Apa yang dimaksud dengan analisis rantai pasokan?

Mengintegrasikan analitik tingkat lanjut membantu organisasi mengelola forecasting, optimalisasi dan pengambilan keputusan di seluruh rantai pasokan penuh, mulai dari pengadaan hingga pengiriman.

Rantai-rantai pasokan menghasilkan volume besar data dari berbagai sumber: sistem pengadaan, platform manajemen inventaris, jaringan transportasi, perangkat lunak perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) dan umpan data eksternal. Analisis rantai pasokan menggunakan analitik data, intelijen bisnis, machine learning (ML), dan alat visualisasi data untuk mengubah informasi itu menjadi insight yang berguna.

Pendekatan ini pindah organisasi dari laporan historis dan perencanaan manual. Analisis rantai pasokan dapat melihat kondisi dunia nyata, melakukan peramalan permintaan di masa depan dan menguji skenario yang berbeda. Insight ini menghasilkan pandangan yang lebih jelas tentang apa yang terjadi di seluruh rantai pasokan dan apa yang mungkin meningkatkan kinerja masa depan.

Bagi organisasi yang mengelola jaringan rantai pasokan (di mana ribuan pemasok, pelanggan, dan mitra logistik harus dikoordinasikan), analitik rantai pasokan telah menjadi bagian penting dari manajemen rantai pasokan (SCM) modern.

Analisis rantai pasokan yang berkelanjutan membantu organisasi menjaga operasi berjalan dengan lancar dan memungkinkan mereka untuk merespons lebih efektif ketika kondisi berubah.

Rantai-rantai pasokan global adalah lingkungan yang sangat kompleks. Ini rentan terhadap banyak perubahan geografis, ekonomi dan politik. Dinamika ini dapat mengakibatkan masalah mulai dari kekurangan material hingga hambatan logistik yang memperlambat produksi atau pengiriman. Analisis rantai pasokan memberikan visibilitas yang diperlukan untuk menangani kompleksitas ini.

Dengan menerapkan analitik, perusahaan dapat menjadi lebih proaktif tentang keputusan rantai pasokan mereka. Memantau operasi rantai pasokan secara real-time membantu organisasi menilai kinerja pemasok dan menyesuaikan strategi penetapan harga berdasarkan perubahan pasar. Analisis yang kuat juga dapat mendukung tujuan keberlanjutan dengan mengidentifikasi pemborosan dan inefisiensi di berbagai bidang seperti transportasi dan pengadaan.

Penggunaan analitik rantai pasokan secara strategis dapat memengaruhi laba bisnis. Tanpa data yang akurat, organisasi harus mengandalkan tebakan atau rata-rata historis yang ketinggalan zaman, yang dapat menyebabkan kehabisan stok, kelebihan persediaan, dan kesalahan mahal lainnya.

Riset menunjukkan bahwa analitik rantai pasokan tingkat lanjut dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi, daya tanggap, dan penggunaan sumber daya.¹ Dan studi lain menemukan bahwa perusahaan dengan rantai pasokan yang lebih maju 23% lebih menguntungkan daripada rekan-rekan mereka.²

Kemajuan dalam kecerdasan buatan, machine learning, dan pemrosesan data membentuk ulang cara analisis rantai pasokan dilakukan. Di masa lalu, sebagian besar analisis mengandalkan laporan historis dan spreadsheet Excel, sering diproduksi setelah fakta. Platform modern sekarang dapat menangani kumpulan data besar secara terus menerus. Sebagai hasil, mereka mendukung analisis waktu nyata dan secara otomatis menghasilkan perkiraan.

Penyesuaian dari analitik retrospektif ke real-time adalah kunci evolusi disiplin. Data real-time memiliki dampak yang signifikan terhadap kemampuan prediktif dan preskriptif. Model machine learning dapat menggabungkan informasi terkini untuk meningkatkan perkiraan permintaan di masa depan, waktu tunggu, dan potensi gangguan. Alat lain membangun insight ini dengan merekomendasikan tindakan—seperti menyesuaikan tingkat inventaris atau mengalihkan pengiriman—untuk mengurangi biaya atau menghindari penundaan.

