Untuk merevolusi bisnis logistik, kecerdasan buatan (AI) akan memainkan peran penting.
Sebagai akibat dari globalisasi, segalanya menjadi lebih digital; konsumen mulai membeli lebih banyak secara online dan menuntut produk atau layanan mereka dikirimkan lebih cepat dan dengan biaya lebih sedikit. Logistik dan rantai pasokan harus beradaptasi dengan kebutuhan konsumen yang berubah dengan cepat di lingkungan yang serba cepat saat ini. Menurut berita ML, rantai pasokan menyia-nyiakan jam kerja per hari untuk urusan administrasi, yang mengakibatkan kerugian tahunan sebesar $170.000. Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk beberapa peran. Tugas manual tertentu dapat ditransfer ke mesin, yang dapat membantu mengurangi dokumen berbasis kertas sekaligus meningkatkan produktivitas. Dalam postingan ini, kita akan melihat bagaimana AI membantu bisnis logistik.
Baca juga: Jasa Logistik Cargo Indonesia: Pengiriman Termurah
Dampak AI pada Logistik
Industri logistik dan rantai pasokan telah dipengaruhi secara drastis oleh kecerdasan buatan. Berikut adalah lima cara kecerdasan buatan (AI) dapat membantu perusahaan meningkatkan dan menemukan kembali operasi logistik dan rantai pasokan mereka.
1. Robotika
Penggunaan robot cerdas dalam proses manajemen rantai pasokan disebut sebagai robotika. Menurut Statista, pendapatan dari robotika layanan logistik akan melebihi $6 miliar pada tahun 2021. Operasi rutin seperti pengiriman, transportasi, penyimpanan, pengambilan, pengemasan, dan perutean, semuanya dapat dilakukan oleh robot. Perbedaan utama antara robot industri biasa dan robot berbantuan AI adalah bahwa yang terakhir dapat melakukan tugas yang lebih kompleks tanpa keterlibatan manusia. Robot pintar berpotensi berkembang sebagai hasil dari kemampuan mereka untuk mempelajari tugas baru dan melakukan perilaku yang semakin kompleks. Artinya, peralatan ini sebagian, atau mungkin seluruhnya, menggantikan manusia dalam proses distribusi, sehingga lebih dapat diprediksi, mudah dipantau, dan berhasil. Drone, misalnya, dapat membawa kargo dalam jumlah tertentu dan terbang atau bergerak di darat atau air. Teknologi RFID (identifikasi frekuensi radio) dapat secara otomatis menyortir, mengidentifikasi, dan mengirimkan barang ke seluruh gudang. Alhasil, robotika dalam logistik dapat meningkatkan output sekaligus memudahkan manusia dalam menangani berbagai proses pengiriman.
2. Mobil Self-driving
Kendaraan otonom memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi pengiriman secara signifikan. Teknologi ini memiliki potensi untuk meningkatkan prediktabilitas, ketergantungan, dan efektivitas biaya. Meskipun mobil pengiriman otonom sepenuhnya belum dikembangkan, itu hanya masalah waktu. Dengan kemajuan teknologi, tidak tertutup kemungkinan bahwa dalam waktu yang tidak terlalu lama, konsumen dapat menerima kiriman mereka tanpa memerlukan partisipasi manusia. Kendaraan otonom, terutama drone, akan mengirimkan lebih dari 80% dari semua pengiriman, menurut penelitian Mckinsey. Teknologi ini akan meningkatkan efisiensi proses distribusi dengan menghilangkan kendala dan kesulitan transportasi.
3. Kecerdasan Buatan
Kamera dan komputer “otak” yang mengatur segalanya adalah dua komponen utama dari setiap sistem penglihatan. Itu dapat mengenali hal-hal, item, aktivitas tertentu, warna, dan melakukan tindakan menggunakan algoritma yang canggih. Teknologi ini dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan dan meningkatkan produktivitas selama proses manufaktur. Misalnya, Amazon menggunakan sistem AI berbasis visi komputer untuk membuang trailer item dalam 30 menit, bukan jam yang dibutuhkan sebaliknya.
