Bagaimana AI Dapat Memecahkan Krisis Rantai Pasokan
Pandemi COVID-19 telah menjadi ajang pembuktian bagi berbagai inovasi di berbagai industri. Ini tidak mengejutkan. Sepanjang sejarah, krisis telah melahirkan inovasi. Sekarang dunia diundang untuk berinovasi sekali lagi di tengah gangguan dahsyat pada rantai pasokan global kita.
Masalah yang kita alami sekarang mungkin tampak seperti hambatan yang tidak ada harapan, dan perubahan yang perlu kita lakukan untuk memperbaikinya akan membutuhkan waktu untuk menyadari nilainya. Tetapi kecerdasan buatan, dikombinasikan dengan teknologi dan inovasi lain, dapat menghasilkan beberapa peningkatan jangka panjang di seluruh rantai pasokan, dari lantai manufaktur hingga rak ritel. Berikut beberapa skenarionya.
Meningkatkan Lantai Pabrik
Liputan berita kemacetan rantai pasokan cenderung berfokus pada kapal yang terjebak di laut di tengah penutupan pelabuhan. Tetapi manajer rantai pasokan tahu bahwa meningkatkan rantai pasokan meluas ke lantai pabrik di mana bahan mentah bersumber dan diproduksi menjadi produk. AI yang terhubung ke teknologi lain dapat membuat perbedaan besar. Misalnya, perkiraan berbasis data tentang pasokan bahan baku dapat membantu mengoptimalkan keputusan perencanaan manufaktur serta perencanaan tenaga kerja untuk mengurangi kelelahan. Selain itu, sensor pintar di lantai pabrik dapat membuat produksi lebih efisien dan responsif terhadap fluktuasi pasokan maupun permintaan. Sensor pintar juga dapat memperingatkan produsen saat suku cadang vital mengalami aus, sehingga memungkinkan produsen untuk mengambil tindakan korektif proaktif sebelum gangguan terjadi.
Saya sangat senang dengan potensi bisnis untuk menggabungkan teknologi imersif seperti realitas virtual, realitas campuran, dan augmented reality dengan AI (mis., penggabungan pembelajaran penguatan mendalam dengan simulasi 3-D) untuk meningkatkan proses manufaktur. Bisnis dapat menggunakan AI untuk mensimulasikan skenario produksi yang berbeda dan mengoptimalkan lantai pabrik dengan cara yang lebih hemat waktu dan lebih hemat biaya. Selain itu, dengan simulasi 3-D dan pembelajaran penguatan, produsen dapat mengoptimalkan seluruh proses produksi, sedangkan eksperimen manufaktur fisik hanya dapat mengoptimalkan untuk proses tertentu. Seiring janji metaverse, aplikasi virtual AI ini dapat membantu mengubah lantai pabrik, tidak hanya membuatnya lebih efisien.
Bereaksi terhadap Gangguan
AI memungkinkan penggunaan data dan analitik untuk mengidentifikasi dan memetakan inventaris yang terpengaruh oleh gangguan rantai pasokan. Jika bisnis tidak memiliki visibilitas kapal yang mengangkut materialnya, maka bisnis tersebut harus menggunakan krisis sebagai peluang untuk membenarkan prioritas transformasi digital rantai pasokan dengan data, internet hal-hal, dan analitik lanjutan (misalnya, pembelajaran mesin dan simulasi). Sebuah bisnis perlu tahu di mana barang-barangnya setiap saat untuk berhasil mengukur apa dampak kendala sisi pasokan pada operasinya dan kemampuannya untuk memenuhi ekspektasi permintaan pasar. Ini terutama berlaku untuk rantai pasokan kompleks yang bergantung pada banyak pemain yang beroperasi secara global, seperti yang kita lihat di industri otomotif. Produsen dan pengecer otomotif berjuang untuk melacak kemacetan dalam rantai pasokan semikonduktor dari satu negara ke negara berikutnya. Kurangnya transparansi ini membuat hampir tidak mungkin bagi mereka untuk mengambil langkah-langkah seperti mengidentifikasi bagaimana memecahkan kemacetan atau memprediksi kapan persediaan akan kembali normal. Berbagi data dan AI secara transparan dapat membantu mengatasi masalah ini.
