Apa yang dimaksud dengan analisis rantai pasokan?

Analisis mewakili kemampuan untuk membuat keputusan berbasis data, berdasarkan ringkasan data yang relevan dan tepercaya, sering kali menggunakan visualisasi dalam bentuk grafik, bagan, dan cara lain.

Berbagai jenis analisis rantai pasokan meliputi:

Memberikan visibilitas dan sumber kebenaran tunggal di seluruh rantai pasokan, baik untuk sistem dan data internal maupun eksternal.

Membantu organisasi memahami hasil yang paling mungkin terjadi atau skenario masa depan dan implikasi bisnisnya. Misalnya, dengan menggunakan analisis prediktif, Anda dapat memproyeksikan dan memitigasi gangguan dan risiko.

Membantu organisasi memecahkan masalah dan berkolaborasi untuk nilai bisnis maksimum. Membantu bisnis berkolaborasi dengan mitra logistik untuk mengurangi waktu dan upaya dalam mengurangi gangguan.

Membantu organisasi menjawab pertanyaan kompleks dalam bahasa alami—seperti cara seorang individu atau tim merespons pertanyaan. Alat ini membantu perusahaan memikirkan solusi untuk masalah atau isu kompleks, misalnya “Bagaimana kita dapat meningkatkan atau mengoptimalkan X?”

Analisis rantai pasokan juga merupakan dasar untuk menerapkan teknologi kognitif, seperti kecerdasan buatan (AI), ke proses rantai pasokan. Teknologi kognitif memahami, menalar, belajar, dan berinteraksi seperti manusia, tetapi pada kapasitas dan kecepatan yang sangat besar.

Bentuk analitik rantai pasokan yang canggih ini mengantarkan era baru pengoptimalan rantai pasokan. Sistem ini dapat secara otomatis menyaring data dalam jumlah besar untuk membantu organisasi meningkatkan forecasting, mengidentifikasi ketidakefisienan, merespons kebutuhan pelanggan dengan lebih baik, mendorong inovasi, dan mengejar ide-ide terobosan.

Analisis rantai pasokan dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih cerdas, cepat, dan efisien. Manfaatnya meliputi kemampuan untuk:

Akses data komprehensif untuk mendapatkan pendekatan perencanaan terintegrasi berkelanjutan dan visibilitas real-time ke dalam data berbeda yang mendorong efisiensi operasional dan insight yang dapat ditindaklanjuti.

Analisis rantai pasokan dapat mengidentifikasi risiko yang diketahui dan membantu memprediksi risiko di masa depan dengan melihat pola dan tren di seluruh rantai pasokan.

Dengan menganalisis data pelanggan, analisis rantai pasokan dapat membantu bisnis memprediksi permintaan di masa depan dengan lebih baik. Hal ini membantu organisasi memutuskan produk apa yang dapat diminimalkan ketika produk tersebut menjadi kurang menguntungkan atau memahami apa yang dibutuhkan pelanggan setelah pesanan awal.

Perusahaan dapat menggunakan analitik rantai pasokan untuk memantau gudang, respons mitra, dan kebutuhan pelanggan untuk mengambil keputusan yang lebih tepat.

Perusahaan kini menawarkan analitik tingkat lanjut untuk manajemen rantai pasokan. Analitik tingkat lanjut dapat memproses data terstruktur dan tidak terstruktur, untuk memberikan keunggulan bagi organisasi dengan memastikan bahwa peringatan tiba tepat waktu, sehingga mereka dapat membuat keputusan yang optimal. Analitik tingkat lanjut juga dapat membangun korelasi dan pola di antara berbagai sumber untuk memberikan peringatan yang meminimalkan risiko dengan biaya yang lebih rendah dan dampak keberlanjutan yang lebih kecil.

Ketika teknologi seperti AI menjadi lebih umum digunakan dalam analisis rantai pasokan, perusahaan dapat melihat ledakan manfaat lebih lanjut. Informasi yang sebelumnya tidak dapat diproses karena keterbatasan dalam menganalisis data bahasa alami sekarang dapat dianalisis secara real-time. AI dapat dengan cepat dan komprehensif membaca, memahami, dan menghubungkan data dari berbagai sumber, silo, dan sistem.

Kemudian, sistem dapat memberikan analisis real-time berdasarkan interpretasi data. Perusahaan akan memiliki intelijen rantai pasokan yang jauh lebih luas. Mereka dapat menjadi lebih efisien dan menghindari gangguan—sekaligus mendukung model bisnis baru.

