Wawasan dengan SVP Blue Yonder Hong Mo Yang tentang Rantai Pasok Cerdas
1. Apa artinya memiliki rantai pasok cerdas, dan apa perannya dalam manufaktur?
Rantai pasok cerdas adalah rantai pasok yang menggunakan teknologi untuk meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan diri sendiri dan merespons secara cerdas terhadap permintaan dan gangguan yang berubah. Misalnya, dengan menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk mengotomatisasi proses, rantai pasok dapat membuat keputusan cerdas tanpa kebutuhan campur tangan manusia. Ini bisa berupa mencari rencana B untuk pengiriman komponen yang tertunda ke lantai pabrik tepat waktu atau menandai sebelumnya bahwa kekurangan staf dapat menunda produksi.
2. Apa signifikansi memiliki rantai pasok cerdas bagi produsen, apa nilai yang diberikan pada organisasi?
Mengadopsi teknologi seperti AI dan ML membantu produsen untuk tetap mengikuti permintaan yang berubah dengan memungkinkan mereka memprediksi masalah sebelum timbul dan menavigasi melalui gangguan. Ini memungkinkan bisnis dan produsen untuk selalu satu langkah di depan perilaku pembelian pelanggan daripada sekadar merespons insiden setelah terjadi.
3. Apa peran teknologi dalam menciptakan rantai pasok cerdas?
Pandemi telah secara serius mengganggu rantai pasok di seluruh dunia, memaksa bisnis untuk membuat keputusan dan bereaksi pada waktu singkat. Mesin memungkinkan untuk bereaksi secepat dan secerdas mungkin - misalnya, menggunakan ML untuk mengidentifikasi di mana keterlambatan atau kegagalan mungkin terjadi. ML dapat bekerja pada tingkat yang detail, misalnya memeriksa muatan individu dan memprediksi pengiriman mana yang berisiko tinggi kegagalan, lalu algoritma dapat mengarahkan ulang pengiriman jika ada kerusakan. Seluruh proses dapat diotomatisasi, dari perencanaan hingga eksekusi.
ML juga dapat membantu produsen memprioritaskan di mana barang paling ditutupi dengan urgensi sehingga komitmen produksi dan pengiriman dapat dipenuhi. Manusia, di sisi lain, sering membutuhkan hari untuk membuat keputusan seperti itu dan rentan membuat kesalahan saat menangani sejumlah besar data dan menghadapi batas waktu yang ketat. Mesin dapat menangani hal-hal tersebut tanpa emosi, membuat keputusan yang benar dengan cepat berdasarkan data, yang berarti pendekatan berurutan tradisional dalam perencanaan mungkin akan berakhir.
4. Apa tiga tren teratas dalam rantai pasok cerdas?
Tiga tren teratas adalah AI/ML, digital twin rantai pasok, dan permintaan yang meningkat untuk ilmuwan data untuk mendukung teknologi baru. Seperti yang disebutkan sebelumnya, ada banyak kasus penggunaan untuk AI/ML di seluruh rantai pasok. Dari memprediksi permintaan dan mengantisipasi gangguan hingga mengoptimalkan rute transportasi, perencanaan sumber daya dan strategi pemenuhan pelanggan, AI/ML secara luas diterapkan untuk mendorong efisiensi, otomatisasi, dan memungkinkan visibilitas dan integrasi yang lebih besar di seluruh jaringan rantai pasok.
Untuk membantu pemimpin rantai pasok membuat keputusan yang benar di seluruh rantai pasok ujung-ke-ujung, digital twin adalah kritis. Dengan membuat representasi digital dari rantai pasok fisik, perusahaan dapat memanfaatkan digital twin untuk membuat keputusan lokal dan global, meningkatkan kesadaran situasional, dan mengevaluasi dampak berbagai skenario dengan keyakinan. Yang lebih penting, organisasi dapat mengantisipasi dampak keputusan pada tujuan bisnis strategis seperti pertumbuhan pendapatan, kontrol margin, dan target kepuasan pelanggan.
Dan saat perusahaan terus berinvestasi dalam teknologi baru di seluruh AI/ML, IoT dan robotika, digabungkan dengan persyaratan bagi perusahaan untuk mengagregasi volume data yang lebih besar dari sumber internal dan eksternal, permintaan untuk ilmuwan data akan tumbuh. Hari ini, ilmuwan data bekerja untuk menyelesaikan banyak tantangan, seperti memodelkan data dan membangun rencana untuk membuat rantai pasok lebih berkelanjutan, meningkatkan waktu respons dan ketangguhan dengan visibilitas dan kontrol yang lebih besar, dan mengotomatisasi proses pengambilan keputusan dengan AI/ML dan big data untuk memungkinkan perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas dan lebih strategis.
