How do Amazon’s AI‑glasses improve delivery efficiency?

They enable hands-free scanning, on-foot AR directions, and instant proof-of-delivery in the driver’s field of view, trimming seconds at every stop and reducing errors.

Do AI‑glasses make deliveries safer for drivers?

Yes. By minimizing phone handling and keeping information heads-up, AI‑glasses reduce distraction, slips, and device drops, particularly in traffic, on stairs, and in bad weather.

What features matter most in Amazon’s AI‑glasses?

Barcode scanning, turn-by-turn walking guidance, and hands-free POD capture are key, alongside ergonomic design and privacy-by-design settings.

Can AI‑glasses reduce misdeliveries in apartments or complexes?

AR walking directions help drivers find the correct units faster and more accurately, cutting backtracking and misdeliveries in dense, multi-unit environments.

How should operations teams measure ROI from AI‑glasses?

Track stop cycle time, first-pass scan success, POD completeness, missed-delivery rates, safety incidents, and training time to quantify efficiency and safety gains.

એમેઝોનના AI-ચશ્મા ડિલિવરી કાર્યક્ષમતા અને સલામતીને પ્રોત્સાહન આપવાના ટોચના 10 માર્ગો

પરિચય: Amazon ના હેન્ડ્સ-ફ્રી ડિલિવરી અપગ્રેડની અંદર જ્યારે સ્કેનિંગ, નેવિગેશન અને પ્રૂફ-ઓફ-ડિલિવરી બધું જ ડ્રાઇવરના ફોનથી તેમના દૃષ્ટિ ક્ષેત્રમાં જાય છે ત્યારે શું થાય છે? Amazon AI-સંચાલિત સ્માર્ટ ચશ્મા બહાર પાડી રહ્યું છે જે ઝડપી રૂટ, ઓછી ભૂલો અને સલામત વર્કફ્લોનું વચન આપે છે—ડ્રાઇવરોને તેમની આંખો કે હાથ કામથી દૂર કર્યા વિના. શરૂઆતના અહેવાલો નક્કર ફાયદાઓ તરફ નિર્દેશ કરે છે: ચશ્મા દ્વારા બારકોડ સ્કેનિંગ, દરવાજા સુધી પગપાળા ટર્ન-બાય-ટર્ન દિશાઓ અને ત્વરિત, હેન્ડ્સ-ફ્રી પ્રૂફ-ઓફ-ડિલિવરી કેપ્ચર. Amazon એ વેરહાઉસ અને લાસ્ટ-માઈલ નવીનતાઓની વિશાળ સ્લેટમાં ઉપકરણોને હાઇલાઇટ કર્યા છે, ચશ્માને સ્પીડ અને ચોકસાઇ માટેના તેના દબાણમાં આધારસ્તંભ તરીકે સ્થાન આપ્યું છે.

આ દૂરંદેશી વિશ્લેષણમાં, અમે 10 વ્યવહારિક રીતો ખોલીએ છીએ કે જેનાથી Amazon ના AI-ચશ્મા ડિલિવરી કાર્યક્ષમતા અને સલામતીમાં સુધારો કરે છે—વત્તા આનો અર્થ લાસ્ટ-માઈલ લોજિસ્ટિક્સના ભવિષ્ય માટે શું છે.

હેન્ડ્સ-ફ્રી સ્કેનિંગ દરેક સ્ટોપ પરથી સેકન્ડો બચાવે છે

મૂળ વર્કફ્લો શિફ્ટ: ડ્રાઇવરો હેન્ડહેલ્ડ ડિવાઇસ બહાર કાઢ્યા વિના પેકેજ સ્કેન કરે છે. AI-ચશ્મામાં કેમેરા બારકોડને ઓળખે છે, પેકેજ-ટુ-સ્ટોપ મેચની પુષ્ટિ કરે છે અને ગડબડ ઓછી કરે છે.

તે શા માટે મહત્વનું છે: દરેક સ્ટોપ દીઠ બચાવવામાં આવેલી સેકન્ડો પ્રતિ સપ્તાહ સેંકડો ડિલિવરીમાં વધારો કરે છે, રૂટ પૂર્ણ થવાના સમયમાં સુધારો કરે છે અને જ્ઞાનાત્મક ભાર ઘટાડે છે.