Pada saat yang sama, lingkungan data berkembang. Organisasi tidak lagi terbatas pada sistem internal seperti perencanaan sumber daya perusahaan (ERP). Organisasi dapat menggabungkan data operasional dengan informasi eksternal tentang pola cuaca, tren ekonomi atau pembaruan pemasok. Melihat sumber-sumber ini bersama-sama memudahkan untuk menemukan risiko dan pola yang muncul yang akan sulit deteksi secara manual.

Alat-alat ini juga menjadi lebih mudah digunakan. AI generatif dan antarmuka bahasa alami memungkinkan pengguna mengajukan pertanyaan tanpa menulis kode, dan sistem otomatis dapat memunculkan anomali, menghasilkan dasbor, dan merekomendasikan langkah selanjutnya. Efisiensi ini mengurangi waktu yang dihabiskan untuk menyiapkan data sehingga tim dapat lebih fokus pada keputusan.

Perkembangan penting lainnya adalah penggunaan kembaran digital dan model simulasi. Kembaran digital menciptakan versi virtual dari jaringan rantai pasokan, sehingga memungkinkan untuk menguji perubahan—seperti menambahkan gudang atau mengalihkan pemasok—sebelum membuat perubahan. Simulasi membantu tim membandingkan hasil dan membuat keputusan berbasis data.

Seiring dengan peningkatan teknologi yang mendorong analisis rantai pasokan, begitu juga potensi manfaatnya. Menurut riset dari IBM® Institute for Business Value, organisasi yang mengadopsi AI canggih dan analitik dalam rantai pasokan melaporkan laba bersih tahunan 72% lebih tinggi dan pertumbuhan pendapatan 17% lebih tinggi.

Kategori analitik rantai pasokan yang berbeda menjawab pertanyaan yang berbeda tentang bagaimana kinerja rantai pasokan:

• Analisis deskriptif: Analisis deskriptif menggunakan data historis untuk menunjukkan apa yang telah terjadi di seluruh rantai pasokan. Dasbor dan laporan melacak metrik seperti volume produksi, tingkat inventaris, dan kinerja pengiriman. Informasi ini membantu tim membangun baseline yang andal.

• Analisis diagnostik: Analisis diagnostik digunakan untuk menjelaskan mengapa sesuatu terjadi. Ketika penundaan, perubahan biaya atau gangguan terjadi, jenis analitik ini digunakan untuk memeriksa data dan mengidentifikasi akar masalah. Analisis ini membantu menentukan apakah suatu masalah terkait dengan pemasok atau peristiwa eksternal.

• Analisis prediktif: Analisis prediktif berfokus pada apa yang mungkin terjadi selanjutnya dan hasil utama di masa depan. Dengan menggabungkan pola historis dengan data real-time dan eksternal, model prediktif dapat memperkirakan permintaan, memperkirakan waktu tunggu, dan mengidentifikasi potensi risiko sebelum menjadi masalah.

• Analitik preskriptif: Analitik preskriptif dibangun berdasarkan prediksi tersebut untuk merekomendasikan tindakan. Langkah ini mengevaluasi skenario yang berbeda dan menyarankan langkah-langkah, seperti mengalokasikan kembali inventaris, menyesuaikan strategi sumber atau mengubah rute pengiriman untuk meminimalkan biaya, penundaan, atau gangguan.

• Analisis kognitif: Analisis kognitif mengacu pada perluasan kemampuan analitis dengan bantuan AI untuk menafsirkan data tidak terstruktur dengan lebih baik dan berinteraksi lebih alami dengan pengguna. Analisis ini dapat memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi pertanyaan kompleks dengan bahasa yang lebih alami, daripada membutuhkan keterampilan teknis tingkat lanjut. Sementara analitik kognitif sebagai area topik tumpang tindih dengan analitik prediktif dan analitik preskriptif, ini mencerminkan lapisan yang lebih besar dari kemampuan adaptif dan berbasis AI.

