Saturday, December 3, 2022
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यहाँ अशोक लीलैंड की विस्तार कहानी है जिसका नेतृत्व AI, IT न्यूज़, ET CIO कर रहा है

17,563 करोड़ रुपये के राजस्व और FY20 में 125,000 वाहन बेचे गए, अशोक लेलैंड भारत का वाणिज्यिक वाहन है। कंपनी रक्षा रसद वाहनों की दुनिया की सबसे बड़ी आपूर्तिकर्ता है। यह बसों का चौथा सबसे बड़ा निर्माता और विश्व स्तर पर ट्रकों का दसवां सबसे बड़ा निर्माता है।

जबकि कंपनी अपने कारोबार का विस्तार कर रही है, एआई के नेतृत्व वाला डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन अपने व्यापार के विकास का समर्थन कर रहा है।

वेंकटेश नटराजन के अनुसार, कंपनी का सीडीओ, अशोक लीलैंड एक AI- समर्थित संगठन था, फिर यह एक AI- सक्षम संगठन में बदल गया और अब, कंपनी बहुत सारी क्षमताओं का निर्माण करके AI- नेतृत्व वाला बनने का लक्ष्य लेकर चल रही है।

नटराजन का यह भी मानना ​​है कि एआई का उपयोग करने के आउटपुट को व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ भी संरेखित करना चाहिए। “यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण फिल्टर है जो हमारे पास है ताकि हम केवल इसके लिए कोई डिजिटल या AI पहल न करें और हमारे पास स्पष्ट व्यावसायिक लक्ष्य हैं जो हमने प्रत्येक उपयोग के मामलों के माध्यम से हासिल किए हैं,” उन्होंने कहा।

वाणिज्यिक वाहन निर्माता ने एक अलग समूह स्थापित किया है जो विश्लेषिकी केंद्र उत्कृष्टता नामक व्यापार विश्लेषिकी पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। समूह को प्रशिक्षित किया गया है डेटा विज्ञान और संगठन के भीतर AI ड्राइविंग पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।

अशोक लीलैंड की डेटा साइंस टीम में, व्यापार पक्ष के लोग भी इसका एक हिस्सा हैं, जो विश्लेषणात्मक प्रचारक के रूप में कार्य करते हैं। इस टीम में उनकी भूमिका उन चुनौतियों की पहचान करना है जो उनके संबंधित व्यावसायिक कार्य वर्तमान में सामना कर रहे हैं और एआई-सक्षम एनालिटिक्स वास्तव में एक भूमिका निभा सकते हैं।

अशोक लीलैंड की टेक टीम इन-हाउस और आउटसोर्स का एक संयोजन है जहां सौ से अधिक लोग पूर्व श्रेणी में रहते हैं।

जबकि कंपनी ने एक दशक पहले अपनी डिजिटल परिवर्तन यात्रा शुरू की थी, 2016 में, कंपनी ने न केवल कार्यकुशलता में सुधार या व्यवसाय अनुकूलन के लिए डिजिटल निर्माण के लिए बल्कि नए राजस्व उत्पन्न करने और नए व्यवसाय मॉडल के निर्माण के लिए डिजिटल को देखना शुरू किया।

यह चार डिजिटल प्लेटफॉर्म — iAlert, एक कनेक्टेड व्हीकल प्लेटफॉर्म के लॉन्च के साथ किया गया था; सेवा मंडी; LeyKart, वास्तविक अशोक लीलैंड स्पेयर पार्ट्स बेचने के लिए एक डिजिटल वाणिज्य मंच; और ई-डायग्नोस्टिक्स।

2019 में, नटराजन ABCD रणनीति के साथ सामने आए (प्रत्येक पत्र क्रमशः ध्यान देने की एक तकनीक – कृत्रिम बुद्धिमत्ता, ब्लॉकचेन, संवादी मंच और डिजिटल जुड़वाँ)।

“जबकि डिजिटल संपत्ति का निर्माण जारी रहेगा, एबीसीडी रणनीति मौजूदा परिसंपत्तियों को आगे बढ़ाने के लिए स्थापित की गई थी।”

अब कंपनी व्यावसायिक मूल्य हासिल करने के लिए सभी डिजिटल डॉट्स यानी डिजिटल संपत्ति, उत्पादों और प्लेटफार्मों को एकीकृत कर रही है।

“इससे पहले, हम एनालिटिक्स कर रहे थे, फिर हमने प्रोगोस्टिक्स शुरू किया और हम संज्ञानात्मक सेवाओं की ओर बढ़ रहे हैं। एनालिटिक्स के साथ, हम डेटा के साथ पैटर्न की पहचान कर रहे थे, भविष्य कहनेवाला क्षमताओं के साथ, हमने पूर्वानुमान लगाना शुरू कर दिया कि निकट भविष्य में क्या हो सकता है और अब संज्ञानात्मक के साथ, हम एआई के अगले स्तर पर जा रहे हैं, जहां हम मानव-चालित निर्णयों को सक्षम कर सकते हैं एक ही डेटा। ”

