Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Rantai Pasokan

By Pandu Saputra - MTkgSnVuaSwgMjAyMQ==

Penggunaan Kecerdasan Buatan dalam Rantai Pasokan

Kecerdasan buatan (AI) telah ada selama beberapa dekade sebagai disiplin ilmu. Ini berjalan di latar belakang tetapi sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Saat Anda mencari sesuatu untuk dibeli secara online, Anda dapat diberikan beberapa opsi untuk membantu Anda memutuskan. Itulah AI yang sedang beraksi. Baru-baru ini kami melihatnya mendapatkan daya tarik di industri manufaktur dan distribusi. Perangkat lunak berbasis AI memungkinkan bisnis menggunakan algoritme komputer canggih untuk menangani tantangan rantai pasokan yang rumit secara lebih efisien atau efektif.

Kami telah sukses dengan perencanaan permintaan, pengadaan, dan logistik terbalik. Di kapalnya, Rolls Royce menggunakan algoritme AI untuk mendeteksi apa yang ada di air di sekitar mereka dan mengklasifikasikannya menurut bahaya yang mungkin ditimbulkannya. UPS, FedEx, dan perusahaan logistik lainnya menggunakan sistem GPS bertenaga AI untuk mengetahui rute paling efektif untuk kendaraan mereka. Berikut ini adalah beberapa aplikasi AI yang paling umum:

  1. Mengotomatiskan proses dan perilaku sehingga tidak memerlukan campur tangan manusia.
  2. Membantu manusia dalam operasi sehari-hari dengan menganalisis data dan mengurangi kesalahan.

Baca juga: Jasa Expedisi Termurah + Pengiriman Cargo Terdekat (2021)

Kecerdasan Buatan dalam Aksi

AI digunakan untuk meningkatkan operasi dalam bisnis serta antara bisnis dan mitra rantai pasokan mereka. Secara internal, data penjualan sebelumnya dapat digunakan untuk melihat tren dan memperkirakan permintaan dengan bantuan algoritme yang cerdas. Pelanggan kemudian dapat diberitahu tentang informasi ini. Dalam pengadaan, kecerdasan buatan (AI) digunakan untuk membantu dalam klasifikasi pengeluaran (pengeluaran). Perusahaan harus tahu berapa banyak uang yang dikeluarkan dan dengan siapa. Untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat, data “kotor” dan tidak terklasifikasi dapat dibersihkan dan ditambah menggunakan kata kunci dan ditautkan ke kategori pembelanjaan yang ada. Untuk menetapkan kategori, sumber, dan strategi manajemen pemasok yang efektif, Anda memerlukan data pengeluaran yang akurat.

Penggunaan Kecerdasan Buatan Di Pusat Distribusi

Banyak kemajuan di DC didukung oleh AI, termasuk otomatisasi sistem pengambilan, forklift tanpa pengemudi, dan robot cerdas. Kacamata pintar, misalnya, dapat dikenakan. Dibandingkan dengan teknologi seluler atau genggam, jam tangan dan headset yang diaktifkan dengan suara terbukti lebih efisien. Kamera digital sering digunakan untuk memeriksa tingkat stok dan mengirim sinyal restocking. Sistem AI bahkan dapat memprediksi kapan pesanan akan tiba, memungkinkan palet diletakkan di lokasi yang paling efisien terlebih dahulu.

Baca juga: Sewa Truk Barang – Pengiriman Ekspedisi Yang Murah (2021)

Logistik dan Transportasi dengan Kecerdasan Buatan

Sejumlah besar data dihasilkan oleh aktivitas transportasi. AI memberikan analisis dan pembelajaran yang kami perlukan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang proses. Untuk pengiriman yang lebih cepat, pengetahuan ini dapat digunakan untuk mengotomatiskan prakiraan muatan, merampingkan perencanaan rute, dan penjadwalan kendaraan. Sistem manajemen transportasi (TMS) terbaru menampilkan teknologi kecerdasan buatan (AI) yang memberikan data real-time dari data mentah yang menjadi dasar pengambilan keputusan penting. Sistem TMS yang digerakkan oleh AI menguntungkan pengirim, operator, pemasok, dan pelanggan.

Masih Ada Beberapa Kendala yang Harus Diatasi

  1. Biaya perangkat lunak baru dan waktu yang dibutuhkan untuk mengintegrasikannya signifikan. Hanya perusahaan besar yang mampu berinvestasi dalam merancang solusi AI mereka sendiri, serta mengadaptasi dan memperbarui sistem TI saat ini. Solusi perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) pihak ketiga yang mengandung teknologi AI cenderung lebih disukai oleh bisnis menengah dan kecil. Ada juga kebutuhan untuk integrasi di sana.
  2. Antarmuka manusia harus dikelola. Pengguna masih memerlukan akses ke kriteria keputusan untuk memahami tantangan yang tidak dapat diatasi oleh solusi berbasis AI. Manajer harus dapat mengawasi data dan, jika diperlukan, mengesampingkan pilihan AI.
  3. Secara historis, manajemen hubungan pemasok (SRM) telah menjadi proses manual berdasarkan data yang tidak mencukupi atau salah. AI akan membantu para pemimpin rantai pasokan dalam menyelesaikan masalah kinerja, risiko, dan tata kelola pemasok.
  4. Kecerdasan buatan dan robotika meningkatkan produktivitas dan membebaskan individu dari tugas-tugas yang membosankan dan tidak memuaskan. Namun, masih ada kekhawatiran bahwa AI dapat menyebabkan hilangnya pekerjaan. Namun, lapangan kerja baru masih terus diciptakan, terutama pekerjaan yang berhubungan dengan pelanggan yang membutuhkan sentuhan manusiawi.

Baca juga: Jasa Antar Barang Online: Ekspedisi Cargo Termurah (2021)