Logistik dalam Era Big Data: Mengapa Penggunaan Cloud Penting

Menurut survei yang diterbitkan oleh Dresner Advisory Services, lebih dari 50% perusahaan menggunakan analitik big data. Tinjauan lebih jauh menunjukkan bahwa tingkat adopsi bervariasi secara signifikan menurut industri, dengan jasa keuangan dan telekomunikasi memimpin, diikuti oleh pendidikan dan perawatan kesehatan. Namun, lima besar tidak menyebut logistik.

Saat seseorang memikirkan big data, logistik jarang menjadi industri pertama yang terpikirkan. Ironisnya, namun, kemungkinan besar ini adalah industri yang akan mendapat manfaat terbesar dari adopsi tersebut.

Penggunaan analisis prediktif untuk memperkirakan dan mencegah kendala dalam rantai pasokan sangat penting, terutama dalam industri di mana ketepatan waktu, transparansi, dan privasi memainkan peran kunci. Dan dengan semakin banyak konsumen yang memilih e-commerce, berpura-pura tetap relevan tanpa mengandalkan big data adalah naif.

Masalah Last Mile

Mil terakhir perjalanan paket ke pembeli adalah langkah yang paling menyakitkan bagi perusahaan logistik. Ini juga yang paling mahal, mencakup lebih dari setengah dari total biaya pengiriman. Keterlambatan akibat macet, kesulitan parkir, cuaca buruk, overmacht, dan bahkan tantangan yang lebih sepele seperti apartemen tanpa lift, semuanya berkontribusi pada penambahan biaya dan dampak negatif pada pengalaman pelanggan.

Hambatan untuk pengiriman yang mulus dulu mustahil untuk diprediksi. Namun, dengan bantuan sistem GPS di kendaraan pengiriman dan smartphone, sensor, scanner, dan internet of things (IoT), pengiriman sekarang dapat memantau seluruh perjalanan. Mereka bahkan dapat secara proaktif campur tangan — misalnya, memberi tahu sopir jika jalan raya macet atau tidak dapat diakses.

Di jangka panjang, perusahaan logistik akan menemukan pola dan tantangan yang berulang, dan menghasilkan cara praktis untuk mengatasinya. Katakanlah biaya bahan bakar cenderung naik di bulan Agustus. Analisis big data dapat memprediksi kenaikan dan memastikan kendaraan terisi ulang sepenuhnya di bulan Juli. Algoritma ORION UPS adalah contoh terdepan, mampu mengumpulkan dan menganalisis lebih dari 1 miliar titik data per hari tentang faktor-faktor seperti bobot, bentuk, dan ukuran paket. Dari sana, ia dapat mencantumkan kembali data dengan informasi pengiriman historis untuk memperkirakan kapasitas, volume paket, dan permintaan pelanggan. Dengan pendekatan ilmiah yang didorong data ini, UPS mengklaim telah menghemat $50 juta setiap tahun, cukup dengan mengurangi jarak tempuh setiap sopir satu mil.

"Saat ini, ada berbagai industri yang bekerja secara bersamaan untuk menyelesaikan masalah last mile," kata Asparuh Koev, CEO di Transmetrics. “Saya tidak melihat mengapa, misalnya, saya tidak dapat melacak secara real-time di mana tukang kolam datang untuk memperbaiki wastafel."

Namun, hal-hal tidak begitu hitam dan putih, menurut Pete Bandtock, billing workstream lead di DHL Global. "Masalah last mile bukan masalah universal dalam logistik,” katanya. “Pikirkan pengiriman samudra. Mereka sering dikumpulkan di pelabuhan oleh penerima, atau dikirim dalam beberapa kontainer besar ke lokasi penerima." Ergo, tidak ada masalah last mile.

"Masalah ini lebih akut di sektor B2C," Bandtock lanjutkan, "dan saya melihat investasi signifikan dalam teknologi di sana, baik dalam hal algoritma pengiriman maupun pesan dan visibilitas pelanggan."

Angel Mitev, senior vice president dan practice lead untuk big data, transportasi, dan logistik di Sciant, memiliki pendapat berbeda. "Meskipun saya setuju bahwa dampak terbesar akan pada logistik B2C,” katanya, “kita mungkin juga akan melihat dampak pada B2B, terutama dengan kedatangan truk dan van otonom. Crowdsourcing, pengiriman drone, dan optimasi rute real-time adalah area lain di mana teknologi ada dan telah diuji. Jadi tidak ada ragu bahwa last mile akan menjadi area di mana kita akan melihat inovasi besar di masa yang sangat dekat."

