Search
Senin 1 Maret 2021
  • :
  • :

Menyingkap Nilai Proses Rantai Pasok melalui AI

MAJALAH ICT – Jakarta. Selama lebih dari empat dekade, tidak sedikit dari produksi manufaktur di seluruh dunia mengatur apa yang kini dikenal sebagai Global Value Chains (GVC) atau Rantai Nilai Global. COVID-19 telah menyerang jantung dari kawasan-kawasan pusat rantai nilai global, termasuk Cina, Eropa, dan AS.

Kini, dengan roda produksi yang kembali melaju, perusahaan-perusahaan berjuang menemukan cara untuk memonitor arus masuk produk, mencari cara agar arus produk diterima, disimpan, dan dikirimkan sekaligus ketika permintaan atas semua barang, kecuali barang berpasokan sedikit, sudah berhenti. Hal ini memicu banyak bisnis untuk meninjau kembali proses rantai pasokan mereka saat ini dan mengevaluasi cara agar mereka bisa membangun ketahanan sebelum terjadi hantaman di masa datang.

Digitalisasi adalah hal yang penting bagi industri pada iklim seperti sekarang ini karena dapat menaikkan margin dan kinerja operasional baik di saat situasi prima dan dapat beradaptasi di kondisi yang buruk. AI telah mencapai titik kunci di mana manfaat nyatanya dapat segera dikenali.

Memahami di mana AI mendorong proses yang sudah ada

Pada sektor industri, aplikasi AI didukung oleh meningkatnya adopsi perangkat dan alat sensor yang terhubung melalui Internet of Things (IoT). Mesin produksi, kendaraan, atau perangkat yang dioperasikan oleh manusia menghasilkan jumlah data yang berlimpah. AI memungkinkan penggunaan data tersebut untuk tugas-tugas yang memberi nilai tambah tinggi seperti pemeliharaan prediktif dan optimasi kinerja dengan tingkat akurasi yang belum pernah diketahui sebelumnyA. Oleh sebab itu, kombinasi IoT dan AI telah memulai gelombang lanjutan dari kemajuan kinerja, khususnya di sektor industri. Lebih lanjut tentang otomasi ini, AI menggunakan data IoT historis untuk menganalisa tren yang akan membantu mempersingkat dan meningkatkan proses rantai pasokan melalui solusi-solusi mutakhir seperti penjadwalan operasi yang digerakkan AI. Penjadwalan berbasis AI ini memberikan rekomendasi pada manusia tentang urutan penjadwalan operasi, yang secara substansial mengurangi kesalahan dan inefisiensi. Selanjutnya, AI belajar seiring pengoperasian dan menyesuaikan panduannya terhadap situasi tertentu, semakin cerdas dengan terus beroperasi. Selain itu, otomasi proses robotika yang digerakkan AI menghilangkan unsur manusia dari tugas-tugas berulang pada tingkat kompleksitas beragam, sehingga menambah kenaikan efisiensi dan akurasi. Dengan alur kerja yang terintegrasi, banyak dari proses rantai pasokan dapat diotomasi dengan cerdas. Jenis kemampuan yang digerakkan AI ini memiliki potensi untuk mendefinisikan ulang proses rantai pasokan bisnis. Pada industri-industri tertentu, seperti minyak dan gas alam, keuntungan operasional seperti ini lebih penting di masa sekarang.

Para pengadopsi awal teknologi AI menerapkannya di lokasi operasional, cloud, edge, dan melalui berbagai arsitektur hibrid. AI sendiri bukanlah satu jenis teknologi saja tetapi terdiri dari beberapa jenis teknologi, termasuk jaringan saraf (neural networks), pembelajaran dalam (deep learning), pengolahan bahasa alami (natural language processing), visi komputer (computer vision), pembelajaran mesin tanpa pengawasan (unsupervised machine learning), pembelajaran mesin dengan pengawasan (supervised machine learning), pembelajaran penguatan (reinforcement learning), pembelajaran transfer (transfer learning), dan lainnya. Berbagai jenis AI ini diaplikasikan dengan berbagai cara di seluruh dunia industri untuk menciptakan solusi yang menjadi sasaran yang disajikan sebagai analitika deskriptif, prediktif, preskriptif, dan prognostik.

Menanggulangi ketakutan otomasi

Selain memutuskan di mana dan bagaimana cara terbaik untuk menerapkan teknologi AI, budaya perusahaan yang terbuka terhadap kolaborasi manusia dan mesin sangat penting dalam mendapatkan manfaat terbaik dari AI. Kepercayaan adalah salah satu dari pola pikir dan perilaku kunci dari kolaborasi manusia-mesin yang berhasil.

