Dampak Pandemi terhadap Pengambilan Keputusan Rantai Pasokan: Paradigma Baru

Manajer rantai pasokan menghadapi gangguan yang tidak pernah terjadi sebelumnya, tidak hanya dari keterguncangan yang timbul dari pandemi, tetapi juga dari perpantauan berkelanjutan dalam permintaan, harapan pelanggan yang meningkat, dan faktor geopolitik eksternal. Dua hal telah menjadi jelas: Gangguan ini bukan bersifat sementara, dan mereka telah membangkitkan kekurangan dalam model data rantai pasokan saat ini.

Strategi untuk menangani dampak gangguan ini akan semakin terfokus saat kita mempersiapkan pemulihan ekonomi, yang memberikan manajer tantangan ganda untuk pulih dari bencana yang dipicu pandemi sambil juga menangani kenaikan potensial yang cepat dalam permintaan dan pengeluaran konsumen pasca-pandemi selama tahun mendatang. Sekarang adalah waktu untuk mencoba bagaimana perusahaan akan mengatasi pemulihan sambil sekaligus memanfaatkan peluang pertumbuhan baru. Solusi tidak ada dalam kembali ke status quo pasca-pandemi, melainkan dalam mendirikan model data baru. Seperti yang sering terjadi, bencana mendorong inovasi, dan kita sekarang melihat inovasi muncul saat lebih banyak organisasi rantai pasokan menganut model baru dari decision intelligence untuk menulis ulang aturan permainan.

Decision Intelligence untuk Hasil yang Lebih Baik

Menangani pemulihan dari gangguan tahun lalu, kenaikan permintaan yang akan datang, dan akhirnya, memperoleh pengetahuan dan wawasan yang diperlukan untuk bertahan dari gangguan di masa depan akan memerlukan pergi di luar model data tradisional dari analisis historis, informasi yang terisolasi, dan papan komputer dengan array output yang terbatas dan cara interpretasi yang terbatas.

Generasi berikutnya dari pengambilan keputusan sudah ada di sini. Decision intelligence menyediakan akses awal dan segera ke data dan tren, yang didorong oleh kecerdasan buatan dan analisis prediktif yang mengarah ke depan dan dengan lapisan middleware yang mampu menabstrak beberapa sumber data untuk menyediakan satu tampilan yang terpadu, dan semuanya disampaikan dengan antarmuka bahasa alami.

Decision intelligence, saat disampaikan dengan antarmuka bahasa alami yang terpadu, memecahkan banyak kerentanan dan tantangan tersembunyi yang dibawa ke cahaya sebagai akibat dari gangguan tahun lalu. Dukungan pengambilan keputusan dalam situasi normal mungkin berhasil dan tidak ada, sampai sekarang, insentif untuk bergerak maju. Model lama, however, menyisakan banyak yang tidak siap saat menghadapi yang tidak terduga.

Pengambilan Keputusan dalam Dunia yang Tidak Terduga

Model CORE (configure, optimize, respond, execute) perencanaan dari Gartner Inc. mengenakan model universal pada semua pengambilan keputusan rantai pasokan:

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

Wawasan real-time diperlukan untuk mencapai model CORE yang berhasil dalam perencanaan rantai pasokan. Untuk mencapai wawasan real-time, kita lebih memerlukan antarmuka yang cerdas, interaktif, dan real-time yang dapat digunakan oleh pengambil keputusan di semua level, bukan hanya analis data. Ini dapat dicapai dengan fasilitas pemrosesan bahasa alami yang memungkinkan sistem untuk membangun konteks sehingga pengguna mampu melakukan percakapan progresif dengan sistem daripada hanya menjalankan serangkaian pertanyaan atau perintah satu kali. Selain itu, lapisan abstraksi dari pemrosesan back-end memungkinkan ingesti transparan data dari banyak sumber data terstruktur dan tidak terstruktur.

Rantai pasokan yang responsif dalam ekosistem global saat ini memerlukan perencana untuk menutup celah yang lama antara perencanaan dan eksekusi. yang mampu menutup celah itu, mengantisipasi yang tidak terduga dan membangun kapasitas untuk beralih dengan cepat dan cerdas berdasarkan peristiwa tidak terduga atau pergeseran permintaan, adalah mereka yang lebih baik pada tahun lalu selama kekurangan rantai pasokan yang merusak, dan akan lebih baik terposisi untuk dengan cepat menyesuaikan pergeseran permintaan yang tidak dapat dihindari yang akan menyusul.

Ganesh Gandhieswaran is co-founder and CEO of ConverSight.ai, a decision intelligence platform.