COVID‑19 Accelerates Analytics‑Driven Supply Chain Management
Dari kekurangan perlengkapan perlindungan diri hingga berbagai barang konsumen, pandemi COVID-19 telah mengganggu rantai pasokan global dengan cara yang diharapkan dan tidak terduga. Ahli memperkirakan bahwa pemulihan penuh dapat memakan waktu banyak bulan.
Untuk pulih lebih cepat, pemimpin rantai pasokan beralih ke teknologi canggih—data IoT, analitik, dan pembelajaran mesin—untuk mendapatkan wawasan real-time ke dalam pola pasokan dan permintaan yang tidak terduga.
“Memiliki alat pembelajaran mesin dan AI yang tepat memungkinkan perusahaan untuk memahami dinamika pasar dan mengelola rantai pasokan mereka dengan lebih efektif,” kata George Bailey, direktur Digital Supply Chain Institute.
Gangguan dimulai di Cina, pabrik manufaktur dunia. Pada tahun 2010, Cina telah melewati Amerika Serikat dalam output manufaktur. Sementara wabah SARS tahun 2002-2003 menempatkan Cina pada 4,3 persen dari GDP global, profesor MIT David Simchi-Levi mencatat bahwa kini ia menanggung 16 persen.
Globalisasi Seperti yang Kita Kenali Telah Berakhir
Perusahaan yang sangat bergantung pada pemasok Cina merasakan dampak secara akut. Menurut data Statista tahun 2020, beberapa retailer mencetak lebih dari setengah inventaris mereka dari Cina. Survei yang sama menemukan bahwa 44 persen retailer menghambat keterlambatan rantai pasokan, 40 persen mengantisipasi kekurangan inventaris, dan lebih dari setengah produsen elektronika memprediksi hingga empat minggu gangguan—lag yang tidak dapat diterima di era harapan pengiriman dua hari.
Sementara banyak perusahaan bergegas untuk menilai ulang jaringan mereka, manajemen risiko historisnya merupakan prioritas rendah. Survei terbaru oleh Institute for Supply Management mengungkapkan bahwa hampir tiga perempat perusahaan melaporkan gangguan, namun 44 persen tidak memiliki rencana mitigasi formal.
“Urgensi untuk berdiversifikasi dan membangun redundansi kini menjadi kenyataan,” kata Alex Capri, senior fellow di NUS Business School. “Era rantai pasokan global seperti yang kita kenal telah berakhir.”
Membawa Analitik ke Manajemen Rantai Pasokan
Produsen menghadapi gangguan berkelanjutan—dari penutupan pabrik pemasok dan kekurangan inventaris hingga keterlambatan transportasi dan ketidakhadiran tenaga kerja. Pemasok tier-1, tier-2, dan tier-3 semuanya mengalami kegagalan, namun banyak perusahaan tidak memiliki visibilitas ke dalam efek riak ini.
“Karena begitu banyak produsen bergantung pada Cina—secara langsung atau melalui beberapa tingkatan—penutupan pabrik dan kekurangan staf telah memperketat kapasitas,” jelaskan Bailey. Survei Statista tahun 2018 menunjukkan bahwa 21 persen profesional rantai pasokan menganggap visibilitas sebagai tantangan organisasi yang signifikan.
“Saat ini sebagian besar perusahaan masih bergantung pada Excel untuk memodelkan skenario,” kata Bailey. Sementara Excel berguna, alat yang lebih canggih dapat memberikan akurasi yang lebih besar. Studi Supply Chain Quarterly tahun 2022 menemukan bahwa lebih dari 90 persen manajer menggunakan Excel untuk analitik, sedangkan 82 persen yang menggunakan alat canggih melihat peningkatan yang signifikan.
Menerapkan AI dengan sukses memerlukan data yang melimpah. “Sistem AI harus diberi data komprehensif untuk belajar bagaimana merespons,” kata Bailey. Ralf W. Seifert dan Richard Markoff, dalam “Demand for AI in Demand Planning,” berargumen bahwa peramalan yang tidak konsisten di antara penjualan dan operasi dapat bias hasil AI.
AI dalam Perencanaan Permintaan
Bailey menekankan perencana permintaan perlu memahami pola permintaan yang berubah selama krisis dan mempengaruhi mereka. Data sensor IoT, misalnya, membantu produsen ban memantau tekanan dan aus pola ban, memperingatkan pelanggan secara proaktif dan menginformasikan kebutuhan inventaris.
“Teknologi dan analitik penting untuk memahami apa yang mendorong permintaan dan bagi AI untuk meramalkan kebutuhan di masa depan,” kata Bailey. Sementara beberapa perusahaan harus berinvestasi dalam teknologi dan talenta baru, biaya tenaga kerja secara keseluruhan dapat menurun seiring dengan otomatisasi yang melengkapi pekerja perencana.
Gartner memprediksi bahwa pada tahun 2023, setidaknya 50 persen perusahaan global akan menerapkan transformasi yang didorong AI dalam operasi rantai pasokan.
Namun, banyak organisasi harus membersihkan dan menstandarkan data mereka terlebih dahulu. “Banyak data tidak terpercaya—terformat dengan salah, tidak akurat, atau bias—jadi usaha yang besar diperlukan untuk membuatnya dapat digunakan,” peringatan Bailey.
Kualitas data tetap menjadi hambatan terbesar bagi AI dalam perencanaan permintaan, mengamati Seifert dan Markoff. Pada jangka pendek hingga menengah, manajer rantai pasokan akan sangat bergantung pada analitik untuk menavigasi kekurangan dan ketidakpastian.
Bailey menyarankan perusahaan mungkin perlu menyempitkan portofolio SKU mereka, fokus pada pelanggan bernilai tinggi dan membuat keputusan prioritas berbasis fakta. “Jika Anda memiliki 100 unit produk tetapi membutuhkan 500, Anda harus memutuskan pelanggan mana yang akan dilayani terlebih dahulu,” jelasnya.
Sumber strategis juga akan berubah. “Konsentrasi berlebihan di Cina tidak lagi viable,” kata Bailey. Menyeimbangkan risiko dan peluang di seluruh lokasi geografis telah menjadi prioritas utama.
Akhirnya, pandemi memaksa perusahaan untuk mengadopsi teknologi dan praktik yang telah merekaunda tetapi kini harus diadopsi untuk ketahanan rantai pasokan.
“COVID-19 adalah katalis untuk perubahan yang banyak perusahaan akan lakukan bagaimanapun,” kesimpulan Bailey. “Berita baik adalah perubahan ini kini tak terhindarkan.”
