Sumber: https://images.app.goo.gl/Ybf5EYZBcaK8rRPR8

Dalam era globalisasi ini, manajemen rantai pasokan telah menjadi aspek krusial bagi keberhasilan operasional suatu perusahaan, yang mana melibatkan pengelolaan aliran material dan informasi antara berbagai entitas seperti pemasok, vendor, pabrik manufaktur, fasilitas pergudangan, pusat distribusi, dan pengecer (Amrozi et al., 2022). Dalam konteks ini, tujuan utama dari manajemen rantai pasokan adalah untuk mengendalikan dan memastikan ketersediaan pasokan yang memadai guna memenuhi permintaan pelanggan secara efektif (Amrozi et al., 2022). Namun, pengelolaan rantai pasokan bukanlah tanpa tantangan, seperti kompleksitas yang melekat dan ketidakpastian yang mungkin timbul (Syuhada et al., 2021). Semakin berkembangnya teknologi, sistem terdistribusi pervasif telah muncul sebagai solusi menjanjikan untuk mengatasi masalah-masalah ini, menawarkan kemampuan untuk diakses kapan saja, di mana saja, dan oleh siapa saja, sehingga memfasilitasi visibilitas waktu nyata, pelacakan bahan dan produk, dan waktu respons yang lebih cepat dalam pemrosesan data (Subhiyakto et al., 2016). Lebih lanjut, konsep supply chain management mencakup perencanaan dan pengelolaan seluruh aktivitas yang terlibat dalam pengadaan, konversi, dan manajemen logistik (Himawan et al., 2021). Penyelarasan dan koordinasi ini dilakukan melalui kolaborasi antara mitra saluran, yang dapat berupa pemasok, perantara, penyedia layanan pihak ketiga, dan pelanggan. Esensi dari manajemen rantai pasokan adalah untuk mengintegrasikan manajemen penawaran dan permintaan di seluruh rantai nilai, yang pada gilirannya akan meningkatkan daya saing bisnis di pasar global (Jamal et al., 2024).

Kecerdasan buatan telah muncul sebagai kekuatan transformatif dalam berbagai domain, dan bidang logistik tidak terkecuali. Implementasi kecerdasan buatan dalam manajemen rantai pasokan melibatkan integrasi teknologi dan algoritma cerdas untuk meningkatkan berbagai aspek proses rantai pasokan. Dengan menganalisis kumpulan data yang besar, AI dapat mengidentifikasi pola dan tren yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan operasi logistik, menghemat biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Kecerdasan buatan menawarkan peluang transformatif untuk bisnis dari semua ukuran, memungkinkan mereka untuk mengotomatiskan tugas, mengoptimalkan proses, dan mendapatkan wawasan berharga dari data (Syahrani & Habibullah, 2024). Dalam bidang logistik, kecerdasan buatan dapat digunakan untuk meningkatkan berbagai aspek manajemen rantai pasokan, termasuk peramalan permintaan, manajemen inventaris, dan pengiriman. Dalam dunia manufaktur, AI digunakan untuk meningkatkan efisiensi produksi melalui otomatisasi proses, prediksi pemeliharaan mesin, dan pengoptimalan rantai pasok (Oktavianus et al., 2023). Secara umum, kecerdasan buatan terdiri dari dua bagian utama, yaitu Deep Learning dan Machine Learning (Raup et al., 2022). Machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan sistem yang dapat belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Salah satu implementasi penting dari kecerdasan buatan dalam logistik adalah optimalisasi manajemen rantai pasokan. Sistem berbasis AI dapat menganalisis data historis, kondisi pasar saat ini, dan faktor eksternal lainnya untuk membuat perkiraan permintaan yang akurat.

