Empat Cara AI Mempengaruhi Logistik dan Manajemen Rantai Pasokan
Kecerdasan buatan sudah kuat, dan terus berkembang. Segala sesuatu mulai dari mobil yang dapat mengemudi sendiri hingga media sosial ditentukan oleh seberapa cepat teknologi dapat melatih mesin untuk berperilaku seperti manusia, atau bahkan mungkin melebihi kemampuannya.
Aplikasi perusahaan berdasarkan teknologi canggih seperti AI dan pembelajaran mesin (ML), meskipun masih dalam tahap pengembangan yang baru, mulai mendorong strategi inovasi bisnis.
Dalam industri rantai pasokan dan logistik, teknologi ini terbukti menjadi pengubah permainan. McKinsey &Company mengharapkan bisnis untuk mendapatkan antara $1,3 dan $2tr per tahun dalam nilai ekonomi dengan menggunakan AI dalam rantai pasokan mereka. Menurut PricewaterhouseCoopers, AI dapat berkontribusi hampir $15.7tr untuk ekonomi global pada tahun 2030.
Alasan utama mengapa adopsi AI lepas landas dalam rantai pasokan adalah realisasi oleh perusahaan dari potensinya untuk memecahkan kompleksitas menjalankan jaringan logistik global. Diimplementasikan dengan benar, AI membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cerdas dan gesit, serta mengantisipasi masalah.
Sistem proaktif yang diaktifkan oleh AI meningkatkan kualitas layanan, melebihi harapan pelanggan untuk pengiriman tepat waktu dan tidak rusak. Mereka semakin meningkatkan efisiensi melalui pemrosesan kepatuhan otomatis. Hasilnya adalah biaya yang lebih rendah dan lebih sedikit masalah di seluruh jaringan logistik.
Apa yang paling menarik tentang AI, bagaimanapun, adalah potensinya yang tampaknya tidak terbatas. Saat digabungkan dengan teknologi terkait seperti ML, Internet of Things (IoT), dan analitik prediktif, algoritme menjadi lebih kuat. Akses ke data tambahan memberi perusahaan gambaran yang lebih baik tentang jaringan logistik global mereka. Tingkat transparansi ini sangat penting karena mengakui bahwa cara kita berpikir tentang manajemen rantai pasokan dan logistik sedang berubah.
AI menjanjikan dampak dramatis dalam empat bidang utama:
Kemampuan prediktif membantu perkiraan permintaan. Ketika persediaan tertinggal dari permintaan, perusahaan menderita kerugian. AI meningkatkan efisiensi dalam perencanaan jaringan dan permintaan prediktif, memungkinkan merchandiser menjadi lebih proaktif. Dengan mengetahui apa yang diharapkan, mereka dapat menyesuaikan jumlah kendaraan dan mengarahkan mereka ke lokasi di mana permintaan maksimum diharapkan. Hal ini menyebabkan biaya operasional yang lebih rendah.
Chatbots mendefinisikan ulang dukungan pelanggan. Menurut Accenture, 80 persen dari semua keterlibatan pelanggan dapat ditangani oleh bot. AI dapat mempersonalisasi hubungan antara pelanggan dan penyedia logistik.
Contoh terbaru dari pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi adalah kemitraan DHL dengan Amazon. Dengan mengaktifkan “keterampilan” DHL Parcel melalui aplikasi Alexa, pelanggan DHL dapat meminta Alexa untuk terhubung dengan speaker pintar Amazon Echo atau Echo Dot dan mengonfirmasi status paket mereka. Jika ada masalah yang timbul selama interaksi, pengguna Echo dapat langsung menghubungi DHL untuk mendapatkan bantuan dari tim dukungan pelanggannya.
Gudang pintar lebih efisien. Gudang pintar adalah fasilitas yang sepenuhnya otomatis di mana sebagian besar pekerjaan dilakukan melalui otomatisasi atau perangkat lunak. Dalam prosesnya, tugas-tugas yang membosankan disederhanakan, dan operasi menjadi lebih hemat biaya.
Alibaba dan Amazon telah mengubah gudang mereka melalui penggunaan otomatisasi. Amazon baru-baru ini meluncurkan mesin yang mengotomatiskan pekerjaan meninju pesanan pelanggan. Di gudang Amazon, robot bekerja bersama manusia untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi.
Algoritme genetika meningkatkan waktu pengiriman dan mengurangi biaya. Dalam bisnis logistik, setiap mil dan menit penting. Perusahaan dapat menggunakan perencana rute berdasarkan algoritme genetika untuk memetakan rute pengiriman yang optimal.
UPS menggunakan Orion, alat GPS yang membantu pengemudi melakukan pengiriman tepat waktu dan hemat biaya. Rute dapat direncanakan dan dioptimalkan tergantung pada kondisi lalu lintas dan faktor lainnya. Orion telah membantu UPS menghemat hampir $50 juta per tahun.
Dalam waktu dekat, AI akan menetapkan standar efisiensi baru di seluruh rantai pasokan dan proses logistik. Permainan berubah dengan cepat, menciptakan "normal baru" dalam cara perusahaan logistik global mengelola data, menjalankan operasi, dan melayani pelanggan, dengan cara yang otomatis, cerdas, dan lebih efisien.
Terlepas dari bagaimana orang memandang perubahan ini, AI dan teknologi terkait akan mengambil alih manajemen rantai pasokan global.
Dan Khasis adalah pendiri Route4Me, platform perangkat lunak untuk pengoptimalan rute.
