AI dalam manajemen rantai pasokan mengacu pada penerapan teknologi dan algoritma kecerdasan buatan untuk meningkatkan berbagai aspek proses rantai pasokan. Sebagai contoh, Humphreys et al. mengembangkan teknik optimisasi berbasis AI untuk meningkatkan kelayakan operasi manajemen dalam rantai pasokan. Teknik ini membantu dalam menyelesaikan masalah manajemen rantai pasokan dengan memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan proses pengambilan keputusan dan meningkatkan efisiensi. Pendekatan ini terbukti efektif dalam mengurangi biaya, meminimalkan risiko, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. (Hassouna et al., 2022).

Selain itu, AI dalam manajemen rantai pasokan juga dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas dan desain produk. (Min, 2009).

Misalnya, teknik AI seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami dapat digunakan untuk menganalisis umpan balik dan preferensi pelanggan, memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik terkait pengembangan dan desain produk. (Riahi et al., 2021).

AI juga digunakan untuk meningkatkan manajemen logistik dan transportasi (Riahi et al., 2021) (Helo & Hao, 2021) (Alomar, 2022) (Singh et al., 2020). Sistem bertenaga AI dapat menganalisis data waktu nyata tentang lalu lintas, cuaca, dan faktor lainnya untuk mengoptimalkan rute pengiriman, mengurangi biaya transportasi, dan meningkatkan efisiensi keseluruhan rantai pasokan (Helo & Hao, 2021). (Riahi et al., 2021).

SCM dengan teknologi modern dan AI

Contoh yang menonjol dari penerapan AI dalam manajemen rantai pasokan adalah penggunaan robot gudang yang didukung AI oleh Amazon. Robot-robot ini menggunakan visi komputer dan pembelajaran mesin untuk menavigasi gudang, mengambil dan mengemas pesanan, serta mengoptimalkan operasi penyimpanan dan pengambilan. Ini telah menyebabkan peningkatan signifikan dalam kecepatan dan akurasi proses pemenuhan pesanan Amazon.

Amazon’s Vision-Assisted Package Retrieval (VAPR) System Source : https://www.justthink.ai/blog/ai-powered-delivery-amazons-visionary-leap

Secara keseluruhan, integrasi AI dalam manajemen rantai pasokan memiliki potensi untuk merevolusi industri dengan meningkatkan pengambilan keputusan, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan kepuasan pelanggan (Riahi et al., 2021) (Alomar, 2022) (Singh et al., 2020). (Helo & Hao, 2021).

Selain itu, AI dapat diterapkan dalam manajemen rantai pasokan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan melalui peramalan permintaan yang lebih baik dan manajemen inventaris. Dengan menggunakan algoritma AI dan model prediktif, perusahaan dapat memprediksi permintaan pelanggan dengan akurat dan mengoptimalkan tingkat persediaan untuk memenuhi permintaan tersebut, meminimalkan baik kelebihan stok maupun kekurangan stok. Secara keseluruhan, penerapan AI dalam manajemen rantai pasokan memiliki potensi untuk membawa banyak manfaat, termasuk peningkatan efisiensi, pengurangan biaya, peningkatan kepuasan pelanggan, dan pengambilan keputusan yang lebih baik. (Belhadi et al., 2021).

A flowchart about AI SCM Implementation and Example

Sistem berbasis AI juga dapat digunakan untuk meningkatkan visibilitas dan transparansi rantai pasokan. Dengan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti sensor, perangkat IoT, dan sistem perusahaan, AI dapat memberikan wawasan waktu nyata ke dalam rantai pasokan, memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi dan menangani masalah dengan lebih cepat.
Kesimpulannya, integrasi AI dalam manajemen rantai pasokan adalah bidang yang berkembang pesat yang menawarkan banyak peluang untuk perbaikan dan optimasi.

 

 

Referensi

Alomar, M. A. (2022). Performance Optimization of Industrial Supply Chain Using Artificial Intelligence. In Computational Intelligence and Neuroscience (Vol. 2022, p. 1). Hindawi Publishing Corporation. https://doi.org/10.1155/2022/9306265

Belhadi, A., Mani, V., Kamble, S., Khan, S., & Verma, S. (2021). Artificial intelligence-driven innovation for enhancing supply chain resilience and performance under the effect of supply chain dynamism: an empirical investigation. https://doi.org/10.1007/s10479-021-03956-x

Hassouna, M., Elhenawy, I., & Haggag, R. (2022). A Multi-Objective Optimization for Supply Chain Management using Artificial Intelligence (AI). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2022.0130817

Helo, P., & Hao, Y. (2021). Artificial intelligence in operations management and supply chain management: an exploratory case study. In Production Planning & Control (Vol. 33, Issue 16, p. 1573). Taylor & Francis. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882690

Min, H. (2009). Artificial intelligence in supply chain management: theory and applications. https://doi.org/10.1080/13675560902736537

Riahi, Y., Saikouk, T., Gunasekaran, A., & Badraoui, I. (2021). Artificial intelligence applications in supply chain: A descriptive bibliometric analysis and future research directions. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114702

Riahi, Y., Saikouk, T., Gunasekaran, A., & Badraoui, I. (2021). Artificial intelligence applications in supply chain: A descriptive bibliometric analysis and future research directions. In Expert Systems with Applications (Vol. 173, p. 114702). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114702

Singh, K., Goyal, S. B., & Bedi, P. (2020). The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Supply Chain Management and its Task Model (Vol. 64, p. 616). https://doi.org/10.1109/iciss49785.2020.9315890