Contoh Penerapan & Pentingnya Data Science Bidang Supply Chain

Ilmu data science memiliki cakupan yang sangat luas dalam penerapannya di industri data. Peranan data scientist dalam memanfaatkan ilmu data science sangatlah berguna untuk melakukan evaluasi kinerja. Salah satu studi kasus data science yang bisa diterapkan oleh praktisi data adalah kasus dalam bidang supply chain alias rantai pasok. Saat ini, penggunaan data science di ranah supply chain mulai menarik banyak perhatian di seluruh dunia. 

Secara khusus, keberadaan big data analytics ini telah memunculkan rantai pasokan yang cerdas yang dapat membantu meningkatkan manajemen rantai pasokan dengan berbagai cara. Bagi perusahaan, memanfatkan keuntungan pengetahuan yang dapat diambil dari big data menjadi dasar untuk bersaing dalam pasar. Mayoritas dari pemain bisnis pada saat ini yang menggunakan big data sebagai paradigma baru seperti menawarkan janji yang tidak berkesudahan akan transformasi bisnis dan juga peningkatan efisiensi operasional bisnisnya.

Data menjadi sebuah alat bagi pelaku supply chain untuk melakukan pengambilan keputusan bisnis dan operasional secara tajam dan akurat. Beberapa informasi penting seperti prediksi volume penjualan, preferensi pelanggan, dan optimasi kapasitas operasi, telah menjadi kebutuhan penting para manajer dalam mengelola bisnis di era kompetisi seperti saat ini. Data telah menjadi kekuatan dan sumber daya penting bagi perusahaan dalam mengelola bisnis secara sukses. 

Oleh karena itu, penting dan perlu sekali penggunaan data science dalam bidang supply chain ini diterapkan. Salah satunya adalah mengurangi dan meminimalisir adanya waktu tunggu yang lama guna mempercepat proses pemasaran dari setiap rantai pasokan.

1. Manajemen Persediaan

Sebagai konsumen, pernahkah Sahabat DQ menemukan kasus ketika Sahabat DQ ingin memesan produk secara online melalui situs perusahaan, tetapi produk tersebut sudah habis? Di saat seperti itu, Sahabat DQ bisa menunda membeli produk sampai produk tersebut tersedia kembali di situs perusahaan. Kedua, Sahabat DQ bisa mencari produk yang sama di situs yang berbeda. Namun sebagai pelaku bisnis, tentunya cara kedua akan merugikan Sahabat DQ, bukan? Untuk itulah, peran big data akan sangat membantu ketersediaan stok tetap ada.

Misalnya, Amazon menggunakan big data untuk manajemen inventarisnya. Mereka memilih gudang berdasarkan kedekatan vendor dengan konsumennya untuk mengurangi biaya distribusi. Dengan demikian, teknologi big data dapat memberikan pengelolaan gudang yang efisien.

Dengan menggunakan big data, manajer gudang dapat mengetahui perubahan perilaku konsumen dan ekspektasi apa yang mereka miliki. Manajer gudang dapat memiliki gambaran yang jelas tentang proses pengangkutan, pemuatan, pembongkaran, dan pengiriman. Mereka dapat merencanakan rute dan menjadwalkan pengiriman dengan cara yang lebih baik untuk meminimalkan biaya bensin.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Optimasi dan Pengaturan Rute

Menjaga kualitas produk segar dan mudah rusak telah menjadi tantangan yang konstan bagi perusahaan logistik. Namun, big data dapat digunakan untuk menghasilkan produk dengan kualitas terbaiknya.

Misalnya, barang yang mudah rusak seperti buah dan sayuran harus dikirim tepat waktu. Jika produk tidak dikirim tepat waktu maka hal tersebut dapat menyebabkan penurunan kualitas buah dan sayur yang dikirimkan.

Sensor suhu dapat dipasang di kendaraan pengiriman, yang dapat membantu memantau kualitas produk yang disimpan di dalam kendaraan. Informasi data yang dikumpulkan dari sensor-sensor ini dapat diakses oleh pengemudi dan perusahaan. Sistem kemudian dapat memberi tahu pengemudi jika rute yang dipilih semula akan menyebabkan kualitas sayur menjadi layu dan menyarankan rute alternatif sebagai gantinya.

