Bagaimana pembelajaran mesin dan AI mengubah sistem manajemen rantai pasokan

Di tengah Revolusi Industri Keempat, konvergensi teknologi dengan berbagai proses produksi, termasuk rantai pasokan dan logistik, telah menjadi bagian tak terpisahkan dalam menjalankan bisnis saat ini. Bisnis menyuarakan kebutuhan akan alat untuk lebih meningkatkan visibilitas rantai pasokan dan keterlacakan, menentukan cara baru untuk melakukan penguatan laba di Era Informasi. Akibatnya, transformasi digital dari sistem manajemen rantai pasokan muncul sebagai salah satu tren terbaru di dunia bisnis.

Dalam beberapa tahun terakhir, investasi dalam teknologi terbaru untuk mendukung transformasi digital manajemen rantai pasokan telah mencapai tingkatan baru. Dengan integrasi teknologi generasi mendatang seperti analisis kognitif, Artificial Intelligence (AI), dan Machine Learning (ML) dengan sistem manajemen rantai pasokan, produsen telah mampu mencapai tingkat efisiensi yang tinggi untuk menutup kesenjangan antara penawaran dan permintaan.

Adopsi AI dan ML untuk Berkembang Pesat dalam Pengoptimalan Rantai Pasokan

Sebuah survei baru-baru ini diterbitkan oleh JDA Software, Inc. - sebuah perusahaan perangkat lunak Amerika - dan KPMG LLP - sebuah perusahaan konsultan multinasional - menemukan bahwa lebih dari tiga perempat responden menganggap visibilitas dan keterlacakan rantai pasokan sebagai area investasi tertinggi untuk pasokan. eksekutif rantai.

Survei tersebut juga menemukan bahwa hampir 80% responden memandang AI dan ML sebagai teknologi yang paling berdampak di lanskap ini karena penerapannya dalam menangani masalah kompleks dalam rantai pasokan dan sistem rantai nilai. Dengan visibilitas ujung ke ujung yang prediktif menjadi salah satu aspek terpenting dalam cara modern untuk mengoptimalkan rantai pasokan, kemunculan alat AI dan ML di mana-mana akan meningkat secara dramatis dalam sistem manajemen rantai pasokan di berbagai kawasan industri.

Karena AI dan ML muncul sebagai beberapa teknologi yang paling berpengaruh dalam operasi rantai pasokan bisnis apa pun, investasi dalam teknologi ini akan terus meningkat. Namun, sangatlah penting untuk memahami dampak pasti AI dan ML, bersama-sama, pada manajemen rantai pasokan untuk memastikan memanfaatkan teknologi ini secara maksimal. Kecerdasan buatan dalam manajemen rantai pasokan tidak hanya mengotomatiskan proses tetapi juga mengambil keputusan tentang pengadaan, manajemen inventaris, logistik pasokan, dll tanpa campur tangan manusia.

Menerapkan AI / ML dalam Pengelolaan VUCA sebagai Strategi Rantai Pasokan

Sementara tren Industri 4.0 mengalami perubahan kuantitatif dan kualitatif dalam industri untuk meningkatkan perbaikan organisasi, digitalisasi berbagai operasi industri juga telah memicu banyak faktor risiko seperti volatilitas, ketidakpastian, kompleksitas, dan ambiguitas (VUCA). VUCA adalah penghalang utama untuk standarisasi proses manajemen rantai pasokan, dan bisnis menemukan cara untuk mengatasi masalah ini dengan munculnya teknologi canggih seperti AI dan ML.

Ini mendapatkan popularitas sebagai cara yang efektif untuk mengelola VUCA dengan mengintegrasikan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam sistem dan logistik manajemen rantai pasokan, yang tidak hanya dapat mengidentifikasi tetapi juga menentukan kontinjensi di seluruh berbagai proses. Dengan adopsi alat berbasis AI dan ML dalam manajemen rantai pasokan, produsen telah mampu mengelola ambiguitas, kompleksitas, dan tantangan VUCA lainnya yang terkait dengan produk berteknologi tinggi, sementara tren Industri 4.0 terus meningkat.

