Logistik prediktif dalam e-commerce

Hampir tak terpesan, sudah ada di depan pintu

Dibeli kemarin – dikirim besok: Belum lama ini, pengiriman barang pesanan dalam waktu 48 jam merupakan tanda kualitas yang memungkinkan pengecer online untuk membedakan diri dari pesaing mereka. Namun, sejak pengiriman hari berikutnya menjadi umum dan beberapa penyedia mulai mengirimkan barang pada hari yang sama, waktu pengiriman yang sangat singkat tidak hanya menjadi hal yang normal bagi banyak pelanggan, tetapi juga secara eksplisit diminta.

Sampai saat ini, waktu pengiriman masih dibatasi oleh keterbatasan alami yang hanya dapat diperpanjang lebih lanjut dengan upaya teknologi yang signifikan. Selain membangun jaringan gudang terdesentralisasi yang komprehensif dan memperluas armada transportasi, logistik prediktif merupakan area kunci untuk optimasi.

Pengembangan pengiriman prediktif sekali lagi didorong oleh pelopor e-commerce, Amazon. Hal ini tidaklah mengejutkan, mengingat cadangan data perusahaan yang hampir tak terbatas; setiap tampilan produk, setiap halaman yang dikunjungi, dan setiap klik di salah satu situs web Amazon dicatat. Informasi ini memberi masukan pada algoritma yang digunakan untuk menyimpulkan probabilitas calon pembeli dari waktu kunjungan yang lebih lama atau kunjungan halaman berulang. Metode analisis terus belajar dari data yang baru diperoleh, sehingga secara bertahap meningkatkan akurasi prediksinya. Setelah tingkat akurasi tertentu tercapai, masuk akal bagi Amazon untuk memprioritaskan proses logistik hilir seperti pengambilan pesanan, pengemasan, dan persiapan pengiriman. Ketika pelanggan akhirnya mengklik tombol "Beli", paket sudah siap dan hanya perlu diberi label sebelum dikirim.

Namun, teknologi yang dipatenkan oleh Amazon melangkah lebih jauh, melampaui pesanan individual dan menggunakan perhitungan probabilitas untuk menargetkan seluruh kelompok pelanggan. Hal ini memungkinkan asumsi tentang perilaku pembelian seluruh wilayah. Misalnya, pertimbangkan sebuah acara olahraga di sebuah kota. Seminggu sebelumnya, persiapan pengiriman jersey untuk tim yang berpartisipasi akan dimulai di gudang terdekat. Paket-paket tersebut kemudian akan diberi label dengan stiker alamat yang sudah menunjukkan kota atau kode pos penerima. Barang-barang tersebut kemudian akan diangkut ke sana dan, jika perlu, disimpan di truk atau gudang penyangga terdesentralisasi hingga pesanan yang diprediksi benar-benar tiba. Yang selanjutnya dilakukan hanyalah menyelesaikan label pengiriman. Kemudian truk berangkat dan mengirimkan jersey yang diinginkan segera setelah pesanan diterima.

Logistik gudang prediktif

Baik di gudang pusat maupun gudang penyangga lokal, prasyarat untuk pengiriman cepat adalah pengambilan barang yang lancar. Solusi logistik berkinerja tinggi dibutuhkan di sini agar keuntungan waktu yang diperoleh tidak hilang karena keterlambatan pengiriman. Dan di sinilah pengecer e-commerce yang lebih kecil memiliki kesempatan untuk memposisikan diri dalam hal kecepatan melawan raksasa Seattle.

Di sini juga, prosesnya dikelola secara proaktif. Misalnya, perangkat lunak kontrol menetapkan perintah lanjutan berdasarkan rencana kerja yang dialokasikan ke sistem transportasi atau pemetik pesanan, jika perangkat tersebut berada di dekat lokasi penyimpanan barang tambahan yang akan diambil. Kriteria pemilihan lainnya dapat mencakup sensor posisi terintegrasi seperti chip RFID atau perangkat GPS. Dengan robot otonom, kontrol antisipatif bekerja dengan memungkinkan perangkat untuk berkomunikasi secara otonom satu sama lain dan memutuskan, berdasarkan posisi mereka saat ini atau rute yang direncanakan, modul mana yang paling cocok untuk mengambil barang tersebut.

Namun, baik dikendalikan oleh perangkat lunak maupun beroperasi secara otonom, perencanaan prediktif membantu mengkoordinasikan rute yang dilalui di dalam gudang secara efisien. Jika belum lama ini barang-barang disimpan di gudang rak konvensional, dari mana barang-barang tersebut diambil secara manual dan diangkut jarak jauh untuk pengiriman atau produksi, proses pergudangan di banyak perusahaan sekarang berjalan sepenuhnya secara otomatis dan paralel.

Sistem logistik otomatis ini membutuhkan unit penyimpanan yang ringkas yang dapat ditempatkan dekat dengan stasiun pengambilan barang dan menawarkan kapasitas produksi yang tinggi. Sistem penyimpanan penyangga vertikal dapat menjadi solusi di sini karena dimensinya yang kecil dan kinerja pengambilan barang yang tinggi.

Pengiriman ke pelanggan

Namun, apa gunanya semua algoritma, gudang terdesentralisasi, dan pengambilan pesanan tercepat jika paket-paket tersebut terjebak kemacetan dalam perjalanan ke pelanggan? Di sinilah teknologi dalam bentuk big data berperan: arus lalu lintas dipantau secara terus-menerus, dan pengemudi selalu diperlihatkan rute optimal. Para peneliti di Hasso Plattner Institute. Mereka baru-baru ini mengembangkan sistem yang menghubungkan informasi internal dengan data terkait lalu lintas yang tersedia untuk umum secara real-time. Solusi ini memungkinkan perusahaan logistik untuk mendapatkan perkiraan arus lalu lintas yang tepat. Sistem ini menggabungkan dan menganalisis informasi terbaru dari armada pengiriman barang milik pengguna sendiri dengan data lalu lintas terkini. Dengan cara ini, mereka langsung mengetahui apakah, di mana, dan berapa lama salah satu truk mereka terjebak kemacetan dan sejauh mana hal ini menunda pengiriman.

Namun sistem ini dapat melakukan lebih dari itu, yaitu memprediksi gangguan lalu lintas sebelum benar-benar terjadi. Misalnya, jika data GPS menunjukkan peningkatan jumlah kendaraan di jalan raya, ini dapat menandakan kemacetan yang akan segera terjadi. Demikian pula, informasi tentang kondisi cuaca dapat digunakan untuk memprediksi waktu keberangkatan feri atau pesawat. Informasi ini memungkinkan rute yang direncanakan dioptimalkan terlebih dahulu, memastikan bahwa pelanggan menerima barang mereka hampir segera setelah memesannya secara online.

Sebagai alternatif, raksasa web AS ini mungkin kembali menjadi pilihan, karena mereka berencana untuk melayani pasar langsung dari udara dengan drone pengiriman mereka, setidaknya dalam jangka menengah. Dari perspektif perusahaan, ini tentu merupakan peluang bagus untuk mengoptimalkan layanan Prime Now mereka menggunakan pengiriman drone. Kemacetan lalu lintas, jalan yang padat, atau kurangnya tempat parkir untuk kendaraan pengiriman: tidak satu pun dari hal-hal ini akan menghalangi pengiriman cepat.

Para manajer perusahaan sudah menyerukan koridor udara khusus untuk kendaraan udara tak berawak (UAV). Ini akan memungkinkan drone pengiriman beroperasi pada ketinggian antara 60 dan 120 meter, di mana mereka tidak akan mengganggu lalu lintas udara. Secara teknis, pengangkutan barang dengan drone dimungkinkan tanpa masalah besar. Perangkat tersebut sudah diuji, termasuk di Kanada. Persetujuan peraturan yang diperlukan saat ini merupakan kendala utama. Tetapi setelah ini diselesaikan, Prime Air —pengiriman dalam waktu 30 hingga 60 menit setelah pemesanan—tidak akan lagi hanya menjadi mimpi belaka. Pertanyaannya adalah, pelanggan mana yang bersedia membayar biaya tambahan yang tidak sedikit untuk layanan ini? Tetapi Amazon, dengan algoritmanya, pasti sudah memiliki jawabannya.