Peran Data Science dalam Optimasi di Industri Logistik
Mungkin kita sudah sering mendengar kepopuleran Data Science. Namun tahukah Anda peranannya dalam optimasi industri logistik? Simak selengkapnya di sini!
Table of Contents
Data Science telah menjadi kunci untuk mengoptimalkan berbagai sektor bisnis, termasuk industri logistik. Konsep "Data is The New Oil" telah dipahami oleh banyak perusahaan yang memanfaatkan data untuk meningkatkan proses bisnis mereka. Dalam industri logistik, data dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan strategi yang lebih efektif karena didasarkan pada fakta dan kenyataan. Dengan memanfaatkan Data Science, perusahaan logistik dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Dengan demikian, industri logistik dapat bertransformasi menjadi industri yang lebih efisien dan berkelanjutan.
Memberdayakan Data Science
Data Science didefinisikan sebagai bidang interdisipliner yang menggunakan metode, proses, algoritma, dan sistem ilmiah untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data terstruktur, dan tidak terstruktur, serta menerapkan pengetahuan dan wawasan (insight) yang dapat ditindaklanjuti dari data di berbagai domain aplikasi. Bagian kuncinya adalah "ekstraksi pengetahuan dan wawasan (insight)".
Data Science dapat diberdayakan dalam berbagai domain seperti industri logistik, pengapalan (shipping), dan rantai pasokan (supply chain). Penerapan Data Science di tempat yang tepat dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas.
Sebuah studi baru-baru ini oleh Dewan Profesional Manajemen Rantai Pasokan menemukan bahwa Data Science menjadi lebih penting bagi industri ini. Organisasi perlu melihat ke dalam dan menentukan di mana pengetahuan dan pemahaman yang lebih baik dapat meningkatkan bisnis mereka. Misalnya, dengan mengatur barang atau menempatkan fasilitas secara geografis dengan mempertimbangkan data terkait waktu pengiriman agar penyaluran barang dapat dengan efektif dan efisien.
Peran Data Science dalam Industri Logistik
1. Logistik
Dalam logistik, penerapan Data Science dapat membantu perusahaan lebih mengoptimalkan operasi. Ini mencakup semua hal mulai dari rute pengiriman yang akan diambil, cara mengelola bahan bakar dengan lebih baik (dan waktu perjalanan yang mana) hingga peramalan penawaran dan permintaan yang lebih akurat.
Menerapkan Data Science ke logistik dapat membantu perusahaan menggunakan wawasan yang disampaikan dengan cepat untuk melakukan penyesuaian sesuai kebutuhan, karena variabel yang berbeda (seperti keinginan konsumen atau harga bahan bakar) dapat ditindaklanjuti lebih cepat. Sistem Smart Truck DHL menggunakan Data Science dan analitik untuk menghitung rute terbaik demi efisiensi, penghematan biaya dan waktu.
2. Supply Chain / Rantai Pasok
Rantai pasok itu sendiri telah menjadi elemen yang lebih strategis dari bisnis perusahaan. Organisasi telah mulai menganalisis cara mengotomatiskan peramalan permintaan, mengoptimalkan pengisian ulang dan waktu tunggu, membuat inventaris mencerminkan permintaan pasar dengan lebih akurat, hingga meningkatkan produksi dan pengiriman tepat waktu. Tujuannya adalah untuk membuat rantai pasokan lebih efisien dan dapat diprediksi.
Wawasan yang lebih baik juga dapat menghasilkan kelincahan yang lebih baik sehingga penyesuaian dapat dilakukan secara real time — dan krisis global dapat berhasil diatasi. Misalnya, seperti yang dicatat CIO , PepsiCo menggunakan analitik dan Machine Learning untuk memprediksi stok habis dan mengingatkan pengecer untuk memesan ulang.
3. Manajemen pengiriman
Saat ini hanya ada sedikit informasi yang tersedia tentang pengiriman sehingga cenderung membuat banyak perusahaan tidak tahu tarif dari operator dan bagaimana mereka bersaing dengan pesaing mereka. Tanpa analisis ini, mustahil bagi pengirim untuk memahami dampak biaya pengiriman (dan variabel potensial yang dapat mempengaruhi mereka seperti pengemasan, lokasi, diskon, dan tarif musiman) terhadap profitabilitas.
