Beranda » Logistik » Wawasan » 6 Penerapan AI yang Inovatif dalam Manajemen Rantai Pasokan

6 Penerapan AI yang Inovatif dalam Manajemen Rantai Pasokan

Enam aplikasi inovatif AI dalam manajemen rantai pasokan

Saat ini, kecerdasan buatan (AI) tampaknya menggerakkan segala sesuatu dalam hidup kita, mulai dari cara kita berbelanja dengan chatbot yang sepertinya membaca pikiran kita, hingga perjalanan kita, di mana mobil otonom dapat mengemudi sendiri.

Tidak mengherankan jika semua jenis bisnis di seluruh dunia dengan cepat mengintegrasikan AI ke dalam sistem operasi mereka. A survei terbaru oleh McKinsey & Company meluncurkan tingkat adopsi AI yang mengesankan, yaitu 2.5 kali lebih tinggi saat ini dibandingkan pada tahun 2017.

Kemampuan AI untuk mengotomatiskan tugas yang berulang dan dengan cepat menganalisis data dalam jumlah besar memungkinkan bisnis menyederhanakan proses mereka, menjadikannya lebih produktif dan efisien. Oleh karena itu, penggunaan AI dalam operasi rantai pasokan tidak lagi menjadi pilihan tambahan—mesinlah yang mendorong kinerja dan efisiensi bahan bakar. 

Dengan algoritma AI, perusahaan dapat memprediksi penundaan, mengidentifikasi potensi gangguan dalam rantai pasokan mereka, dan bahkan mengoptimalkan operasi gudang, mulai dari penyortiran dan pengepakan barang hingga pengelolaan tingkat inventaris.

Kedengarannya menarik? Lanjutkan membaca selagi kami menjelaskan apa itu AI dan bagaimana AI dapat merevolusi rantai pasokan dalam enam cara inovatif!

Daftar Isi
ABC AI: Perincian dasar-dasarnya dan keadaannya saat ini
Bagaimana AI digunakan dalam rantai pasokan?
Menuju rantai pasokan yang dioptimalkan AI: pemikiran akhir

ABC AI: Perincian dasar-dasarnya dan keadaannya saat ini

Kecerdasan buatan merevolusi industri global

Kecerdasan buatan (AI) adalah salah satu cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk menciptakan mesin dan perangkat lunak yang dapat meniru kecerdasan manusia. Apakah itu terdengar terlalu rumit atau teknis? Tidak harus demikian—mari kita telusuri apa sebenarnya AI sebelum mendalami kegunaannya dalam manajemen rantai pasokan.

Apa itu kecerdasan buatan (AI)?

Dua jenis utama kecerdasan buatan (AI)

Kecerdasan Buatan, atau disingkat AI, seperti memberi komputer otak yang dapat berpikir, belajar, dan memecahkan masalah seperti yang dilakukan manusia. Ini bukan otak yang terbuat dari sel dan neuron, tapi otak yang terbuat dari kode pemrograman yang menggunakan data dan pengalaman untuk menjadi lebih baik dalam tugas. 

Tugas-tugas ini dapat berupa apa saja mulai dari memahami kata-kata yang diucapkan (seperti yang dilakukan Siri atau Alexa), mengenali gambar (seperti Facebook yang mengidentifikasi teman Anda melalui foto), merekomendasikan video apa yang akan ditonton selanjutnya (seperti yang dilakukan Netflix), atau bahkan mengendarai mobil. AI dapat dibagi menjadi dua jenis besar berdasarkan fungsinya terhadap informasi yang didapatnya:

  • AI yang diskriminatif: Bagian dari AI ini adalah tentang identifikasi. Misalnya, jika Anda menunjukkan sekumpulan foto, ia dapat mengetahui mana yang berisi kucing dan mana yang tidak. Ibarat seorang detektif yang melihat petunjuk (data) untuk mencari tahu “whodunit” (mengidentifikasi sesuatu).
  • AI generatif: Alih-alih sekadar mengidentifikasi sesuatu, AI generatif justru bisa membuat hal-hal baru. Ia tidak hanya mengetahui seperti apa rupa kucing; ia dapat membayangkan seekor kucing yang bahkan tidak ada dan kemudian membuat foto atau cerita tentangnya dari awal.

Apa saja teknologi AI saat ini?

Alat AI generatif saat ini semakin mampu menyelesaikan berbagai tugas dan peran, mulai dari tugas administrasi dan pembuatan konten hingga desain dan manufaktur. Kita dapat mengkategorikan teknologi AI saat ini ke dalam dua kategori: teknologi yang terkait dengan teks dan suara, serta teknologi yang terkait dengan gambar dan video.

