AI dalam Rantai Pasok: Aplikasi Utama dan Manfaat bagi Bisnis

Pengantar AI dalam Rantai Pasok

AI berkembang pesat, membuat aplikasi dan potensinya semakin luas, khususnya dampaknya terhadap industri rantai pasok. Mari telusuri lebih lanjut di bawah ini.

Apa itu AI dalam rantai pasok?

AI adalah cabang ilmu komputer yang merujuk pada pengembangan algoritme dan model yang memungkinkan mesin menampilkan kecerdasan layaknya manusia. Dalam manajemen rantai pasok, AI digunakan untuk menganalisis, memprediksi, dan mengoptimalkan operasi guna mencapai efisiensi maksimal.

Dengan kemampuannya memproses data dalam jumlah besar dengan kecepatan tinggi, AI menjadi alat yang tak ternilai untuk mengelola rantai pasok yang kompleks.

Pentingnya AI dalam manajemen rantai pasok modern

Rantai pasok mendapat sorotan lebih dalam beberapa tahun terakhir, khususnya di AS. Pada 2021, sebuah Perintah Eksekutif tentang Rantai Pasok Amerika ditandatangani. Perintah ini bertujuan untuk memastikan ketangguhan rantai pasok AS di sektor-sektor kritis seperti TIK dan semikonduktor, menjamin pengembangan, penerapan, dan daya saing teknologi AI yang aman sekaligus mengurangi risiko dari ancaman geopolitik, siber, dan lingkungan. 

Kemudian, pada 2023, laporan kemajuan dari Gedung Putih AS tentang pembangunan rantai pasok yang tangguh dan sebuah Perintah Eksekutif tentang Kecerdasan Buatan yang Aman, Terlindungi, dan Andal dirilis. 

Laporan tersebut menunjukkan bahwa CHIPS and Science Act mengalokasikan US$52,7 miliar untuk memperkuat produksi semikonduktor dalam negeri, yang penting bagi pengembangan AI, sementara investasi pada pelatihan tenaga kerja dan riset bertujuan mendukung inovasi di bidang terkait AI. 

Kemitraan internasional, seperti Indo-Pacific Economic Framework, telah mendorong rantai pasok yang aman dan tangguh untuk produk digital dan TIK, memastikan AS tetap kompetitif di lanskap AI global. Upaya ini mengatasi kerentanan pada material kritis, mendorong inovasi berbasis AI, dan mengamankan teknologi yang menggerakkan ekonomi AI.

Sebuah survei McKinsey terbaru juga menunjukkan bahwa mayoritas responden melaporkan AI telah menghasilkan peningkatan pendapatan yang signifikan lebih dari 5% dalam manajemen rantai pasok dan inventaris.

Mengapa menggunakan AI dalam rantai pasok?

AI menghadirkan peluang unik bagi perusahaan untuk merampingkan operasi dan meraih keunggulan kompetitif dalam rantai pasok. Bisnis dapat memprediksi permintaan dengan akurat, mengidentifikasi potensi risiko dan gangguan, serta membuat keputusan berbasis data yang menghasilkan efisiensi dan penghematan biaya yang lebih baik.

Selain itu, AI dapat mengotomatiskan tugas seperti manajemen inventaris, optimasi rute, dan pemilihan pemasok, membebaskan sumber daya manusia untuk fokus pada aktivitas yang lebih strategis.

Tanpa penggunaan AI, mencapai tingkat efisiensi dan akurasi setinggi itu hampir mustahil, mengingat cepatnya dinamika rantai pasok.

Apa itu AI dalam logistik?

AI berdampak signifikan pada logistik, yaitu proses perencanaan, pelaksanaan, dan pengendalian arus barang. Ini memungkinkan perusahaan logistik untuk mengoptimalkan rute transportasi, operasi pergudangan, dan jadwal pengiriman berdasarkan data waktu nyata dan analitik prediktif.

