Apa itu forecasting permintaan AI?

Alat AI dan kemampuan teknologi lainnya (termasuk algoritma machine learning, analisis prediktif dan otomatisasi) dapat membantu meningkatkan akurasi dan efektivitas upaya forecasting. Bisnis dapat menggunakan forecasting yang didukung AI untuk mengoptimalkan tingkat inventaris, meningkatkan manajemen rantai pasokan atau membuat pilihan tentang produksi, harga, dan perencanaan strategis.

Pendekatan terhadap perencanaan permintaan ini melampaui metode forecasting tradisional dengan memanfaatkan kumpulan data yang besar dan analisis yang lebih canggih untuk beradaptasi dengan kondisi pasar yang berubah dan perilaku konsumen. Ini memungkinkan organisasi untuk merespons dengan cepat terhadap gangguan, meminimalkan kehabisan stok, mengurangi kelebihan inventaris, dan mempertahankan keunggulan kompetitif.

Forecasting permintaan memprediksi permintaan pelanggan berdasarkan analisis data dan pola. Bisnis mengandalkannya untuk mengantisipasi permintaan di masa depan sehingga mereka dapat menyelaraskan ketersediaan, pengadaan, dan distribusi produk dengan tren pasar.

Tanpa forecasting yang akurat, organisasi berisiko kelebihan stok (yang mengikat modal dalam kelebihan inventaris) atau kekurangan stok (yang dapat menyebabkan hilangnya kesempatan penjualan karena kekurangan). Prediksi permintaan yang akurat dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memastikan produk yang mereka inginkan tersedia kapan dan di mana pun mereka menginginkannya.

Metode forecasting tradisional yang mengandalkan analisis data dasar dapat mengalami kesulitan dalam menghadapi pergeseran atau gangguan pasar yang tidak terduga. Mereka mungkin tidak dapat menangani masalah seputar produk baru yang belum memiliki riwayat penjualan untuk dijadikan acuan. Dengan menggabungkan model AI dan algoritma machine learning, organisasi dapat menggunakan berbagai sumber data yang lebih luas, termasuk data real-time dari perangkat Internet of Things (IoT), media sosial, indikator ekonomi, dan forecasting.

Solusi forecasting yang berbasis AI sering kali lebih cepat dan lebih efisien. Misalnya, Idaho Forest Group menggunakan peningkatan yang didukung AI untuk mengurangi waktu forecasting dari lebih dari 80 jam menjadi kurang dari 15 jam. Solusi dan kemampuan kecerdasan buatan juga unggul dalam meningkatkan akurasi forecasting secara keseluruhan—satu studi menunjukkan bahwa AI membantu mengurangi kesalahan forecasting sebanyak 50%.¹  Selain itu, solusi AI dapat diskalakan, yang membantunya beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang berkembang.

Kecerdasan buatan dapat mendukung forecasting permintaan dan keputusan berbasis data dalam banyak cara. AI memungkinkan bisnis untuk menggabungkan sumber data yang lebih luas, menemukan tren yang tidak kentara, dan beradaptasi dengan cepat terhadap kondisi yang berubah. Berikut adalah beberapa cara utama penerapan AI:

AI menerapkan model-model canggih seperti neural networks dan pembelajaran mendalam untuk menangkap pendorong permintaan yang rumit dan nonlinier. Model-model ini berguna ketika data historis terbatas, seperti peluncuran produk baru atau masuk ke pasar yang tidak dikenal. Kemampuan untuk "memperkirakan hal yang tidak terduga" membedakan AI dari metode forecasting tradisional, yang biasanya goyah tanpa riwayat data yang panjang.

Metode forecasting tradisional biasanya berfokus pada data penjualan historis, catatan inventaris, dan mungkin beberapa indikator ekonomi. AI memperluas cakupan ini secara dramatis. Sistem ini dapat menyerap dan menyatukan data eksternal dari berbagai sumber terstruktur dan tidak terstruktur: riwayat transaksi, data loyalitas pelanggan, lalu lintas situs web, ulasan produk, percakapan media sosial, laporan cuaca, penundaan pengiriman, dan bahkan perkembangan geopolitik.

Dengan menghubungkan semuanya, AI menciptakan gambaran yang lebih komprehensif tentang kekuatan yang membentuk pola permintaan.