Rantai pasokan adalah wajah bisnis yang paling jelas bagi pelanggan dan konsumen. Makin baik sebuah perusahaan dapat melakukan analisis rantai pasokan, makin baik pula perusahaan tersebut melindungi reputasi bisnis dan keberlanjutan jangka panjangnya.

Dalam The Thinking Supply Chain, Simon Ellis dari IDC mengidentifikasi lima "C" dari analisis rantai pasokan yang efektif di masa depan:

Fitur utama dari optimasi rantai pasokan yang efektif meliputi:

Di masa lalu, analitik rantai pasokan sebagian besar terbatas pada analisis statistik dan indikator kinerja untuk perencanaan dan forecasting permintaan. Data disimpan dalam spreadsheet yang berasal dari peserta yang berbeda dalam rantai pasokan

Pada 1990-an, perusahaan mengadopsi sistem pertukaran data elektronik (EDI) dan perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) untuk menghubungkan dan bertukar informasi di antara mitra rantai pasokan. Sistem ini memberikan akses yang lebih mudah ke data untuk analisis, bersama dengan membantu bisnis dalam merancang, merencanakan, dan forecasting.

Pada tahun 2000-an, bisnis mulai beralih ke intelijen bisnis dan solusi perangkat lunak analitik prediktif. Solusi-solusi ini membantu perusahaan mendapatkan pengetahuan yang lebih mendalam tentang kinerja jaringan rantai pasokan mereka, cara membuat keputusan yang lebih baik, dan cara mengoptimalkan jaringan mereka.

Tantangan saat ini adalah bagaimana perusahaan dapat menggunakan data dalam jumlah besar yang dihasilkan dalam jaringan rantai pasokan mereka. Sebagai contoh, pada tahun 2017, rantai pasokan tipikal mengakses data 50 kali lebih banyak dibandingkan lima tahun sebelumnya.¹ Namun, hanya kurang dari seperempat dari data tersebut dianalisis. Selain itu, meskipun sekitar 20% dari semua data rantai pasokan terstruktur dan dapat dengan mudah dianalisis, 80% data rantai pasokan tidak terstruktur atau data gelap.² Saat ini, organisasi mencari cara terbaik untuk menganalisis data gelap ini.

Berbagai penelitian menunjukkan bahwa teknologi kognitif atau kecerdasan buatan merupakan hal yang paling penting dalam analisis rantai pasokan. Solusi AI lebih dari sekadar penyimpanan informasi dan otomatisasi proses. Perangkat lunak AI dapat berpikir, bernalar, dan belajar dengan cara yang mirip dengan manusia. AI juga dapat memproses data dan informasi dalam jumlah yang sangat besar—baik data terstruktur maupun tidak terstruktur—dan memberikan ringkasan dan analisis informasi tersebut dalam sekejap.

IDC memperkirakan bahwa pada tahun 2020, 50% dari semua perangkat lunak bisnis akan menggabungkan beberapa fungsi komputasi kognitif.³ AI tidak hanya menyediakan platform untuk menghubungkan dan menginterpretasikan data dengan efektif dari berbagai sistem dan sumber, tetapi juga memungkinkan organisasi untuk menganalisis data rantai pasokan dan intelijen secara real-time. Ditambah dengan teknologi blockchain yang sedang berkembang, perusahaan di masa depan akan dapat secara proaktif melakukan forecasting dan memprediksi peristiwa.

Dengan analitik rantai pasokan yang menjadi begitu rumit, banyak jenis perangkat lunak telah dikembangkan untuk mengoptimalkan kinerja rantai pasokan. Produk perangkat lunak mencakup keseluruhan—mulai dari penyediaan informasi rantai pasokan yang tepat waktu dan akurat hingga pemantauan penjualan

Sebagai contoh, IBM telah mengembangkan banyak produk perangkat lunak untuk meningkatkan efektivitas analitik rantai pasokan, dengan beberapa produk perangkat lunak bahkan menggunakan teknologi AI. Dengan kemampuan AI, perangkat lunak rantai pasokan benar-benar dapat mempelajari alur produksi yang selalu berfluktuasi dan bahkan dapat mengantisipasi kebutuhan akan perubahan.

Jelajahi pengalaman klien dunia nyata yang menunjukkan dampak analitik rantai pasokan

FleetPride bekerja sama dengan Cresco International untuk menerapkan solusi analitik deskriptif, prediktif, dan preskriptif dari IBM, yang memberikan insight yang mengubah permainan bagi para manajer rantai pasokan ke dalam operasi.