AI Rantai Pasokan: Memulai dalam 5 Langkah

Supply Chain AI telah memicu kegembiraan, keterkejutan, dan ketakutan selama setahun terakhir. Dari inovasi AI Generatif seperti ObrolanGPT hingga acara industri, analis, dan berita di media massa, setiap pemimpin bisnis sedang diuji – mulai dari visi dan kepercayaan mereka terhadap teknologi hingga persiapan internal dan integrasi kecerdasan buatan ke dalam operasi rantai pasokan.

Alasan utama munculnya berbagai emosi tersebut berasal dari ketidaktahuan bagaimana mengadopsi kemajuan AI. Dalam salah satu webinar terbaru kami, a acara jajak pendapatd 76% dari 100 peserta berada dalam tahap pendidikan untuk mengadopsi AI Generatif di perusahaan mereka. Selain itu, jajak pendapat lain yang dilakukan sebulan kemudian menunjukkan bahwa 31% peserta mengatakan bahwa mereka sedang mengembangkan proposal untuk memulai atau sedang menguji proyek percontohan yang memasukkan AI ke dalam perusahaan mereka.

Mengingat posisi sebagian besar perusahaan dalam perjalanan AI Rantai Pasokan mereka, perpaduan antara kegembiraan dan kekhawatiran bukanlah hal yang mengejutkan. Fase ini sering kali ditandai dengan serangkaian pertanyaan yang sulit dijawab, antara lain:

• Bagaimana kita bisa mempercayai dan memvalidasi informasi yang dihasilkan AI Generatif?
• Bagaimana cara terbaik organisasi kita mempersiapkan diri menghadapi kemampuan AI saat ini dan masa depan?
• Bagaimana kita dapat bergerak maju ketika sumber daya internal terbatas – mulai dari perencana hingga ilmuwan data?

Untuk benar-benar mengatasi hambatan umum dalam penerapan ini, para pemimpin bisnis harus memahami perbedaan antara AI Generatif dan pembelajaran mesin serta mengetahui kasus penggunaan mana yang memberikan dampak terbesar.

Perbedaan antara AI Generatif dan pembelajaran mesin

AI generatif dan pembelajaran mesin terkait erat dalam bidang kecerdasan buatan yang lebih luas. Namun, terdapat perbedaan penting antara keduanya: tujuan utama dan keluarannya. Berbeda dengan pembelajaran mesin, yang sebagian besar berorientasi pada tugas, AI Generatif lebih berfokus pada pembuatan konten orisinal yang tidak selalu berhubungan langsung dengan data masukan tertentu, melainkan mempelajari struktur yang mendasarinya untuk menghasilkan hasil baru yang serupa.

Pembelajaran mesin adalah cabang yang melibatkan algoritme dan model statistik yang memungkinkan komputer meningkatkan kinerjanya dalam suatu tugas melalui pengalaman atau data. Teknologi ini mencakup berbagai teknik untuk belajar dari data berlabel atau tidak terstruktur untuk memprediksi atau mengklasifikasikan berdasarkan data tertentu, membuat keputusan atau kesimpulan, dan melatih model untuk melakukan tugas. Sistem kemudian mempelajari pola dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data yang disediakan, yang pada dasarnya berfokus pada tugas tertentu seperti klasifikasi, regresi, atau pengelompokan.

AI generatif, di sisi lain, adalah bagian dari pembelajaran mendalam yang berhubungan dengan pembuatan konten atau data baru berdasarkan data berlabel dan tidak berlabel. Bidang ini terutama berfokus pada pembuatan konten baru – termasuk gambar, teks, audio, atau video – yang mungkin bukan bagian dari kumpulan data asli berdasarkan pola dan informasi yang dipelajari dan dibuat ulang dari data masukan.

Mengetahui perbedaan antara kedua teknologi ini sangat penting bagi bisnis yang ingin memanfaatkan kecerdasan buatan secara efektif. Namun hubungan yang saling melengkapi antara keduanya juga harus diakui, terutama karena kemajuan di salah satu bidang pada akhirnya menguntungkan pihak lain dan berkontribusi pada pengembangan aplikasi canggih yang lebih luas.

Lima Cara untuk Memulai Perjalanan Anda

Pendekatan terstruktur untuk memulai perjalanan AI Rantai Pasokan sangat penting untuk kelancaran transisi. Perusahaan perlu menentukan tujuan, memperoleh alat dan teknologi yang tepat, menyiapkan infrastruktur data, menerapkan model AI, dan terus meningkatkan sistem.

Berikut lima kasus penggunaan penting untuk adopsi AI yang dapat dicapai PermintaanAI+ dan InventarisAI+ solusi. Skenario-skenario ini tidak hanya menunjukkan potensi dampak dari Perencanaan rantai pasokan yang mengutamakan AI namun juga mendemonstrasikan aplikasi serbaguna dan luas jangkauannya di berbagai aspek bisnis.