Crowdsourcing dan Robot

Saat datang untuk mengoptimalkan pengiriman last mile, model crowdsourcing telah terbukti sangat berguna. Pengiriman makanan ke rumah kemungkinan besar dilakukan oleh kurir lokal. Pada saat yang sama, proyek seperti Uber Freight membawa logistik ke arah baru. Amazon Flex memungkinkan last mile dikelola oleh lokal, yang dapat menghasilkan hingga $25 per jam, sambil memberi pelanggan transparansi yang lebih besar dan pengiriman yang lebih cepat. Pendekatan yang mengganggu ini dapat merevolusi model last time saat ini dengan mengganti pengiriman profesional dengan sopir lokal yang bergerak secara acak.

Bandtock memiliki pandangan yang berlawanan. “Sementara pertumbuhan layanan crowdsourced jelas bagi konsumen,” katanya, “saya tidak melihatnya menjadi sangat relevan untuk logistik B2B, karena hanya ada setengah yang dapat Anda bawa di sepeda atau mobil." Dia sama ragu-ragu tentang UberFreight: "Saya tidak percaya mereka akan mendorong banyak ke ruang freight yang lebih berat, karena mereka tidak memiliki jejak maupun modal untuk melakukannya."

Koev menunjukkan bahwa macet jalan raya secara dramatis mempengaruhi kualitas pengiriman. “Macet semakin parah,” katanya. “Semakin banyak orang tinggal di kota-kota besar, jadi kepadatan semakin meningkat. Crowdsourcing tidak akan secara ajaib menyelesaikan masalah ini — perlu diperbaiki pada tingkat infrastruktur.”

Jadi tidak ada jalan keluar dengan infrastruktur saat ini? "Pikirkan tentang subway," Koev kata. "Ini adalah jenis transportasi yang paling banyak digunakan di kota-kota besar. Subway yang ada dirancang untuk mengangkut penumpang, tetapi mereka juga dapat mengangkut paket. Ini hanya akan perlu berfungsi secara berbeda."

Tren besar lainnya dalam logistik adalah penggunaan pekerja non-manusia. Sistem pengiriman Prime Air dirancang untuk mengirim paket ke pelanggan dalam 30 menit atau kurang menggunakan drone. Sekitar 100.000 robot telah mengganti konveyor dan mesin yang dioperasikan manusia di sebagian besar gudang Amazon. Kiva Systems, perusahaan di balik robot tersebut, diakuisisi oleh Amazon pada 2012 untuk $775 juta, akuisisi kedua terbesarnya pada saat itu.

Manfaat otomatisasi gudang melebihi pemotongan staf. Penggunaan robot membawa wawasan yang lebih akurat tentang bagaimana pemuatan dan pengiriman paket dapat ditingkatkan. Dan kendaraan otonom berjanji untuk membawa logistik ke tingkat yang baru. Sudah digunakan di lingkungan terkontrol seperti gudang dan yard, mereka segera akan terlihat di ruang publik dan bersama, seperti di jalan raya dan jalan kota, menurut Markus Kückelhaus, vice president of innovation and trend research dengan DHL.

Bandtock ragu-ragu bahwa industri logistik akan sepenuhnya diotomatisasi di masa yang dapat dilihat, jika sama sekali. "Komoditas dapat sebagian besar diotomatisasi oleh kombinasi big data dan robotika,” katanya. “Namun, gambar dengan rantai pasokan yang lebih kompleks lebih buram.

“Pikirkan bisnis anggur dan minuman keras,” dia lanjutkan. “Rantai supermarket akan memesan jumlah besar minuman tertentu dalam anticipasi acara yang dapat diprediksi, seperti Piala Dunia, Wimbledon, atau pernikahan kerajaan. Beberapa acara ini memiliki periode pemberitahuan yang lebih pendek dari periode produksi komoditas yang terlibat. Pemain logistik niche perlu mencapai melalui rantai pasokan ini dan memastikan bahwa champanye yang diperlukan untuk merayakan pernikahan kerajaan, yang memulai siklus produksinya tiga tahun yang lalu, akan tersedia di toko empat minggu sebelum acara, yang diumumkan tiga bulan yang lalu. Nilai tambah dari logistik dalam contoh ini adalah dalam hubungan, bukan data. "