Pembuatan teks dan suara

AI Generatif mengubah cara kita membuat teks dan suara, sehingga mempermudah produksi segala sesuatu mulai dari konten tertulis hingga musik. Alat percakapan seperti ChatGPT dan Gemini dilatih tentang konten luas dari internet. Mereka dapat melakukan percakapan, membuat draf email, menulis esai, menjawab pertanyaan, dan bahkan membuat konten tertulis dari awal.

Dalam hal suara dan suara, kemajuannya sama mengesankannya. Misalnya, alat seperti MuseNet OpenAI dan Jukebox dapat menghasilkan komposisi musik dalam berbagai genre, atau dapat diberikan lirik dan gaya musik dan menghasilkan karya orisinal dari masukan tersebut.

Pembuatan gambar dan video

Pemrosesan bahasa alami AI juga mengubah permainan di dunia gambar dan video. Bayangkan mengetik deskripsi sederhana tentang sebuah adegan dan mendapatkan gambar orisinal dan mendetail yang sesuai dengan kata-kata Anda. Seperti itulah alatnya DALL-E Mengerjakan. Anda dapat mengatakan kepada DALL-E, “Gambarkan saya seekor gajah merah muda terbang di langit,” dan voila, Anda akan mendapatkan gambar seperti itu.

Dalam hal video, kemajuannya bahkan lebih menarik. OpenAI baru-baru ini diperkenalkan sora, alat AI teks-ke-video yang dapat membuat video yang kaya, detail, dan realistis. Jadi, seseorang dapat meminta Sora untuk membuat video tentang naga dan kesatria yang sedang berdansa, dan Sora dapat membuat video tersebut, sehingga terlihat seperti adegan film kecil sungguhan.

Bagaimana AI digunakan dalam rantai pasokan?

Sekarang setelah kita mengetahui apa itu kecerdasan buatan, termasuk terobosan terbarunya, Anda mungkin bertanya-tanya apa sebenarnya peran AI dalam hal ini. manajemen rantai persediaan adalah. Teruslah membaca selagi kami mengeksplorasi enam penerapan praktis AI dalam rantai pasokan global.

1. Peramalan permintaan

Memanfaatkan kecerdasan buatan untuk memperkirakan permintaan pelanggan

Jika ada sesuatu yang hebat tentang AI, AI pasti dapat memproses dan menganalisis data besar—informasi dalam jumlah besar yang tidak dapat diasimilasi oleh pikiran manusia—secara real-time. Pertama, AI memeriksa kumpulan data besar yang dapat mencakup volume pembelian di masa lalu, kondisi cuaca saat ini, tren media sosial saat ini, dan peristiwa besar mendatang yang dapat mengubah preferensi pembelian konsumen.

Kemudian dengan memanfaatkan teknik yang disebut Mesin belajar, AI belajar dari semua data ini untuk memprediksi jumlah yang dibutuhkan untuk produk tertentu dan kapan pelanggan mungkin ingin membelinya. Oleh memperkirakan permintaan pelanggan lebih akuratnya, perusahaan dapat menyelaraskan tingkat persediaan mereka dengan permintaan yang diharapkan, mengurangi biaya penyimpanan dan meminimalkan risiko stok tidak terjual.

Amazon adalah contoh utama perusahaan yang menggunakan algoritme AI merevolusi peramalan permintaan. Dengan menggunakan Amazon Forecast, layanan berbasis pembelajaran mesin, Amazon dapat memprediksi permintaan jutaan produk di masa depan secara global hanya dalam hitungan detik. 

Rak virtual Amazon hanya berisi barang secukupnya karena AI memprediksi berapa banyak yang akan terjual. Dan karena mereka memiliki gagasan yang lebih baik tentang apa yang akan dibutuhkan dan di mana, Amazon dapat memindahkan barang lebih dekat ke tempat tinggal pelanggan bahkan sebelum mereka mengklik 'membeli. "

2. Optimalisasi gudang

Mengotomatiskan dan mengoptimalkan operasi gudang dengan AI

Pergudangan adalah bagian penting dari manajemen rantai pasokan, yang berfungsi sebagai tulang punggung yang memungkinkan bisnis menjaga produk mereka disimpan dengan aman, terorganisir, dan tersedia untuk dikirim ke pelanggan. Namun, pergudangan penuh dengan tantangan logistik, seperti memperkirakan jumlah stok yang tepat untuk disimpan, mencari cara terbaik untuk mengatur barang agar dapat diakses dengan cepat, dan bahkan menangani tugas fisik memindahkan barang di sekitar gudang.

