Rencana Produksi: Bagaimana AI Lacak Tiap Tenggat Pengiriman

Perusahaan jarang mengalami stres seperti sekarang ini. Asosiasi Kamar Dagang dan Industri Jerman menerbitkan survei kilat terhadap lebih dari 3.000 perusahaan pada akhir Agustus, yang menghasilkan hasil ini. Ini menggambarkan kehancuran yang ditimbulkan oleh durasi 18 bulan pandemi, serta penguncian di negara-negara pemasok utama dan penundaan besar-besaran dalam pengiriman kontainer internasional.

Tiga dari setiap empat bisnis saat ini mengalami waktu tunggu yang lebih lama untuk barang dan bahan baku yang diminta daripada sebelum krisis. Akibatnya, empat dari sepuluh bisnis tidak dapat menangani pesanan dan merugi. Untuk mengimbanginya, 60 persen bisnis harus mencurahkan lebih banyak waktu dan upaya untuk perencanaan produksi.

Hari Ini, Penuhi Tenggat Waktu Merupakan Tanda Keunggulan

Pelanggan menilai kualitas pemasok dengan memenuhi tenggat waktu yang ditentukan, terutama selama masa krisis. Secara bersamaan, mereka semakin meminta produk yang unik dan disesuaikan. Ini memperumit masalah bahkan lebih untuk bisnis. Hanya organisasi yang mampu mengerahkan kapasitas mereka sedemikian rupa sehingga mereka dapat merespons secara fleksibel terhadap situasi pesanan apa pun yang akan dapat memenuhi tantangan ini.

Vecoplan AG, sebuah perusahaan Jerman, menggunakan perangkat lunak cerdas INFORM untuk merencanakan operasi produksinya. Pabrikan mesin khusus yang berbasis di Westerwald mendesain dan memproduksi sistem dan mesin untuk merobek-robek dan mendaur ulang produksi, tempat tinggal, dan sampah komersial. Perangkat ini sebagian besar digunakan di penggergajian kayu, pengolahan limbah kayu untuk pembuatan pelet, dan daur ulang plastik, kertas, dan karton. 450 karyawan Vecoplan mengembangkan sejumlah besar jenis mesin mereka yang berbeda untuk memenuhi kebutuhan teknologi pelanggan mereka yang seringkali sangat terspesialisasi. “Kami telah mencapai titik di mana kami tidak bisa lagi mendapatkan peningkatan lebih lanjut dalam efisiensi produksi kami dengan perencanaan produksi yang biasa kami ikuti sesuai dengan gagasan kontrol utama,” jelas Michael Grieble, kepala persiapan kerja Vecoplan. Solusi untuk meningkatkan kepatuhan jadwal dan penggunaan sumber daya telah habis.

Akibatnya, bisnis menengah memutuskan untuk mengimplementasikan perangkat lunak perencanaan produksi Felios INFORM. Ini menghubungkan data dari semua departemen di dalam organisasi yang terlibat dalam produksi. Berdasarkan informasi yang dimilikinya mengenai kapasitas mesin, orang, dan item awal yang tersedia pada hari tertentu, algoritme cerdas menyusun rencana produksi yang ideal.

Algoritme menetapkan tanggal pengiriman yang akurat dengan menentukan urutan pesanan yang akan diproses berdasarkan sumber daya yang dibutuhkan dan yang benar-benar tersedia di Vecoplan saat ini. Hasilnya, produsen mesin dapat meningkatkan ketepatan waktu pengiriman sebesar 10% dan menyesuaikan pengadaannya dengan lebih akurat dengan kondisi pesanan. Akibatnya, persediaan berkurang 12%, dan modal yang diinvestasikan di dalamnya dipotong 16%.

