Apa Saja Contoh AI dalam Bidang Supply Chain?
AI tentunya tak lepas dari kehidupan sehari-hari manusia. Betapa tidak, hampir setiap aspek kehidupan kita, mulai dari penggunaan media sosial, belanja online, hingga layanan kesehatan, telah dipengaruhi oleh kehadiran AI. AI membantu kita dalam mengambil keputusan, mengoptimalkan proses, dan bahkan meningkatkan kualitas hidup. Mari kita sedikit berkaca dari salah satu bidang yang juga lekat dari peran AI di dalamnya. Bidang tersebut adalah supply chain.
Supply chain punya peran penting dalam mengoptimalkan aliran barang dan jasa dari pemasok hingga konsumen akhir. Dengan adanya AI, proses ini dapat ditingkatkan efisiensinya melalui prediksi permintaan, pengelolaan persediaan yang lebih tepat waktu, serta identifikasi risiko dan peluang secara lebih akurat. AI juga memungkinkan analisis data yang lebih mendalam untuk meningkatkan rantai pasok secara keseluruhan, sehingga mempercepat respons terhadap perubahan pasar dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Lalu apa saja contoh AI dalam bidang Supply Chain? Yuk simak penjelasannya lewat artikel berikut ini, sahabat DQLab!
1. Lead Time Pemasok
Penerapan AI dalam bidang supply chain yang pertama adalah untuk keperluan lead time pemasok. Penerapan AI dalam bidang supply chain untuk keperluan lead time pemasok melibatkan penggunaan teknik analisis data untuk memprediksi waktu yang dibutuhkan dari saat pesanan ditempatkan hingga barang diterima.
Dengan memanfaatkan data historis, faktor-faktor eksternal seperti cuaca atau kondisi lalu lintas, dan informasi aktual dari pemasok, sistem AI dapat membuat perkiraan yang lebih akurat tentang lead time yang diharapkan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk merencanakan produksi dan persediaan dengan lebih baik, menghindari kekurangan stok atau kelebihan stok, serta meningkatkan efisiensi dalam rantai pasok mereka secara keseluruhan.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Analisis Kinerja Supplier
Dalam ranah supply chain, tentu tidak terlepas dari kinerja supplier. Hal ini karena pemasok memegang peran krusial dalam memastikan ketersediaan bahan baku, komponen, atau produk jadi yang diperlukan untuk operasi bisnis. Kinerja supplier yang baik dapat memengaruhi berbagai aspek dalam rantai pasok, termasuk kualitas produk, waktu pengiriman, dan biaya. Sebaliknya, kinerja supplier yang buruk dapat menyebabkan gangguan dalam produksi, penundaan pengiriman, atau bahkan mempengaruhi reputasi perusahaan di mata pelanggan.
Oleh karena itu, memantau dan meningkatkan kinerja supplier menjadi prioritas bagi perusahaan yang ingin memastikan kelancaran operasi dan kepuasan pelanggan.
3. Peramalan Permintaan dan Analisis Data Historis Penjualan
Contoh selanjutnya adalah penggunaan AI untuk meramalkan permintaan dan menganalisis data historis penjualan. Dengan mengintegrasikan teknik-teknik analisis data canggih, AI dapat mengekstraksi pola dan tren dari riwayat penjualan untuk membuat prediksi yang lebih akurat tentang permintaan di masa depan.
Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menyusun strategi persediaan dan produksi yang lebih adaptif dan responsif terhadap perubahan pasar, serta mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok. Dengan demikian, AI membantu meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan dalam rantai pasok.
Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning
4. Rute dan Pengiriman Optimal
Jantung dari supply chain sendiri adalah proses pengiriman barang atau jasa. Proses pengiriman barang atau jasa adalah inti dari rantai pasok itu sendiri. Dari titik awal produksi hingga titik akhir distribusi, perjalanan barang atau jasa melalui berbagai tahap yang kompleks dan sering melibatkan banyak entitas yang berbeda. Efisiensi dan ketepatan dalam proses pengiriman ini sangat vital karena dapat berdampak langsung pada biaya, kualitas layanan, dan kepuasan pelanggan. Sehingga, pengelolaan proses pengiriman dengan baik menjadi kunci untuk mencapai kesuksesan dalam rantai pasok.
AI berperan dalam menyusun rute pengiriman yang optimal dengan memanfaatkan berbagai data seperti kondisi lalu lintas saat ini, jarak tempuh, lokasi pengiriman, dan preferensi pelanggan. Dengan kemampuannya untuk menganalisis informasi secara real-time dan mengidentifikasi pola-pola yang kompleks, AI dapat menentukan rute-rute yang paling efisien untuk mengirimkan barang dengan waktu dan biaya yang minimal. Hal ini membantu perusahaan logistik untuk meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan pengiriman yang tepat waktu.
Sekarang kamu sudah paham kan soal peranan AI dalam bidang supply chain. Memang benar-benar sebermanfaat itu ya. Dengan kemampuannya untuk menganalisis data secara cepat dan akurat, AI membantu perusahaan dalam mengoptimalkan rantai pasok mereka, mulai dari peramalan permintaan hingga manajemen inventaris. Ini memungkinkan efisiensi yang lebih besar, penghematan biaya, dan peningkatan kepuasan pelanggan.
Mau belajar lebih banyak seputar AI? Atau mungkin belajar sambil ditemani dengan teknologi AI yang mengagumkan? DQLab punya terobosan baru lho! Kini kamu bisa belajar coding sambil berkomunikasi lewat AI Chatbot! DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!
Penulis: Reyvan Maulid