Algoritme AI dapat menganalisis data historis pergerakan produk dan pola permintaan untuk merancang atau menyarankan tata letak gudang yang optimal. Hal ini termasuk mengidentifikasi lokasi terbaik untuk barang berdasarkan ukuran, berat, dan frekuensi akses, sehingga memastikan penempatan logis yang memaksimalkan pemanfaatan ruang dan meminimalkan waktu pengambilan. 

Misalnya, Ocado, pionir dalam teknologi bahan makanan, memanfaatkan AI untuk mengotomatiskan operasi gudangnya. Meskipun desain gudang tradisional mendedikasikan ruang lantai yang signifikan untuk lorong-lorong bagi pekerja manusia untuk mengambil barang, gudang Ocado sangat otomatis, dimana setiap meter persegi ditujukan untuk penyimpanan produk, dan robot bergerak otonom (AMR) mengambil dan mengangkut barang sesuai kebutuhan.

Robot-robot ini bergerak dalam kotak penyimpanan tiga dimensi, yang dijuluki 'sarang', memanfaatkan seluruh potensi ruang penyimpanan secara optimal. Desain jaringan ini memungkinkan robot mengakses produk apa pun yang disimpan dari atas, yang merupakan perubahan besar dari pergudangan tradisional. Desain ini membantu Ocado menyimpan lebih banyak barang di area terbatas dan memenuhi pesanan dengan cepat karena robot dapat dengan cepat melakukan perjalanan ke lokasi mana pun dalam jaringan.

3. Logistik dan perencanaan rute

Logistik dan perencanaan rute dengan kecerdasan buatan

Waktu adalah hal yang sangat penting dalam logistik. Kemampuan AI untuk menganalisis pola lalu lintas historis, kondisi jalan saat ini, prakiraan cuaca, dan banyak lagi, memungkinkannya memprediksi dan menentukan rute transportasi yang paling efisien. Lebih sedikit waktu perjalanan dan lebih banyak rute langsung berarti kendaraan menggunakan lebih sedikit bahan bakar, yang tidak hanya mengurangi biaya namun juga mengurangi dampak lingkungan dari operasi transportasi.

Salah satu keunggulan utama AI dalam perutean transportasi adalah kemampuannya untuk menyesuaikan diri terhadap perubahan yang terjadi. Jika terjadi penundaan karena kemacetan lalu lintas atau penutupan jalan, AI mampu mengubah rute pengiriman secara real-time, sehingga melakukan penyesuaian yang diperlukan terhadap jadwal dan rute. Hal ini sangat berguna ketika mengoordinasikan berbagai moda transportasi seperti truk, kapal, dan kereta api seperti yang digunakan pengiriman antar moda or memuat ulang.

Misalnya, United Parcel Service (UPS), salah satu perusahaan pengiriman paket terbesar di dunia, menggunakan Optimasi dan Navigasi Terpadu On-Road (ORION), sistem berbasis AI, untuk mengoptimalkan rute pengiriman secara dinamis. ORION menghitung ulang rute pengiriman paket individual sepanjang hari seiring dengan perubahan kondisi lalu lintas, komitmen pengambilan, dan pesanan pengiriman. 

Dengan mengoptimalkan rute secara dinamis, ORION secara signifikan menghemat waktu dan mengurangi penggunaan bahan bakar. Sistem ini dilaporkan berhasil menghemat 2-4 mil per pengemudi setiap hari, memungkinkan lebih banyak pengiriman diselesaikan dalam jangka waktu yang lebih singkat.

4. Evaluasi dan seleksi pemasok

Menggunakan kecerdasan buatan untuk mengevaluasi dan memilih pemasok

Dalam manajemen rantai pasokan, pemasok yang baik berarti produk berkualitas, pengurangan biaya, pengiriman tepat waktu, dan, pada akhirnya, pelanggan yang puas. Namun, melaksanakan evaluasi pemasok melibatkan penyaringan ratusan vendor potensial untuk mengidentifikasi vendor yang memenuhi kriteria yang telah ditentukan (misalnya biaya, kualitas, waktu pengiriman). Hal ini merupakan beban kerja manual yang besar dan rawan kesalahan.

