Banyak pemimpin perusahaan ingin mengintegrasikan AI dengan proses bisnis mereka untuk mendapatkan keunggulan kompetitif dalam industri mereka, dan AI generatif berpotensi membantu mengoptimalkan proses rantai pasokan utama.
AI Generatif (GenAI) adalah teknologi baru yang semakin populer di berbagai bidang bisnis, termasuk pemasaran dan penjualan. Dengan menganalisis data organisasi, GenAI berpotensi meningkatkan efisiensi operasional dan ketahanan rantai pasokan.
Namun, pengguna harus mewaspadai kekhawatiran seputar halusinasi AI, yang dapat menghambat kemampuan GenAI untuk meningkatkan operasi rantai pasokan.
Pelajari lebih lanjut tentang AI generatif dan kasus penggunaan spesifiknya dalam rantai pasokan.
Apa yang dimaksud dengan AI generatif dalam rantai pasokan?
Di tingkat konsumen, proses GenAI terdiri dari memasukkan perintah atau pertanyaan ke dalam kolom teks, gambar, atau video, yang mendorong AI untuk menghasilkan konten baru. Model GenAI biasanya dilatih pada kumpulan data berskala besar, dan ketika pengguna memasukkan data baru, aplikasi menggunakan data baru dan pengetahuan yang dipelajari sebelumnya untuk membuat konten baru.
Pengguna dapat melatih GenAI mengenai data yang mencakup setiap aspek rantai pasokan, termasuk inventaris, logistik, dan permintaan. Dengan menganalisis informasi organisasi, GenAI dapat membantu meningkatkan manajemen dan ketahanan rantai pasokan.
7 kasus penggunaan GenAI dalam rantai pasokan
Sebelum melanjutkan penerapan GenAI dalam rantai pasokan, pemimpin rantai pasokan harus mempertimbangkan kemampuan GenAI mana yang selaras dengan tujuan perusahaan dan menilai manfaat dan batasan yang dapat diterapkan.
Berikut beberapa kasus penggunaan yang berpotensi menjanjikan untuk manajemen rantai pasokan.
1. Peramalan permintaan
Itu perubahan permintaan yang cepat pada awal pandemi COVID-19, ketika konsumen mengalihkan pengeluaran mereka dari jasa ke barang, menyebabkan operasional rantai pasokan tidak dapat diprediksi. Pergeseran ini menunjukkan betapa pentingnya bagi perusahaan untuk mengantisipasi perubahan permintaan.
Organisasi dapat menggunakan model GenAI pada data penjualan historis, tren pasar, dan faktor lainnya untuk menyimulasikan potensi skenario penawaran dan permintaan serta meningkatkan akurasi perkiraan permintaan mereka. Melacak pola permintaan dapat membantu organisasi mengurangi gangguan dan menghindari masalah persediaan.
2. Evaluasi inventaris
GenAI juga berpotensi membantu meningkatkan manajemen inventaris.
GenAI yang telah dilatih mengenai data penting seperti tingkat stok, kapasitas gudang, dan waktu produksi dapat menyarankan cara untuk mengoptimalkan proses inventaris, termasuk merekomendasikan kapan harus mengisi ulang atau mengurangi stok, sehingga dapat membantu mengurangi kelebihan penyimpanan. Menyimpan produk tambahan memerlukan lebih banyak uang bagi perusahaan, sehingga mengurangi kelebihan stok dapat mengurangi biaya.
3. Komunikasi pemasok dan pelanggan
Komunikasi yang sering antara perusahaan dan pemasoknya serta antara perusahaan dan pelanggannya merupakan kunci bagi rantai pasokan yang efisien, namun membuat komunikasi seefektif mungkin dapat menjadi sebuah tantangan.
GenAI dapat mengirimkan pesan secara otomatis, sehingga karyawan tidak perlu melakukannya. Model bahasa besar dan pemrosesan bahasa alami dapat menggunakan data dari sumber seperti peristiwa pasar yang mungkin memengaruhi pemasok dan penundaan lalu lintas yang melibatkan pengiriman tertentu, lalu chatbot GenAI dapat memberi tahu pemasok tentang risikonya. Chatbot GenAI juga dapat menangani beberapa pertanyaan pelanggan, seperti memproses pengembalian atau melacak pengiriman.
4. Operasi
Teknologi baru dan permintaan yang berfluktuasi dapat menimbulkan tantangan operasional, dan GenAI berpotensi memberikan saran bagaimana cara meningkatkannya.
GenAI dapat menilai aspek operasi seperti kinerja pemasok dan kecepatan produksi, lalu menyarankan cara untuk mengoptimalkan prosedur. Pengoptimalan ini juga berpotensi menghemat uang perusahaan dan manfaat lainnya.
5. Logistik
Gangguan logistik dapat menyebabkan berbagai masalah. Kecelakaan lalu lintas dapat menunda pengiriman atau kejadian cuaca ekstrem dapat menyebabkan kekurangan yang tidak terduga, sehingga sulit untuk menjaga jadwal pengiriman tepat waktu.
Model GenAI dengan data seperti riwayat pola cuaca, peta lalu lintas, dan harga bahan bakar dapat mengidentifikasi rute perjalanan yang optimal dan menyoroti potensi gangguan yang akan datang serta rute alternatif jika diperlukan. Melakukan hal ini dapat membantu pengiriman tetap sesuai jadwal dan meningkatkan layanan pelanggan, karena pesanan tidak akan tertunda.
6. Keberlanjutan dan skalabilitas
Keberlanjutan saat ini menjadi fokus utama banyak organisasi, dan GenAI berpotensi menyoroti area yang perlu ditingkatkan.
Melatih model GenAI mengenai penggunaan material perusahaan saat ini serta proyeksi pasar untuk material terbarukan dapat memberikan wawasan tentang cara membuat proses lebih berkelanjutan sekaligus mempertimbangkan efektivitas biaya dan skalabilitas jangka panjang.
7. Analisis
GenAI dapat menjalankan simulasi dan skenario bagaimana-jika, menilai risiko, dan menyusun temuan ke dalam laporan.
Seperti semua kasus penggunaan rantai pasokan GenAI lainnya, kehati-hatian diperlukan saat menggunakan teknologi ini, karena GenAI dan model yang mendukungnya masih terus berkembang. Kekhawatiran saat ini mencakup data yang salah dan keluaran yang tidak sempurna, juga dikenal sebagai halusinasi AI, yang dapat menghambat penggunaan yang efektif.
Jacob Roundy adalah penulis dan editor lepas, yang mengkhususkan diri pada berbagai topik teknologi, termasuk pusat data dan keberlanjutan.
_______
diterjemahkan dari www.techtarget.com
