Courtesy of Forbes

Kebenaran dan Mitos AI dalam Manajemen Rantai Pasok Tahun 2025

Memberikan gambaran jujur mengenai penerapan AI nyata dan hype dalam rantai pasok saat ini untuk membantu pembaca memahami apa yang benar-benar memberikan nilai tambah dan apa yang masih sebatas janji pemasok.

10 Des 2025, 02.39 WIB

193 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

AI dalam manajemen rantai pasokan semakin berkembang dan menawarkan solusi inovatif.
Implementasi AI yang sukses dapat meningkatkan efisiensi dan ROI di berbagai area, meskipun ada tantangan dalam penerapannya.
Trucking otonom masih dalam tahap pengembangan dan menghadapi banyak tantangan sebelum dapat diterapkan secara luas.

Dallas/Houston, Amerika Serikat - AI sudah lama digunakan dalam rantai pasok, khususnya machine learning untuk peramalan permintaan dan optimasi perencanaan. Teknologi ini membantu menghasilkan prediksi yang lebih akurat hingga tingkat SKU setiap hari dan memberikan keunggulan signifikan dibanding solusi tanpa AI. Namun, perlu diingat bahwa penggunaan optimasi sebagai bentuk AI juga telah berlangsung sejak dua dekade lalu dengan hasil nyata berupa peningkatan efisiensi.

Penerapan AI semakin berkembang ke area lain seperti manajemen gudang, di mana AI membantu mengatur prioritas tugas dan penjadwalan tenaga kerja dengan lebih cepat walau belum sepenuhnya menggantikan metode manual yang lebih akurat. Di sisi lain, AI juga sudah digunakan untuk manajemen risiko rantai pasok secara real-time dan memperbaiki klasifikasi tarif barang secara otomatis, sehingga mempercepat proses operasional dan menambah nilai ekonomis.

Namun, otomatisasi penuh melalui autonomous supply chain atau penggantian manusia dalam semua tahap perencanaan masih sangat terbatas. Contohnya, autonomous trucking berkembang lambat karena faktor non-teknis seperti ekonomi dan regulasi yang kompleks. Meskipun teknologi AI untuk navigasi sudah cukup canggih, perusahaan dan operator masih berhati-hati dalam memperluas implementasi ini.

Selain itu, integrasi AI dengan sistem perencanaan dan eksekusi rantai pasok yang bisa berkolaborasi dua arah secara real-time masih sulit dibuktikan di lapangan. Beberapa perusahaan besar seperti Manhattan Associates dan Blue Yonder mengembangkan solusi agentic AI untuk menjembatani masalah ini, namun masih dalam tahap beta tanpa bukti luas keberhasilan. Penerapan AI pada hardware seperti robot gudang dan preventive maintenance alat berat telah memberikan ROI yang stabil dan membantu mencegah gangguan produksi.

Dari sisi pengembangan internal, banyak perusahaan yang berinvestasi pada platform AI namun mengalami kegagalan dalam menghasilkan ROI yang signifikan. Salah satu perusahaan yang berhasil memanfaatkan agentic AI adalah C.H. Robinson, yang meningkatkan kuantitas dan kualitas penawaran freight dengan harapan mencapai peningkatan produktivitas dua digit pada 2026. Ini menunjukkan bahwa keberhasilan AI bergantung pada penerapan praktis yang terintegrasi dengan model bisnis yang lean dan terukur.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/stevebanker/2025/12/09/where-do-we-stand-with-ai-in-the-supply-chain-what-is-real/

Analisis Ahli

Analisis Kami

"Meskipun AI dalam rantai pasok telah terbukti memberikan manfaat nyata, banyak klaim hype yang belum terverifikasi oleh kenyataan lapangan sehingga perusahaan harus tetap kritis saat mengadopsi teknologi baru. Keberhasilan terbesar justru datang dari integrasi AI yang realistis dan pragmatis dengan proses bisnis yang sudah ada, bukan dari janji otomatisasi total yang belum matang."

Prediksi Kami

Di masa depan, kolaborasi AI dengan manusia akan semakin diperkuat untuk memadukan kecepatan dan daya prediksi AI dengan pengalaman praktis manusia, sementara autonomisasi penuh rantai pasok masih akan berjalan lambat dan terbatas pada segmen tertentu.

Pertanyaan Terkait

Apa peran AI dalam manajemen rantai pasokan?

AI digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam berbagai aspek manajemen rantai pasokan, termasuk peramalan permintaan dan optimisasi.

Bagaimana AI digunakan dalam peramalan permintaan?

AI dan pembelajaran mesin digunakan untuk menciptakan ramalan harian yang lebih akurat pada tingkat SKU, meningkatkan kinerja dibandingkan solusi tradisional.

Apa tantangan yang dihadapi dalam implementasi trucking otonom?

Tantangan dalam implementasi trucking otonom termasuk kecepatan penggelaran yang lambat dan masalah ekonomi serta litigasi yang mungkin terkait.

Apa yang dimaksud dengan Agentic AI dan bagaimana C.H. Robinson menggunakannya?

Agentic AI membantu C.H. Robinson dalam meningkatkan kemampuan mereka dalam memberikan kutipan angkutan dengan cara yang lebih efisien dan berkualitas.

Mengapa penting untuk memetakan rantai pasokan yang diperluas?

Pemetaan rantai pasokan yang diperluas penting untuk mengidentifikasi risiko dan memastikan respons yang cepat terhadap masalah rantai pasokan.