AI dalam logistik memungkinkan perusahaan mencapai waktu pengiriman yang lebih cepat, menurunkan biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Aplikasi Utama AI dalam Rantai Pasok

AI sudah merevolusi manajemen rantai pasok melalui sejumlah aplikasi utama. Berikut beberapa penggunaan umum:

1. Peramalan permintaan

Peramalan permintaan berbasis AI memungkinkan perusahaan memprediksi permintaan produk di masa depan dengan akurasi tinggi dengan menganalisis berbagai sumber data, termasuk penjualan historis, tren pasar, faktor ekonomi, dan perilaku pelanggan.

Tidak seperti metode peramalan tradisional, model AI dapat beradaptasi dengan pola baru dan merespons data waktu nyata, membuat prediksi lebih dinamis dan andal.

• Model prediktif: Algoritme machine learning, seperti analisis deret waktu dan jaringan saraf, mengidentifikasi pola permintaan yang kompleks dan menghasilkan prediksi yang lebih presisi.
• Penyesuaian waktu nyata: AI memungkinkan penyesuaian cepat pada prediksi berdasarkan perubahan pendorong permintaan, seperti promosi baru, pergeseran pasar, atau peristiwa eksternal (misalnya, kondisi cuaca atau hari libur).
• Mengurangi kehabisan dan kelebihan stok: Peramalan permintaan yang akurat memastikan perusahaan memiliki produk yang tepat pada waktu yang tepat, meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi biaya terkait kelebihan inventaris atau penjualan yang hilang.

Model seperti berikut dapat digunakan:

• Seasonal ARIMA: Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) digunakan untuk peramalan deret waktu, yaitu proses memprediksi nilai masa depan berdasarkan data historis. Model ini mempertimbangkan komponen tren dan musiman.
• Random forests: Random forest adalah jenis algoritme machine learning yang menggunakan banyak pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi. Algoritme ini dapat menangani dataset besar dengan banyak variabel dan memiliki akurasi prediksi tinggi.

Salah satu contoh bagus penggunaan AI ini adalah pemanfaatan AI oleh Amazon dalam memprediksi permintaan harian untuk pengiriman lebih dari 400 juta produk selama musim liburan 2023.

2. Manajemen inventaris

AI juga mengoptimalkan manajemen inventaris. Hal ini dilakukan dengan menganalisis data penjualan, dinamika rantai pasok, dan variabel eksternal untuk menjaga tingkat stok yang ideal. Ini membantu bisnis mencapai keseimbangan antara ketersediaan stok untuk memenuhi permintaan dan menghindari kelebihan stok yang menimbulkan biaya penyimpanan.

Berikut beberapa cara umum manajemen inventaris dapat dilakukan menggunakan AI.

• Pengisian ulang otomatis: Sistem AI dapat secara otomatis memesan ulang produk ketika tingkat stok mencapai ambang yang telah ditetapkan, memastikan inventaris terisi kembali secara konsisten tanpa intervensi manual.
• Stok berbasis permintaan: Dengan memprediksi permintaan lebih akurat, AI membantu bisnis menyimpan produk dengan permintaan tinggi sambil meminimalkan produk yang kurang populer, sehingga pemanfaatan ruang penyimpanan optimal dan biaya penyimpanan berkurang.
• Efisiensi pergudangan: Sistem berbasis AI mengoptimalkan tata letak gudang dan rute pengambilan barang, meningkatkan kecepatan pemenuhan dan mengurangi waktu serta sumber daya untuk memproses pesanan.

Manajemen inventaris juga merupakan aplikasi umum dalam penggunaan AI di layanan kesehatan, di mana banyak bahan sekali pakai dikonsumsi dengan cepat.

3. Optimasi rantai pasok

AI meningkatkan dan menyederhanakan proses optimasi rantai pasok secara keseluruhan.

AI dapat memberikan visibilitas ujung-ke-ujung dan mengotomatiskan proses yang kompleks, dari perencanaan produksi hingga logistik. Algoritme AI dapat menganalisis data di berbagai titik interaksi, memungkinkan pengambilan keputusan yang optimal terkait jadwal produksi, rute transportasi, dan alokasi sumber daya.

