Studi “The State of AI in Warehousing” mengungkapkan: Mengapa investasi AI dalam pergudangan membuahkan hasil hanya setelah 2 tahun

Era teknologi eksperimental telah berakhir: Bagaimana kecerdasan buatan mendefinisikan ulang pergudangan modern.

Untuk waktu yang lama, kecerdasan buatan (AI) dalam pergudangan dianggap sebagai eksperimen futuristik atau alat eksklusif untuk beberapa raksasa teknologi. Namun, sebuah studi komprehensif baru kini menggambarkan gambaran yang sama sekali berbeda: Kita berada di tengah transformasi fundamental di mana AI telah menjadi fondasi yang sangat penting bagi rantai pasokan yang kompetitif.

Studi terbaru "The State of AI in Warehousing", yang dilakukan oleh spesialis teknologi pergudangan Mecalux bekerja sama dengan Intelligent Logistics Systems Lab (ILS) di Massachusetts Institute of Technology (MIT) yang ternama, memberikan data yang mengesankan tentang topik ini. Berdasarkan pengalaman lebih dari 2.000 profesional dari 21 negara, laporan tersebut menunjukkan bahwa teknologi ini telah lama melampaui tahap awalnya. Sembilan dari sepuluh gudang telah menggunakan solusi yang didukung AI – tidak lagi hanya dalam proyek percontohan yang terisolasi, tetapi sebagai bagian integral dari operasi harian mereka.

Temuan studi ini membantah mitos yang selama ini beredar dan mengungkap potensi logistik cerdas yang luar biasa. Bertentangan dengan kekhawatiran bahwa otomatisasi akan menghilangkan lapangan kerja, perusahaan melaporkan peningkatan kepuasan karyawan dan bahkan penambahan staf. Di saat yang sama, indikator ekonominya meyakinkan: dengan periode pengembalian modal rata-rata hanya dua hingga tiga tahun, investasi dalam AI dan pembelajaran mesin terbukti menjadi pendorong produktivitas dan pengurangan biaya yang sangat efisien.

Namun, pengembangan tidak berhenti di situ. Sementara pembelajaran mesin tradisional sudah mengoptimalkan proses seperti pengambilan dan pemeliharaan pesanan, AI generatif siap menghadirkan gelombang inovasi berikutnya. AI generatif menjanjikan tidak hanya untuk memprediksi masalah, tetapi juga untuk mengembangkan solusi secara proaktif.

Laporan ini menyoroti tingkat kematangan pasar saat ini, menganalisis keunggulan kompetitif spesifik AI, dan menunjukkan langkah-langkah strategis apa yang harus diambil perusahaan saat ini agar tetap tangguh dan menguntungkan dalam ekonomi global yang semakin kompleks dan fluktuatif.

Apa yang ditunjukkan oleh studi terkini “The State of AI in Warehousing”?

Studi baru, "The State of AI in Warehousing", dilakukan oleh Mecalux, penyedia teknologi pergudangan dan perangkat lunak logistik terkemuka, bekerja sama dengan Intelligent Logistics Systems Lab (ILS) di Massachusetts Institute of Technology. Riset komprehensif ini didasarkan pada tanggapan dari lebih dari 2.000 profesional rantai pasok dan pergudangan yang beroperasi di 21 negara. Temuan studi ini memberikan gambaran yang jelas: Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah lama melampaui status alat eksperimental dan telah menjadi pendorong utama produktivitas, presisi, dan pengembangan tenaga kerja di pergudangan. Studi ini menunjukkan bahwa operator pergudangan di seluruh dunia tidak lagi berada dalam fase proyek percontohan yang terisolasi, tetapi semakin banyak menerapkan AI dalam operasi sehari-hari mereka.

Seberapa matangkah pasar saat ini untuk solusi AI dalam operasi pergudangan?