3. Logistik dan Transportasi

Kasus yang juga biasanya ditemui dalam ranah supply chain adalah soal logistik dan transportasi. Implementasi data science biasanya digunakan untuk melakukan tracking atau pelacakan dalam pengantaran barang hingga sampai ke titik pengiriman tujuan si pengirim. 

Tidak hanya itu, sepanjang perjalanan kurir dalam melakukan pengantaran pastinya banyak hal yang perlu dipertimbangkan. Mulai dari kelembaban udara, suhu udara, kondisi jalannya apakah sudah bagus atau kurang memadai aksesnya, hingga rekomendasi akses jalanan yang bisa dilalui kurir untuk melakukan pengantaran barang hingga sampai ke tujuan. 

Hal ini dilakukan oleh perusahaan untuk meminimalkan biaya pengiriman atau shipping cost yang terjadi dalam pengantaran barang. Dengan memilih rute perjalanan terdekat untuk melakukan pengiriman maka dapat meminimalkan waktu mengemudi serta biaya bahan bakar yang digunakan selama pengiriman berlangsung.

4. Chatbot

Jalur komunikasi antara seller dengan konsumen tidak hanya dibatasi oleh layanan CS atau customer service saja. Saat ini ada satu layanan yang justru membantu konsumen untuk tanya-tanya produk tertentu beserta harganya. Dialah chatbot alias balasan cepat. 

Penggunaan chatbot ini juga merupakan salah satu produk dari data science karena bersumber dari machine learning. Dalam chatbot kita bisa susun sendiri kata-kata mana yang sekiranya ingin kita setting untuk melakukan balas cepat. Misalnya dalam sebuah kasus, ada seorang customer sedang chat ke direct message sellernya. Dia mengetikkan kalimat œsaya memiliki masalah dalam hal pengiriman paket. 

Dari sini, bot nantinya akan menangkap kata-kata yaitu masalah, pengiriman dan paket. Nantinya bot akan memberikan bantuan berupa pertanyaan seperti œpermasalahan paketnya kenapa ya kak? atau langsung menyerahkan berupa nomor. Bahkan bisa juga bot ini dipakai ketika customer ingin melakukan pemesanan barang. Misalnya dia ingin menanyakan œkak, apakah barangnya masih ada?. Disini peran bot untuk mengenalkan kepada customer baru ataupun lama terkait shop atau toko online yang dijual. 

5. Customer Service dalam Bidang Supply Chain

Di zaman sekarang ini, customer bisa dengan mudahnya melakukan pelacakan terhadap barang yang dia pesan. Apapun itu baik barang kebutuhan rumah tangga, goods and services, pakaian dan lain sebagainya pastinya disediakan layanan customer service untuk pengaduan konsumen melalui chat secara langsung. 

Berkat bantuan data science maka dapat memprediksi pengiriman paket hingga sampai ke tujuan pengirim lebih akurat sesuai titik antar. Konsumen pun juga merasa nyaman karena barangnya sampai lebih cepat sesuai dengan tanggal yang tertera dalam jadwal pengiriman. Penggunaan kasus data science dalam supply chain khususnya dalam aktivitas customer service antara lain:

• Identifikasi paket pengiriman beserta langkah-langkah mitigasi apabila terjadi defect dalam pengiriman maupun barang yang diterima oleh konsumen

• Otomatisasi aliran notifikasi dari customer sebelumnya meliputi rating dan ulasan yang diberikan oleh konsumen

• Jalur komunikasi antara customer dan seller mulai dari ketersediaan barang, pemesanan barang, checkout, penentuan jasa layanan antar, tanggal dan waktu pengiriman hingga titik antar pengiriman

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Belajar data science tidak lengkap rasanya jika belajarnya tidak pakai case study alias studi kasus. Di DQLab tersedia banyak sekali studi kasus yang bisa sahabat DQ coba untuk mengasah skill data science dan analysis kamu. Mulai dari data analyst career track, beragam modul mulai dari bahasa pemrograman R, Python hingga SQL juga bisa kalian coba tentunya. 

Signup sekarang di DQLab.id atau isi form dibawah ini ya sahabat DQ untuk mulai rasakan pentingnya mempelajari data science!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags