Bagaimana IoT dan Analitik Mengubah Bentuk Rantai Pasok Pasca-COVID
Di pasar yang tidak stabil saat ini, ketangguhan dan ketangguhan rantai pasok tidak lagi opsional—mereka krusial untuk kelangsungan hidup. Untuk memenuhi kebutuhan ini, perusahaan beralih ke teknologi digital terbaru.
Penggerak utama meliputi Internet of Things (IoT), otomatisasi infrastruktur, kecerdasan buatan (AI), analitik canggih, integrasi API, dan konsep yang muncul yaitu digital twin rantai pasok.
Minat pada teknologi ini meningkat selama pandemi korona global, meskipun banyak perusahaan telah mulai menjelajahi mereka sebelum COVID-19.
Survei Gartner 2019 tentang dampak bisnis digital mengungkapkan penetrasi IoT yang luas, dengan 59% responden melaporkan parsial atau penerapan penuh di seluruh organisasi mereka. Survei IoT Adoption Survey 2020 oleh IoT World menemukan bahwa 51% peserta melihat kebutuhan yang tumbuh untuk inisiatif digital, termasuk IoT.
“Ketangguhan rantai pasok pasca-COVID kurang tentang menggeser permintaan dan lebih tentang menggeser konsumsi,” kata Amber Salley, direktur dan analis di Gartner. Dia menyebut lonjakan toilet paper pada Maret 2020 sebagai contoh yang mencolok tentang secepatnya pola konsumsi dapat berubah.
Pemimpin rantai pasok kini menghadapi keputusan teknologi jangka panjang sambil juga berjuang dengan model bisnis yang terganggu. Alat machine learning yang didorong AI berjanji manfaat seperti manajemen aset real-time, optimisasi inventori, dan predictive maintenance.
Salley mencatat bahwa machine learning unggul dalam pengenalan pola—tetapi hanya saat diumpani dengan data yang luas dan berkualitas tinggi. “Tantangannya adalah banyak organisasi tidak memiliki lebar data yang diperlukan untuk model yang kuat,” katanya.
Profesional TI sedang menavigasi pasar yang padat dengan solusi analitik. Vendor kunci meliputi Anaplan, Blue Yonder, DHL Supply Chain, EY Supply Chain and Operations, IBM, John Galt, LLamasoft, Logility, dan SAP.
Perangkat IoT menjadi pusat dalam pemantauan rantai pasok, dan pemimpin cloud seperti AWS, Google, dan Microsoft bekerjasama dengan spesialis seperti Accenture, Cognizant, Pluto7, dan TensorIoT untuk menyediakan analitik yang disesuaikan.
Analitik yang Melihat ke Belakang, Tidak ke Depan Model statistik, sambil berharga untuk analisis historis, sulit untuk mengantisipasi gangguan yang belum pernah terjadi. Jeanette Barlow, vice president IBM Sterling Supply Chain, menekankan kebutuhan akan alat yang melihat ke depan.
IBM Sterling memanfaatkan Watson cognitive AI untuk memkorelasikan data dalam skala besar, kemampuan yang semakin penting seiring dengan lonjakan volume dan kecepatan feed IoT.
Teknologi Dasar untuk IoT Rantai Pasok Penerapan machine learning canggih tergantung pada maturitas digital organisasi. Alex Pradham, pemimpin strategi produk di John Galt Solutions, mencatat bahwa banyak perusahaan masih membutuhkan teknologi dasar sebelum menskalakan AI.
Pradham menyoroti biaya sensor IoT yang menurun dan nilai data yang sangat segar perencanaan jangka pendek. “Data berkualitas tinggi adalah langkah pertama menuju efisiensi operasional,” katanya.
John Traynor, vice president dan general manager di TensorIOT, mengingatkan bahwa analitik sederhana—seperti moving average—hanya berguna jika data valid. Dia menyebut kemitraan terbaru dengan AWS dan Semtech untuk membuat kit berbasis LoRa yang menghubungkan perangkat lapangan ke layanan AWS untuk pelacakan aset dan aplikasi bangunan cerdas.
Integrasi API untuk Rantai Pasok IoT mendorong kategori sistem baru yang mengotomatiskan pengambilan data. Prasad Satyavolu, chief digital officer Cognizant, baru-baru ini mengumumkan akuisisi Bright Wolf untuk memperluas penawaran IIoT-nya.
“Data eksternal dapat diintegrasikan ke dalam sistem perencanaan melalui API,” kata Satyavolu. Dia menyebut perusahaan manufaktur yang menggabungkan dasbor COVID-19 Johns Hopkins sebagai contoh.
Digital Twin Rantai Pasok Gartner menyebut digital twin rantai pasok sebagai “representasi yang dinamis, real-time, dan berbasis waktu” dari rantai pasok fisik. Meski masih berkembang, teknologi ini memungkinkan simulasi gudang, peramalan inventori, dan analisis what-if.
Pengembang seperti Ansys, Dassault, GE, MathWorks, PTC, dan Siemens sedang membangun platform untuk digital twin. Salley menasihati memulai dengan masalah bisnis yang jelas dan membuktikan nilai pada skala kecil.
Sistem legacy mungkin memerlukan upgrade, karena digital twin sering bergantung pada database graf untuk memodelkan koneksi kompleks. “Data yang terperinci dengan latensi rendah—tepatnya apa yang disediakan IoT—adalah esensial,” katanya.
Dengan data streaming IoT, manajer rantai pasok dapat mengantisipasi downtime peralatan, mengidentifikasi kekurangan bagian, dan mengalihkan produksi secara proaktif.
“Tujuan adalah mencapai visibilitas, ketangguhan, dan ketahanan yang lebih baik,” kesimpulan Salley. “Bahkan dalam gangguan, keputusan yang tepat yang diambil di bawah tekanan mungkin ketika teknologi dan orang bekerja sama.”
