Apa itu AI dalam rantai pasokan?

Baru-baru ini, teknologi ini mendapatkan popularitas karena kemajuan lebih lanjut seperti AI generatif dan alat-alat seperti chatbot telah lepas landas dan menunjukkan betapa bermanfaatnya sistem ini bagi manajemen rantai pasokan. Sementara itu, pandemi COVID-19 menunjukkan betapa rapuhnya rantai pasokan global dan mengapa alat manajemen yang lebih baik diperlukan.

Salah satu bagian dari AI adalah machine learning (ML), yang merupakan proses sistem yang mengambil kumpulan data dan proses pembelajaran darinya, bukan diprogram dengan instruksi bawaan. ML dapat jauh melampaui apa yang dapat dilakukan perangkat lunak tradisional. Sistem ini dapat memperkirakan permintaan pelanggan, menemukan pola, membuat prediksi pasar, menginterpretasikan suara dan teks tertulis, dan menganalisis banyak faktor yang dapat mengoptimalkan alur kerja rantai pasokan. Ada lebih banyak contoh penggunaan yang muncul daripada sebelumnya.

Meskipun penting untuk merangkul AI, penting juga untuk memahami semua manfaat dan tantangan yang dapat menyertainya sebelum memperkenalkan sistem baru ke dalam rantai pasokan. Produsen dan penyedia logistik harus mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk mempersiapkan rantai pasokan mereka untuk sistem AI dan memahami bahwa pengoptimalan sebesar ini membutuhkan waktu dan sumber daya.

Sistem rantai pasokan yang didukung oleh AI membantu perusahaan mengoptimalkan rute, merampingkan alur kerja, meningkatkan pengadaan, meminimalkan kekurangan, dan mengotomatiskan tugas secara menyeluruh.

Rantai pasokan dapat menjadi rumit, terutama bagi produsen barang yang sering kali mengandalkan mitra mereka untuk mengirimkan barang mereka secara tepat waktu dan terorganisir. AI dapat menjaga semua bagian dari rantai pasokan tetap seimbang dengan kemampuannya untuk menemukan pola dan hubungan yang tidak seperti sistem non-AI tradisional. Pola-pola ini dapat membantu mengoptimalkan jaringan logistik mulai dari gudang, pengiriman kargo, hingga pusat distribusi.

Rantai pasokan modern bersifat ekspansif dan membutuhkan pengawasan menyeluruh untuk menghindari gangguan yang tidak perlu. Sistem AI dapat menawarkan bantuan dalam forecasting, seperti perencanaan permintaan atau dapat memprediksi kapasitas produksi dan gudang berdasarkan permintaan pelanggan. Beberapa menggunakan AI untuk mendapatkan insight dari kumpulan data yang lebih luas yang dikumpulkan dari perangkat Internet of Things (IoT) yang digunakan di seluruh rantai pasokan.

AI juga dapat digunakan dalam operasi rantai pasokan untuk melacak tingkat inventaris dan tren pasar. Dalam manajemen inventaris, AI dapat meningkatkan visibilitas rantai pasokan, mengotomatiskan dokumentasi untuk barang fisik, dan memasukkan data secara cerdas setiap kali barang berpindah tangan.

Solusi ini dapat membantu memberikan transparansi bagi produsen dan menyediakan data yang berharga bagi semua pemangku kepentingan dalam rantai pasokan. Peningkatan transparansi rantai pasokan AI menawarkan penghematan waktu dan biaya yang tak tertandingi. Hal ini juga membantu perusahaan memenuhi standar etika dan keberlanjutan, yang secara historis memakan waktu dan mahal.

Rantai pasokan yang didukung AI memiliki banyak manfaat potensial untuk membangun ketahanan rantai pasokan dan basis yang lebih kuat bagi produsen.

AI dapat mempelajari dan memahami perilaku yang kompleks dan dapat mempelajari tugas yang berulang, seperti melacak inventaris, dan menyelesaikannya dengan cepat dan akurat. Solusi AI dapat mengurangi biaya operasi secara keseluruhan dengan mengidentifikasi inefisiensi dan mengurangi kemacetan.

AI menggunakan data historis dan real-time untuk membuat keputusan real-time, seringkali dengan jawaban percakapan. AI memproses data dan dapat menganalisis akar masalah dan menyarankan solusi, pada saat itu.

Salah satu manfaat teknologi AI adalah kemampuannya untuk menemukan perilaku dan pola. Dengan demikian, produsen dan operator gudang dapat melatih algoritma untuk menemukan kekurangan, seperti kesalahan karyawan dan cacat produk, jauh sebelum kesalahan yang lebih besar terjadi. Selain itu, AI dapat membantu merampingkan kerangka kerja ERP dan dapat langsung disematkan.

