AI Mendorong Peningkatan Keberlanjutan Rantai Pasokan

Kecerdasan buatan (AI) menawarkan berbagai cara untuk meningkatkan keberlanjutan rantai pasokan. Mengintegrasikan AI ke dalam manajemen rantai pasokan dapat menghasilkan operasi yang optimal, pengurangan limbah, perkiraan permintaan yang lebih baik, dan praktik yang lebih ramah lingkungan.

Inilah cara AI mendorong keberlanjutan rantai pasokan.

1. Peramalan Permintaan

Metode peramalan tradisional dapat menyebabkan kelebihan produksi atau kekurangan produksi, sehingga tidak berkelanjutan dalam jangka panjang. Namun, AI dapat memprediksi permintaan secara akurat dengan menganalisis kumpulan data besar dari berbagai sumber. Hal ini memastikan perusahaan menghasilkan hanya jumlah yang diperlukan, meminimalkan pemborosan dan kelebihan.

2. Pemantauan dan Perutean Pemasok

AI membantu memilih pemasok berkelanjutan dengan menganalisis catatan tata kelola lingkungan dan sosial mereka. Dunia usaha dapat menjunjung tinggi keberlanjutan di seluruh rantai pasokan dengan memilih pemasok yang tepat.

Selain seleksi, AI juga aktif memantau pemasok secara real time. Hal ini memastikan mereka secara konsisten mematuhi standar keberlanjutan yang ditetapkan.

3. Manajemen Sumber Daya

Sistem cerdas menunjukkan inefisiensi dan pemborosan dalam rantai pasokan. Dengan mengatasi inefisiensi ini, organisasi dapat secara signifikan mengurangi limbah dalam tahap produksi, penyimpanan, dan distribusi. AI mengevaluasi pemanfaatan sumber daya dalam proses produksi, merekomendasikan alternatif yang lebih berkelanjutan atau cara untuk menggunakan lebih sedikit sumber daya.

Alih-alih hanya bereaksi terhadap masalah peralatan, AI memprediksi potensi kegagalan mesin atau kendaraan dengan menganalisis data kinerja. Pendekatan proaktif ini memastikan servis atau penggantian dilakukan sebelum kerusakan terjadi, sehingga menghindari perbaikan darurat yang sia-sia.

4. Manfaat Lingkungan

Sistem ini dapat meninjau efisiensi pengemasan dan bahan, menyarankan perubahan desain untuk meminimalkan penggunaan bahan, atau mempromosikan alternatif yang dapat terbiodegradasi atau didaur ulang. AI memfasilitasi pengelolaan pengembalian produk, perbaikan, daur ulang, dan penggunaan kembali bahan, sehingga berkontribusi terhadap ekonomi sirkular yang lebih berkelanjutan.

AI memainkan peran penting dalam pergudangan dan manufaktur dengan memantau pola konsumsi energi. Dengan melakukan hal ini, hal ini memberikan wawasan berharga untuk penggunaan energi yang lebih efisien atau bahkan transisi ke sumber terbarukan. Dengan menggunakan sensor, AI memberikan pemantauan real-time terhadap berbagai proses rantai pasokan. Hal ini membantu perusahaan dengan cepat mengatasi area yang mengalami pemborosan sumber daya atau emisi tinggi.

Perusahaan mengoptimalkan perutean dengan mengizinkan sistem AI untuk menentukan jalur transportasi yang paling efisien, meminimalkan konsumsi bahan bakar, mengurangi biaya, mengurangi emisi berbahaya dan mendorong lingkungan yang lebih bersih.

5. Sentimen Konsumen

AI menganalisis sentimen konsumen tentang keberlanjutan. Dengan wawasan ini, dunia usaha dapat beralih ke lini produk yang lebih berkelanjutan dan menerapkan praktik ramah lingkungan.

AI menyimulasikan skenario rantai pasok potensial untuk mengevaluasi dampak lingkungan dan sosial, sehingga membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang berkelanjutan. Penelitian telah menunjukkan penjualan bisa meningkat hingga 20% karena tanggung jawab sosial perusahaan.

Tantangan Penggunaan AI untuk Keberlanjutan Rantai Pasokan

AI tidak diragukan lagi akan menjadi bagian integral dari upaya keberlanjutan. Namun, dengan teknologi yang dimiliki industri saat ini, terdapat beberapa kelemahan yang perlu dipertimbangkan oleh organisasi sebelum menerapkan sistem cerdas. Memahami tantangan-tantangan ini memungkinkan mereka memaksimalkan manfaat yang diperoleh dari AI.

1. Kualitas dan Ketersediaan Data

Model AI sangat bergantung pada data agar berfungsi secara efektif. Jika bisnis tidak menyediakan data yang bersih, terstruktur, dan komprehensif, model ini dapat memberikan hasil yang tidak akurat, sehingga menyebabkan sistem membuat prediksi yang salah.

2. Kesulitan Integrasi

Banyak perusahaan masih menggunakan sistem rantai pasokan lama. Sistem lama ini sering kali menimbulkan tantangan ketika bisnis mencoba mengintegrasikan solusi AI modern, sehingga menjadikan prosesnya rumit dan membutuhkan banyak sumber daya. Selain itu, menyiapkan AI untuk operasi rantai pasokan bukan hanya soal teknologi. Hal ini melibatkan penyesuaian strategi, pendefinisian ulang peran, dan memastikan seluruh organisasi selaras dengan pendekatan baru.

Biaya adalah pertimbangan penting lainnya karena penerapan solusi AI dalam rantai pasokan dapat membebani anggaran. Perusahaan menghadapi biaya terkait akuisisi teknologi, integrasi sistem, pelatihan karyawan, dan pemeliharaan sistem berkelanjutan.

