थान पर पहुंचाया जा सकता है, जो अनावश्यक ड्राइविंग और इससे उत्सर्जन को कम करता है। हम पहले से ही लगभग 100% की सटीकता के साथ जानते हैं कि पार्सल लॉकर के व्यक्तिगत लॉकरों में से कौन सा खाली हो जाएगा और अगले दिन के लिए वस्तुओं की सही संख्या आरक्षित करने में सक्षम हैं।

हम पहले से ही पार्सल रूटिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग से संबंधित अगली विकास परियोजना पर काम कर रहे हैं। पार्सल आने से पहले, ऑनलाइन स्टोर इसके बारे में एक अग्रिम संदेश भेजता है। संदेश भेजने का समय ऑनलाइन स्टोर द्वारा भिन्न होता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि पार्सल वास्तव में छँटाई में कब आएगा। यदि आगमन के समय की सटीक भविष्यवाणी की जा सकती है, तो पार्सल लॉकर के लिए अग्रिम बुकिंग की जा सकती है और ग्राहकों की इच्छाओं को और भी अधिक डिग्री तक ध्यान में रखा जा सकता है।

"हम एक दीर्घकालिक दृष्टिकोण के साथ उद्देश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए डेटा का उपयोग करने की हमारी क्षमता का निर्माण कर रहे हैं। हमारे पार्सल लॉकर नेटवर्क के हिस्से के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता होना एक उत्कृष्ट उदाहरण है कि ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए डेटा और प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे किया जा सकता है। हमने विशेष रूप से अपनी मशीन सीखने की क्षमता में निवेश किया है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो पार्सल को रूट करती है, हमारे अपने कर्मचारियों द्वारा पूरी तरह से विकसित की गई है।