7 Masalah Teratas yang Dapat Dipecahkan Kecerdasan Buatan dalam Logistik

Dalam satu dekade terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah muncul sebagai sesuatu yang dapat mengubah cara berpikir dan bekerja manusia. Kecerdasan buatan tidak hanya memberi daya pada beberapa aplikasi dan perangkat, tetapi juga bermanfaat untuk semua bisnis, tidak terkecuali rantai pasokan dan logistik. Faktanya, sejumlah organisasi telah memanfaatkan investasi AI.

Menurut sebuah laporan, kecerdasan buatan adalah salah satu bidang yang menuai pendapatan besar bagi bisnis di seluruh dunia. Tidaklah salah untuk mengatakan bahwa dengan fenomena peningkatan volume data dalam rantai pasokan dan logistik, urgensi untuk solusi yang lebih canggih menjadi lebih jelas. Oleh karena itu, banyak perusahaan mengadopsi teknik AI seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan pemrosesan bahasa alami.

Metode ini memudahkan untuk mengevaluasi volume data yang sangat besar dengan cara yang efektif untuk memberikan analisis yang canggih, mengaktifkan fungsi atau peristiwa berdasarkan konsekuensi analisis, memberikan informasi yang diminta, dan menyelesaikan banyak fungsi multifaset lainnya.

Tren yang Mempercepat Penggunaan AI dalam Rantai Pasokan dan Logistik

Volume data yang meningkat bukan satu-satunya penyimpangan yang berkontribusi pada pertumbuhan teknologi AI dalam rantai pasokan. Faktanya, ada berbagai fitur penting lainnya yang mendorong tren, termasuk kekuatan dan kecepatan komputer, peningkatan algoritme, dan meningkatkan akses sistem AI ke data besar.

Perkembangan komputer yang cepat memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan AI ke dalam operasi mereka karena yang terakhir membutuhkan kemajuan substansial dalam kekuatan pemrosesan dan kemanjuran. Misalnya, salah satu kemajuan ini adalah pengembangan GPU (Graphical Processing Units), yang memperpanjang fungsi karakteristik CPU.

Data besar

Saat memproduksi banyak data besar, perusahaan rantai pasokan dan logistik memanfaatkan kecerdasan buatan untuk menghasilkan volume data yang signifikan untuk menampilkan pengaruh penuhnya. Beberapa jenis data baru juga telah muncul dalam beberapa tahun terakhir, dan selain menciptakan volume data yang terus meningkat, AI dilengkapi dengan materi yang cukup untuk bekerja secara maksimal.

Perkembangan Algoritma

Pertumbuhan algoritmik juga mengalami peningkatan dalam beberapa tahun terakhir. Ini memungkinkan penemuan desain dan penemuan asosiasi yang bermasalah atau tidak mungkin ditemukan oleh manusia atau teknologi konvensional saja. Misalnya, algoritme cerdas dapat menawarkan informasi berharga seperti jumlah bus yang tersedia untuk distribusi terlebih dahulu sehingga pelanggan dapat mengetahui harga dan perkiraan kerangka waktu untuk pengiriman di masa mendatang.

Faktor-faktor ini secara kolektif mendorong kemajuan dalam kecerdasan buatan dan menjadikannya teknologi yang sangat layak di banyak arena. Namun, belum terlihat seberapa tepatnya teknologi tersebut dapat mengubah rantai pasokan dan manajemen logistik. Ini adalah pengalaman yang cukup menarik untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah logistik.

Berikut adalah 7 masalah yang dapat diselesaikan dengan kecerdasan buatan di bidang logistik.

1. Logistik dihadapkan pada keterbatasan sumber daya

• Tak perlu dikatakan bahwa perusahaan yang menawarkan logistik menghadapi sejumlah masalah karena sumber daya yang langka atau terbatas.

Larutan:

AI menawarkan wawasan baru ke dalam semua aspek logistik

Implementasi pembelajaran mesin dan teknologi kecerdasan buatan lainnya menawarkan pemahaman baru ke dalam berbagai aspek, termasuk logistik dan manajemen gudang, kerja tim, dan manajemen rantai pasokan.

2. Kinerja rantai pasokan tidak dievaluasi dengan benar

• Karena kekurangan sumber daya, perusahaan logistik di seluruh dunia tidak dapat mengevaluasi kinerja rantai pasokan secara efektif.

Larutan:

AI memberikan penilaian kinerja rantai pasokan yang tak tertandingi

Kecerdasan buatan dapat memberikan evaluasi kinerja manajemen rantai pasokan yang tak tertandingi, yang, pada gilirannya, membantu menemukan faktor-faktor baru yang memengaruhi kinerja tersebut. AI mengintegrasikan kompetensi yang kuat dari tiga teknologi canggih – pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan – untuk mengenali aspek dan masalah signifikan yang memengaruhi kinerja rantai pasokan. Misalnya, mengawasi pembelajaran dan dapat merasakan penipuan identitas dan membuat perkiraan yang terinformasi, sementara memperkuat pembelajaran dapat memungkinkan keputusan waktu nyata dengan menyediakan data terkait.

