Kemajuan Artificial Intelegence (AI) beberapa tahun belakangan telah menunjukkan era baru dalam teknologi. Begitu banyak terobosan yang telah AI lakukan dalam dunia teknologi. Salah satunya yang dapat menunjukkan secara optimal kemampuan AI adalah ketika Alpha GO, AI besutan Google DeepMind ini pada tahun 2016 telah mengalahkan juara dunia Go asal korea Lee Se-dol. Dalam 5 pertandingan antara AI vs Manusia (diwakili ole Lee Se-dol), AI menang empat kali dan manusia menang satu kali. Akibat kekalahan ini Lee Se-dol memutuskan penisun dini dari dunia Go.
Seperti yang kita ketahui bersama, papan permainan GO merupakan permainan alogaritma multi-strategi yang kompleks. Berbeda dengan permainan papan catur dimana ketika awal permainan, kedua pemain disuguhi dengan 30 kemungkinan langkah awal permainan sedangkan GO awal permainan ada 361 kemungkinan langkah awal permainan.
Lalu apakah AI hanya bisa di gunakan untuk mengalahkan para atlit? Tentu tidak. AI banyak sekali digunakan di berbagai bidang, AI yang paling sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah AI beauty, facial recognition dan lainnya. AI juga masuk kedalam dunia bisnis seperti security survailence, spam filters, process automation, sales and business forecasting hingga ke Manajemen rantai pasokan (SCM). Dengan penggabungan teknologi AI ke dalam proses SCM dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dari SCM. Teknologi AI dapat membantu otomatisasi dan optimalkan berbagai proses rantai pasokan, seperti:
- Peramalan permintaan: Algoritma AI dapat menganalisis historis data penjualan dan faktor eksternal untuk memprediksi permintaan masa depan, hal ini dapat membantu organisasi merencanakan produksi dan inventaris agar dapat lebih baik sehingga dapat meminimasi persediaan.
- Manajemen inventaris: Sistem AI dapat menggunakan data real-time untuk mengoptimalkan tingkat inventaris dan mengurangi risiko kehabisan stok atau overstok.
- Optimasi logistik: Teknologi AI dapat menganalisis data transportasi dan menggunakan algoritma untuk mengoptimalkan rute, mengurangi waktu transit, dan menurunkan biaya transportasi.
- Kontrol kualitas: Sistem AI dapat digunakan untuk memonitor proses produksi dan mengidentifikasi cacat dalam real-time, yang dapat membantu organisasi meningkatkan kualitas dan mengurangi sampah.
- Pemeliharaan prediktif: Sistem AI dapat menganalisis data sensor dan memprediksi kapan peralatan akan memerlukan pemeliharaan, yang dapat membantu organisasi mengurangi downtime dan meningkatkan efisiensi.
- Manajemen risiko: Sistem AI dapat memantau data rantai pasokan dan mengidentifikasi risiko potensial, seperti gangguan pemasok atau bencana alam, yang dapat membantu organisasi mengambil tindakan proaktif untuk mengatasinya.
- Sumber daya: Sistem AI dapat menganalisis data dari pemasok yang berbeda dan mengidentifikasi opsi terbaik berdasarkan biaya, kualitas, dan faktor lainnya.
Secara keseluruhan, integrasi AI dalam manajemen rantai pasokan dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan merespon lebih cepat terhadap perubahan di pasar.
***