સોર્સ ઇનસાઇટ: અહેવાલો નોંધે છે કે ચશ્મા પેકેજ સ્કેન કરી શકે છે અને ડ્રાઇવરોને ડિવાઇસ સાથે કામ કરવાને બદલે હાથમાં રહેલા કાર્ય પર ધ્યાન કેન્દ્રિત રાખી શકે છે.

AR વોકિંગ દિશાઓ ખોટી ડિલિવરી અને બેકટ્રેકિંગ ઘટાડે છે

છેલ્લા 100 ફૂટ ભૂલ-સંભવિત છે. પગપાળા, હેડ્સ-અપ નેવિગેશન એપાર્ટમેન્ટ કોમ્પ્લેક્સ અથવા ગાઢ પડોશમાં ભટકવાનું ઘટાડે છે.

લાભ: ઓછા ખોટા દરવાજા, ઓછું બેકટ્રેકિંગ, યોગ્ય સ્થાને ઝડપી પુષ્ટિ.

સોર્સ ઇનસાઇટ: ટર્ન-બાય-ટર્ન વૉકિંગ માર્ગદર્શન ડ્રાઇવરના દૃષ્ટિ ક્ષેત્રમાં દેખાય છે, ડોરસ્ટેપ નેવિગેશનને સુવ્યવસ્થિત કરે છે.

ત્વરિત, હેન્ડ્સ-ફ્રી પ્રૂફ ઓફ ડિલિવરી (POD)

ચશ્મા વિઝરમાંથી જ છબીઓ અથવા પુષ્ટિઓ કેપ્ચર કરી શકે છે, ફોન અનલૉક અને કેમેરા સ્વિચિંગને દૂર કરે છે.

અસર: ઝડપી POD, વધુ સારી દસ્તાવેજીકરણ ગુણવત્તા, ઓછા મિસ્ડ ફોટા અને ખરાબ હવામાનમાં અથવા રાત્રે ઓછું ડિવાઇસ હેન્ડલિંગ.

સોર્સ ઇનસાઇટ: કવરેજ ડિલિવરી સમયે ઘર્ષણ વિનાની ઇમેજ કેપ્ચરને હાઇલાઇટ કરે છે.

ઘટાડેલું ડિવાઇસ સ્વિચિંગ ફોકસ અને સલામતી સુધારે છે

સતત ફોન, સ્કેનર અને પેકેજ સાથે કામ કરવાથી ડ્રોપ્સ, સ્લિપ્સ અને વિચલિત થવાની શક્યતા વધે છે.

AI-ચશ્મા સાથે, ડ્રાઇવરો આંખો આગળ અને હાથ પાર્સલ પર રાખે છે, ટ્રાફિકમાં, દાદર પર અથવા સાંકડી કોરિડોરમાં જોખમ ઘટાડે છે.

સોર્સ ઇનસાઇટ: Amazon ચશ્માને સલામતી-સકારાત્મક તરીકે ફ્રેમ કરે છે, જે ડ્રાઇવરની દૃષ્ટિની અંદર મહત્વપૂર્ણ માહિતી રાખે છે.

સંદર્ભ-સભાન ઓવરલે દ્વારા ઓછા રૂટ ભૂલો

AI-સહાયિત સંકેતો સ્ટોપ પ્રાથમિકતા, વિશેષ સૂચનાઓ અથવા જ્યારે અને જ્યાં તેમની જરૂર હોય ત્યારે એક્સેસ નોટ્સ સપાટી પર લાવી શકે છે.

પરિણામ: ઓછા મિસ્ડ ગેટ કોડ્સ, મલ્ટી-યુનિટ આવાસો સાથે ઓછો ગૂંચવાડો અને જટિલ રૂટ પર ઓછી ભૂલ દર.

સોર્સ સંદર્ભ: અહેવાલો દિશાઓ અને પેકેજ હેન્ડલિંગ માટે ઓગમેન્ટેડ ઓવરલે પર ભાર મૂકે છે, ટાસ્ક-સ્વિચિંગ ઓવરહેડ ઘટાડે છે.

નવા ડ્રાઇવરો માટે ઝડપી ઓનબોર્ડિંગ અને તાલીમ

જ્યારે નવા ડ્રાઇવરો વર્કફ્લોને "જુએ" છે ત્યારે તાલીમ ઝડપી હોય છે: અહીં સ્કેન કરો, ત્યાં ચાલો, આ કેપ્ચર કરો.