Peningkatan akurasi dalam pengumpulan dan analisis data menjadi salah satu manfaat utama yang dijanjikan oleh integrasi AI dalam ekoturisme, yang juga relevan dalam konteks rantai pasokan dan logistik (Feng-qing, 2016). Peramalan permintaan yang akurat memungkinkan bisnis untuk mengoptimalkan tingkat inventaris, mengurangi situasi stok habis, meminimalkan biaya penyimpanan, dan meningkatkan pemenuhan pesanan. Implementasi AI dalam rantai pasokan memiliki potensi untuk memberikan penghematan yang signifikan, yang mencakup peningkatan efisiensi pengiriman peti kemas dan pengiriman truk lokal dengan mengalihkan rute pengiriman untuk menghindari cuaca buruk atau lalu lintas yang padat. Selain itu, AI dapat membantu bisnis dalam mengoptimalkan upaya penelitian dan pengembangan mereka, yang mengarah pada peningkatan manufaktur dengan biaya yang lebih rendah dan kualitas yang lebih tinggi (Dash et al., 2019). Selain peramalan permintaan, AI juga dapat mengoptimalkan manajemen inventaris dengan memberikan visibilitas waktu nyata ke tingkat inventaris di seluruh rantai pasokan (Dauvergne, 2020). Hal ini memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi potensi kekurangan atau kelebihan stok dan mengambil tindakan proaktif untuk mengatasi masalah ini. Selain itu, implementasi AI dalam rantai pasokan dapat membantu dalam meningkatkan upaya konservasi dengan mengidentifikasi dan mengurangi dampak lingkungan dari kegiatan ekoturisme, seperti degradasi habitat atau polusi (Feng-qing, 2016).

Perusahaan telah memanfaatkan AI untuk meningkatkan efisiensi rantai pasokan mereka, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan (Pattanayak, 2019). Selain itu, AI memiliki potensi untuk meningkatkan keamanan dan manajemen risiko dalam rantai pasokan. Sistem berbasis AI dapat memantau data dari berbagai sumber, seperti laporan cuaca, berita, dan media sosial, untuk mengidentifikasi potensi gangguan pada rantai pasokan. gangguan ini dapat mencakup bencana alam, kerusuhan politik, atau serangan dunia maya. Dengan mendeteksi potensi risiko di awal, bisnis dapat mengambil tindakan proaktif untuk mengurangi dampaknya, seperti mencari sumber pasokan alternatif atau mengalihkan rute pengiriman (Feng-qing, 2016). Manfaat yang ditawarkan oleh AI tidak terbatas pada optimalisasi operasional tetapi juga mencakup potensi manfaat ekonomi bagi masyarakat lokal dengan menarik lebih banyak pengunjung dan menghasilkan pendapatan. Selain itu, penggunaan AI dalam e-commerce sangat penting karena menjaga kondisi higienis di lokasi produksi dan memastikan produksi makanan yang aman (Khrais, 2020).

Namun, adopsi AI dalam rantai pasokan juga menghadirkan beberapa tantangan dan pertimbangan yang perlu diatasi. Masalah privasi dan keamanan data harus ditangani untuk memastikan bahwa informasi sensitif terlindungi. Selain itu, organisasi harus berinvestasi dalam infrastruktur yang tepat dan kemampuan analisis data untuk mengekstrak nilai maksimal dari solusi berbasis AI (Lu et al., 2022). Ketergantungan pada AI dapat menimbulkan implikasi sosial dan budaya, yang berpotensi mengganggu pengetahuan dan praktik tradisional masyarakat lokal, dan berpotensi menyebabkan hilangnya interaksi manusia dan hubungan dengan alam (Feng-qing, 2016).

 

Kesimpulan

Secara keseluruhan, integrasi AI dalam rantai pasokan memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan keamanan dan manajemen risiko.

Bisnis yang berhasil mengadopsi AI dalam rantai pasokan mereka dapat memperoleh keunggulan kompetitif dan membuka peluang pertumbuhan baru (Jakkula, 2022). Penggunaan AI memungkinkan adopsi praktik-praktik yang memanfaatkan ketersediaan data, memaksimalkan penggunaan sumber daya yang tersedia, meminimalkan emisi, dan berkontribusi pada manajemen energi (Uriarte‐Gallastegi et al., 2024). Meskipun AI menawarkan banyak manfaat, penting untuk menyadari potensi tantangan dan pertimbangan yang terkait dengan implementasinya. Selain itu, teknologi AI, termasuk pembelajaran mesin, chatbot, dan augmented reality, memiliki kapasitas untuk meningkatkan kualitas pembelajaran.