Secara lebih spesifik, berikut beberapa cara AI dapat digunakan:

• Optimasi rute dan logistik: Sistem bertenaga AI dapat mengoptimalkan rute transportasi, mengonsolidasikan pengiriman, dan memperhitungkan data lalu lintas serta cuaca waktu nyata, sehingga mengurangi waktu pengiriman dan biaya bahan bakar.
• Perencanaan produksi: Algoritme AI menyeimbangkan kapasitas produksi dengan permintaan, menyesuaikan jadwal dan sumber daya untuk mencegah kemacetan dan memenuhi tenggat waktu dengan lebih efisien.
• Visibilitas ujung-ke-ujung: Dengan AI, perusahaan memperoleh visibilitas waktu nyata di seluruh rantai pasok, memungkinkan pelacakan pesanan, pengiriman, dan tingkat stok yang lebih baik, sehingga membantu mengidentifikasi dan mengurangi potensi gangguan sejak dini.

4. Manajemen hubungan dengan pemasok

AI juga dapat memperkuat manajemen hubungan dengan pemasok (SRM).

Model AI dapat memberikan wawasan tentang kinerja pemasok, faktor risiko, dan peluang kolaborasi. Wawasan ini dapat dihasilkan dengan menganalisis data perusahaan dalam jumlah besar.

Aspek-aspek berikut dapat ditingkatkan secara khusus:

• Pemantauan kinerja pemasok: AI melacak indikator kinerja utama (KPI) seperti waktu tunggu, tingkat cacat, dan catatan kepatuhan, memberikan gambaran menyeluruh tentang keandalan dan kualitas tiap pemasok.
• Penilaian risiko: AI mengidentifikasi dan menilai risiko dalam basis pemasok dengan menganalisis faktor eksternal (misalnya, perubahan geopolitik, kesehatan finansial) yang dapat memengaruhi stabilitas pemasok, sehingga memungkinkan manajemen risiko proaktif.
• Perencanaan kolaboratif: AI dapat meningkatkan kolaborasi dengan membagikan peramalan permintaan dan rencana produksi kepada pemasok, memperbaiki koordinasi, dan memastikan pemasok dapat memenuhi permintaan secara efisien.

Ini sangat berguna untuk rantai pasok e-commerce, di mana banyak mitra pemasok terlibat.

Manfaat AI dalam Manajemen Rantai Pasok

Penggunaan AI dalam rantai pasok memberikan manfaat besar, termasuk pengambilan keputusan yang lebih baik, pengurangan biaya, efisiensi operasional, dan peningkatan keberlanjutan.

Masing-masing manfaat ini membantu bisnis menavigasi tantangan rantai pasok yang kompleks dan tetap kompetitif di pasar yang dinamis.

1. Peningkatan pengambilan keputusan

AI mentransformasi pengambilan keputusan dalam rantai pasok dengan menyajikan wawasan berbasis data secara waktu nyata yang memungkinkan perusahaan mengambil keputusan proaktif, bukan reaktif.

Sistem AI dapat menganalisis volume data besar dari berbagai sumber—termasuk data historis, tren pasar, dan faktor eksternal seperti cuaca dan perubahan ekonomi—untuk menghasilkan wawasan prediktif dan merekomendasikan tindakan.

• Analitik prediktif: Model prediktif bertenaga AI memproyeksikan permintaan, membantu bisnis menyesuaikan inventaris, mengoptimalkan jadwal produksi, dan mengurangi kemungkinan kehabisan atau kelebihan stok.
• Perencanaan skenario: Dengan mensimulasikan berbagai skenario (misalnya, perubahan permintaan, gangguan pasokan), AI memungkinkan perusahaan mengevaluasi dampak potensial dari berbagai pilihan, meningkatkan kemampuan mereka merencanakan ketidakpastian.
• Respons lebih cepat terhadap perubahan: Alat pendukung keputusan yang didukung AI dapat mendeteksi masalah atau tren secara waktu nyata, seperti lonjakan permintaan tiba-tiba atau kemacetan logistik, sehingga memungkinkan penyesuaian cepat untuk menjaga kelancaran operasi. AI juga mampu menganalisis dataset yang lebih besar lebih cepat dibanding analisis manual.