Menanggapi Permintaan Konsumen
Penting untuk diingat bahwa tidak akan ada krisis rantai pasokan tanpa permintaan konsumen. AI dapat membantu semua orang di ekosistem rantai pasokan agar lebih selaras dengan permintaan konsumen melalui teknologi rak digital. Rak digital mengacu secara longgar ke tampilan produk — baik di dalam toko maupun online — yang terhubung ke seluruh operasi pengecer dan rantai pasokan melalui data waktu nyata. Dengan rak digital, bisnis mengetahui tingkat inventaris yang tepat di setiap toko setiap saat.
Ambil toko kelontong Amazon.com Inc. Sensor di seluruh toko Amazon Go memberikan kecerdasan yang terus diperbarui di rak digital, yang memungkinkan pengecer menyesuaikan tingkat inventaris berdasarkan permintaan regional dan juga untuk menanggapi lonjakan atau penurunan mendadak dalam permintaan produk. Dalam skala yang lebih besar, Walmart Inc. juga membangun kemampuan ini.
Konsep rak digital telah ada selama beberapa tahun, tetapi pandemi membuatnya lebih mendesak dan tepat waktu. Itu karena perubahan permintaan konsumen yang cepat dan tidak dapat diprediksi serta lonjakan perdagangan online/offline yang muncul dari pandemi telah menghapus margin kesalahan apa pun bagi bisnis yang mengelola tingkat inventaris.
Rak digital tidak akan menyelesaikan hambatan rantai pasokan, tetapi akan membantu bisnis mengelola elemen penting dari rantai pasokan dengan lebih lancar — jarak pengiriman terakhir.
Mengelola Kekurangan Tenaga Kerja
Salah satu alasan meningkatnya krisis rantai pasokan adalah kurangnya tenaga kerja yang tersedia, seperti pekerja gudang untuk menurunkan produk dan pengemudi truk untuk mengangkutnya. AI dapat membantu bisnis mengelola pasokan tenaga kerja yang ketat, terutama jika perusahaan menjadi kreatif tentang bagaimana mereka menggunakannya untuk mendapatkan tenaga kerja kontraktor. Banyak bisnis masih beroperasi di zaman kegelapan ketika mereka menemukan bantuan sementara untuk mengelola lonjakan kapasitas:mereka mengangkat telepon dan menghubungi perusahaan kepegawaian. Ini adalah pendekatan yang sangat tidak efisien. Bagaimana jika sebuah bisnis menemukan sumber daya yang mereka butuhkan dengan memanfaatkan satu portal yang didukung oleh data dan AI? Dengan asumsi bisnis dan mitra kepegawaian mereka terus memperbarui portal dengan informasi tentang kebutuhan dan sumber daya kepegawaian mereka, AI dapat mencocokkan sumber daya tergantung pada faktor-faktor seperti ruang lingkup kebutuhan, kedekatan dengan staf dan sumber daya yang tersedia, dan kerangka waktu. AI tidak akan menyelesaikan masalah jika tidak ada sumber daya yang tersedia — tetapi tentu akan membantu jika diaktifkan oleh platform yang tepat.
Merencanakan Krisis Berikutnya
AI dapat membantu bisnis melakukan latihan perencanaan skenario dan menginformasikan keputusan bisnis penting. Pandemi ini merupakan peringatan bagi bisnis untuk merencanakan gangguan berikutnya — baik itu pandemi lain, bencana alam, kerusuhan sipil, atau gangguan lainnya. AI dapat membantu perusahaan mengantisipasi kekurangan dan masalah pasokan sebelumnya dan kemudian merespons dengan strategi ketahanan — misalnya, mengubah rute pengiriman bahan penting saat penutupan pelabuhan terjadi. Ini akan membutuhkan data dan kemampuan untuk mensimulasikan respons ketahanan. AI juga dapat membantu bisnis di sepanjang rantai pasokan memprediksi apakah gangguan tertentu (seperti bencana alam yang menghentikan produksi kopi) bersifat transisi atau jangka panjang dan mensimulasikan skenario respons berdasarkan data tersebut.