लागत बचाने के लिए एआई का उपयोग करना

कंपनी की AI की अगुवाई वाली डिजिटल पहल ने वाहन टूटने के कई मामलों को रोकने में ग्राहकों की मदद की है और ग्राहकों को अतिरिक्त लागत से बचने में भी मदद की है।

iAlert विभिन्न वाहन मापदंडों में वास्तविक समय के बेड़े की निगरानी में सक्षम बनाता है। यह वाहन के प्रदर्शन पर मूल्यवान डेटा प्रदान करने, सेवा आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने, ग्राहकों की रखरखाव की योजना बनाने में मदद करने के लिए उन्नत वाहन स्वास्थ्य निगरानी डायग्नोस्टिक्स और रिपोर्ट और एनालिटिक्स क्षमताओं को एक साथ लाता है।

जब कोई वाहन सर्विसिंग के लिए आता है, तो सर्विस इंजीनियर को पहले से ही पता होता है कि वह कैसा प्रदर्शन कर रहा है। एआई-संचालित प्रोगोस्टिक्स का लाभ उठाते हुए, कंपनी संभावित क्षेत्रों की पहचान करने में सक्षम है, जो भविष्य में वाहन के टूटने और शिकायत के उठने से पहले ही इसे ठीक करवा सकते हैं।

“यह सभी हितधारकों के लिए फायदेमंद रहा है। हमारे लिए, यह हमारी वारंटी लागत को कम कर देता है, डीलरशिप के लिए, यह राजस्व को बढ़ाता है, और ग्राहकों के लिए, यह अगले 4-5 महीनों के लिए अगली सेवा के कारण तक की गारंटी देता है, ”

लागत बचत का एक और उदाहरण ईंधन की बचत के लिए एक समाधान है जो ग्राहकों को खोए हुए ईंधन की मात्रा की पहचान करने के लिए अतिरिक्त ईंधन सेंसर (लगभग 10,000 से 12,000 रुपये की लागत) की फिटिंग की अत्यधिक लागत से बचने में मदद कर रहा है।

“यह डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का उपयोग करके किया गया था। हमारे जहाज पर इंजन नियंत्रण प्रणाली, ईसीयू (इलेक्ट्रोनिक कंट्रोल यूनिट) डेटा और हमारे ईंधन सेंसर डेटा के आधार पर, हम एआई तर्क को उचित रूप से बनाने में सक्षम थे और अब हम अपने ग्राहकों को वह सेवा प्रदान कर रहे हैं। “

एआई का उपयोग पैटर्न पहचान और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण में भी किया जा रहा है। कंपनी के पास BS-6 में ECU (Electonic Control Unit) के लगभग 18 संस्करण हैं और 1500 से अधिक त्रुटि कोड हैं। ऑटोमेकर अपने स्वामित्व के एल्गोरिदम का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करता है कि पिछले इतिहास के आधार पर वाहनों में कौन से त्रुटि कोड हो सकते हैं।

यदि किसी ग्राहक के वाहन में वाहन पर एबीसी की त्रुटि है और उसी के लिए सर्विस आउटलेट का दौरा किया है, तो कंपनी यह अनुमान लगाने में सक्षम है कि भविष्य में वाहन पर अन्य त्रुटियां (उदाहरण के लिए डीईएफ) हो सकती हैं या नहीं।

एमएल एल्गोरिदम का उपयोग क्रॉस-सेलिंग भागों के लिए भी किया जा रहा है। एक उपकरण खुदरा बिक्री के माध्यम से खुदरा बिक्री के लिए पुर्जों को बढ़ाने के लिए अतिरिक्त भागों की सिफारिश करता है।

डेटा की विशाल उपलब्धता के साथ, ऑटोमेकर वाहनों का एक जीवंत श्वास डिजिटल मॉडल – डिजिटल ट्विन बनाने में सक्षम हो गया है।

डिजिटल जुड़वाँ कई स्रोतों से डेटा के एकीकरण द्वारा निर्मित होते हैं – डेटा, सर्विसिंग डेटा, वाहन परिचालन डेटा।

“ग्राहकों द्वारा उत्पादित और उपयोग किए जाने के बाद डिजिटल ट्विन वाहनों से संबंधित डेटा का उपयोग करता है। ये लगातार विकसित होने वाले मॉडल हैं जो डिजाइनिंग से उत्पादन, सेवा के लिए उत्पादन और सेवाओं को दोहराने, मुद्दों को दोहराने के बीच तेजी से कम कर सकते हैं। ”

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