Sebagai contoh, arsitektur teknologi rantai pasok kognitif IBM memungkinkan mereka merespons isu dalam rantai pasok dengan cepat sebelum gangguan terjadi.

Melalui hal ini, tindakan cepat dapat diambil untuk mencari sumber pasokan kedua jika salah satunya gagal. Teknologi rantai pasok kognitif mereka yang memanfaatkan AI menghasilkan tingkat pemenuhan pesanan 100% bahkan selama pandemi 2020.

2. Pengurangan biaya dan efisiensi operasional

Melalui teknologi rantai pasok kognitif berbasis AI yang sama, IBM mengurangi biaya rantai pasok sebesar USD 160 juta.

AI secara signifikan mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatiskan dan mengoptimalkan proses inti rantai pasok. Dari mengelola inventaris hingga merencanakan logistik, otomasi berbasis AI meminimalkan tugas manual, mengurangi kesalahan manusia, dan meningkatkan efisiensi proses.

• Optimasi inventaris: Sistem AI dapat menjaga tingkat stok optimal dengan menganalisis faktor seperti riwayat penjualan, waktu tunggu, dan musiman, yang mengurangi biaya kelebihan inventaris dan meminimalkan biaya penyimpanan.
• Penjadwalan otomatis: AI merampingkan jadwal produksi dan logistik, meminimalkan waktu henti dan meningkatkan pemanfaatan sumber daya. Misalnya, algoritme AI dapat mengoptimalkan muatan truk, rute pengiriman, dan waktu pengantaran, sehingga menurunkan biaya bahan bakar dan mempercepat pengiriman.
• Pengurangan limbah: Melalui peramalan yang presisi dan alokasi sumber daya yang efisien, AI mengurangi limbah dalam manufaktur dan logistik. Ini tidak hanya menurunkan biaya pembuangan tetapi juga berkontribusi pada keberlanjutan lingkungan.

3. Peningkatan keberlanjutan

Seperti yang telah kami bahas dalam artikel terpisah, AI dapat meningkatkan keberlanjutan di berbagai bidang. Dalam rantai pasok, AI dapat memungkinkan penggunaan sumber daya yang lebih efisien serta mengurangi limbah dan emisi. 

Seiring perusahaan menargetkan pencapaian tujuan keberlanjutan, AI menawarkan alat untuk melacak, mengukur, dan mengoptimalkan praktik berkelanjutan dalam rantai pasok.

• Emisi karbon lebih rendah: Optimasi rute dan logistik bertenaga AI dapat mengurangi konsumsi bahan bakar dengan memilih rute yang efisien, mengonsolidasikan pengiriman, dan meminimalkan transportasi yang tidak perlu, sehingga menurunkan emisi gas rumah kaca.
• Efisiensi energi: Dalam manufaktur, AI dapat mengoptimalkan penggunaan peralatan, meminimalkan waktu menganggur, dan menjadwalkan produksi berdasarkan ketersediaan dan biaya energi, yang mengurangi konsumsi energi dan meningkatkan keberlanjutan operasional.
• Meminimalkan limbah: Dengan peramalan permintaan yang akurat, AI membantu mengurangi produksi berlebih dan inventaris yang tidak perlu, yang meminimalkan limbah dan mendukung pendekatan ekonomi sirkular, di mana sumber daya digunakan ulang atau diproses kembali.

Sektor transportasi dan rantai pasok menyumbang 25% dari emisi gas rumah kaca global, menurut laporan PBB. Dengan pengurangan limbah dan peningkatan pengelolaan inventaris melalui penggunaan AI, pengurangan emisi gas rumah kaca dapat tercapai.

Mengintegrasikan AI ke dalam manajemen rantai pasok pada akhirnya menghasilkan operasi yang lebih lincah, hemat biaya, dan bertanggung jawab terhadap lingkungan.

Peningkatan ini membantu bisnis tidak hanya menghemat uang dan mengoptimalkan sumber daya, tetapi juga selaras dengan upaya global menuju keberlanjutan, meningkatkan citra merek dan daya tarik bagi pelanggan yang peduli lingkungan.