Selain itu, sistem dengan visi komputer dapat mendeteksi kerusakan secara otomatis, menilai asal dan tingkat kerusakan, dan mengambil langkah-langkah untuk mencegah bencana kargo di masa depan. Aplikasi lain dari visi komputer adalah bongkar muat produk. Teknologi ini tidak hanya mengenali dan menempatkan objek dan paket di toko, tetapi juga melakukannya secara independen. Sistem pembelajaran mesin banyak digunakan untuk mengurangi churn pelanggan, meningkatkan kualitas rantai pasokan, dan meningkatkan keamanan proses pengiriman dengan mempertimbangkan hal ini.
Baca juga: Jasa Ekspedisi Termurah & Pengiriman Barang Tercepat
4. Pemodelan Prediktif
Setiap perusahaan logistik harus dapat bekerja secara efisien, tepat waktu, dan menghemat biaya transportasi. Penelitian mendalam berdasarkan data historis diperlukan untuk menemukan tren risiko, melakukan tindakan korektif, dan memberikan proyeksi untuk melakukan hal ini. Analisis prediktif adalah satu-satunya cara untuk meningkatkan operasi logistik, mengubah pola pengiriman, penawaran saat pengiriman, dan memperkirakan perilaku konsumen. Menurut Survei Industri Tahunan MHI untuk tahun 2020, persentase perusahaan logistik yang menggunakan analisis prediktif meningkat dari 17% pada tahun 2017 menjadi 30% pada tahun 2019. Ini tidak hanya dapat meningkatkan visibilitas rantai pasokan, mengoptimalkan rute, dan menyederhanakan pelacakan dan perencanaan pengiriman, tetapi itu juga dapat mendeteksi kejadian dan ancaman yang tidak terduga. Jika diterapkan secara efektif, itu akan secara signifikan mengurangi biaya operasi dan membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik.
5. Big Data
Logistik, seperti industri lainnya, menghasilkan sejumlah besar data. Tanpa sistem manajemen data yang terpelihara dengan baik, penanganan semua informasi ini akan menjadi lebih menantang. Perusahaan dapat menghemat uang dan menghindari keterlambatan pengiriman dan pengiriman dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk aplikasi, perangkat, dan sistem pengemudi, dan menganalisis bagaimana berbagai aspek memengaruhi proses pengiriman. Dengan menggunakan analitik data besar, Anda dapat memperoleh wawasan tentang statistik pengiriman sebelumnya, peringkat pengemudi, dan melakukan peningkatan. Menurut survei, lebih dari 91 persen perusahaan Fortune 1000 berinvestasi dalam data besar. Selain itu, analitik data yang digerakkan oleh AI memungkinkan perusahaan untuk memperhitungkan variabel seperti jadwal perawatan armada, sensor kendaraan, cuaca buruk, dan biaya bahan bakar. Ini tidak hanya memberikan saran kepada pengemudi tentang ke mana harus pergi dan mempermudah mereka melakukan perjalanan dengan lebih efisien, tetapi juga memungkinkan bisnis untuk memotong biaya logistik berdasarkan rute demi rute.
Kesimpulan
AI merevolusi prosedur logistik dengan menghadirkan teknik baru dalam menangani data dan peningkatan di seluruh rantai pasokan. Analitik prediktif, robot, visi komputer, pembelajaran mendalam, dan kendaraan otonom adalah contoh teknologi yang dapat meningkatkan kinerja logistik dan rantai pasokan secara signifikan. Mereka memiliki kekuatan untuk mengubah cara produk dikelola di gudang dan mengoptimalkan jaringan transportasi dan logistik jarak jauh. Dengan pemikiran ini, perusahaan logistik dan rantai pasokan mungkin ingin melihat teknologi ini sebagai cara untuk meningkatkan efisiensi dan memangkas biaya.
Baca juga: Cek Tarif Ekspedisi Murah: Harga Pengiriman Cargo