3. Ubah Manajemen

Ketika bisnis memperkenalkan AI ke dalam rantai pasokan mereka, mereka sering kali menyesuaikan proses dan alur kerja yang sudah lama ada. Karyawan yang terbiasa dengan metode tradisional mungkin menolak perubahan ini, sehingga transisi menjadi sulit.

AI mengalami kesenjangan keterampilan yang nyata karena merupakan bidang keahlian yang relatif baru. Perusahaan sering kali kesulitan merekrut atau mempertahankan individu dengan pengetahuan yang diperlukan untuk mengelola AI dalam operasi rantai pasokan. Selain itu, para pakar dan pelatih AI menambah biaya investasi untuk mengintegrasikan AI ke dalam proses perusahaan.

4. Ketergantungan Berlebih pada Teknologi

Sistem cerdas dapat memberikan organisasi rasa aman yang salah. Meskipun AI sangat dapat diandalkan dan akurat, kesalahan atau kesalahan sistem dapat menyebabkan gangguan signifikan pada rantai pasokan tanpa pengawasan manusia yang tepat. Hal ini terutama berlaku untuk situasi di mana penilaian manusia bernuansa diperlukan.

5. Masalah Bias dan Keamanan

Model AI terkadang mencerminkan bias yang ada dalam data pelatihannya. Jika hal ini terjadi, sistem mungkin mengambil keputusan yang tidak sejalan dengan standar etika bisnis atau norma sosial. Misalnya, AI yang dilatih untuk efisiensi dan memprioritaskan biaya rendah dapat memesan kemasan yang tidak dapat terurai secara hayati atau dapat didaur ulang – hal ini merupakan masalah bagi perusahaan yang memposisikan dirinya sebagai merek ramah lingkungan.

Beberapa algoritme AI beroperasi sebagai “kotak hitam”, yang membuat proses pengambilan keputusannya tidak jelas. Ketidakjelasan ini dapat mengakibatkan para pemangku kepentingan dan pengguna tidak mempercayai teknologi tersebut. Mengintegrasikan AI ke dalam rantai pasokan juga meningkatkan risiko serangan siber. Entitas jahat mungkin menargetkan sistem AI ini untuk mengganggu operasi atau mengakses data rahasia.

6. Skalabilitas dan Masalah Regulasi

Seiring pertumbuhan suatu perusahaan, solusi AI-nya harus disesuaikan dengan kebutuhannya. Namun, beberapa platform tidak melakukan penskalaan secara efisien, sehingga menyebabkan kemacetan operasional. Lanskap sistem cerdas yang terus berkembang juga membawa serta perubahan peraturan. Perusahaan harus selalu mengikuti perkembangan perubahan-perubahan ini agar tetap patuh, dan hal ini mungkin menuntut banyak hal.

Studi Kasus AI di Dunia Nyata dalam Keberlanjutan Rantai Pasokan

Beberapa organisasi telah mencoba AI, mengoptimalkan penggunaannya dalam rantai pasokan, dan sebagian besar memberikan hasil yang baik. Beberapa bisnis bahkan melaporkan AI memberikan waktu pemenuhan yang lebih cepat hingga 6.7 ​​hari dibandingkan dengan metode konvensional mereka.

Stella McCartney dan Google

Beberapa pelaku industri fashion telah berkolaborasi dengan Google, termasuk Stella McCartney. Bersama-sama, mereka telah mengembangkan alat yang memanfaatkan analisis data dan pembelajaran mesin. Alat ini memberikan gambaran yang jelas tentang a dampak lingkungan rantai pasokan, membantu merek fesyen dalam memilih bahan mentah dan teknik produksi yang berkelanjutan.

Starbucks

Starbucks telah menunjukkan komitmennya untuk mengonsumsi kopi yang diproduksi secara berkelanjutan. Perusahaan ini mengadopsi AI dan blockchain untuk memberi konsumen fitur ketertelusuran dari awal hingga akhir. Kini, konsumen bisa menelusuri asal muasal kopinya, memastikan biji kopi bersumber secara lestari dan kompensasi yang adil bagi petani.

Unilever

Mengingat banyaknya penggunaan minyak sawit dalam produknya, Unilever menggunakan pemantauan satelit, AI, dan data geolokasi untuk memantau rantai pasokan minyak sawitnya. Tujuannya adalah untuk memerangi deforestasi yang terkait dengan produksi minyak sawit. Teknologi ini menyediakan peringatan real-time tentang risiko deforestasi, membimbing perusahaan menuju keputusan yang berkelanjutan.

Walmart

Walmart telah menerapkan Sistem berbasis AI dan blockchain menelusuri asal usul produk makanan di tokonya. Selain memastikan keamanan pangan, sistem ini memungkinkan Walmart mengidentifikasi pemasok berkelanjutan dan memprioritaskan bisnis mereka.

Keberlanjutan Rantai Pasokan Berbasis AI

AI mempunyai potensi untuk merevolusi operasi rantai pasokan, namun kesadaran yang tinggi dan pertimbangan yang cermat terhadap tantangan-tantangannya sangatlah penting. Perencanaan yang efektif, pelatihan berkelanjutan, dan evaluasi berkala dapat membantu memitigasi tantangan ini, dan memastikan pengintegrasian AI akan menghasilkan investasi yang sepadan.

Masing-masing contoh nyata ini menekankan peran AI dalam meningkatkan transparansi rantai pasokan, ketertelusuran, dan pemantauan waktu nyata. Dengan pandangan yang lebih jelas mengenai rantai pasoknya, perusahaan dapat mengambil keputusan berdasarkan informasi yang memprioritaskan keberlanjutan, meminimalkan dampak lingkungan, dan mendorong pengadaan sumber daya yang beretika.