Peran Kecerdasan Buatan dalam Manajemen Rantai Pasokan

Karena otomasi proses robotik menjadi bagian yang tak terhindarkan dari sebagian besar operasi industri serta peralatan, sistem manajemen rantai pasokan juga mengalami transformasi digital. Dengan demikian, teknologi seperti AI dan ML tidak hanya menjadi bagian dari peralatan manufaktur, tetapi juga pasokan, rantai nilai, dan manajemen gudang yang terutama berkembang pesat dalam pengambilan keputusan yang cepat namun akurat.

Tekanan tanpa henti dalam membuat keputusan yang tepat lebih cepat dari sebelumnya memicu produsen untuk menggunakan teknik AI dan ML untuk mengurangi "bukan menggantikan" campur tangan manusia dalam manajemen rantai pasokan. Sebagian besar alat yang dibantu AI dan ML menerapkan teknik penalaran manusia sebagai model ketika mereka diintegrasikan dengan proses pengambilan keputusan dalam manajemen rantai pasokan, dan ini meningkatkan kecepatan dan akurasi wawasan tentang produk serta tren yang akhirnya dicapai oleh protokol tersebut.

Karena keputusan yang tertunda dapat berdampak signifikan pada keuntungan, pendapatan, arus kas, dan bahkan kepuasan pelanggan dalam beberapa kasus. Dengan demikian, AI dan ML memungkinkan produsen untuk meningkatkan kecepatan protokol pengambilan keputusan dalam sistem manajemen rantai pasokan berteknologi tinggi. Dengan dampak positif dari alat bertenaga AI dan ML pada proses pengambilan keputusan dalam rantai pasokan, penerapannya kemungkinan akan memengaruhi pertumbuhan positif bisnis yang mengalami transformasi digital.

Teknik AI dan ML Memengaruhi Pendekatan Sinkronisasi terhadap Perencanaan dan Pengoptimalan Rantai Pasokan

Manajemen rantai pasokan selalu dianggap sebagai interkoneksi dari berbagai proses berbasis data dan analitis, dan sinkronisasi data dalam jumlah besar tersebut menjadi keharusan untuk memastikan perencanaan rantai pasokan yang akurat. Selain itu, meningkatnya kompleksitas rantai pasokan yang digerakkan oleh teknologi telah membawa perubahan mendasar dalam cara proses perencanaan tersinkronisasi dilakukan untuk memastikan optimalisasi rantai pasokan.

Alat bertenaga AI dan ML memasuki lanskap perencanaan rantai pasokan, memfasilitasi transisi dari urutan statis ke rangkaian dinamis dari beberapa operasi rantai pasokan. Alat yang digerakkan oleh teknologi tersebut digabungkan dalam sistem manajemen rantai pasokan saat ini, dan ini menyoroti manfaatnya dalam menyinkronkan perencanaan rantai pasokan ujung ke ujung. Alat ini juga dapat digunakan untuk mengotomatiskan prosedur agar sesuai dengan permintaan dan penawaran serta proses pengambilan keputusan secara waktu nyata, yang pada akhirnya menyinkronkan ekosistem perencanaan dalam lanskap rantai pasokan.

Tantangan dalam Adopsi Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Manajemen Rantai Pasokan

Meskipun lanskap industri global sedang bergerak menuju adopsi teknologi generasi mendatang untuk mendukung transformasi digital, adopsi teknologi ini di area khusus seperti manajemen rantai pasokan masih sangat rendah. Kesenjangan antara hype teknologi seperti AI dan ML dan nilai teknologi aktual terutama dikaitkan dengan keterbatasan dalam penerapan alat berbasis teknologi dalam manajemen rantai pasokan.

Kebanyakan manajer dan eksekutif bisnis gagal untuk memahami dan memvisualisasikan manfaat dan dampak yang tepat dari AI dan ML dalam manajemen rantai pasokan dalam pertumbuhan bisnis. Selain itu, alat AI dan ML memerlukan pemeliharaan berkala untuk memastikan kerja yang sempurna dalam parameter yang diharapkan dari sistem manajemen rantai pasokan, yang diterjemahkan menjadi biaya tambahan. Tantangan semacam itu telah sangat menghambat penetrasi teknologi ini di semua wilayah geografis di dunia. Namun, karena kesadaran tentang pengaruh positif yang dramatis dari AI dan ML dalam manajemen rantai pasokan berkembang pesat, penerapannya akan menjadi tak terelakkan di tahun-tahun mendatang, terlepas dari tantangan ini.