હેડ્સ-અપ માર્ગદર્શન યાદ રાખેલા પગલાઓ પર નિર્ભરતા ઘટાડે છે; AI-ચશ્મા સમયસર પ્રોમ્પ્ટ્સ પ્રદાન કરી શકે છે.

સોર્સ ઇનસાઇટ: Amazon ના વ્યાપક ઓટોમેશન અને AI ટૂલકીટના ભાગ રૂપે, ચશ્મા ટીમોમાં શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓને પ્રમાણિત કરવામાં મદદ કરે છે, જેમાં બહુવિધ અહેવાલો વ્યવહારિક, માર્ગદર્શિત વર્કફ્લોને પડઘો પાડે છે.

એર્ગોનોમિક ગેઇન્સ થાક અને ઈજાનું જોખમ ઘટાડે છે

ઓછા ફોન હેન્ડલિંગનો અર્થ થાય છે ઓછું પુનરાવર્તિત પહોંચવું, ટેપ કરવું અને ડિવાઇસ લિફ્ટિંગ. માથા પર વજનનું વિતરણ સતત હાથના ઉપયોગ કરતાં એર્ગોનોમિક રીતે વધુ સારું હોઈ શકે છે.

પરિણામ: લાંબા શિફ્ટમાં ઓછો માઇક્રો-સ્ટ્રેઇન; ઓછા ડ્રોપ્સ, ઓછી બેન્ડ-એન્ડ-રીટ્રીવ મૂવમેન્ટ્સ.

સોર્સ સંદર્ભ: જ્યારે મોડેલ દ્વારા વિશિષ્ટતાઓ બદલાય છે, ત્યારે મૂળ વચન એ ઓછા ડિવાઇસ ઇન્ટરેક્શન અને વધુ કુદરતી ચળવળ છે, જે માર્જિન પર સલામતીમાં સુધારો કરે છે.

ઓછી-લાઇટ અથવા ખરાબ હવામાનમાં વધુ સારી કામગીરી

ફોન વરસાદ, મોજા અને અંધકાર સાથે સંઘર્ષ કરે છે. કેમેરા અને UI ને સ્થિર રાખતા ચશ્મા ગડબડ ઘટાડે છે.

અસર: સ્વચ્છ સ્કેન, ઝડપી POD, અને જ્યારે પરિસ્થિતિઓ ખરાબ હોય ત્યારે સલામત પગલાં.

સોર્સ ઇનસાઇટ: હેન્ડ્સ-ફ્રી કેપ્ચર અને માર્ગદર્શિત નેવિગેશન ખાસ કરીને મુશ્કેલ રાતો અથવા તોફાની રૂટ પર મદદરૂપ છે.

સ્કેલ પર ડેટા-સંચાલિત ઓપ્ટિમાઇઝેશન

એકત્રિત ટેલિમેટ્રી—સ્કેન સફળતા દર, ટાઇમ-ટુ-ડોર, POD કેપ્ચર ટાઇમ્સ—રૂટ પ્લાનિંગ અને તાલીમની જાણ કરી શકે છે.

ફ્લીટ સ્તરે, આ માઇક્રો-મેટ્રિક્સ બોટલનેક જાહેર કરી શકે છે (ઉદાહરણ તરીકે, નબળા સંકેતોવાળી ઇમારતો) અને વધુ સચોટ રીતે સમય વિંડોઝ ફાળવવામાં મદદ કરે છે.

સોર્સ સંદર્ભ: Amazon જાહેરમાં સ્માર્ટ ચશ્માને પરિપૂર્ણતા અને ડિલિવરી ચક્રને ઝડપી બનાવવા માટેના મોટા આધુનિકીકરણ દબાણ સાથે જોડી રહ્યું છે, જેમાં વૈશ્વિક પ્રેસ કવરેજ AI વિઝન અને મેપિંગને મુખ્ય ક્ષમતાઓ તરીકે દર્શાવે છે.

ઓછી વિક્ષેપો, વધુ વ્યાવસાયિક ગ્રાહક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ

ઇન-વ્યૂમાં સ્ટેટસ અપડેટ્સ અને સૂચનાઓ સાથે, ડ્રાઇવરો નીચે જોવામાં ઓછો સમય વિતાવે છે. તે વધુ આંખનો સંપર્ક, સ્પષ્ટ સંચાર અને વધુ વ્યાવસાયિક ડોરસ્ટેપ અનુભવમાં અનુવાદ કરે છે.

લાભ: જ્યારે ડિલિવરી સરળ અને આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ લાગે છે ત્યારે ગ્રાહકનો વિશ્વાસ વધે છે; ઓછા ફોલો-અપ કોલ્સ અને સપોર્ટ ટિકિટો.

સોર્સ ઇનસાઇટ: હેન્ડ્સ-ફ્રી, માર્ગદર્શિત ડિલિવરી સ્ટેપ્સ ફોન પરાધીનતાને ઘટાડવા માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યા છે, જે સેવાની માનવામાં આવતી વ્યાવસાયિકતાને વધારી શકે છે.

ડ્રાઇવરો ખરેખર શું જુએ છે: એક ઝડપી દૃશ્ય

સ્થાન પર પહોંચો: ચશ્મા સ્ટોપ સરનામું ઓવરલે કરે છે અને ગેટ કોડની નોંધ લે છે.

સ્કેન: વિઝર કેમેરા આપમેળે પેકેજ બારકોડને શોધી કાઢે છે અને મેચની પુષ્ટિ કરે છે.

પગપાળા નેવિગેટ કરો: તીર અને ટેક્સ્ટ ડ્રાઇવરને યોગ્ય એકમ તરફ માર્ગદર્શન આપે છે.

ડિલિવરી કરો અને રેકોર્ડ કરો: ડ્રાઇવર પેકેજ મૂકે છે, POD કેપ્ચરની પુષ્ટિ કરવા માટે નજર નાખે છે, અને આગળ વધે છે—કોઈ ફોન સાથે કામ કરવાનું નથી.

સલામતી વિચારણાઓ અને નૈતિક રક્ષણાત્મક પગલાં

ધ્યાન વ્યવસ્થાપન: ઓવરલોડ ટાળવા માટે માહિતીની ઘનતાને ટ્યુન કરવી આવશ્યક છે. સરળ, નજર કરી શકાય તેવા સંકેતો વિક્ષેપ ઘટાડે છે.

ગોપનીયતા: POD છબીઓ અને ઓન-પ્રિમિસ વિડિયોએ પાલન ધોરણોનું પાલન કરવું આવશ્યક છે અને લોકો અથવા ખાનગી જગ્યાઓના કોઈપણ બિનજરૂરી કેપ્ચરને ઘટાડવો જોઈએ.

એર્ગોનોમિક્સ: યોગ્ય ફિટ, એડજસ્ટેબલ નોઝ બ્રિજ અને હળવા, સંતુલિત ફ્રેમ લાંબા શિફ્ટમાં થાક ઘટાડી શકે છે.

સોર્સ સંદર્ભ: જાહેર અહેવાલો સલામતી-આગળ ડિઝાઇન (FOV માં માહિતી રાખવી) અને વ્યવહારિક લાભો પર ભાર મૂકે છે જે ડિવાઇસ હેન્ડલિંગ જોખમો ઘટાડે છે.

અસરને ટ્રેક કરવા માટે માપી શકાય તેવા KPI

સ્ટોપ સાયકલ સમય: વાહન પાર્કથી POD સુધીનો સરેરાશ સમય.

સ્કેન સફળતા દર: પુનઃ પ્રયાસ વિના પ્રથમ-પાસ બારકોડ ઓળખ.

POD પૂર્ણતા: પ્રથમ પ્રયાસમાં સ્વીકાર્ય દસ્તાવેજીકરણ સાથેની ડિલિવરીની ટકાવારી.

મિસ્ડ-ડિલિવરી દર: AR વોકિંગ દિશાઓ પછી ઘટાડો.

સલામતી ઘટનાઓ: સ્લિપ્સ, ટ્રીપ્સ અથવા ડિવાઇસ ડ્રોપ્સમાં ફેરફાર.

નવા ડ્રાઇવર દીઠ તાલીમ કલાકો: રોલઆઉટ પહેલાં અને પછી સમય-થી-નિપુણતા.

જમાવટ પરિપ્રેક્ષ્ય: ક્યાં અને કેટલી ઝડપથી?