1. Penginderaan permintaan

Visibilitas dan wawasan real-time terhadap permintaan jangka pendek memungkinkan peningkatan tingkat layanan dan akurasi perkiraan yang lebih tinggi. Kemampuan ini menerjemahkan informasi permintaan berbasis pasar untuk memungkinkan organisasi rantai pasokan mendeteksi pola pembelian jangka pendek. Teknik matematis baru dan sinyal permintaan yang hampir real-time kemudian dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan respons rantai pasokan perubahan permintaan yang tidak direncanakan – peluang transformasional bagi perusahaan mana pun.

2. Peramalan kausal

Peramalan kausal yang dibangun mengisolasi sinyal permintaan aktual dari “kebisingan” pasar. Dengan menggabungkan pembelajaran mesin dan teknik AI Generatif, teknologi ini dapat mengungkap pola kompleks yang sering terlewatkan, sehingga membantu profesional rantai pasokan fokus pada data yang paling penting bagi bisnis, pelanggan, dan pertumbuhan mereka secara keseluruhan.

3. Pengenalan produk baru

Memprediksi pengenalan produk baru tanpa riwayat penjualan dapat menjadi sebuah tantangan, namun kecerdasan buatan dapat menjadi alat yang berharga untuk membantu membuat prediksi ini menjadi lebih akurat. Sistem rantai pasokan dapat belajar dari perkembangan permintaan secara real-time untuk menghasilkan perkiraan yang lebih tepat dengan upaya yang jauh lebih sedikit. Kemudian, seiring berjalannya waktu, rencana rantai pasokan hilir menjadi lebih spesifik – sehingga menghasilkan profitabilitas yang lebih tinggi, kepuasan pelanggan, dan sinkronisasi yang lebih baik di seluruh mitra rantai pasokan.

4. Optimalisasi inventaris

Penerapan kecerdasan buatan pada manajemen inventaris memberikan wawasan langsung mengenai kinerja inventaris terhadap rencana. Bentuk analisis cerdas ini membuka pintu ke posisi inventaris yang lebih menguntungkan sekaligus memberikan peringatan real-time kepada perencana rantai pasokan dan visibilitas instan terhadap pengecualian dan usulan penyelesaian masalah.

Lebih baik lagi, dengan penilaian yang cerdas, skenario yang cerdas menerapkan prioritas ekonomi untuk lebih fokus pada peluang yang paling penting – yang pada akhirnya mengurangi persediaan yang membengkak sekaligus meningkatkan tingkat layanan dan menghindari defisit. Selain itu, kemampuan perencanaan inventaris dapat mengotomatiskan identifikasi kebijakan inventaris terbaik untuk setiap SKU di setiap lokasi penyimpanan berdasarkan informasi terkini. Data tersebut mencakup permintaan, variabilitas permintaan, variabilitas pasokan, waktu tunggu antar fasilitas, inventaris yang disimpan di lokasi penyimpanan alternatif, dan jenis stok di setiap fasilitas.

Perencana rantai pasokan juga dapat memanfaatkan fitur kebijakan inventaris otomatis AI untuk menentukan produk mana yang mengalami permintaan sporadis atau “lumpy”, seperti rentang ukuran yang luas, suku cadang, atau peralatan industri. Pendekatan ini memungkinkan rantai pasokan untuk menerapkan taktik perencanaan pengisian stokastik yang dapat menghasilkan keuntungan peningkatan tingkat layanan antara 9% dan 27% sekaligus menurunkan tingkat inventaris dan biaya logistik.

5. Optimalisasi jaringan

Kompleksitas dalam alur jaringan rantai pasokan saat ini tidak hanya menghambat pemantauan dan pengelolaan pergerakan barang secara efektif, namun juga meningkatkan kerentanan rantai pasokan terhadap bencana alam dan ketegangan geopolitik yang dapat semakin memperparah gangguan pengiriman.

Pendekatan inovatif terhadap optimalisasi jaringan dapat mengatasi masalah umum ini dengan segera menciptakan kembaran digital dalam rantai pasokan. Dengan menggunakan AI Generatif untuk mengeksplorasi potensi skenario masa depan, strategi ini memungkinkan perencana rantai pasokan menganalisis dan menilai berbagai konfigurasi yang dapat mengelola biaya secara efektif, meningkatkan layanan, dan menyelaraskan dengan tujuan pengurangan emisi. Selain itu, perencana dapat menyimulasikan dan mengevaluasi beragam skenario, memungkinkan pengambilan keputusan proaktif dan perencanaan strategis untuk menavigasi kompleksitas lanskap rantai pasokan modern.

Jalan mulus menuju transformasi bisnis sejati yang mengutamakan AI

Dengan menyadari hubungan unik dan saling melengkapi antara pembelajaran mesin dan AI Generatif, organisasi rantai pasokan memiliki peluang unik untuk mengantarkan perusahaan mereka memasuki era baru kecerdasan data. Mereka tidak hanya dapat menavigasi kompleksitas rantai pasokan modern namun juga meningkatkan efisiensi, mengelola biaya, meningkatkan tingkat layanan, dan menciptakan masa depan yang lebih berkelanjutan untuk rantai pasokan dan bisnis mereka secara keseluruhan.