3. Perusahaan menghadapi rintangan dalam menganalisis data dalam jumlah besar

• Salah satu tantangan terbesar yang biasanya dihadapi perusahaan logistik adalah kemampuan untuk menilai data dalam jumlah besar.

Larutan:

AI menawarkan kemampuan untuk menilai data dalam jumlah besar

Kecerdasan buatan mampu menganalisis data dalam jumlah besar, sesuatu yang sangat menantang dan penuh dengan ketidakpastian. Jauh sebelum AI menjadi tren, teknologi tidak dapat memberikan nilai karena mereka tidak mempertimbangkan berbagai faktor yang luas ini seperti sifat konsumen di sisi permintaan. Kecerdasan buatan memungkinkan pelacakan dan dimensi semua aspek yang diperlukan untuk meningkatkan presisi prediksi permintaan. Bahkan, ia menawarkan peramalan tanpa batas, tanpa henti menyempurnakan prakiraan berdasarkan penjualan waktu nyata, cuaca, dan faktor lainnya.

4. Manajemen hubungan pemasok umumnya tidak efektif

• Masalah besar lainnya yang harus dihadapi perusahaan logistik adalah kurangnya profesional rantai pasokan, yang membuat manajemen hubungan pemasok hampir tidak efektif.

Larutan:

AI meningkatkan efisiensi manajemen hubungan pemasok

Risiko terkait pemasok merupakan pertimbangan utama bagi para profesional logistik; reputasi perusahaan selalu dipertaruhkan jika pemasok hanya melakukan satu kesalahan. AI dapat memeriksa data terkait pemasok dan memberikan informasi untuk digunakan dalam pengambilan keputusan di masa mendatang terkait pemasok tertentu. Akibatnya, perusahaan dapat membuat keputusan pemasok yang lebih baik dan meningkatkan layanan pelanggannya.

5. Perusahaan tidak dapat mempersonalisasi hubungan pelanggan

• Keluhan umum terhadap perusahaan logistik bahwa mereka, karena satu dan lain alasan, tidak dapat mempersonalisasi hubungan pelanggan.

Larutan:

AI meningkatkan pengalaman pelanggan

Kecerdasan buatan mengubah hubungan antara penyedia logistik dan pelanggan dengan mempersonalisasi mereka. Contoh bagus dari pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi adalah kerja sama DHL Parcel dengan Amazon. Perusahaan pengiriman menawarkan layanan berbasis suara untuk melacak paket dan mendapatkan informasi pengiriman menggunakan Amazon's Alexa-powered Echo.

6. Rantai pasokan hampir tidak aktif

• Karena sebagian besar perusahaan tidak memiliki metode yang tepat untuk meningkatkan perencanaan produksi, mereka menghadapi rantai pasokan yang tidak aktif atau tidak efektif.

Larutan:

AI membantu mengurangi dormansi rantai pasokan

Sebelumnya, perusahaan tidak memiliki peralatan berkelas untuk meningkatkan perencanaan produksi dan ketepatan penjadwalan pabrik. Dengan munculnya AI, mereka dapat melakukan itu karena teknologi memungkinkan mereka untuk memeriksa berbagai pembatasan dan penambahan untuk mereka. Ini bekerja sangat baik untuk pembuat build-to-order karena kecerdasan buatan membantu mereka menyeimbangkan batasan secara otomatis. Misalnya, berdasarkan AI, bisnis dapat mengurangi dormansi rantai pasokan untuk suku cadang yang digunakan dalam produk yang paling populer atau sangat dimodifikasi.

7. Memprediksi dan meningkatkan pengalaman pelanggan menjadi sulit

• Sumber daya yang langka mempersulit bisnis untuk memprediksi jumlah barang yang dibutuhkan.

Larutan:

AI membantu memperkirakan dan meningkatkan pengalaman pelanggan

Wajib bagi perusahaan untuk meramalkan jumlah barang yang dibutuhkan. Perusahaan akan mengalami kerugian besar jika persediaan terbatas tetapi permintaan tinggi. Selain itu, kecerdasan buatan dapat menggunakan algoritma untuk membayangkan tren. Sejumlah penelitian mengklaim bahwa algoritma AI hampir selalu memprediksi lebih baik daripada spesialis manusia.

Saat ini, AI memungkinkan pelacakan dan pengukuran semua aspek penting meningkatkan ketepatan perkiraan permintaan. Data ini membantu mempermudah pengelolaan gudang. Kecerdasan buatan juga dapat membawa perubahan konstruktif pada pengalaman pelanggan.

Kesimpulan

Pentingnya kecerdasan buatan di zaman sekarang ini hampir tidak dapat diragukan lagi. Meskipun kurang di beberapa bidang, signifikansinya di bidang lain seperti pengenalan pola dan pembelajaran mesin cukup beralasan. Teknologi ini telah memainkan peran besar dalam beberapa solusi rantai pasokan dan logistik mutakhir saat ini, meningkatkan efisiensi, efisiensi, dan mengotomatisasi banyak tugas untuk manajer dan perencana rantai pasokan.

Faktanya, ledakan teknologi AI dalam rantai pasokan tidak dapat dihindari berkat terobosan teknologi tinggi baru-baru ini dalam data besar.