Amazon એ કામગીરી અને લાસ્ટ માઇલ માટે AI ટૂલ્સમાં વ્યાપક દબાણનો સંકેત આપ્યો છે, જેમાં સ્માર્ટ ચશ્માને વ્યવહારિક ડ્રાઇવર સહાયક તરીકે સ્થાન આપવામાં આવ્યું છે, યુક્તિ તરીકે નહીં.

અહેવાલો ઑસ્ટ્રેલિયા જેવા બજારો સહિત પાયલોટ્સ અને પ્રાદેશિક રોલઆઉટ્સ સૂચવે છે, જ્યાં મેપિંગ અને AI વિઝનને સ્થાનિક સરનામાં સિસ્ટમ્સ સાથે અનુકૂલિત કરવામાં આવશે.

માર્ગ દ્વારા: Sider.AI સાથે AI-ચશ્મા ડેટાને દૈનિક જીતમાં ફેરવવું

નોંધનીય: જો તમારી ટીમ સમાન વેરેબલ્સનું સંચાલન કરે છે, તો વાસ્તવિક લાભો માઇક્રો-મેટ્રિક્સનું વિશ્લેષણ કરવાથી આવે છે. Sider.AI ડિલિવરી નોટ્સનો સારાંશ આપવામાં, ભૂલ પેટર્ન ક્લસ્ટર કરવામાં (દા.ત., બિલ્ડિંગ પ્રકાર દ્વારા સામાન્ય ખોટી ડિલિવરી) અને કાચા લોગમાંથી SOP અપડેટ્સ અથવા ડ્રાઇવર કોચિંગ ટીપ્સ જનરેટ કરવામાં મદદ કરી શકે છે.

ઓપરેશન્સ મેનેજર્સ માટે, આનો અર્થ થાય છે ઝડપી પ્રતિસાદ લૂપ્સ: ગઈકાલના રૂટ પીડા પોઇન્ટ્સને આજના ઇન-ગ્લાસ પ્રોમ્પ્ટ્સ અથવા તાલીમ મોડ્યુલોમાં ફેરવો.

ઓપ્સ લીડર્સ માટે કાર્યવાહી કરી શકાય તેવા આગલા પગલાં

પાયલોટથી પ્રારંભ કરો: વિવિધ રૂટ પ્રકારો (શહેરી, ઉપનગરીય, મલ્ટિફેમિલી) માં 25-50 ડ્રાઇવરો.

શરૂઆતમાં સફળતા વ્યાખ્યાયિત કરો: 4-6 KPI (સાયકલ સમય, POD પૂર્ણતા, મિસ્ડ-ડિલિવરી દર, સલામતી ઘટનાઓ, ફરીથી સ્કેન દર, તાલીમ કલાકો) પસંદ કરો.

પ્રતિસાદ લૂપને સજ્જડ કરો: ડેટા અને ડ્રાઇવર ટુચકાઓની સાપ્તાહિક સમીક્ષાઓ; તારણોને UI ટ્વિક્સ અને વર્કફ્લો ફેરફારોમાં અનુવાદિત કરો.

એર્ગોનોમિક્સને પ્રાથમિકતા આપો: બહુવિધ ફ્રેમ સાઇઝ ઓફર કરો અને ખાતરી કરો કે એન્ટિ-ફોગ, પરસેવો-પ્રતિરોધક પેડ્સ.

ગોપનીયતા-બાય-ડિઝાઇન બનાવો: બિનજરૂરી છબીઓની જાળવણીને ઓછી કરો; ચહેરાઓને આપમેળે અસ્પષ્ટ કરો; POD અને પાલન માટે જરૂરી હોય તે જ સ્ટોર કરો.

મુખ્ય તારણો

AI-ચશ્મા દરેક સ્ટોપ પર સેકન્ડો કાપીને અને જોખમ ઘટાડીને ડિલિવરી વર્કફ્લોને હેન્ડ્સ-ડાઉનથી હેડ્સ-અપ તરફ ખસેડે છે.

સૌથી મોટી જીત સ્કેનિંગ સ્પીડ, ઓન-ફૂટ નેવિગેશન ચોકસાઈ, POD વિશ્વસનીયતા અને નીચલા વિક્ષેપમાં છે.

સફળતા કાળજીપૂર્વક UI ટ્યુનિંગ, ગોપનીયતા અને એર્ગોનોમિક્સ અને સખત KPI ફ્રેમવર્ક પર આધાર રાખે છે.