Secara keseluruhan, semua jenis analisis ini pindah praktik dari pelaporan dasar kepengambilan keputusan berbasis data yang lebih proaktif.

Alih-alih mengacu pada alat atau sistem tunggal, analisis rantai pasokan adalah proses yang mengubah data mentah menjadi insight yang dapat diterapkan organisasi pada bagaimana rantai pasokan mereka beroperasi. Sementara spesifiknya bervariasi dari kasus ke kasus, sebagian besar pendekatan mengikuti serangkaian langkah yang sama.

Proses dimulai dengan mengumpulkan data dari seluruh rantai pasokan. Informasi ini dapat mencakup sistem internal seperti platform ERP dan CRM atau sumber eksternal (misalnya, pemasok, mitra logistik atau data pasar).

Karena informasi ini sering datang dalam format yang berbeda, pada waktu dan kecepatan yang berbeda, organisasi biasanya menyatukannya di lingkungan terpusat, seperti data lake atau platform berbasis cloud. Tujuannya adalah untuk menciptakan pandangan tunggal yang jelas tentang aktivitas rantai pasokan.

Sebelum analisis dapat dimulai, data perlu dibersihkan, diatur, dan distandarisasi. Langkah ini melibatkan penghapusan kesalahan, mengisi celah dan menyelaraskan data dari sistem yang berbeda sehingga dapat digunakan bersama.

Analis rantai pasokan sering menggunakan alat bantu seperti SQL untuk menanyakan data dan Python untuk pemodelan dan transformasi, meskipun banyak platform modern yang mengotomatiskan sebagian besar pekerjaan ini.

Ketika data disiapkan, model analitik digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren. Analisis ini sering mencakup analisis statistik, model peramalan atau machine learning.

Alat intelijen bisnis dan perangkat lunak rantai pasokan khusus membantu memproses data dalam jumlah besar dan menerjemahkannya menjadi insight yang dapat digunakan untuk mendukung perencanaan rantai pasokan dan pengambilan keputusan.

Insight analisis hanya berguna jika dapat diakses oleh orang yang membutuhkannya. Alat visualisasi data membantu pengguna melihat informasi kompleks di dasbor, bagan, dan laporan interaktif, membantu mereka lebih memahami apa yang terjadi di seluruh rantai pasokan.

Dasbor yang dirancang dengan baik menyoroti indikator kinerja utama secara real time, membantu tim menemukan masalah lebih awal, melacak kinerja, dan membuat keputusan yang lebih tepat.

Ketika diterapkan dengan sukses, analitik rantai pasokan dapat membantu organisasi melakukan langkah-langkah:

• Meningkatkan perkiraan: Dengan menggabungkan riwayat penjualan internal dengan data pasar eksternal, model prediktif menghasilkan perkiraan permintaan yang lebih akurat. Akurasi yang lebih besar dapat mengurangi situasi stok dan kelebihan stok.

• Meningkatkan manajemen inventaris: Analisis membantu perusahaan mengoptimalkan tingkat stok di seluruh jaringan, meminimalkan biaya penyimpanan.

• Jadikan sumber dan pengadaan lebih strategis: Kinerja pemasok, tren harga, risiko geopolitik, dan data lainnya dapat membantu organisasi membuat keputusan berbasis data yang menjaga proses tetap hemat biaya dan dapat diandalkan.

• Rencanakan perutean dan logistik: Algoritma preskriptif mengevaluasi hal-hal seperti pola lalu lintas, biaya bahan bakar, dan jendela pengiriman untuk mengoptimalkan rute transportasi. Pengoptimalan rantai pasokan semacam ini dapat menurunkan biaya pengiriman dan mengurangi jejak karbon.