Seperti yang dibahas sebelumnya, AI dapat membantu memperkirakan permintaan dengan penggunaan informasi inventaris yang ekstensif. Hal ini dapat membantu produsen dan manajer rantai pasokan mengukur minat pelanggan terhadap suatu produk dan menentukan apakah permintaan pelanggan meningkat atau menurun, dan menyesuaikannya. Ini dapat membantu proses pengambilan keputusan produsen dan meningkatkan akurasi forecasting.

AI, khususnya model ML, membantu menata gudang secara lebih efisien dengan kemampuan untuk mengevaluasi jumlah material yang masuk dan meningkatkan tingkat layanan. Sistem AI juga dapat merencanakan rute optimal untuk mesin dan pekerja serta menjadi pusat manajemen gudang secara keseluruhan.

Dengan menggunakan analitik prediktif yang ditawarkan AI, perusahaan dapat membuat rantai pasokan lebih berkelanjutan dan lebih baik bagi lingkungan. Produsen dapat menggunakan model AI dan ML untuk mengoptimalkan muatan truk, memprediksi rute pengiriman yang paling efisien, dan mengurangi pemborosan produk di pasar.

Manajer rantai pasokan selalu mencari untuk lebih memahami operasi mereka. Dengan simulasi yang didukung AI, mereka tidak hanya dapat memperoleh insight, tetapi juga memahami dan menemukan cara untuk meningkatkannya. AI, yang bekerja bersama dengan kembaran digital, dapat memvisualisasikan potensi gangguan rantai pasokan dan memvisualisasikan melalui model visual 2D proses eksternal yang dapat menyebabkan waktu henti yang tidak perlu.

Implementasi AI dapat menjadi rumit, dan bisnis harus memahami tantangan dan risiko dalam memperkenalkan teknologi baru ini.

Setiap kali perusahaan memperkenalkan teknologi baru, mereka perlu melatih individu yang akan berinteraksi dengan teknologi tersebut di semua level. Karena kebutuhan ini, waktu henti kemungkinan besar akan terjadi, jadi sebaiknya persiapkan dan jadwalkan dengan tepat untuk membatasi gangguan. Semua profesional rantai pasokan harus menyadari potensi waktu henti dan bersikap transparan kepada mitra bahwa hal itu mungkin terjadi.

Ada beberapa pertimbangan biaya dalam menerapkan AI. Seiring dengan biaya perangkat lunak untuk menjalankan sistem, model machine learning juga merupakan biaya yang perlu dipertimbangkan. Beberapa di antaranya sudah jadi atau dapat dibangun dari awal, jika perusahaan lebih memilih opsi tersebut. Apa pun itu, penting untuk melatih model pada data historis bersih Anda sendiri sebelum memasukkan algoritma AI.

Pekerjaan tidak berhenti segera setelah AI diterapkan. Sistem AI dalam skala global bersifat kompleks dan mengharuskan perencana rantai pasokan untuk terus memantau kinerja alat dan menyempurnakannya sesuai kebutuhan.

Ada tiga risiko umum ketika mengintegrasikan AI dalam rantai pasokan:

AI dibangun dan dihasilkan dari sejumlah besar data yang ditemukan dari berbagai sumber. Karena sifat asal data, ketidakakuratan dan bias mungkin saja terjadi, yang akan mengakibatkan penyebaran informasi yang salah. Untuk alasan itu, AI memerlukan tinjauan manusia untuk memastikan bahwa data adil, tidak bias, dan dapat dijelaskan.

Interaksi manusia harus menjadi solusi yang unggul dan menjadi pakar utama dalam mengelola dan menangani risiko rantai pasokan. AI adalah alat; AI tidak dapat membangun hubungan. Ada kesalahan pemahaman bahwa AI dapat menggantikan kecerdasan manusia, tetapi sebenarnya AI harus meningkatkan itu. Selanjutnya, jika teknologi gagal, manusia dengan keahlian harus menjaga rantai pasokan tetap berjalan.

Peningkatan pengumpulan dan penggunaan data pelanggan untuk model AI juga meningkatkan risiko pengintaian, peretasan, dan serangan siber. Bisnis harus memprioritaskan dan melindungi privasi dan hak data konsumen, dengan memberikan jaminan eksplisit tentang bagaimana data digunakan dan dilindungi.

Sebelum menerapkan solusi AI, bisnis harus mempersiapkan perencanaan rantai pasokan lama dan sistem manajemen.