Untungnya, algoritme AI dapat mengekstrak dan menganalisis data dari berbagai sumber, termasuk situs web pemasok, catatan kinerja, laporan industri, dan forum perdagangan online, sehingga memungkinkan proses seleksi yang lebih tepat. Setelah memproses semua data, AI kemudian dapat secara otomatis membuat dan memperbarui profil dinamis terperinci untuk setiap pemasok, dengan menggabungkan faktor-faktor seperti:

  • Kinerja berkualitas: Metrik kualitas historis, tingkat pengembalian, kepatuhan terhadap standar kualitas (sertifikasi ISO), dll.
  • Stabilitas keuangan: Skor kredit, tren profitabilitas, analisis rasio keuangan, dll.
  • Kinerja pengiriman: Tingkat pengiriman tepat waktu, waktu tunggu, keandalan dalam memenuhi jadwal pengiriman, dll.
  • Efektivitas biaya: Daya saing harga, analisis struktur biaya, total biaya kepemilikan, dll.
  • Kemampuan teknologi: Adopsi teknologi manufaktur maju, kepemilikan kekayaan intelektual, dll.
  • Manajemen risiko: Ekspos terhadap risiko geopolitik, ketahanan rantai pasokan, riwayat penanganan gangguan, dll.
  • Pertimbangan geografis: Kedekatan dengan pasar utama atau lokasi produksi, dampak biaya logistik dan transportasi, dll.

Setelah seleksi, AI dapat terus memantau kinerja pemasok. Misalnya, mereka mungkin menggunakan analisis sentimen untuk mengukur kesehatan keuangan pemasok atau mendeteksi tanda-tanda awal ketidakstabilan atau gangguan.

Misalnya, IBM Manajemen Siklus Hidup Pemasok Emptoris aplikasi menampilkan modul Evaluasi Kinerja yang dirancang untuk membuat, mengelola, dan mengevaluasi peringkat pemasok lintas fungsi. 

Proses Evaluasi Kinerja ini menilai kinerja pemasok selama periode tertentu, dengan mempertimbangkan ukuran kuantitatif (fakta nyata) dan kualitatif (misalnya inovasi). Selain evaluasi kinerja, IBM Risiko Pemasok modul membantu dalam identifikasi risiko awal dengan melakukan perhitungan risiko secara real-time dan memicu peringatan yang sesuai.

5. Optimalisasi pengemasan

Menggunakan kecerdasan buatan untuk merancang dan mengoptimalkan paket

Pengemasan adalah alat yang ampuh untuk branding dan pemasaran; namun, yang lebih penting, hal ini berdampak langsung pada efisiensi dan efektivitas biaya distribusi produk. Kemasan yang dioptimalkan tidak hanya mengurangi biaya material tetapi juga menurunkan biaya pengiriman karena optimalisasi bobot dan pemanfaatan ruang.

Dengan menganalisis faktor-faktor seperti bentuk produk, kerapuhan, berat, dan sifat berbagai bahan, AI dapat mengidentifikasi desain yang menggunakan bahan dalam jumlah minimal sambil tetap memastikan keamanan produk selama transit. Selain itu, alat yang didukung AI dapat menyimulasikan dan mengoptimalkan ukuran dan bentuk kemasan agar dapat memuat lebih banyak produk dalam setiap pengiriman, sehingga mengurangi jumlah perjalanan yang diperlukan.

Contoh dunia nyata yang bagus adalah caranya Ukuran paket, pemimpin dalam solusi pengemasan berdasarkan permintaan, mengandalkan sistem bertenaga AI untuk menganalisis dimensi setiap barang yang akan dikemas dan membuat kemasan berukuran khusus untuk setiap pesanan. AI mempertimbangkan beberapa faktor, termasuk:

  • Dimensi barang
  • Diperlukan ruang pelindung atau bantalan
  • Orientasi terbaik item di dalam kotak
  • Kendala dan efisiensi material

Hasilnya adalah ukuran kemasan optimal yang menjamin tingkat perlindungan tertinggi, meminimalkan bahan kemasan yang digunakan, dan mengurangi ruang yang diperlukan setiap paket selama pengangkutan. 

Apalagi Packsize's kemasan sesuai permintaan mesin, seperti sistem Box On Demand, menggunakan spesifikasi desain yang direkomendasikan AI untuk secara otomatis memotong, melipat, dan merekatkan karton bergelombang ke dalam kotak berukuran khusus. Mesin tersebut menerjemahkan desain AI ke dalam paket fisik dengan ukuran yang sempurna untuk produk tersebut.

6. Sumber daya global yang cerdas

Menyederhanakan sumber daya global dengan kecerdasan buatan

Sumber global pada platform online B2B seperti Alibaba.com semakin menjadi elemen strategis dalam manajemen rantai pasokan. Namun, pengadaan global menghadirkan beragam potensi kesalahan dan tantangan, terutama bagi pembeli bisnis pemula.