Pasar solusi AI dalam operasional pergudangan telah mencapai tingkat kematangan yang mengesankan. Menurut studi tersebut, lebih dari sembilan dari sepuluh gudang menggunakan beberapa bentuk AI atau otomatisasi canggih. Hal ini menunjukkan tidak hanya tingkat adopsi yang tinggi, tetapi juga kepercayaan industri terhadap teknologi ini. Patut dicatat bahwa lebih dari separuh perusahaan yang disurvei melaporkan beroperasi dengan otomatisasi yang meningkat atau penuh. Tingkat otomatisasi yang tinggi ini terutama terlihat di antara perusahaan besar dengan jaringan logistik yang kompleks dan beberapa lokasi terdistribusi. Transisi dari proyek percontohan ke implementasi penuh juga terlihat dari fakta bahwa gudang tidak lagi memandang AI hanya sebagai solusi eksperimental, tetapi sebagai komponen yang mapan dalam operasional harian mereka. Kematangan ini memungkinkan perusahaan untuk memanfaatkan akumulasi pengalaman dan praktik terbaik.

Aplikasi AI spesifik apa yang digunakan dalam operasi pergudangan?

Penerapan praktis AI dalam operasi pergudangan mencakup beberapa fungsi operasional utama. Pengambilan pesanan, juga dikenal sebagai pick-and-pack, merupakan salah satu aplikasi yang paling umum, karena sistem AI dapat mengoptimalkan rute dan mengurangi tingkat kesalahan. Optimalisasi inventaris merupakan area aplikasi penting lainnya, di mana AI menggunakan model prediktif untuk mengelola inventaris secara lebih efisien dan menghindari kelebihan stok. Area aplikasi yang sangat penting adalah pemeliharaan peralatan dan mesin. Di sini, AI memungkinkan pemeliharaan preventif melalui pemantauan kondisi, meminimalkan waktu henti, dan memperpanjang umur peralatan. Perencanaan kerja juga mendapat manfaat signifikan dari sistem AI, yang menciptakan rencana penempatan yang optimal bagi personel, dengan mempertimbangkan efisiensi dan kepuasan karyawan. Area aplikasi lainnya adalah pemantauan keamanan, di mana sistem yang didukung AI dapat mendeteksi dan memantau potensi risiko keamanan. Berbagai aplikasi ini menunjukkan bahwa AI tidak hanya meningkatkan satu fungsi tetapi juga mentransformasi seluruh sistem pergudangan.

Keunggulan kompetitif apa yang dibawa oleh implementasi AI?

Menurut Javier Carrillo, CEO Mecalux, gudang pintar mengungguli pesaing mereka dalam tiga dimensi utama: volume, presisi, dan adaptabilitas. Perusahaan yang berinvestasi dalam AI tidak hanya lebih cepat dalam memproses pesanan dan pergerakan inventaris, tetapi juga menunjukkan peningkatan akurasi dalam operasi mereka. Lebih lanjut, mereka menjadi lebih tangguh terhadap volatilitas pasar dan lebih fleksibel dalam beradaptasi dengan perubahan permintaan. Kombinasi peningkatan kecepatan, akurasi yang lebih tinggi, dan peningkatan adaptabilitas ini memungkinkan perusahaan untuk merespons perubahan pasar lebih cepat dan melayani pelanggan mereka dengan lebih baik. Carrillo menekankan bahwa perusahaan-perusahaan ini tidak hanya memberikan hasil yang lebih baik dalam jangka pendek, tetapi juga lebih dapat diprediksi dan lebih siap menghadapi fluktuasi ekonomi dalam jangka panjang. Hal ini sangat penting dalam rantai pasokan global yang menghadapi tantangan yang semakin kompleks.

Berapa laba atas investasi untuk implementasi AI di pergudangan?

Metrik pengembalian investasi untuk implementasi AI di gudang sangat positif, menurut studi tersebut. Sebagian besar perusahaan yang disurvei mengalokasikan antara 11 dan 30 persen dari anggaran teknologi gudang mereka untuk inisiatif AI dan pembelajaran mesin. Yang paling menggembirakan adalah kenyataan bahwa investasi ini biasanya terbayar sendiri dalam dua hingga tiga tahun. Periode pengembalian yang relatif singkat ini menunjukkan bahwa investasi dengan cepat menghasilkan hasil yang terukur. ROI positif dapat dikaitkan dengan beberapa peningkatan spesifik. Salah satu yang paling penting adalah peningkatan akurasi inventaris, yang meminimalkan kesalahan manajemen gudang dan mengurangi biaya kesalahan yang mahal. Lebih lanjut, AI mengarah pada peningkatan kinerja langsung, diukur dalam peningkatan throughput dan proses yang dioptimalkan. Efisiensi kerja meningkat melalui perencanaan dan pemanfaatan sumber daya yang lebih baik, dan pengurangan kesalahan secara langsung berkontribusi pada penghematan biaya. Peningkatan yang terukur ini membentuk dasar untuk pengembalian investasi yang cepat.

