Cara AI Mengurangi Biaya dan Mempercepat Pengiriman
Artificial Intelligence (AI) / Kecerdasan Buatan, istilah umum yang digunakan untuk menggambarkan “Mesin cerdas” yang dapat memecahkan masalah, membuat (menyarankan) keputusan dan melakukan tugas-tugas yang biasanya harus dilakukan manusia (kemampuan mesin untuk meniru kecerdasan manusia). AI bukanlah sesuatu yang tunggal, namun merupakan konstelasi teknologi yang berbeda. AI mencakup berbagai teknik dan pendekatan untuk membuat mesin dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti pengenalan suara, Natural Language Processing (pemrosesan bahasa alami), pengambilan keputusan, dan pemecahan masalah kompleks.
Machine learning (ML) adalah subbidang dari AI yang berkonsentrasi pada pengembangan teknik di mana mesin dapat belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Algoritma ML adalah program komputer yang dapat menyesuaikan diri untuk meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya data yang diprosesnya. Konsep "pembelajaran" dalam ML mengacu pada kemampuan algoritma untuk secara otomatis menyesuaikan pengaturannya sendiri berdasarkan umpan balik dari kinerja sebelumnya dalam memprediksi atau mengolah data seperti gambar, teks, dan lainnya. Model ML yang telah dilatih dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data baru, misalnya mengenali apakah sebuah gambar berisi kucing, anjing, atau manusia, atau memproses informasi untuk pengambilan keputusan seperti memahami teks dan gambar.
Rute Pengiriman
Perencanaan rute pengiriman yang efisien sangat krusial untuk memastikan kepuasan pelanggan dan optimalisasi operasi logistik. Dalam menyusun perencanaan rute, memerlukan elemen kunci bagaimana strategi perencanaan yang tepat dapat memberikan dampak signifikan.
Rute pengiriman merujuk pada jalur spesifik yang direncanakan untuk diikuti oleh kendaraan pengiriman guna mengantarkan paket atau barang ke berbagai titik pengiriman, seperti alamat tempat tinggal, bisnis, atau titik penjemputan. Tujuan utama dari perencanaan rute pengiriman adalah untuk meningkatkan efisiensi perjalanan serta mengurangi biaya yang terkait dengan logistik. Proses perencanaan ini melibatkan analisis berbagai faktor seperti jarak antar titik pengiriman, volume paket, preferensi waktu pelanggan, hambatan lalu lintas, dan kapasitas kendaraan pengiriman. Dengan memanfaatkan solusi perencanaan rute pengiriman, perusahaan dapat mengotomatisasi dan mengoptimalkan proses logistik mereka secara menyeluruh.
Bagaimana Cara Mengatur Pengiriman
- Langkah pertama untuk merencanakan rute pengiriman yang efektif adalah dengan menganalisis data yang tersedia. Ini meliputi informasi tentang pesanan, lokasi pengiriman, batasan waktu dan kapasitas kendaraan. Dengan melakukan ini, Perusahaan dapat mengidentifikasi pola-pola yang ada dan mengoptimalkan rute pengiriman.
- Konsolidasi pengiriman juga merupakan cara efektif untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi rute. Dengan mengelompokkan pesanan ke wilayah geografis yang serupa, Perusahaan dapat meminimalkan perjalanan yang tidak perlu dan memaksimalkan penggunaan sumber daya.
- Penting untuk diingat bahwa pengiriman sering kali memiliki batasan waktu yang ketat, terutama untuk barang-barang yang mudah rusak atau pengiriman yang mendesak. Saat merencanakan rute, pastikan Perusahaan memenuhi tenggat waktu yang ditetapkan dan mengoptimalkan rute sesuai kebutuhan spesifik.
- Adopsi teknologi pelacakan real-time juga sangat dianjurkan karena memungkinkan Perusahaan untuk memantau kemajuan rute pengiriman secara langsung. Ini memungkinkan Perusahaan untuk merespons dengan cepat terhadap masalah atau perubahan yang mungkin terjadi di menit-menit terakhir, yang pada akhirnya akan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Tantangan Perencanaan Rute Pengiriman
Merencanakan rute pengiriman menghadapi beberapa tantangan utama, terutama dalam optimalisasi rute untuk meminimalkan jarak, mengoptimalkan waktu perjalanan dan mengurangi biaya operasional. Solusi perencanaan tingkat lanjut dapat membantu menghasilkan rute yang optimal dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti ketersediaan pengemudi, kendala pengiriman dan preferensi pelanggan.
Tantangan lainnya adalah keterbatasan waktu dalam menyeimbangkan tenggat waktu pengiriman yang telah dijanjikan kepada pelanggan dengan jadwal kerja pengemudi yang padat. Solusi perencanaan yang efektif mencakup strategi, keputusan dan praktik yang diterapkan untuk menjaga keseimbangan antara jangka waktu pengiriman, jam sibuk, dan tenggat waktu yang harus dipenuhi.