 

 

References

Amrozi, Y., Ramadhan, H., & Maulana, M. I. (2022). Responsive Strategy Versus Efficiency Strategy On New Product Launches (A Study Literature). Media Ekonomi, 22(1), 45. https://doi.org/10.30595/medek.v22i1.12681

Dash, R., McMurtrey, M. E., Rebman, C., & Kar, U. K. (2019). Application of Artificial Intelligence in Automation of Supply Chain Management. Journal of Strategic Innovation and Sustainability, 14(3). https://doi.org/10.33423/jsis.v14i3.2105

Dauvergne, P. (2020). Is artificial intelligence greening global supply chains? Exposing the political economy of environmental costs. Review of International Political Economy, 29(3), 696. https://doi.org/10.1080/09692290.2020.1814381

Feng-qing, Z. (2016). null. Philosophy Study, 6(9). https://doi.org/10.17265/2159-5313/2016.09.003

Himawan, F., Ripanti, E. F., & Mutiah, N. (2021). Desain Jaringan Distribusi Bantuan Sosial Beras Sejahtera (Bansos Rastra) menggunakan Metode Distribution Requirement Planning. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 7(1), 84. https://doi.org/10.26418/jp.v7i1.44077

Jakkula, A. R. (2022). Challenges in Implementing AI in E-Commerce and How to Overcome Them. Journal of Artificial Intelligence & Cloud Computing, 1(4), 1. https://doi.org/10.47363/jaicc/2022(1)286

Jamal, R., Ikhval, A. A., Nisa, N. A., Qulbi, S. H., & Arifin, M. U. (2024). Penggunaan Teknologi Informasi dalam Mengoptimalisasi Supply Chain Management. Jurnal Inovasi Global, 2(7), 737. https://doi.org/10.58344/jig.v2i7.117

Khrais, L. T. (2020). Role of Artificial Intelligence in Shaping Consumer Demand in E-Commerce. Future Internet, 12(12), 226. https://doi.org/10.3390/fi12120226

Lu, X., Wijayaratna, K., Huang, Y., & Qiu, A. (2022). AI-Enabled Opportunities and Transformation Challenges for SMEs in the Post-pandemic Era: A Review and Research Agenda [Review of AI-Enabled Opportunities and Transformation Challenges for SMEs in the Post-pandemic Era: A Review and Research Agenda]. Frontiers in Public Health, 10. Frontiers Media. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.885067

Oktavianus, A. J. E., Naibaho, L., & Rantung, D. A. (2023). Pemanfaatan Artificial Intelligence pada Pembelajaran dan Asesmen di Era Digitalisasi. JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI, 5(2), 473. https://doi.org/10.53863/kst.v5i02.975

Pattanayak, S. (2019). Transforming business consulting through generative AI: A framework for enhanced strategic decision-making and value creation. World Journal of Advanced Research and Reviews, 3(1), 54. https://doi.org/10.30574/wjarr.2019.3.1.0031

Raup, A., Ridwan, W., Khoeriyah, Y., Supiana, S., & Zaqiah, Q. Y. (2022). Deep Learning dan Penerapannya dalam Pembelajaran. JIIP – Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan, 5(9), 3258. https://doi.org/10.54371/jiip.v5i9.805

Subhiyakto, E. R., Utomo, D. W., & Adi, P. W. (2016). Teknologi dan Teknik Sistem Terdistribusi Pervasif dalam Bidang Logistik: Studi Literatur Sistematis. Jurnal Buana Informatika, 7(2). https://doi.org/10.24002/jbi.v7i2.487

Syahrani, R., & Habibullah, H. (2024). Peran Teknologi Informasi Komunikasi dalam Manajemen Rantai Pasok: Systematic Literatur Review. Journal of Business Management, 2(1), 1. https://doi.org/10.47134/jobm.v2i1.19

Syuhada, W. B., Baihaqi, I., & Ardiantono, D. S. (2021). Penilaian Praktik Green Supply Chain Management (Studi Kasus: Perusahaan Pedagang Besar Farmasi di Indonesia). Jurnal Teknik ITS, 10(2). https://doi.org/10.12962/j23373539.v10i2.69721

Uriarte‐Gallastegi, N., Landín, G. A., Landeta‐Manzano, B., & Laskurain‐Iturbe, I. (2024). The Role of AI in Improving Environmental Sustainability: A Focus on Energy Management. Energies, 17(3), 649. https://doi.org/10.3390/en17030649