Mirip dengan simulasi pabrik bertenaga AI, bisnis dapat menggunakan kembar digital untuk melakukan perencanaan skenario untuk gangguan berikutnya. Seperti yang dicatat oleh MIT Technology Review, “Bagaimana jika terjadi kekeringan di Taiwan dan kekurangan air menghentikan produksi microchip? Kembar digital dapat memprediksi risiko hal ini terjadi, melacak dampaknya pada rantai pasokan Anda, dan — menggunakan pembelajaran penguatan — menyarankan tindakan apa yang harus diambil untuk meminimalkan bahaya.”
Tidak ada jalan keluar yang mudah dari krisis rantai pasokan. AI dengan sendirinya juga tidak akan memberikan solusi. Saya menyarankan agar bisnis pertama-tama memecah krisis rantai pasokan menjadi titik-titik nyeri yang lebih kecil dan mencari cara untuk menyelesaikannya, seperti yang telah dilakukan posting ini. Bertanya, “Bagaimana kami dapat melindungi bisnis kami dari gangguan berikutnya?” mungkin pertanyaan yang terlalu luas. Alih-alih, fokuslah pada sesuatu yang lebih konkret dan lebih mudah dipecahkan, seperti "Bagaimana saya bisa menyelaraskan armada pengemudi truk saya secara lebih efektif dengan lonjakan permintaan?" Menjawab pertanyaan tersebut akan membantu bisnis memahami peran AI yang jelas dan menarik.
Ahmer Inam adalah chief AI officer di Pactera EDGE, sebuah perusahaan layanan digital dan teknologi global.
Pandemi COVID-19 telah menjadi ajang pembuktian bagi berbagai inovasi di berbagai industri. Ini tidak mengejutkan. Sepanjang sejarah, krisis telah melahirkan inovasi. Sekarang dunia diundang untuk berinovasi sekali lagi di tengah gangguan dahsyat pada rantai pasokan global kita.
Masalah yang kita alami sekarang mungkin tampak seperti hambatan yang tidak ada harapan, dan perubahan yang perlu kita lakukan untuk memperbaikinya akan membutuhkan waktu untuk menyadari nilainya. Tetapi kecerdasan buatan, dikombinasikan dengan teknologi dan inovasi lain, dapat menghasilkan beberapa peningkatan jangka panjang di seluruh rantai pasokan, dari lantai manufaktur hingga rak ritel. Berikut beberapa skenarionya.
Meningkatkan Lantai Pabrik
Liputan berita kemacetan rantai pasokan cenderung berfokus pada kapal yang terjebak di laut di tengah penutupan pelabuhan. Tetapi manajer rantai pasokan tahu bahwa meningkatkan rantai pasokan meluas ke lantai pabrik di mana bahan mentah bersumber dan diproduksi menjadi produk. AI yang terhubung ke teknologi lain dapat membuat perbedaan besar. Misalnya, perkiraan berbasis data tentang pasokan bahan baku dapat membantu mengoptimalkan keputusan perencanaan manufaktur serta perencanaan tenaga kerja untuk mengurangi kelelahan. Selain itu, sensor pintar di lantai pabrik dapat membuat produksi lebih efisien dan responsif terhadap fluktuasi pasokan maupun permintaan. Sensor pintar juga dapat memperingatkan produsen saat suku cadang vital mengalami aus, sehingga memungkinkan produsen untuk mengambil tindakan korektif proaktif sebelum gangguan terjadi.