Siap menerapkan AI di organisasi Anda? Kursus AI Fundamentals kami adalah titik awal yang tepat untuk mempelajari semua keterampilan AI yang diperlukan.

Generative AI dalam Rantai Pasok

Generative AI adalah bentuk lanjutan dari kecerdasan buatan yang menggunakan deep learning untuk membuat keluaran baru dan unik berdasarkan kumpulan data pelatihan. Dalam manajemen rantai pasok, generative AI dapat membantu mengoptimalkan proses dengan menghasilkan berbagai skenario dan menyarankan langkah yang paling efisien.

Berikut beberapa kasus penggunaan potensial:

• Menghasilkan rute transportasi alternatif untuk meminimalkan biaya dan meningkatkan efisiensi
• Menciptakan jadwal produksi yang dioptimalkan berdasarkan tingkat permintaan yang bervariasi
• Menghasilkan solusi potensial untuk gangguan rantai pasok secara waktu nyata

Studi kasus

Generative AI mentransformasi manajemen rantai pasok dengan memungkinkan bisnis mengoptimalkan operasi, meningkatkan efisiensi, dan menyempurnakan pengambilan keputusan. Berikut beberapa contoh nyata perusahaan yang memanfaatkan generative AI dalam rantai pasok mereka:

1. DHL Supply Chain

DHL bermitra dengan Boston Consulting Group untuk menerapkan aplikasi generative AI yang bertujuan meningkatkan manajemen data dan analitik. Salah satu aplikasinya adalah alat pembersihan data yang memproses dan menganalisis data dari calon pelanggan, memungkinkan insinyur DHL merancang solusi logistik dengan lebih efisien. 

Aplikasi lain membantu tim penjualan dengan menyediakan wawasan selama pengembangan proposal, sehingga penawaran kepada pelanggan menjadi lebih cepat dan lebih personal.

2. Mars Incorporated

Mars berkolaborasi dengan Celonis untuk memanfaatkan generative AI guna mengoptimalkan muatan truk. Dengan menganalisis faktor seperti cuaca dan detail pengiriman, sistem AI merekomendasikan konsolidasi muatan, mengurangi upaya manual hingga 80% serta menurunkan biaya dan emisi pengiriman.

3. ThredUp

Peritel pakaian bekas ThredUp memanfaatkan AI di pusat distribusinya untuk meningkatkan throughput dan produktivitas. AI digunakan untuk menghasilkan deskripsi item yang terperinci, merampingkan operasi dan meningkatkan efisiensi.

4. UPS

UPS memanfaatkan sistem On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION), yang menggunakan AI dan algoritme canggih untuk mengoptimalkan rute pengiriman secara waktu nyata. Sistem ini mempertimbangkan faktor seperti volume paket, jendela pengiriman, kondisi lalu lintas waktu nyata, dan cuaca untuk menghasilkan rute yang efisien, menghemat lebih dari 10 juta galon bahan bakar per tahun serta mengurangi biaya dan emisi karbon.

Contoh-contoh ini menunjukkan bagaimana generative AI diterapkan di berbagai industri untuk meningkatkan efisiensi rantai pasok, menurunkan biaya, dan meningkatkan efektivitas operasional secara keseluruhan.

Tantangan dan Pertimbangan dalam Penerapan AI

Meski memiliki banyak manfaat, penerapan AI dalam rantai pasok bukan tanpa tantangan. Tantangan ini dapat menyulitkan organisasi yang belum siap menghadapi perubahan ini.

Privasi data

Privasi dan keamanan data menjadi perhatian besar, karena sistem AI bergantung pada pemrosesan sejumlah besar informasi yang berpotensi sensitif. Perusahaan harus memastikan praktik penanganan data mereka mematuhi regulasi dan standar internasional.

Jika organisasi Anda berada di UE, EU AI Act adalah pedoman utama dengan aturan privasi data yang ketat yang harus dipatuhi. Anda dapat membaca lebih lanjut dalam panduan EU AI Act untuk pemimpin kami.

