Tren dan Tantangan Rantai Pasokan Menggunakan Teknologi Adaptif

Di berbagai industri, solusi adaptif berbasis data mulai mengubah operasi bisnis. Sementara perusahaan menyadari manfaat yang dapat diberikan oleh AI, analitik, dan otomatisasi, banyak yang tidak sepenuhnya siap untuk bergabung dengan Adaptive Future, di mana teknologi adaptif yang kuat ini dapat diintegrasikan ke dalam produksi dan operasi rantai pasokan mereka. Tantangan apa yang mereka hadapi, dan di mana mereka berhasil? Industri 4.0 tidak dapat dihindari, meskipun masih dalam fase awal, dan pasar untuk teknologi yang mendorong transformasi berkembang pesat.

Baca juga: Sewa Truk Barang – Pengiriman Ekspedisi Yang Murah

Data, Data, dan Lebih Banyak Data Tapi Bagaimana Anda Menggunakannya?

Di tempat kerja industri yang kurang berteknologi maju, mengintegrasikan pembelajaran mesin dan analitik mungkin memerlukan pembentukan platform digital yang sama sekali baru, seperti yang ditunjukkan banyak orang selama pertemuan Dewan IoT Industri April. Terlepas dari seberapa maju teknologi sebuah organisasi, itu harus berurusan dengan fakta bahwa data adalah sumber kehidupan teknologi adaptif. Maka, tidak mengherankan bahwa keuntungan utama — serta banyak hambatan — dari mengintegrasikan aplikasi berbasis data ke dalam rantai pasokan dan operasi logistik berkisar pada bagaimana data dikonsumsi, disimpan, diproses, dan disajikan. Perusahaan kewalahan dengan volume besar data yang dialirkan dan digunakan secara real time oleh perangkat IoT yang selalu aktif, mesin pintar, sistem TI, dan banyak aplikasi. Cara baru “memberi makan sistem”, menggunakan data dan analitik di edge, dan mengonsumsi data kecil, lebar, tidak terstruktur, dan terstruktur sedang dirancang untuk mengurangi risiko pengguna yang berlebihan. Dimensi ini memerlukan analisis mutakhir dan solusi platform.

Untuk membuat penilaian yang cerdas, perencana membutuhkan fakta yang tepat dalam format yang tepat pada waktu yang tepat. Analis harus belajar bagaimana mengubah ambiguitas teknis menjadi bahasa yang dapat dipahami oleh pembuat keputusan agar data dapat ditindaklanjuti dan berharga bagi pembuat keputusan dan mencegah “kelumpuhan analisis”. Algoritma tidak dibaca. Di kedua ujung kurva pembelajaran — teknis dan manajerial — dapat menjadi tantangan untuk dinavigasi. Ada kemungkinan bahwa beberapa sesi pelatihan diperlukan. Menjembatani kesenjangan antara analis Big Data dan operasi (dalam hal ini, aliran fisik sebenarnya dari komponen elektronik melalui rantai pasokan) bisa jadi sulit, seperti yang ditunjukkan oleh salah satu peserta. “Mereka ada di dua dunia yang berbeda.”

Baca juga: Jasa Expedisi Termurah + Pengiriman Cargo Terdekat

Ini Semua tentang Kepercayaan

Kelimpahan data adalah masalah utama. Penting juga untuk mengetahui apa yang dapat dipercaya. Malware yang dapat merusak data dan serangan ransomware yang dapat menghentikan operasi secara tiba-tiba dan dengan biaya tinggi merupakan masalah penting. Saat bertukar data dengan pihak ketiga seperti vendor, mitra, dan konsumen, bahayanya meningkat. Untuk menjaga integritas data, yang terbaik adalah memiliki kontrol perusahaan terpusat, dengan sedikit atau tanpa otonomi lokal yang ditawarkan kepada divisi bisnis lain, lokasi terpencil, atau pihak ketiga. Ketakutan akan “kotak hitam” mistik — dengan data mengalir masuk dan jawaban dimuntahkan — mengikis kesiapan perusahaan untuk memercayai pengambilan keputusan berbasis data. Apakah kita benar-benar tahu apa yang terjadi di dalam kotak, dan dapatkah kita memercayai rekomendasi yang keluar darinya?

Siapa yang Bertanggung Jawab Di Sini?

Tantangan lain adalah mencari tahu bagaimana dinamika organisasi mempengaruhi inisiatif analitis. Siapa yang dapat memilih data apa yang akan dikumpulkan dan bagaimana data tersebut akan digunakan? Menurut panelis sesi kami, intelijen bisnis, pemasaran, operasi, dan manajer rantai pasokan secara tradisional memiliki pengawasan dan bertanggung jawab untuk menunjukkan nilai proyek dan memperoleh persetujuan dari eksekutif perusahaan untuk menyediakan uang. Sangat penting untuk mengembangkan kasus bisnis yang kuat. Beberapa panelis menyarankan untuk memulai dengan program uji coba skala kecil untuk menggambarkan produktivitas dan/atau manfaat pemotongan biaya yang dapat diberikan oleh analitik prediktif, AI, dan robot.

Baca juga: Jasa Angkut Terdekat: Bisnis Logistik {Rekomendasi}