Pelacakan pengiriman secara real-time sangat penting untuk perencanaan yang efektif. Kemampuan untuk melacak kendaraan, memantau kemajuan pengiriman, dan merespons secara cepat terhadap situasi yang tak terduga adalah keunggulan utama. Dengan menggunakan alat pelacakan GPS dan geolokasi yang canggih, Perusahaan dapat meningkatkan visibilitas pengiriman, mengurangi penundaan dan meningkatkan layanan kepada pelanggan.
Manajemen kontinjensi yang bertujuan untuk mempersiapkan diri terhadap kemungkinan hal-hal yang tidak terduga agar dapat meresponsnya dengan efektif, juga tidak bisa dihindari dalam merencanakan rute pengiriman. Kejadian tak terduga seperti kemacetan lalu lintas, masalah mekanis, atau perubahan mendadak bisa mengganggu operasional. Solusi perencanaan yang kuat memungkinkan respons yang cepat terhadap kontinjensi ini dengan menetapkan ulang tugas dan mengoptimalkan sumber daya yang tersedia untuk meminimalkan gangguan dan menjaga kepuasan pelanggan.
Solusi Artificial Intelligence (AI) Mempercepat Pengiriman
Solusi teknologi sangat membantu dalam proses perencanaan rute pengiriman. Teknologi ini menggunakan algoritma canggih untuk menghasilkan rute yang dioptimalkan berdasarkan kriteria-kriteria seperti tenggat waktu, jarak, dan batasan lainnya yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi, akurasi dan kepuasan pelanggan.
- Pengoptimalan rute, Algoritma Artificial Intelligence (AI) menganalisis faktor-faktor seperti pola lalu lintas, lokasi pengiriman, dan kapasitas kendaraan untuk mengoptimalkan rute pengiriman. Hal ini memungkinkan penjadwalan rute dinamis yang memperhitungkan waktu perjalanan, konsumsi bahan bakar yang pada akhirnya menghasilkan penghematan biaya dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
- Analisis prediktif, dengan menganalisis data historis, pola cuaca, dan peristiwa, serta menerapkan teknik Machine learning (ML), AI dapat memprediksi permintaan dan waktu pengiriman di masa mendatang, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan.
- Pengalaman pelanggan, Chatbot dan platform layanan pelanggan yang didukung AI memberikan pembaruan real-time kepada pelanggan tentang pengiriman mereka. Hal ini memungkinkan pelanggan mengirimkan pertanyaan, menerima ETA. Memiliki chatbot yang menangani pertanyaan WISMO (Where Is My Order?) dalam skala besar akan mengurangi tekanan pada tim layanan pelanggan dan pusat panggilan, sehingga menghasilkan penghematan biaya yang lebih besar.
- Manajemen persediaan, Algoritma AI dapat membantu bisnis mempertahankan tingkat stok yang optimal dengan menganalisis pola permintaan, tren musiman, dan fluktuasi pasar.
- Pelaporan dan strategi, data yang dianalisis oleh ML dan AI dapat membantu bisnis lebih memahami basis pelanggan mereka, memungkinkan pengambilan keputusan strategis untuk meningkatkan retensi pelanggan, kepuasan, dan pertumbuhan bisnis.
Kesimpulan
Teknologi Artificial Intelligence (AI) telah mengubah paradigma layanan pengiriman barang dengan berbagai cara yang signifikan. Ini termasuk optimalisasi rute, analisis prediktif, manajemen pengalaman pelanggan, manajemen inventaris, pelaporan dan kontrol kualitas. Dengan menerapkan Machine learning (ML) untuk menghitung Estimated Time of Service (ETOS) --perkiraan jangka waktu yang diberikan untuk menyelesaikan layanan--, dapat meningkatkan akurasi pengiriman, pemanfaatan aset, dan kinerja pengiriman On-Time-In-Full (OTIF) --adalah metrik kinerja yang digunakan dalam industri logistik untuk mengevaluasi seberapa baik sebuah pesanan diproses dan diselesaikan sesuai dengan waktu yang dijanjikan serta dengan semua item yang dipesan tersedia lengkap--. Hal ini berkontribusi pada peningkatan efisiensi operasional, akurasi prediksi waktu pengiriman, kapasitas pengiriman yang lebih baik, serta meningkatkan kepuasan pelanggan. Seiring teknologi ini terus berkembang, diharapkan dapat memberikan dorongan signifikan dalam meningkatkan efisiensi, mendorong inovasi dalam metode pengiriman, serta memfasilitasi pertumbuhan dalam industri logistik secara keseluruhan. Dengan kemampuan untuk menangani kompleksitas data yang besar dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas, teknologi tersebut akan terus menjadi pendorong utama dalam mengoptimalkan rantai pasokan dan memenuhi tuntutan pelanggan yang semakin meningkat dalam hal pengiriman barang.