Koev sama ragu-ragu. "Apa pun yang bebas manusia tidak mungkin, titik,” katanya. “Bahkan jika manusia tidak mengirim paket, mereka akan harus memelihara sistem. Ini adalah masalah pasar, bukan masalah teknologi. Dalam logistik, kita beroperasi dalam paradoks ini: kita mencoba bekerja dengan infrastruktur yang kita miliki, meskipun manfaat adopsi jelas. Transportasi sangat dikomoditikan. Semua orang melakukan hal yang sama, dan ini sudah berlangsung selama bertahun-tahun."

Mitev, di sisi lain, memprediksi industri yang hampir sepenuhnya diotomatisasi. "Layanan logistik vanila bisa bebas manusia,” katanya. “Kecerdasan buatan, bersama sistem backend yang didorong data yang mengarahkan armada kendaraan otonom dan robot, akan melakukan sebagian besar pengiriman, pemuatan, pembongkaran, dan tugas rutin lainnya. Penjadwalan dan optimasi rute, manajemen gudang, lokalisasi barang dan peralatan, dan manajemen inventaris juga akan semakin diotomatisasi. Manajemen hubungan pelanggan dan layanan logistik yang disesuaikan akan menjadi lapangan pertempuran baru, di mana perusahaan akan bertarung untuk membedakan diri, dan di mana faktor manusia akan tetap krusial."

Waktu untuk Pergeseran

Untuk sampai ke sana, pergeseran industri yang signifikan diperlukan. Secara historis, perusahaan logistik bukan adopsi besar dari teknologi berbasis cloud, yang esensial untuk mengoptimalkan dan mengdigitalisasi pengiriman last mile.

"Dengan pengiriman last mile otonom yang menjadi mainstream," Mitev kata, "industri kemungkinan besar akan menjadi saksi peningkatan signifikan dalam pengumpulan data peristiwa. Dalam skenario ini, penjadwalan otomatis dan manajemen dok akan menjadi kritis, karena kendaraan otonom akan harus dijadwalkan jauh lebih presisi daripada yang dikemudikan manusia. Manajemen dok berbasis cloud dan diaktifkan IoT, bersama platform manajemen peristiwa, akan menjadi must-have industri."

Percepatan adopsi sistem berbasis cloud, oleh karena itu, sangat penting. Pengumpulan dan pembersihan data yang tepat memungkinkan perkiraan peristiwa yang lebih baik dan kurangnya ketidakpastian. Tujuan semacam itu tidak dapat tercapai dengan sistem legacy, on-premise. Integrasi lintas platform yang terstandar, yang sangat penting untuk membuat rantai informasi yang mulus, dapat tercapai lebih mudah dengan adopsi sistem berbasis cloud, micro-service, open-application programming interface (API) sistem. e-air waybill IATA adalah satu contoh open API, tetapi menurut Mitev, "Yang hilang adalah standar untuk dokumen seperti pesanan pengambilan atau manifes barang." Upgrade besar, atau bahkan penggantian lengkap sistem IT utama, diperlukan, katanya.

"API standar akan bagus,” kata Koev, “tapi ini adalah pasar yang kompetitif, dan pemain biasanya tidak ingin berbagi. Saya telah melihat perusahaan dengan sengaja menghapus sebagian data mereka sebelum melewatkannya ke perusahaan selanjutnya.”

Selain itu, teknologi hanya menjadi berharga ketika dapat diskalakan, yang akan sulit dilakukan oleh perusahaan kecil. “Jadi dua sen saya untuk siapa yang akan mendorong pasar ke depan ada pada pemain yang established, bukan start-up,” Koev kata.

Big data akan semakin besar, dengan jumlah perangkat yang terhubung yang meningkat secara otonom menghasilkan terabyte informasi baru. Kemampuan untuk mengakses dan memproses intelijen itu akan memberikan perusahaan logistik keunggulan kompetitif yang besar, tetapi fondasi untuk itu perlu dibangun sekarang. Balapan akan antara pemain besar saat ini, yang berjuang dalam perjalanan mereka menuju digitalisasi, dan pemain baru yang bergabung dengan industri pra-digital.

Simone Puorto adalah pendiri Travel Singularity, dan penulis kontributor di Sciant.