Saya sangat senang dengan potensi bisnis untuk menggabungkan teknologi imersif seperti realitas virtual, realitas campuran, dan augmented reality dengan AI (mis., penggabungan pembelajaran penguatan mendalam dengan simulasi 3-D) untuk meningkatkan proses manufaktur. Bisnis dapat menggunakan AI untuk mensimulasikan skenario produksi yang berbeda dan mengoptimalkan lantai pabrik dengan cara yang lebih hemat waktu dan lebih hemat biaya. Selain itu, dengan simulasi 3-D dan pembelajaran penguatan, produsen dapat mengoptimalkan seluruh proses produksi, sedangkan eksperimen manufaktur fisik hanya dapat mengoptimalkan untuk proses tertentu. Seiring janji metaverse, aplikasi virtual AI ini dapat membantu mengubah lantai pabrik, tidak hanya membuatnya lebih efisien.
Bereaksi terhadap Gangguan
AI memungkinkan penggunaan data dan analitik untuk mengidentifikasi dan memetakan inventaris yang terpengaruh oleh gangguan rantai pasokan. Jika bisnis tidak memiliki visibilitas kapal yang mengangkut materialnya, maka bisnis tersebut harus menggunakan krisis sebagai peluang untuk membenarkan prioritas transformasi digital rantai pasokan dengan data, internet hal-hal, dan analitik lanjutan (misalnya, pembelajaran mesin dan simulasi). Sebuah bisnis perlu tahu di mana barang-barangnya setiap saat untuk berhasil mengukur apa dampak kendala sisi pasokan pada operasinya dan kemampuannya untuk memenuhi ekspektasi permintaan pasar. Ini terutama berlaku untuk rantai pasokan kompleks yang bergantung pada banyak pemain yang beroperasi secara global, seperti yang kita lihat di industri otomotif. Produsen dan pengecer otomotif berjuang untuk melacak kemacetan dalam rantai pasokan semikonduktor dari satu negara ke negara berikutnya. Kurangnya transparansi ini membuat hampir tidak mungkin bagi mereka untuk mengambil langkah-langkah seperti mengidentifikasi bagaimana memecahkan kemacetan atau memprediksi kapan persediaan akan kembali normal. Berbagi data dan AI secara transparan dapat membantu mengatasi masalah ini.
Menanggapi Permintaan Konsumen
Penting untuk diingat bahwa tidak akan ada krisis rantai pasokan tanpa permintaan konsumen. AI dapat membantu semua orang di ekosistem rantai pasokan agar lebih selaras dengan permintaan konsumen melalui teknologi rak digital. Rak digital mengacu secara longgar ke tampilan produk — baik di dalam toko maupun online — yang terhubung ke seluruh operasi pengecer dan rantai pasokan melalui data waktu nyata. Dengan rak digital, bisnis mengetahui tingkat inventaris yang tepat di setiap toko setiap saat.
Ambil toko kelontong Amazon.com Inc. Sensor di seluruh toko Amazon Go memberikan kecerdasan yang terus diperbarui di rak digital, yang memungkinkan pengecer menyesuaikan tingkat inventaris berdasarkan permintaan regional dan juga untuk menanggapi lonjakan atau penurunan mendadak dalam permintaan produk. Dalam skala yang lebih besar, Walmart Inc. juga membangun kemampuan ini.
Konsep rak digital telah ada selama beberapa tahun, tetapi pandemi membuatnya lebih mendesak dan tepat waktu. Itu karena perubahan permintaan konsumen yang cepat dan tidak dapat diprediksi serta lonjakan perdagangan online/offline yang muncul dari pandemi telah menghapus margin kesalahan apa pun bagi bisnis yang mengelola tingkat inventaris.
Rak digital tidak akan menyelesaikan hambatan rantai pasokan, tetapi akan membantu bisnis mengelola elemen penting dari rantai pasokan dengan lebih lancar — jarak pengiriman terakhir.
