fbpx

Peran Data Science dalam Optimasi di Industri Logistik

Data Science merevolusi industri logistik, menjadikannya lebih efisien dan berkelanjutan. Data, sang “The New Oil”, diolah untuk pengambilan keputusan strategis, meningkatkan efisiensi operasional, meminimalisir biaya, dan menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih tinggi.

Penerapan Data Science yang tepat, seperti optimasi penyaluran barang berdasarkan data waktu pengiriman, menjadi kunci transformasi industri logistik menuju masa depan yang lebih optimal.

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. Manajemen pengiriman

Saat ini hanya ada sedikit informasi yang tersedia tentang pengiriman sehingga cenderung membuat banyak perusahaan tidak tahu tarif dari operator dan bagaimana cara 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.

3. 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.

4. 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.

Kesimpulan

Kita telah 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 kamu tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, kamu dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu kamu menguasai dunia data di industri yang kamu minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma dan kunjungi algorit.ma sekarang!

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma Data Science School. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 klien korporat.

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!

Bagikan artikel ini