Dengan menganalisis proses pengiriman, mulai dari negosiasi operator hingga cara pengemasan barang, bisnis dapat mengoptimalkan operasinya dan menemukan cara memangkas biaya tanpa mengorbankan layanan atau kecepatan. Misalnya melalui perusahaan e-niaga Nisolo dan menggunakan analitik data untuk mengidentifikasi bahwa pengiriman minimumnya membebani uang perusahaan maka memungkinkannya tindakan penyesuaian.
4. Manufaktur
Dengan menerapkan Data Science ke ruang manufaktur, organisasi dapat lebih dekat dengan tujuan industri untuk menghasilkan produk yang sesuai secara jumlah dan tepat waktu. Hal ini dapat dilakukan dengan misalnya menurunkan biaya produksi barang sehingga membuat harga barang lebih murah untuk semua.
Data Science dapat diterapkan pada sistem manufaktur untuk membantu mewujudkannya, memantau proses fasilitas, memodelkan skenario pemeliharaan, mengenali pola waktu henti, meninjau praktik keselamatan, lalu membangun dan meningkatkan operasi untuk mencerminkan apa yang telah dipelajari. Data Science juga dapat meminimalkan risiko, menurunkan biaya, dan meningkatkan produktivitas.
Pabrikan otomotif Ford adalah contoh yang bagus, karena menggunakan Data Science untuk menganalisis kelemahan dan kekuatan peralatan sehingga dapat mengidentifikasi potensi kerusakan mesin sebelum terjadi.
Apa Keuntungan Data Science untuk Rantai Pasokan dan Logistik?
1. Pemantauan Kinerja
Dengan memantau statistik apa pun dalam rantai pasokan, inefisiensi dapat dihilangkan dan persyaratan operasional dapat ditegakkan. Manajer kinerja mengonversi wawasan (insight) data menjadi hasil yang berguna, termasuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya atau rute pengiriman dan mendorong transparansi bagi mitra rantai pasok
2. Memprediksi Fenomena
Prediksi yang dihasilkan mesti memiliki nilai error yang kecil dalam rangka menghasilkan prediksi yang akurat. Melalui penerapan Data Science seperti regresi tunggal atau berganda, analisis time series, dll akan lebih akurat karena memiliki banyak alternatif yang dapat disesuaikan dengan kondisi data kita. Harapannya dengan Data Science kita dapat memprediksi jumlah permintaan produk, ketersediaan produk dan bahan baku, keterlambatan pengiriman dan sebagainya. Maka dari itu, Data Science dapat digunakan untuk mengontrol inventaris
3. Optimalisasi Rute
Optimalisasi rute adalah metode untuk mencari tahu cara tercepat untuk pergi ke suatu tempat. Menemukan rute paling efektif untuk mengirimkan paket ke klien adalah salah satu kesulitan yang ada dalam logistik (distribusi barang). Data Science dapat digunakan untuk menemukan kendaraan terdekat, dan informasi dapat ditransmisikan dengan cepat. Jumlah pesanan, cuaca, kecepatan rata-rata sepanjang rute, jumlah bahan bakar, dan jumlah waktu semuanya dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren.
4. Meningkatkan Efektivitas Operasional
Ada dua tujuan utama yang harus dicapai: menegakkan standar operasional dan menghilangkan inefisiensi operasional. Seseorang dapat melacak dan menganalisis bagaimana aktivitas berubah dari waktu ke waktu dengan menggunakan data. Anda akan dapat memantau dan mengevaluasi indikator kinerja utama (KPI) secara teratur seperti biaya, nilai, layanan, dan pemborosan jika Anda memiliki pengetahuan tentang data operasional dan Data Science. Anda akan dapat mencegah bencana dan mengambil tindakan korektif sebagai hasilnya. Ini akan meningkatkan efektivitas tindakan dan membuatnya lebih transparan.
5. Meramalkan Pasar dan Gudang Pintar
Transportasi hanyalah salah satu elemen dari operasi rantai pasokan. Barang sering disimpan di gudang yang dapat diakses dengan mudah sebelum dikirim ke lokasi akhir. Baik barang berbahaya maupun barang yang mudah rusak (seperti makanan dan obat-obatan) harus disimpan di tempat khusus dengan kemasan, suhu, dan tingkat kelembapan yang tepat.
