Dalam dunia bisnis yang fluktuatif dan kompleks saat ini, sangat sulit untuk membuat model peramalan permintaan yang dapat diandalkan untuk rantai pasokan. Sebagian besar teknik peramalan menghasilkan hasil yang mengecewakan. Penyebab utama di balik kesalahan ini sering ditemukan terletak pada teknik yang digunakan dalam model lama. Model-model ini tidak dirancang untuk belajar terus menerus dari data dan membuat keputusan. Oleh karena itu, data tersebut menjadi usang ketika data baru masuk dan perkiraan dilakukan. Jawaban untuk masalah ini adalah pembelajaran mesin , yang dapat membantu rantai pasokan untuk memperkirakan secara efisien dan mengelolanya dengan benar.
Bagaimana Rantai Suplai Bekerja
Rantai pasokan perusahaan dikelola oleh sistem manajemen rantai pasokannya . Rantai pasokan berfungsi untuk mengontrol pergerakan berbagai jenis barang dalam bisnis. Ini juga melibatkan penyimpanan bahan dalam inventaris. Jadi manajemen rantai pasokan adalah perencanaan, pengendalian, dan pelaksanaan kegiatan rantai pasokan harian, dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas bisnis dan kepuasan pelanggan, sembari meniadakan pemborosan barang, di semua simpul bisnis.
Apa Poin Nyeri Manajemen Rantai Pasokan?
Peramalan permintaan adalah salah satu bagian paling sulit dari manajemen rantai pasokan. Teknologi saat ini untuk peramalan sering menyajikan kepada pengguna hasil yang tidak akurat, menyebabkan mereka membuat kesalahan ekonomi yang parah. Mereka tidak dapat memahami dengan baik pola perubahan pasar dan fluktuasi pasar, dan ini menghambat kemampuannya untuk menghitung tren pasar dengan tepat dan memberikan hasil yang sesuai.
Seringkali, karena keterbatasan perkiraan permintaan, tim perencanaan cenderung berkecil hati. Mereka menyalahkan para pemimpin karena kurangnya minat mereka dalam meningkatkan proses perencanaan. Tantangan ini muncul karena fakta bahwa data yang dikumpulkan dari permintaan pelanggan menjadi semakin kompleks. Sebelumnya, itu bisa ditafsirkan dengan sangat mudah. Namun, dengan teknologi generasi data yang lebih baru, data menjadi sangat kompleks dan hampir tidak mungkin untuk dikelola dengan teknologi yang ada.
Sebelumnya, permintaan dapat dengan mudah dihitung dengan menggunakan pola permintaan historis yang sederhana. Tetapi sekarang, permintaan diketahui berfluktuasi dalam waktu yang sangat singkat dan karenanya, data historis tidak berguna.
Bagaimana Pembelajaran Mesin Dapat Membantu
Masalah-masalah ini tidak dapat diselesaikan dengan algoritma tradisional karena fluktuasi mereka. Namun, dengan bantuan pembelajaran mesin, perusahaan dapat dengan mudah menyelesaikannya. Pembelajaran mesin adalah jenis teknologi khusus yang melaluinya sistem komputer dapat mempelajari banyak hal berguna dari data yang diberikan. Dengan bantuan pembelajaran mesin, perusahaan dapat memodelkan algoritma yang kuat yang akan mengikuti arus pasar. Tidak seperti algoritma tradisional, pembelajaran mesin belajar dari skenario pasar dan dapat membuat model yang dinamis.
Melalui pembelajaran mesin, sistem komputer benar-benar dapat memperbaiki model tanpa bantuan interaksi manusia. Ini berarti bahwa ketika lebih banyak data memasuki reservoir sistem pembelajaran mesin, itu akan menjadi lebih cerdas dan data akan menjadi lebih mudah dikelola dan lebih mudah untuk ditafsirkan.
Pembelajaran mesin juga dapat diintegrasikan dengan sumber data besar seperti media sosial , pasar digital dan situs berbasis internet lainnya. Sejauh ini tidak mungkin dengan sistem perencanaan saat ini. Secara sederhana, ini berarti bahwa perusahaan dapat menggunakan sinyal data dari situs lain yang dihasilkan oleh konsumen. Data ini termasuk data dari situs jejaring sosial dan pasar online. Data ini membantu perusahaan untuk mengetahui bagaimana teknik-teknik baru seperti iklan dan penggunaan media dapat meningkatkan penjualan.
Bidang Apa Yang Perlu Dibenahi?