• Mengurangi risiko: Pemantauan terus menerus terhadap peristiwa global memungkinkan organisasi untuk meramalkan potensi gangguan dan mengambil langkah-langkah untuk membatasi dampaknya pada operasi rantai pasokan.

Proses dan hasil analitik rantai pasokan lanjutkan berkembang. Dampak analitik bisa sebaik kualitas data sejak awal. Ingat prinsip “garbage in, garbage out”—hasil yang buruk berasal dari input yang buruk. Jika informasi yang dianalisis tidak akurat, komprehensif dan sepenuhnya diperbarui, hasil yang dihasilkan akan cacat.

Mungkin juga sulit untuk mengintegrasikan informasi dari berbagai sumber data yang berbeda. Banyak bagian dari rantai pasokan global bergantung pada vendor pihak ketiga atau penyedia logistik eksternal, masing-masing dengan sistemnya sendiri. Mengonsolidasikan informasi ini ke dalam satu pandangan kohesif dapat menuntut secara teknis.

Organisasi juga dapat merasa sulit untuk mengisi peran kunci dengan bakat yang tepat, terutama karena keterampilan analitis yang diperlukan berkembang dan berubah. Menjembatani kesenjangan antara manajemen rantai pasokan tradisional dan analitik data tingkat lanjut dapat menjadi rintangan bagi sebagian orang.

Analisis rantai pasokan dapat memengaruhi banyak bagian dari rantai pasokan, mulai dari perencanaan permintaan hingga optimalisasi transportasi, efisiensi, dan visibilitas menyeluruh. Sementara alat yang mendasarinya serupa, studi kasus bervariasi menurut industri.

Dalam retail dan konsumen, analitik rantai pasokan sering digunakan untuk forecasting permintaan dan optimalan inventaris. Dengan menggabungkan data penjualan historis dengan informasi real-time tentang promosi, musim, dan pola permintaan regional, organisasi dapat menyelaraskan inventaris dengan kebutuhan pelanggan.

Misalnya, IBM® membantu produsen alas kaki Allen Edmonds mengubah proses perencanaannya untuk mengurangi kesalahan perencanaan dan merespons lebih cepat terhadap perubahan permintaan.

Produsen menggunakan analitik untuk meningkatkan perencanaan produksi, mengoordinasikan rantai pasokan secara keseluruhan, dan mengelola gangguan apa pun. Pemodelan skenario dan perencanaan terintegrasi sangat penting dalam lingkungan di mana permintaan dan biaya input dapat berubah dengan cepat.

Produsen pengemasan Novolex menerapkan analitik untuk memperbarui forecasting lebih sering dan mempertahankan keselarasan di seluruh produksi, sumber, dan permintaan pelanggan selama periode volatilitas.

Dalam logistik dan distribusi, analitik mendukung visibilitas, routing, dan pemantauan kinerja di seluruh jaringan yang kompleks. Dengan mengintegrasikan data dari gudang, sistem transportasi dan platform inventaris, organisasi dapat meningkatkan koordinasi dan mengidentifikasi inefisiensi.

FleetPride, distributor suku cadang truk dan trailer, menggunakan IBM® Analytics untuk menyatukan data di seluruh jaringan logistiknya, meningkatkan visibilitas, dan memungkinkan keputusan yang lebih tepat.

Organisasi di industri makanan dan minuman sering menggunakan analitik untuk mendukung perencanaan kompleks di seluruh penetapan harga, produksi, dan distribusi. Faktor eksternal, seperti biaya komoditas, pajak, dan nilai tukar, dapat secara signifikan mempengaruhi keputusan rantai pasokan.

Solar Coca-Cola menggunakan analitik untuk mengevaluasi bagaimana variabel-variabel ini akan berdampak pada permintaan, inventaris, dan produksi, membantu menyelaraskan perencanaan di seluruh rantai pasokannya.