Baca juga: Aspek Transportasi & Logistik yang Memajukan Kecerdasan AI

Ukuran Batch 1 Dimungkinkan oleh Kecerdasan Buatan

Menjadi jauh lebih sulit untuk membuat batch kecil atau satu kali. Karena ukuran batch yang kecil meningkatkan jumlah pesanan, jumlah total pesanan bertambah. Ahli matematika menyarankan mereka yang tidak merencanakan produksi mereka secara digital bahwa mereka akan berdiri sendiri. Meskipun demikian, banyak bisnis ragu-ragu untuk merencanakan produksi mereka secara digital dan dengan kecerdasan buatan. Menurut sebuah penelitian oleh konsultan manajemen PricewaterhouseCoopers, tujuh dari sepuluh organisasi takut mereka tidak memiliki data atau tidak memilikinya dengan akurasi yang diperlukan.

Kekhawatiran ini tidak beralasan. Dalam kebanyakan kasus, sistem ERP yang dipasang di bisnis menyimpan 90 hingga 95 persen data yang dibutuhkan untuk perencanaan produksi digital. Sisanya 5% biasanya terdiri dari data yang tersedia di dalam organisasi, seperti data cuti sakit atau cuti karyawan, tetapi disimpan dalam sistem yang terpisah dan dapat dihubungkan dari sana.

Sistem perencanaan produksi menghubungkan semua data perusahaan.

Itulah sebabnya sistem perencanaan produksi digital menyatukan semua informasi ini dalam satu platform. Algoritma kemudian dapat menentukan apakah semua sumber daya tersedia untuk mengeksekusi pesanan yang dijanjikan pada tanggal tertentu, atau apakah pesanan pesanan dapat diproses dalam periode secepat mungkin. Jika AI menyadari bahwa tenggat waktu pengiriman hanya dapat dicapai dengan bekerja lembur atau shift ekstra, itu akan membunyikan peringatan dini. Jika mendeteksi kemacetan material, itu memberi tahu departemen pembelian terlebih dahulu tentang suku cadang yang dibutuhkan dan kapan membutuhkannya. Karena algoritme perencanaan produksi berbasis AI dapat mengenali tren dan menarik kesimpulan darinya, mereka juga dapat mendeteksi ketika pemasok secara konsisten melewatkan tenggat waktu mereka. Alih-alih menggunakan tanggal pengiriman yang direkomendasikan pemasok untuk pesanan tertentu, mereka menggunakan informasi ini untuk menghitung waktu tunggu.

Baca juga: 5 Aplikasi Kecerdasan Buatan di Gudang dan Pusat Distribusi

Landasan Investasi yang Ditargetkan adalah Rencanaan Produksi Digital

Namun, identifikasi algoritme tempat-tempat yang lemah dalam proses tidak hanya membantu AI dalam mencapai hasil perencanaan yang lebih baik. Mereka juga menunjukkan kepada organisasi apakah pesanan layak untuk mempekerjakan lebih banyak orang, apakah layak untuk berinvestasi dalam mesin tambahan karena yang sudah ada selalu dalam kapasitas, dan pemasok mana yang harus ditawar oleh departemen pembelian karena tenggat waktu pengiriman selalu terlewatkan.

Namun, agar perencanaan produksi digital mencapai potensi penuhnya, harus dilaksanakan dengan masukan dari semua departemen yang terlibat dalam proses produksi. Bagaimanapun, departemen pembelian, desain, dan penjualan harus berkolaborasi dengan produksi. Mandor produksi dan operator mesin juga harus hadir untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa individu seringkali memiliki pengetahuan dan keahlian yang tidak terpetakan dalam data, seperti proses set-up dan waktu yang dibutuhkan untuk itu. Dalam pendekatan ini, AI dan pengalaman mandor dapat dimanfaatkan dengan baik.

Mereka yang mengambil hati ini dapat secara signifikan meningkatkan posisi pasar mereka dengan menggunakan perencanaan produksi berbasis AI. Karena mereka masih bisa melakukan pengiriman meskipun krisis saat ini dan dapat menjamin tenggat waktu pelanggan mereka. Akibatnya, mereka mendapatkan reputasi sebagai mitra yang dapat dipercaya. Pada saat stres, pelanggan mereka sangat bergantung pada mereka.

Baca juga: Macam Macam Jasa Pengiriman Barang Antar Pulau – Aplikasi Kargo