Mengelola Kekurangan Tenaga Kerja
Salah satu alasan meningkatnya krisis rantai pasokan adalah kurangnya tenaga kerja yang tersedia, seperti pekerja gudang untuk menurunkan produk dan pengemudi truk untuk mengangkutnya. AI dapat membantu bisnis mengelola pasokan tenaga kerja yang ketat, terutama jika perusahaan menjadi kreatif tentang bagaimana mereka menggunakannya untuk mendapatkan tenaga kerja kontraktor. Banyak bisnis masih beroperasi di zaman kegelapan ketika mereka menemukan bantuan sementara untuk mengelola lonjakan kapasitas:mereka mengangkat telepon dan menghubungi perusahaan kepegawaian. Ini adalah pendekatan yang sangat tidak efisien. Bagaimana jika sebuah bisnis menemukan sumber daya yang mereka butuhkan dengan memanfaatkan satu portal yang didukung oleh data dan AI? Dengan asumsi bisnis dan mitra kepegawaian mereka terus memperbarui portal dengan informasi tentang kebutuhan dan sumber daya kepegawaian mereka, AI dapat mencocokkan sumber daya tergantung pada faktor-faktor seperti ruang lingkup kebutuhan, kedekatan dengan staf dan sumber daya yang tersedia, dan kerangka waktu. AI tidak akan menyelesaikan masalah jika tidak ada sumber daya yang tersedia — tetapi tentu akan membantu jika diaktifkan oleh platform yang tepat.
Merencanakan Krisis Berikutnya
AI dapat membantu bisnis melakukan latihan perencanaan skenario dan menginformasikan keputusan bisnis penting. Pandemi ini merupakan peringatan bagi bisnis untuk merencanakan gangguan berikutnya — baik itu pandemi lain, bencana alam, kerusuhan sipil, atau gangguan lainnya. AI dapat membantu perusahaan mengantisipasi kekurangan dan masalah pasokan sebelumnya dan kemudian merespons dengan strategi ketahanan — misalnya, mengubah rute pengiriman bahan penting saat penutupan pelabuhan terjadi. Ini akan membutuhkan data dan kemampuan untuk mensimulasikan respons ketahanan. AI juga dapat membantu bisnis di sepanjang rantai pasokan memprediksi apakah gangguan tertentu (seperti bencana alam yang menghentikan produksi kopi) bersifat transisi atau jangka panjang dan mensimulasikan skenario respons berdasarkan data tersebut.
Mirip dengan simulasi pabrik bertenaga AI, bisnis dapat menggunakan kembar digital untuk melakukan perencanaan skenario untuk gangguan berikutnya. Seperti yang dicatat oleh Tinjauan Teknologi MIT, “Bagaimana jika terjadi kekeringan di Taiwan dan kekurangan air menutup manufaktur microchip? Kembar digital dapat memprediksi risiko hal ini terjadi, melacak dampaknya pada rantai pasokan Anda, dan — menggunakan pembelajaran penguatan — menyarankan tindakan apa yang harus diambil untuk meminimalkan bahaya.”
Tidak ada jalan keluar yang mudah dari krisis rantai pasokan. AI dengan sendirinya juga tidak akan memberikan solusi. Saya menyarankan agar bisnis pertama-tama memecah krisis rantai pasokan menjadi titik-titik nyeri yang lebih kecil dan mencari cara untuk menyelesaikannya, seperti yang telah dilakukan posting ini. Bertanya, “Bagaimana kami dapat melindungi bisnis kami dari gangguan berikutnya?” mungkin pertanyaan yang terlalu luas. Alih-alih, fokuslah pada sesuatu yang lebih konkret dan lebih mudah dipecahkan, seperti “Bagaimana saya bisa menyelaraskan armada pengemudi truk saya secara lebih efektif dengan lonjakan permintaan?” Menjawab pertanyaan tersebut akan membantu bisnis memahami peran AI yang jelas dan menarik.
Ahmer Inam adalah chief AI officer di Pactera EDGE, sebuah perusahaan layanan digital dan teknologi global.