Misalnya, pembeli mungkin menghadapi kesulitan dalam menemukan produk yang tepat di antara jutaan produk yang tersedia. Selain itu, menjalin hubungan dengan pemasok dari berbagai negara dapat menimbulkan potensi kesalahpahaman karena kendala bahasa.

Dengan AI, pembeli dapat merasakan proses pengadaan yang dioptimalkan. Algoritme AI dapat mengidentifikasi dan melacak tren pasar, menyarankan waktu terbaik untuk mencari kategori produk tertentu, dan bahkan mengotomatiskan tugas rutin dalam pengadaan, seperti pembuatan pesanan pembelian, pemrosesan faktur, dan pelacakan pembayaran.

Contoh nyata yang bagus adalah bagaimana Alibaba.com memanfaatkan AI melalui alat Asisten Cerdas untuk menyediakan layanan pelanggan 24/7 bagi pembeli dan membantu mereka membuat keputusan. proses sumber seefisien mungkin. 

Smart Assistant adalah panduan sumber daya pribadi yang intuitif dan didukung AI yang membantu bisnis menemukan peluang baru, mengikuti perkembangan tren, melacak pesanan dengan lancar, dan banyak lagi, semuanya melalui satu titik kontak yang efisien. Di antara banyak fungsi bantu, tiga fitur utama untuk menjadikan pengadaan global cerdas meliputi:

  • Pencarian Gambar yang Ditingkatkan
  • Permintaan Proposal Cerdas (RFQ)
  • Bantuan Instan

Dua fitur pertama diperkenalkan pada bulan September 2023 dan sejak itu membantu bisnis dalam mendapatkan produk secara efisien dan akurat. Itu Pencarian Gambar yang Ditingkatkan fitur ini memungkinkan pengguna mencari produk menggunakan gambar, bukan kueri berbasis teks. Pembeli dapat mengunggah gambar barang yang ingin mereka beli, lalu AI Asisten Cerdas menafsirkan konten gambar secara akurat untuk menemukan produk yang serupa secara visual. 

Sebaliknya, Smart RFQ memanfaatkan AI untuk mengotomatiskan proses, sehingga mempercepat pembeli untuk menghasilkan RFQ. Menurut Alibaba.com, pembeli yang menggunakan alat Smart RFQ menyaksikan a 29% meningkat dalam penawaran harga dari pemasok, sementara pemasok mengalami peningkatan respons pembeli terhadap penawaran sebesar 21% dibandingkan dengan proses RFQ manual tradisional.

Fitur ketiga, Bantuan Instan, direncanakan diluncurkan pada tahun 2024. Fitur ini menggunakan chatbot AI yang tidak hanya merespons pertanyaan dasar tetapi juga menawarkan wawasan industri real-time, pengetahuan penting industri, dan detail produk. Selain itu, ini memberikan tip praktis yang dimaksudkan untuk meningkatkan komunikasi antara pembeli dan pemasok.

Menuju rantai pasokan yang dioptimalkan AI: pemikiran akhir

Hal yang dapat kita ambil dari semua aplikasi dan contoh ini adalah AI dapat menyederhanakan seluruh operasi rantai pasokan, mulai dari menentukan permintaan produk hingga logistik dan distribusi. Namun, dunia usaha harus mengingat beberapa tantangan terkait AI yang mungkin menghambat penerapannya dalam rantai pasokan, seperti:

  • Risiko keamanan siber: Misalnya, peretas dapat menggunakan AI untuk memprediksi dan mengeksploitasi rute atau jadwal pengiriman.
  • Masalah etika dan privasi: Misalnya saja teknologi pengawasan AI yang memantau produktivitas pekerja tanpa persetujuan.
  • Biaya implementasi yang tinggi: Misalnya, diperlukan peningkatan infrastruktur yang ada untuk mendukung integrasi AI.
  • Integrasi dengan sistem yang ada: Misalnya, alat analisis AI yang tidak kompatibel dengan perangkat lunak ERP lama.

Tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana AI dapat merevolusi manajemen rantai pasokan? Periksa blog ini posting untuk melihat bagaimana AI generatif mengelola semua aspek proses perantara kepabeanan, mulai dari melengkapi dokumen yang diperlukan hingga memperkirakan bea masuk dan pajak!

Mencari solusi logistik dengan harga kompetitif, visibilitas penuh, dan dukungan pelanggan yang mudah diakses? Lihat Pasar Logistik Alibaba.com hari ini.

Apakah artikel ini berguna?

Tentang Penulis

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Bidang yang harus diisi ditandai *

Gulir ke Atas