Contoh Penerapan & Pentingnya Data Science Bidang Supply Chain

Supply chain modern tidak lagi hanya soal mengalirkan barang dari produsen ke konsumen, melainkan bagaimana melakukannya secara efisien, cepat, dan adaptif terhadap perubahan.

Di tengah kompleksitas tersebut, data science hadir sebagai kunci utama untuk membantu perusahaan memprediksi kebutuhan, mengoptimalkan proses, dan mengambil keputusan berbasis data. Artikel ini akan membahas bagaimana data science berperan penting dalam supply chain, mulai dari konsep dasar hingga penerapannya dalam dunia nyata.

1. Apa Itu Data Science dan Mengapa Penting di Supply Chain?

Data science adalah bidang yang memanfaatkan statistik, pemrograman, dan pembelajaran mesin untuk mengekstraksi insight dari data. Dalam konteks supply chain, data science berperan penting dalam mengubah data operasional, seperti permintaan pasar, waktu pengiriman, dan stok barang, menjadi informasi yang bisa membantu pengambilan keputusan.

Dengan semakin kompleksnya rantai pasok global, perusahaan dituntut untuk bisa merespons perubahan secara cepat dan efisien. Data science memungkinkan prediksi permintaan yang lebih akurat, optimasi inventaris, hingga perencanaan logistik yang lebih baik.

Hasilnya, efisiensi meningkat, biaya ditekan, dan layanan pelanggan menjadi lebih baik. Inilah sebabnya data science kini dianggap sebagai fondasi penting dalam transformasi digital supply chain modern.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Penerapan Data Science dalam Supply Chain

Penerapan data science dalam supply chain tidak hanya sebatas pengolahan data, tetapi juga membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih cepat dan akurat. Dari perencanaan permintaan hingga distribusi barang, data science punya peran penting di setiap tahap rantai pasok.

a. 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.

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.

b. 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.

c. 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.

d. 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.

e. 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.

3. Studi Kasus Nyata Penerapan Data Science di Supply Chain

Salah satu contoh nyata penerapan data science dalam supply chain datang dari perusahaan retail besar seperti Walmart. Mereka menggunakan algoritma prediksi untuk memperkirakan permintaan barang secara harian di setiap lokasi toko.

Dengan menganalisis pola belanja pelanggan, tren musiman, dan data cuaca, sistem mereka dapat memprediksi kebutuhan stok secara lebih akurat, sehingga mengurangi overstock maupun kekurangan barang.

Contoh lainnya adalah Amazon yang memanfaatkan machine learning untuk mengoptimalkan rute pengiriman barang. Dengan data real-time dari pusat distribusi, cuaca, dan lalu lintas, algoritma mereka dapat menentukan jalur tercepat dan paling efisien untuk mengirimkan pesanan.

Hasilnya, pengiriman lebih cepat dan biaya logistik pun lebih rendah. Penerapan seperti ini membuktikan bahwa data science bukan hanya membantu menghemat biaya, tetapi juga memperkuat daya saing bisnis di era digital.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Tantangan dan Hal yang Perlu Diperhatikan

Meski potensi data science sangat besar di bidang supply chain, implementasinya tidak selalu mudah. Salah satu tantangan utamanya adalah kualitas data. Banyak perusahaan masih menyimpan data dalam format yang tidak terstruktur, tersebar di berbagai sistem, atau bahkan tidak dikumpulkan secara konsisten.

Tanpa data yang bersih dan lengkap, analisis tidak akan memberikan hasil yang akurat. Selain itu, perlu ada kolaborasi yang kuat antara tim data dan tim operasional. Insight yang dihasilkan dari analisis data harus dapat diimplementasikan dalam strategi nyata di lapangan.

Tidak kalah penting, pemilihan tools dan teknologi yang tepat juga menjadi faktor penentu sukses. Terakhir, perusahaan juga perlu berinvestasi dalam pelatihan SDM agar mampu memahami dan memanfaatkan data secara maksimal. Mengelola supply chain di era data seperti sekarang menuntut perusahaan untuk bergerak lebih cerdas dan responsif. Di sinilah peran data science menjadi sangat penting. Bukan hanya untuk membaca apa yang sedang terjadi, tetapi juga untuk memprediksi apa yang akan datang.

Dari prediksi permintaan, pengelolaan stok, hingga efisiensi pengiriman, penerapan data science dapat membawa perubahan besar dalam strategi rantai pasok sebuah bisnis. Kalau kamu tertarik mendalami dunia data science dan ingin tahu bagaimana penerapannya dalam berbagai sektor industri, termasuk supply chain, kamu bisa mulai dari langkah kecil hari ini.

Dengan mengikuti program belajar data science GRATIS selama 1 bulan di DQLab, kamu akan mendapatkan berbagai manfaat nyata, seperti:

• Akses Modul Interaktif: Belajar lewat modul yang dirancang praktis dan aplikatif, sehingga mudah dipahami bahkan untuk pemula.

• Belajar dari Studi Kasus Nyata: Tidak sekadar teori, kamu akan langsung menerapkan konsep data science pada kasus-kasus bisnis di dunia nyata, termasuk analisis supply chain.

• Pembelajaran Berbasis Proyek: DQLab mendorongmu untuk membangun portofolio dengan proyek-proyek data yang bisa dipamerkan ke calon employer.

• Dukungan Komunitas dan Mentor: Dapatkan bimbingan dari mentor serta diskusi aktif di komunitas data enthusiast yang suportif.

• Sertifikat Penyelesaian: Setelah menyelesaikan modul, kamu akan mendapatkan sertifikat yang bisa memperkuat CV atau profil LinkedIn-mu.

Dengan program ini, kamu bisa mulai memahami dasar-dasar Python, SQL, statistik, dan penerapan analisis data secara menyeluruh. Yuk daftarkan diri kamu sekarang!

FAQ:

1. Apakah saya perlu latar belakang IT untuk belajar data science di bidang supply chain?

Tidak harus. Banyak profesional non-IT kini mempelajari data science untuk mendukung pekerjaan mereka, termasuk di supply chain. Kamu bisa mulai dari konsep dasar dan belajar secara bertahap melalui program yang tepat seperti DQLab.

2. Tools apa yang biasa digunakan dalam penerapan data science di supply chain?

Beberapa tools yang umum digunakan antara lain Python, SQL, Excel, dan software visualisasi seperti Power BI. Tools ini membantu dalam mengolah data, membuat prediksi, dan menyajikan laporan berbasis insight.

3. Apa tantangan utama dalam menerapkan data science di supply chain?

Tantangan utamanya adalah kualitas data yang tidak konsisten, kurangnya integrasi antar sistem, serta kebutuhan untuk berkolaborasi antara tim data dan tim operasional agar insight benar-benar bisa diimplementasikan.

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science