Dalam mengembangkan industri bisnis pada era industri 4.0, perusahaan dituntut untuk dapat beradaptasi dengan pesatnya perkembangan teknologi digital seperti machine learning. Teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk menganalisis data dalam jumlah besar secara efisien, mengidentifikasi pola-pola tersembunyi, serta membuat prediksi yang lebih akurat untuk pengambilan keputusan strategis.
Bagaimana Machine Learning Merubah Sistem Gudang?
Mengimplementasikan Machine Learning (ML) pada sistem gudang tentunya dapat membantu dalam Menghindari Overstocking. Selain itu, adanya ML juga bermanfaat untuk:
1. Menghindari Kelebihan Stok (Overstocking)
Dengan adanya machine learning, maka sistem akan membantumu dalam memprediksi kebutuhan stok berdasarkan suatu logaritma tertentu. Misal saja seperti pola permintaan barang terhadap data historis.
Dengan demikian nantinya akan membantu perusahaan untuk menjaga level inventaris yang optimal, sehingga dapat menghindari kelebihan stok yang menyebabkan biaya penyimpanan tinggi.
2. Mencegah Kekurangan Stok (Stockouts)
Selain itu, karena dirancang untuk dapat memprediksi permintaan yang akan datang, maka machine learning juga akan memberitahu ketika ada situasi yang tidak terduga misalnya adanya perubahan tren pasar yang menyebabkan stok keluar semakin banyak.
Oleh karena itu, perusahaan dapat mencegah dan mengatasi kekurangan stok yang dapat mengganggu kelancaran operasional.
3. Meningkatkan Arus Kas
Dengan mengoptimalkan pengelolaan inventaris, machine learning membantu mempercepat rotasi stok dan memastikan barang yang ada di gudang cepat terjual. Hal ini tidak hanya mengurangi biaya penyimpanan tetapi juga meningkatkan arus kas perusahaan, karena produk yang bergerak lebih cepat memungkinkan perusahaan untuk mengalokasikan sumber daya untuk investasi lebih lanjut atau operasional lainnya.
4. Mengefisiensikan Operasional
Machine learning digunakan oleh perusahaan untuk membantu proses mengefisiensikan operasional kecanggihan teknologi misal saja pengelolaan investasi, pemilihan barang maupun pengiriman.
Sehingga, nantinya proses operasional akan menjadi lebih cepat, akurat, serta mengurangi kesalahan dari meningkatkan produktivitas secara menyeluruh.
5. Menyortir Otomatis
Teknologi machine learning dapat digunakan untuk meningkatkan sistem penyortiran otomatis di gudang. Melalui analisis data yang real-time dan mengarahkan barang ke lokasi yang cepat dan efisien.
Sehingga, nantinya proses sortir barang akan dapat dilakukan dengan mudah dan mengurangi kesalahan dalam pengambilan dan pengiriman barang.
6. Mengoptimalisasikan Proses Distribusi
Dengan memanfaatkan data historis dan analisis prediktif, machine learning dapat mengoptimalkan rute distribusi, mengurangi waktu pengiriman, dan meminimalkan biaya transportasi.
Algoritma ini dapat menganalisis pola lalu lintas, kondisi cuaca, serta faktor eksternal lainnya untuk merencanakan rute yang paling efisien, meningkatkan kecepatan distribusi, dan mengurangi biaya logistik.
Kesimpulan
Menerapkan machine learning ke dalam sistem gudang bukanlah sekadar pembaruan teknologi, melainkan sebuah investasi strategis untuk membangun operasional logistik yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih efisien. Selain itu, kamu juga dapat mengintegrasikan Warehouse Management System (WMS) dari Oaktree yang mampu mengoptimalkan pengelolaan gudang yang lebih terorganisir, akurat, dan responsif.