જેમ જેમ Amazon આ ટેક્નોલોજીને સ્કેલ કરે છે, ત્યારે ઉદ્યોગવ્યાપી દત્તક લેવાની અને લાસ્ટ-માઇલ વ્યાવસાયિકતા અને સલામતી માટે એક નવી આધારરેખાની અપેક્ષા રાખો.

આગળ જોઈ રહ્યા છીએ: લાસ્ટ-માઇલ માટે નવું સામાન્ય AI-ચશ્મા લાસ્ટ-માઇલ લોજિસ્ટિક્સની શાંત સુપરપાવર બની રહ્યા છે. જેમ જેમ હાર્ડવેર સુધરે છે અને ઓન-ડિવાઇસ વિઝન મોડેલ્સ ઝડપી અને વધુ સચોટ બને છે, તેમ તેમ "સ્કેન, નેવિગેટ કરો, દસ્તાવેજ કરો" વચ્ચેની રેખા ડ્રાઇવરના દૃષ્ટિ ક્ષેત્રમાં એક જ સીમલેસ હાવભાવમાં અસ્પષ્ટ થઈ જશે. Amazon નું રોલઆઉટ સંકેત આપે છે કે સતત ડિવાઇસ સાથે કામ કરવાનો યુગ સમાપ્ત થઈ રહ્યો છે—અને એક સુરક્ષિત, ઝડપી, વધુ ડેટા-સંચાલિત ડોરસ્ટેપ અનુભવ આગળ છે.

FAQ

Q1: Amazon ના AI-ચશ્મા ડિલિવરી કાર્યક્ષમતાને કેવી રીતે સુધારે છે? તેઓ ડ્રાઇવરના દૃષ્ટિ ક્ષેત્રમાં હેન્ડ્સ-ફ્રી સ્કેનિંગ, ઓન-ફૂટ AR દિશાઓ અને ત્વરિત પ્રૂફ-ઓફ-ડિલિવરીને સક્ષમ કરે છે, દરેક સ્ટોપ પર સેકન્ડો ઘટાડે છે અને ભૂલો ઘટાડે છે.

Q2: શું AI-ચશ્મા ડ્રાઇવરો માટે ડિલિવરીને સુરક્ષિત બનાવે છે? હા. ફોન હેન્ડલિંગને ઓછું કરીને અને માહિતીને હેડ્સ-અપ રાખીને, AI-ચશ્મા વિક્ષેપ, સ્લિપ્સ અને ડિવાઇસ ડ્રોપ્સ ઘટાડે છે, ખાસ કરીને ટ્રાફિકમાં, દાદર પર અને ખરાબ હવામાનમાં.

Q3: Amazon ના AI-ચશ્મામાં કઈ સુવિધાઓ સૌથી મહત્વપૂર્ણ છે? બારકોડ સ્કેનિંગ, ટર્ન-બાય-ટર્ન વૉકિંગ માર્ગદર્શન અને હેન્ડ્સ-ફ્રી POD કેપ્ચર એ મુખ્ય છે, સાથે એર્ગોનોમિક ડિઝાઇન અને ગોપનીયતા-બાય-ડિઝાઇન સેટિંગ્સ.

Q4: શું AI-ચશ્મા એપાર્ટમેન્ટ અથવા કોમ્પ્લેક્સમાં ખોટી ડિલિવરી ઘટાડી શકે છે? AR વોકિંગ દિશાઓ ડ્રાઇવરોને યોગ્ય એકમો ઝડપથી અને વધુ સચોટ રીતે શોધવામાં મદદ કરે છે, ગાઢ, મલ્ટી-યુનિટ વાતાવરણમાં બેકટ્રેકિંગ અને ખોટી ડિલિવરી ઘટાડે છે.

Q5: ઓપરેશન્સ ટીમોએ AI-ચશ્મામાંથી ROI ને કેવી રીતે માપવો જોઈએ? કાર્યક્ષમતા અને સલામતી લાભોને પ્રમાણિત કરવા માટે સ્ટોપ સાયકલ સમય, પ્રથમ-પાસ સ્કેન સફળતા, POD પૂર્ણતા, મિસ્ડ-ડિલિવરી દર, સલામતી ઘટનાઓ અને તાલીમ સમયને ટ્રેક કરો.