Berikut adalah beberapa langkah-langkah praktis untuk dipertimbangkan jika sebuah bisnis ingin menjajaki penerapan teknologi Artificial Intelligence atau Machine learning capability pada proses bisnisnya:

  1. Manfaatkan AI untuk mendapatkan nilai lebih secara signifikan dari software industri yang sudah ada: SCADA (singkatan dari Supervisory Control and Data Acquisition yang umumnya merujuk pada sistem kendali industri) dan jenis sistem kendali lainnya sudah menjadi praktek standard di sebagian besar fasilitas industri. Data real-time dan historis umumnya dipakai untuk visualisasi tren, pelaporan, dan HMI. AI memungkinkan perusahaan mendapatkan lebih banyak nilai dan pemahanan dari data historis menggunakan teknologi mutakhit seperti multi-variate machine learning dan deep learning. Dengan mengintegrasikan software berteknologi AI ke dalam infrastruktur IT industri yang sudah ada, perusahaan-perusahaan dapat memperbesar nilai dan ROI dengan mendeteksi dan mengatasi masalah-masalah operasional dan pemeliharaan sebelum menjadi masalah lebih besar yang seringkali membuat operasi terpaksa terhenti di luar jadwal. Hal ini bias mengakibatkan waktu operasi naik 10% per tahun, yang membuat kerugian mendasar dari segi biaya dan efisiensi.
  2. Integrasikan AI ke inti rantai pasokan untuk memetik manfaat teknologi mutakhir: Penjadwalan operasional dan otomaso proses kerja berteknologi AI dapat menyingkirkan kesalahan-kesalahan dan memungkinkan perusahaan industri mendapatkan hasil terbaik dari sumber daya yang mereka miliki. Keberhasilan rantai pasikan sangat penting bagi keberhasilan perusahaan secara keseluruhan, dan peningkatan efisiensi seringkali berarti perbedaan antara untung atau rugi. AI menawarkan nilai yang luar biasa di bidang ini, dan seharusnya perusahaan-perusahaan tidak takut untuk memanfaatkan kekuatan AI menjadi bagian integral dari proses rantai pasokan mereka.
  3. Gunakan cloud untuk memudahkan penerapan AI dan memungkinkan perusahaan berkembang: Artificial Intelligence dengan pesat menjadi otak di belakang cloud. Akibatnya, perusahaan-perusahaan dapat dengan cepat menerapkan dan mengakses beragam kemampuan software yang digerakkan berbagai macam teknologi AI. Cloud adalah mekanisme pengiriman, dan SaaS adalah model komersial; walau demikian, AI menggerakkan banyak nilai-nilai yang didapat. Kini, AI menjadi lebih mudah diakses dan murah untuk diterapkan di lingkungan industri.
  4. Jembatani kesenjangan antara AI dan manusia: Agar dapat meraup nilai maksimal dari AI, para perusahaan wajib memastikan kesenjangan antara AI dan pemahaman manusia terjembatani. Sejumlah besar pekerja saat ini sedikit tak percaya atau takut terhadap AI. Penting bagi perusahaan untuk melakukan apapun yang dibutuhkan untuk memastikan manfaat dari software berbasis AI diterjemahkan ke dalam bahasa sehari-hari para pekerja yang bersangkutan Manfaat yang ditawarkan AI harus ditempatkan dalam konteks yang sesuai, berguna, dan dapat dieksekusi. Jika hal ini tidak dilakukan, makan nilai yang dimiliki AI menjadi mubazir.
  5. Terbuka terhadap inovasi dan perubahan yang terus berlanjut: Kemampuan AI terus berevolusi dan bertumbuh. Software akan menjadi cerdas dengan adanya kombinasi kemampuan AI untuk mewujudkan pemikiran dan nalar berbasis mesin canggih. Bersamaan dengan perubahan-perubahan ini, perusahaan dapat meraup lebih banyak manfaat dengan pemahaman yang lebih dalam akan keputusan-keputusan terkait biaya vs resiko, pemahaman yang lebih baik akan proses bisnis dan efisiensi terkait, dan perencanaan. Dengan terus melakukan perencanaan dan memasukkan perubahan, perusahaan dapat mengambil manfaat dari kemampuan dan wawasan AI yang terus berkembang.

Saatnya untuk mawas diri dan berevolusi

Bisnis-bisnis kini perlu untuk tangkas mengelola biaya penurunan produksi, diikuti dengan kendala modal kerja lalu menaikkan kembali tingkat produksi seiring perbaikan ekonomi. Kami juga melihat adanya periode ketidakpercayaan dan disinformasi ketika rantai pasokan global terganggu. Data adalah kunci terhadap ketertelusuran dan lokasi asal yang memastikan obat-obatan dan makanan bersumber asli. Penglihatan yang lebih baik memungkinkan kita memahami di mana sumber-sumber daya seperti makanan dan produk farmasi berada dan bagaimana kita mendapatkan energi secara efisien bagi yang memerlukannya.

Transformasi digital hadir untuk menawarkan manfaat kompetitif langsung dan menarik bagi mereka yang cepat mengadopsinya – dan untuk menunjukkan lokasi asal. Perusahaan memerlukan software cerdas untuk menjawab masalah-masalah industri seputar penciptaan nilai, perbaikan produktivitas, penemuan pemahaman, pengelolaan resiko, dan optimasi biaya. AI adalah pembeda kunci dan kekuatan pendorong di balik kemajuan pada rantai pasokan.

Ditulis oleh James (Jim) H. Chappell, Kepala Divisi Global AI dan Analitika Lanjutan, AVEVA.

 




Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *