AI Mampu Hadapi Tantangan Logistik Bagi Negara Kepulauan

Tantangan logistik di negara kepulauan seperti Indonesia cukup besar. Selama puluhan tahun, pembangunan wilayah Indonesia bagian Tengah dan Timur masih jauh tertinggal dibandingkan dengan Indonesia bagian Barat, khususnya yang berkaitan dengan infrastruktur.

Kedua wilayah ini masih belum menjadi perhatian besar bagi para investor asing dan lokal karena pergerakan ekonominya belum secepat pulau Jawa dan Sumatra. Hal ini salah satunya disebabkan karena permasalahan logistik yang belum merata hingga seluruh wilayah Indonesia.

Tingginya biaya logistik nasional dan belum memadainya kualitas pelayanan menjadi tantangan khusus di negara kepulauan seperti Indonesia.

Teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence / AI) dapat menjadi salah satu solusi untuk menjawab tantangan tersebut. Menurut Soham Chokshi, CEO dan Co-Founder dari perusahaan penyedia solusi logistik berbasis analitik, Shipsy, mengatakan bahwa geografi yang unik dari negara kepulauan yang luas seperti Indonesia menghadirkan tantangan dan ketergantungannya sendiri pada transportasi multimoda dan mitra logistik.

Mengembangkan infrastruktur fisik yang kuat seperti jalan, kereta api, dan pelabuhan di medan seperti itu membutuhkan waktu yang berdampak pada pergerakan barang. Ketidakmampuan untuk memanfaatkan moda transportasi yang beragam secara efektif akan meningkatkan biaya logistik.

“Selain itu, sebagai negara maritim, tekanan terhadap pelabuhan semakin meningkat. Lalu ada tantangan seputar kurangnya visibilitas logistik dan TAT pengiriman yang lebih tinggi, yang menyebabkan pengalaman pelanggan yang buruk,” tuturnya saat dihubungi pada Senin (2/1).

Menurutnya, teknologi modern dapat membantu bisnis berkembang di pasar yang berkembang pesat dan mencapai keunggulan operasional. Misalnya, platform manajemen logistik memanfaatkan teknologi seperti AI, pembelajaran mesin (machine learning), dan analitik prediktif, untuk memberdayakan pelanggan agar bisa meraih hasil bisnis yang luar biasa.

“Ini mengoptimalkan rute pengiriman, memperkecil jarak tempuh sebesar 5 persen, dan menurunkan volume perjalanan sebesar 6 persen untuk mengurangi biaya logistik. Mesin geocoding milik kami meningkatkan kualitas alamat dan memastikan komunikasi pelanggan yang mulus untuk meminimalkan kejadian kembali ke asal sebesar 18 persen.”

Soham menambahkan, sistem ini meningkatkan utilisasi kapasitas kendaraan sebesar 31 persen dan menggabungkan beberapa pengambilan dan pengiriman untuk mendorong pengiriman 14 persen lebih banyak per pengemudi. Semua kemampuan ini digabungkan untuk menurunkan biaya logistik mid-mile dan last-mile masing-masing sebesar 12 persen dan 23 persen.

“Teknologi ini memungkinkan bisnis yang didukung logistik untuk menskalakan pengiriman mereka secara hemat biaya dengan bermitra dengan beberapa 3PL dan mengelolanya di satu dasbor. Itu juga mengawasi KPI pengiriman dan memvalidasinya dengan pelanggan. Ini membantu bisnis tidak hanya memenuhi janji pengiriman satu jam per hari yang sama tetapi juga meningkatkan kepuasan pelanggan.”

Platform manajemen logistik Shipsy memberdayakan bisnis yang didukung logistik di kawasan ini untuk mengotomatiskan pemilihan mitra logistik sesuai kebutuhan mereka. Sistem secara otomatis mengukur biaya, tingkat pengiriman percobaan pertama, keahlian, jenis pengiriman, kemudahan servis, dan faktor lainnya untuk memilih mitra logistik terbaik untuk tugas tersebut.