Seperti terlihat pada gambar di atas, EU AI Act menegakkan tata kelola data yang baik, yang dapat menjadi tantangan bagi banyak bisnis kecil.

Kualitas dan kompleksitas data

Algoritme AI hanya sebaik data yang digunakan untuk melatihnya. Perusahaan harus memastikan data mereka akurat, relevan, dan terus diperbarui untuk menghindari prediksi yang keliru.

Di seluruh industri, kualitas data adalah tantangan utama dalam adopsi AI. Masalah akurasi dan integrasi data ini sangat nyata dalam rantai pasok yang kompleks.

Misalnya, dalam rantai pasok global, data harus dikumpulkan dan dianalisis dari berbagai pemasok, produsen, dan distributor di berbagai negara dan zona waktu. Ini menimbulkan tantangan untuk integrasi, standardisasi, dan interoperabilitas data.

Biaya implementasi yang tinggi

Dengan penerapan teknologi baru apa pun, ada biaya awal. Perusahaan harus mempertimbangkan secara cermat pengembalian investasi dan potensi manfaat sebelum berinvestasi pada AI.

Beberapa biaya ini dapat berasal dari:

• Merekrut profesional terampil untuk mengembangkan dan memelihara sistem AI
• Meningkatkan infrastruktur yang ada untuk mendukung teknologi AI
• Pemeliharaan model AI besar di on-premise

Namun, hasil positif dari AI jauh melebihi tantangan finansial dan operasional dalam mengadopsi solusi AI.

Pelatihan dan adaptasi tenaga kerja

Dampak pada tenaga kerja adalah pertimbangan lain. Meskipun AI dapat mengotomatiskan banyak tugas, AI juga dapat menimbulkan kebutuhan untuk reskilling dan upskilling AI. Perusahaan perlu menemukan keseimbangan antara kemajuan teknologi dan pemeliharaan basis keterampilan tenaga kerja mereka. 

Organisasi harus siap membekali karyawan untuk bekerja berdampingan dengan AI dan menggunakan alat AI baru ini untuk mengisi kesenjangan keterampilan yang mungkin muncul.

Di sinilah DataCamp for Business dapat membantu. DataCamp for Business menyediakan solusi komprehensif untuk pelatihan korporat dalam keterampilan ilmu data dan AI yang sangat dibutuhkan di bidang AI dalam rantai pasok yang berkembang pesat ini. Mulai dengan demo hari ini.

Masa Depan AI dalam Rantai Pasok

Ke depan, peran AI dalam manajemen rantai pasok kemungkinan akan semakin meluas. Teknologi yang muncul akan semakin meningkatkan kapabilitas AI, menawarkan solusi yang lebih canggih untuk tantangan rantai pasok.

Rantai pasok otonom

Sebagai contoh, rantai pasok akan bergerak menuju otonomi, dengan proses dan mesin yang digerakkan AI bekerja secara mandiri. Ini dapat menghasilkan akurasi dan efisiensi yang hampir sempurna, mengurangi kebutuhan intervensi manusia.

Analitik prediktif

Analitik prediktif akan terus berkembang, memungkinkan perusahaan mengantisipasi gangguan lebih jauh sebelumnya dan melakukan penyesuaian yang diperlukan dengan cepat. Ini akan membantu perusahaan secara proaktif mengelola risiko dan menghindari potensi kemunduran.

Inovasi berbasis generative AI

Generative AI juga akan berperan lebih besar dalam inovasi rantai pasok. Generative AI dapat berguna untuk merancang beberapa opsi desain untuk produk dan proses. Perusahaan kemudian dapat menemukan solusi paling optimal yang mungkin tidak dimungkinkan dengan metode tradisional.

Penutup

AI telah membuat kemajuan besar dalam manajemen rantai pasok, dan perannya akan terus berkembang. Bagi organisasi dan individu, sangat penting untuk selalu mengikuti perkembangan ini. DataCamp for Business akan membekali tim dan karyawan Anda dengan keterampilan AI yang mereka butuhkan untuk memanfaatkan perkembangan menarik di industri ini.