Tidak seperti model statistik statis, sistem forecasting berbasis AI belajar secara dinamis—yang artinya proses mengalami iterasi dan terus meningkat. Algoritma machine learning mengidentifikasi hubungan dalam data yang terlalu kompleks atau nonlinier untuk metode forecasting tradisional.

Misalnya, mereka mungkin mengungkap bahwa pergeseran kecil dalam sentimen online, dikombinasikan dengan pola cuaca yang tidak biasa, dengan andal memprediksi lonjakan dalam kategori produk tertentu. Seiring waktu, model meningkat melalui masukan berkelanjutan, memperbarui diri mereka sendiri saat data baru mengalir masuk

Analisis prediktif yang didukung oleh AI jauh melampaui memproyeksikan tren garis lurus. Model-model ini memperhitungkan musim, aktivitas pesaing, perubahan harga dan kampanye pemasaran, tetapi juga mengintegrasikan pendorong yang kurang jelas seperti ketidakpastian ekonomi atau volatilitas rantai pasokan. Ini membantu organisasi pindah dari perencanaan reaktif ("apa yang terjadi tahun lalu?") ke pengambilan keputusan proaktif (“apa yang mungkin terjadi selanjutnya—dan mengapa?")

Pendekatan tradisional dalam perencanaan permintaan memiliki jeda antara pengumpulan data dan pengambilan keputusan. AI dapat mengurangi penundaan itu. Dengan memproses informasi secara real time, hal ini memungkinkan bisnis untuk melihat fluktuasi permintaan yang tiba-tiba dan meresponsnya dengan segera—baik itu berarti menyesuaikan strategi promosi, mengalokasikan ulang inventaris, atau mengubah rute logistik. Ketangkasan semacam ini sangat berharga di pasar yang bergerak cepat seperti fashion, elektronik, dan e-commerce.

Forecasting yang didukung AI menawarkan banyak keuntungan, termasuk:

Akurasi forecasting yang ditingkatkan mengurangi risiko kelebihan stok atau kehabisan stok. Dengan akurasi yang lebih tinggi, bisnis memperoleh insight yang dapat ditindaklanjuti yang dapat mendukung perencanaan strategis dan keputusan berbasis data dengan lebih baik.

Sistem AI dengan cepat beradaptasi dengan perubahan dan gangguan pasar, yang dapat membantu bisnis tetap kompetitif dan merespons pergeseran permintaan secara efektif.

Dengan meminimalkan kelebihan persediaan dan mengoptimalkan alokasi sumber daya, AI mengurangi biaya operasional dan meningkatkan efisiensi keuangan secara keseluruhan.

Memiliki produk yang tersedia ketika pelanggan menginginkannya akan meningkatkan pengalaman pelanggan dan membangun loyalitas.

AI mengidentifikasi pola dan tren, memberdayakan bisnis untuk mengambil keputusan strategis yang berdasarkan insight yang dapat ditindaklanjuti.

AI merampingkan rantai pasokan dan proses inventaris, mengotomatiskan tugas berulang dan menghemat waktu dan tenaga.

Terlepas dari potensinya, forecasting permintaan berbasis AI bukannya tanpa tantangan.

Data penjualan historis yang tidak akurat atau tidak lengkap dapat merusak model AI yang paling canggih sekalipun. Selain itu, ketergantungan pada data eksternal—seperti sentimen media sosial—dapat menimbulkan komplikasi jika sumber data tidak dapat diandalkan atau bias.

Mengadopsi solusi AI dan mengintegrasikannya dengan bagian bisnis yang ada dapat menjadi kompleks atau membutuhkan investasi besar dalam teknologi dan keahlian.

Bisnis yang mengadopsi AI harus mempertimbangkan pertanyaan kunci tentang bagaimana melindungi privasi data dan keamanan data serta memastikan kepatuhan terhadap peraturan data yang berkembang.

Terlepas dari tantangan ini, kemajuan dalam teknologi AI terus lanjutkan untuk mengatasi banyak keterbatasan ini, membuat forecasting permintaan berbasis AI makin mudah diakses dan dapat diandalkan.

Sekitar 88% eksekutif retail mengatakan bahwa forecasting adalah area kunci untuk perbaikan melalui AI. Peritel menggunakan alat forecasting AI untuk memprediksi permintaan pelanggan, mengoptimalkan tingkat inventaris, dan merencanakan kampanye pemasaran. Misalnya, Walmart telah mengadopsi penginderaan permintaan didukung AI untuk menganalisis cuaca, peristiwa lokal, dan tren pembelian pelanggan, meningkatkan akurasi perkiraan.² Algoritma AI juga telah membantu peritel besar mengintegrasikan data waktu nyata dari penjualan online dan penjualan di dalam toko untuk menyesuaikan inventaris secara dinamis.

