Pandemi Mendorong Model Baru untuk Pengambilan Keputusan Rantai Pasokan

Manajer rantai pasokan menghadapi gangguan yang belum pernah terjadi sebelumnya, tidak hanya dari pergolakan yang diakibatkan oleh pandemi, tetapi juga dari pergeseran permintaan yang sedang berlangsung, meningkatnya ekspektasi pelanggan, dan faktor geopolitik eksternal. Dua hal telah menjadi jelas:Gangguan ini tidak bersifat sementara, dan telah mengungkap kekurangan dalam model data rantai pasokan saat ini.

Strategi untuk mengatasi dampak dari gangguan ini akan menjadi lebih terfokus saat kami bersiap untuk pemulihan ekonomi, memberi manajer tantangan ganda untuk pulih dari bencana yang didorong oleh pandemi sementara juga menghadapi potensi peningkatan pesat dalam permintaan pasca-pandemi dan belanja konsumen selama ini. tahun yang akan datang. Sekaranglah waktunya untuk mempelajari lebih dalam tentang bagaimana perusahaan akan menangani pemulihan sekaligus memanfaatkan peluang pertumbuhan baru. Solusinya bukan dengan kembali ke status quo sebelum pandemi, melainkan membangun model data baru. Seperti yang sering terjadi, bencana mendorong inovasi, dan sekarang kita melihat bahwa inovasi muncul karena semakin banyak organisasi rantai pasokan yang merangkul model baru kecerdasan keputusan untuk menulis ulang aturan main.

Kecerdasan Keputusan untuk Hasil yang Lebih Baik

Berurusan dengan pemulihan dari gangguan tahun lalu, peningkatan permintaan yang akan datang, dan akhirnya, memperoleh pengetahuan dan wawasan yang diperlukan untuk bertahan dari gangguan di masa depan akan membutuhkan melampaui model data tradisional dari analisis historis, informasi tertutup dan dasbor di layar dengan rangkaian keluaran yang terbatas dan sarana interpretasi yang terbatas.

Generasi pengambilan keputusan berikutnya sudah ada di sini. Kecerdasan keputusan memberikan akses awal dan langsung ke data dan tren, didorong oleh kecerdasan buatan dan analisis prediktif berwawasan ke depan dan dengan lapisan middleware yang mampu mengabstraksi berbagai sumber data untuk memberikan tampilan tunggal yang terpadu, dan semuanya disampaikan dengan alami. antarmuka bahasa.

Kecerdasan keputusan, ketika disampaikan dengan antarmuka bahasa alami yang terpadu, memecahkan banyak kerentanan dan tantangan tersembunyi yang terungkap sebagai akibat dari gangguan tahun lalu. Dukungan pengambilan keputusan dalam keadaan normal mungkin berhasil dan sampai sekarang, hanya ada sedikit insentif untuk bergerak maju. Namun, model yang lebih tua membuat banyak orang tidak siap ketika menghadapi hal yang tidak terduga.

Pengambilan Keputusan di Dunia yang Tidak Dapat Diprediksi

Model perencanaan CORE (mengkonfigurasi, mengoptimalkan, merespons, mengeksekusi) Gartner Inc. menerapkan model universal untuk semua pengambilan keputusan rantai pasokan:

• Konfigurasi rantai pasokan untuk mendukung strategi,
• Pengoptimalan untuk memperhitungkan faktor-faktor seperti sumber daya yang terbatas (atau dalam kasus pandemi, gangguan besar dan tidak terduga),
• Respons, yang dibangun dalam tingkat opsionalitas dan kecerdasan, dan
• Eksekusi

Wawasan waktu nyata diperlukan untuk mencapai model CORE yang sukses dalam perencanaan rantai pasokan. Untuk mencapai wawasan waktu nyata, kami lebih jauh membutuhkan antarmuka yang cerdas, interaktif, dan waktu nyata yang dapat digunakan oleh pengambil keputusan di semua tingkatan, bukan hanya analis data. Hal ini dapat dicapai dengan fasilitas pemrosesan bahasa alami yang memungkinkan sistem untuk membangun konteks sehingga pengguna mampu melakukan percakapan progresif dengan sistem daripada hanya melakukan serangkaian pertanyaan atau perintah satu kali. Selanjutnya, lapisan abstraksi dari pemrosesan back-end memungkinkan penyerapan data secara transparan dari berbagai sumber data terstruktur dan tidak terstruktur.

Rantai pasokan yang responsif dalam ekosistem global saat ini membutuhkan perencana untuk menutup kesenjangan lama antara perencanaan dan pelaksanaan. Mereka yang mampu menutup celah itu, mengantisipasi hal yang tak terduga dan membangun kapasitas untuk secara cepat dan cerdas berporos berdasarkan peristiwa atau perubahan permintaan yang tidak terduga, adalah mereka yang bernasib lebih baik selama kekurangan rantai pasokan yang menghancurkan tahun lalu, dan akan diposisikan lebih baik untuk dengan cepat mengakomodasi perubahan permintaan yang tak terhindarkan yang akan mengikutinya.

Ganesh Gandhieswaran adalah salah satu pendiri dan CEO ConverSight.ai, sebuah platform intelijen keputusan.