Pemborosan dan barang rusak tidak hanya merusak keuntungan bisnis, tetapi juga dapat membahayakan kesehatan dan keselamatan pelanggannya. Melalui Data Science akan membantu memprediksi jumlah pasar sebuah produk dan meningkatkan pengawasan serta pemeliharan produk ketika di gudang.
6. Kepuasan Pelanggan
Informasi tentang preferensi klien, suka, dan tidak suka harus tersedia untuk mempertahankan pelanggan, namun sering tersebar dan diisi dengan data yang tidak perlu. Dengan menggunakan Data Science dalam situasi ini, dimungkinkan untuk meningkatkan layanan pelanggan, melakukan segmentasi konsumen secara eksplisit, dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Ini juga memacu pengembangan metode Customer Relationship Management (CRM). Data besar (Big Data) akan menawarkan perspektif luas tentang kebutuhan klien dan kualitas layanan, yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas produk.
7. Menciptakan Konsep dan Model Bisnis yang Inovatif
Rantai pasokan yang tidak efisien akan dihilangkan, aset yang kurang dimanfaatkan akan diselesaikan, pencocokan permintaan-pasokan akan ditingkatkan, dan visibilitas serta komunikasi lintas sistem akan ditingkatkan sehingga Data Science secara efektif dimanfaatkan dalam proses logistik. Berkat transformasi digital ini, kini, peserta dalam rantai pasokan dapat terhubung melalui penerapan solusi yang meningkatkan kejelasan operasional dan komunikasi antara sistem yang sebelumnya terpisah.
Masa Depan Data Science dalam Industri Logistik
Data Science dapat membantu industri logistik dalam beberapa cara, seperti memprediksi permintaan, mengoptimalkan rute pengiriman, mengurangi biaya, dan meningkatkan kualitas layanan. Dengan memanfaatkan teknologi Data Science, industri logistik dapat memonitor secara real-time kinerja mereka dan mengoptimalkan operasinya untuk memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka. Dalam jangka panjang, Data Science akan semakin menjadi kunci sukses industri logistik. Namun, tantangan besar dalam implementasi Data Science adalah kekurangan SDM yang memiliki kemampuan dan keahlian dalam bidang ini. Oleh karena itu, upskilling dan re-skilling pekerja logistik untuk menguasai teknologi ini menjadi penting.
Perusahaan logistik yang mampu menggabungkan teknologi Data Science dengan keahlian mereka akan menjadi yang terdepan dalam industri ini. Namun, hal ini memerlukan investasi dan komitmen yang serius dari perusahaan untuk memanfaatkan potensi Data Science. Dalam menghadapi persaingan yang semakin ketat di industri logistik, perusahaan perlu memperhatikan penggunaan teknologi Data Science sebagai bagian dari strategi mereka untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas layanan. Dengan memanfaatkan teknologi Data Science, industri logistik dapat mengoptimalkan kinerja mereka secara keseluruhan, sehingga memungkinkan mereka untuk memberikan layanan yang lebih baik dan memperkuat posisi mereka di pasar.
Kesimpulan
Kita telah membahas panjang lebar terkait Data Science dalam rangka optimasi industri logistik. Mulai dari pemberdayaan Data Science dalam berbagai domain khususnya industri logistik yang dapat mendorong pembuatan keputusan yang efektif dan efisien. Kemudian bagaimana peranan Data Science dalam mendukung Logistik, Supply Chain / Rantai Pasok, Manajemen pengiriman, hingga Manufaktur. Kita juga telah membahas bagaimana keuntungan menerapkan Data Science bagi Rantai Pasokan dan Logistik seperti Pemantauan Kinerja, Memprediksi Fenomena hingga Menciptakan Konsep dan Model Bisnis yang Inovatif.
Selain itu, kita juga membahas masa depan Data Science dalam industri logistik yang akan semakin masif dan memberikan kontribusi positif. Dengan demikian, data dan penerapannya melalui Data Science telah berhasil mendukung berbagai keputusan untuk mengoptimasi proses penyaluran dan rantai pasok produk.
Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!