Penyedia energi menggunakan sistem AI untuk memperkirakan permintaan listrik dan bahan bakar, dengan mempertimbangkan dinamika pasar, pola cuaca, dan perilaku konsumen. Perkiraan ini membantu menyeimbangkan penawaran dan permintaan, mencegah pemadaman dan merencanakan periode penggunaan puncak.

Restoran dan produsen makanan mengandalkan model AI untuk memprediksi permintaan musiman dan menghindari kelebihan stok barang yang mudah rusak. Rantai makanan cepat saji dan pengecer bahan makanan telah menggunakan forecasting AI untuk memodelkan pergeseran permintaan yang terkait dengan acara olahraga, hari libur, dan bahkan tren makanan yang didorong oleh media sosial.³

Rumah sakit dan perusahaan farmasi menggunakan AI untuk memperkirakan permintaan pasokan medis, memastikan stok yang memadai selama keadaan darurat atau lonjakan musiman. Selama pandemi COVID-19, platform analisis prediktif membantu meramalkan kebutuhan Alat Pelindung Diri (APD) dan permintaan distribusi vaksin, mengurangi kekurangan di area penting, dan membantu lembaga kesehatan berkomunikasi dengan lebih baik dengan publik.

Produsen memanfaatkan forecasting berbasis AI untuk menyelaraskan jadwal produksi dengan permintaan di masa depan, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan efisiensi. Sebagai contoh, dukungan berbantuan AI membantu Novolex, produsen pengemasan, mengurangi kelebihan inventaris sebesar 16% dan memotong siklus perencanaan dari berminggu-minggu menjadi beberapa hari saja. Dengan mengintegrasikan data penjualan historis, data rantai pasokan, dan indikator pasar eksternal, produsen dapat secara proaktif merespons perubahan permintaan alih-alih bereaksi setelah gangguan terjadi.

Model forecasting AI membantu pemangku kepentingan rantai pasokan menangani gangguan dengan memberikan insight real-time tentang permintaan, penawaran, dan kondisi pasar secara keseluruhan. Sebagai hasil, para pemimpin rantai pasokan dapat mempertahankan tingkat layanan bahkan ketika faktor eksternal, seperti penundaan di pelabuhan atau kekurangan pasokan, mengganggu jadwal.

Maskapai penerbangan dan hotel menggunakan forecasting berbasis AI untuk mengoptimalkan strategi harga, mengelola kepegawaian, dan mengalokasikan sumber daya. Misalnya, grup hotel memanfaatkan alat AI untuk menyesuaikan ketersediaan kamar dan harga dengan lonjakan permintaan selama berlangsungnya konferensi besar atau musim liburan, sehingga meningkatkan tingkat okupansi dan pendapatan.

AI merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari proses perencanaan permintaan bagi perusahaan yang ingin tetap unggul dalam menghadapi pergeseran pasar dan bersaing dengan pesaing. Survei IBM menemukan bahwa 90% eksekutif disurvei mengharapkan alur kerja rantai pasokan mencakup bantuan dari asisten AI dan otomatisasi pada tahun 2026.

Untuk menerapkan forecasting permintaan berbasis AI dengan tepat, perusahaan harus:

1. Menilai kebutuhan bisnis: Tentukan tujuan dan identifikasi sasaran atau tantangan spesifik yang dapat diatasi oleh solusi AI.
2. Memilih penyedia yang tepat: Pilih alat dan penyedia AI yang selaras dengan kebutuhan organisasi.
3. Gunakan data berkualitas tinggi: Berinvestasi dalam proses pengumpulan dan pembersihan data yang kuat untuk meningkatkan akurasi perkiraan.
4. Melibatkan para pemangku kepentingan: Berikan edukasi kepada semua orang yang terlibat mengenai manfaat sistem AI dan bagaimana sistem tersebut dapat digunakan. Menetapkan praktik privasi data, keadilan, dan mitigasi bias untuk tata kelola yang baik.
5. Memantau dan melakukan iterasi dari waktu ke waktu: Terus mengevaluasi dan menyempurnakan model AI untuk beradaptasi dengan kondisi pasar yang terus berkembang.