Ada banyak tempat di mana pembelajaran mesin dapat digunakan untuk peningkatan. Namun, ada tiga tempat utama di mana prosedur perencanaan tradisional menimbulkan masalah. Masalah-masalah ini dan peningkatan aspek-aspek ini melalui pembelajaran mesin dibahas di bawah ini:
Masalah Tim Perencanaan
Seringkali, tim perencanaan menggunakan teknik peramalan lama, yang melibatkan evaluasi secara manual semua data. Proses ini sangat memakan waktu, dan hasilnya seringkali tidak cukup akurat. Situasi seperti ini tidak hanya menurunkan moral karyawan, tetapi juga menghambat pertumbuhan perusahaan. Namun, dengan pembelajaran mesin, sistem dapat mengambil banyak variabel sesuai dengan prioritas mereka berdasarkan data, dan membuat model yang sangat akurat. Model-model ini dapat digunakan oleh perencana untuk perencanaan yang jauh lebih efektif, dan mereka juga tidak membutuhkan banyak waktu. Perencana juga dapat lebih meningkatkan model melalui pengalaman mereka.
Tingkat Stok Keberhasilan
Dengan metode perencanaan tradisional, sebuah perusahaan harus menjaga tingkat keamanannya hampir selalu tinggi. Namun, pembelajaran mesin dapat membantu dengan mengevaluasi lebih banyak variabel untuk menetapkan tingkat stok keamanan optimal.
Perencanaan Penjualan dan Operasi
Jika perkiraan dari tim penjualan dan perencanaan operasi (S&OP) kalian tidak memuaskan dan tidak akurat, atau tidak cukup fleksibel untuk beradaptasi sesuai dengan perilaku pasar, maka mungkin sekarang saatnya untuk meningkatkan sistem. Pembelajaran mesin menemukan penggunaan yang sempurna di sini, karena dapat meningkatkan kualitas perkiraan dengan mempelajari tren pasar saat ini melalui berbagai jenis data. Dengan demikian, pembelajaran mesin dapat membuat pekerjaan S&OP jauh lebih mudah.
Semua area ini memiliki ruang untuk perbaikan dan celah ini dapat diisi dengan teknik pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin benar-benar dapat merombak arsitektur manajemen rantai pasokan perusahaan. Banyak perusahaan sudah mulai menggunakannya, dan mereka menemukan bahwa divisi perencanaan mereka jauh lebih baik.
Kasus Penggunaan Praktis
Karena banyak keuntungan pembelajaran mesin dalam peramalan permintaan, ini digunakan dalam berbagai bidang. Namun, organisasi-organisasi ini belum sepenuhnya mengubah sistem mereka menjadi sistem pembelajaran - mereka menggunakan sistem pembelajaran mesin bersama sistem pembelajaran tradisional. Sistem pembelajaran mesin mencakup celah sistem warisan dan meningkatkan kinerjanya. Beberapa contoh kasus penggunaan tersebut diberikan di bawah ini.
Granarolo
Ini adalah perusahaan susu Italia, yang telah menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi perkiraannya hingga lima persen. Waktu pengiriman juga telah berkurang sekitar setengah dari waktu aslinya, yang menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih baik juga.
Groupe Danone
Perusahaan ini berbasis di Perancis dan menjual berbagai jenis produk. Sebelumnya, prediksi tanggapan terhadap penawaran promosi yang dibuat oleh perusahaan ternyata 70 persen tidak akurat, yang mengakibatkan kerugian besar. Namun, dengan penerapan pembelajaran mesin dalam arsitektur perencanaannya, ia telah melihat banyak peningkatan dalam penjualan dan peramalan.
Lennox International
Lennox adalah perusahaan AS yang memproduksi perangkat pendingin dan pemanas. Ini telah berkembang di seluruh Amerika Utara. Jadi, untuk memberikan kepuasan pelanggan penuh, sambil mengatasi proses ekspansi, Lennox mengintegrasikan pembelajaran mesin dengan arsitektur peramalannya. Dengan bantuan pembelajaran mesin, Lennox dapat secara akurat memprediksi kebutuhan pelanggannya, yang selanjutnya membantu perusahaan untuk memahami tuntutan pelanggan bersama dengan lebih baik. Pembelajaran mesin juga sangat membantu perusahaan untuk mengotomatisasi sepenuhnya prosedur perencanaannya.
Kesimpulan
Pembelajaran mesin, jika diterapkan di tempat yang tepat dan pada waktu yang tepat, dapat terbukti sangat bermanfaat bagi rantai pasokan perusahaan. Ini dapat membantu membuat model yang akurat untuk peramalan permintaan dan juga dapat membuat pekerjaan departemen perencanaan lebih mudah. Tidak perlu sepenuhnya mengubah seluruh sistem sekarang, tetapi dalam waktu dekat, setiap rantai pasokan pasti akan menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan kemampuan perkiraan dengan menciptakan model dinamis yang akan diperbarui secara teratur oleh sistem pembelajaran mesin. Jadi, teknologi baru ini akan terbukti menjadi alat yang sangat diperlukan untuk bisnis.