Bagaimana COVID-19 Memperforma Tren Otomatisasi di Manufaktur – Wawasan dari Blue Yonder

Alan Duncan, Senior Director of Industry Strategy (Manufacturing), EMEA, Blue Yonder tentang tren terkini terkait COVID-19 dan otomatisasi.

“COVID-19 tidak sedang mendorong kebutuhan akan otomatisasi dari segi itu sendiri, tetapi perusahaan yang keluar dari krisis saat ini akan beralih ke arah ini dari keadaan saat ini. Bisnis akan terus berjalan sebaik mungkin – dari pemulihan uang tunai dan operasi, hingga mengidentifikasi dan mengurangi risiko jangka menengah dan panjang untuk menjadi lebih tangguh, dan membangun platform untuk pertumbuhan berkelanjutan di masa depan. Fokus jangka pendek akan pada mendapatkan visibilitas atas permintaan, inventori dan gangguan pasokan melalui alat seperti Control Towers; pada jangka menengah, ini akan beralih ke mencoba untuk menghilangkan biaya luar biasa yang telah terjadi selama krisis – optimasi biaya, perencanaan skenario, mencari sumber pasokan alternatif, dan pada jangka panjang fokus akan pada ketangkasan yang berkelanjutan dan menguntungkan.”

Apa tantangan yang dihadapi produsen ketika berkaitan dengan otomatisasi akibat COVID-19?

“Bergantung pada jenis otomatisasi, perusahaan menemukan bahwa mereka tidak selalu mampu mengatasi tingkat ketangkasan yang diperlukan untuk membuatnya bekerja dalam praktik. Di masa lalu, perusahaan memasang gudang otomatis untuk mengurangi biaya dan meningkatkan output, tetapi menemukan bahwa selama periode volatilitas dan ketidakpastian yang ekstrim, otomatisasi menjadi keterbatalan daripada manfaat. Sebagai respons, perusahaan bergerak untuk mengurangi tingkat otomatisasi di gudang mereka – menggantinya dengan sumber daya manusia yang jauh lebih fleksibel. Namun, kami telah melihat kekurangan tenaga kerja terbaru dan kurangnya kapasitas gudang yang terjangkah yang menyebabkan perusahaan mempertimbangkan otomatisasi secara serius.”

Apa manfaat otomatisasi selama krisis seperti COVID-19?

“Kami telah melihat pola permintaan yang sangat volatil dan tidak dapat diprediksi untuk banyak produk – terutama makanan, minuman dan barang konsumen. Teknik peramalan statistik normal (berdasarkan riwayat penjualan) tidak dapat secara akurat memprediksi permintaan masa depan. Namun, algoritma pembelajaran mesin telah mampu menemukan pola dan korelasi dari serangkaian titik data yang tampaknya tidak terkait yang jauh lebih luas untuk mempelajari pola permintaan dan memberikan peramalan dengan akurasi yang dapat digunakan.”

Bagaimana krisis di masa depan dapat diminimalkan dengan penggunaan otomatisasi?

“Pembelajaran mesin telah membuktikan kemampuannya untuk meningkatkan peramalan selama krisis saat ini. Ini akan berjalan lebih baik kalinya lagi, setelah telah “belajar” dari periode saat ini. Ini akan membantu mengurangi dampak krisis di masa depan melalui otomatisasi respons terhadap gangguan rantai pasokan dan strategi sourcing yang disunting.”

LIHAT JUGA:

• Zaptic menyediakan dukungan melalui paket tempat kerja aman COVID-19 

• PwC: bagaimana produsen dapat tetap bersaing di tengah COVID-19

• COVID-19: digital twins di masa depan manufaktur 

• Baca edisi terbaru Manufacturing Global di sini

Untuk informasi lebih lanjut tentang topik manufaktur - silakan lihat edisi terbaru Manufacturing Global.

Ikuti kami di LinkedIn dan Twitter.