Faktor apa yang mendorong perusahaan untuk berinvestasi dalam solusi AI?

Pendorong investasi AI dalam operasional pergudangan beragam dan mencerminkan tantangan manajemen rantai pasok modern. Faktor utamanya adalah penghematan biaya yang dicapai melalui operasional yang lebih efisien. Meningkatnya ekspektasi pelanggan memainkan peran yang sama pentingnya, karena pelanggan modern mengharapkan pengiriman yang lebih cepat dan keandalan yang lebih baik. Kekurangan tenaga kerja di banyak wilayah telah menjadi pendorong utama, karena perusahaan memanfaatkan AI untuk menangani volume yang lebih tinggi dengan personel yang lebih sedikit. Tujuan keberlanjutan merupakan pendorong yang terus berkembang, karena AI dapat mengurangi konsumsi energi dan pemborosan. Terakhir, tekanan persaingan merupakan motivator yang konstan, karena perusahaan takut disalip oleh pesaing yang dilengkapi AI. Kombinasi alasan ekonomi, operasional, dan strategis ini menjelaskan mengapa investasi AI dalam pergudangan begitu meluas.

Tantangan apa yang muncul saat memperluas solusi AI?

Meskipun terdapat kemajuan dan hasil positif, perusahaan masih menghadapi tantangan signifikan dalam meningkatkan skala implementasi AI. Menurut Dr. Matthias Winkenbach, direktur lab ILS di MIT, bagian tersulit bukanlah pengembangan atau implementasi awal, melainkan tahap akhir integrasi: integrasi yang mulus antara manusia, data, dan analitik ke dalam sistem yang sudah ada. Ini merupakan poin krusial, karena banyak perusahaan harus bekerja dengan sistem lama yang tidak dirancang untuk integrasi AI. Salah satu kendala terbesar adalah kurangnya keahlian teknis di banyak operasi pergudangan, yang secara tradisional tidak berpusat pada teknologi. Integrasi sistem menghadirkan tantangan teknis, karena sistem AI baru harus berkomunikasi dengan mesin dan perangkat lunak yang lebih lama. Kualitas data seringkali diremehkan, karena sistem AI hanya sebaik data yang digunakan untuk melatihnya, dan banyak perusahaan kesulitan dengan sumber data yang terfragmentasi atau tidak lengkap. Biaya implementasi juga menjadi kendala, terutama bagi perusahaan kecil dengan anggaran TI terbatas. Tantangan-tantangan ini mencerminkan upaya besar yang diperlukan untuk menghubungkan perangkat AI canggih dengan sistem lama yang sudah ada.

Faktor apa yang membantu perusahaan mengatasi tantangan AI?

Meskipun menghadapi tantangan, studi menunjukkan bahwa perusahaan memiliki fondasi yang kokoh untuk mengatasinya. Menurut perusahaan yang disurvei, mereka memiliki basis data dan manajemen proyek yang kuat, yang memberikan fondasi yang baik untuk implementasi AI. Perusahaan-perusahaan tersebut mengidentifikasi beberapa akselerator untuk tren adopsi AI yang sedang berlangsung. Penggunaan perangkat yang tepat sangat penting, karena solusi perangkat lunak khusus dapat memfasilitasi integrasi. Peta jalan yang jelas membantu perusahaan menyusun adopsi AI dan menyelaraskan para pemangku kepentingan. Anggaran yang lebih besar diperlukan untuk menutupi biaya implementasi dan menghindari penghentian proyek prematur. Keahlian internal yang lebih banyak sangat penting, karena karyawan dengan pengalaman AI dapat melakukan implementasi lebih cepat dan menghindari jebakan. Lebih lanjut, budaya perusahaan penting untuk mengatasi resistensi dan menumbuhkan pola pikir inovasi. Organisasi yang menggabungkan faktor-faktor ini merasa lebih mudah untuk berhasil mengimplementasikan dan meningkatkan skala AI.

Akankah penerapan AI membahayakan pekerjaan?

Poin kunci yang dibahas oleh studi ini adalah ketakutan yang meluas bahwa otomatisasi dan AI akan menyebabkan hilangnya pekerjaan secara besar-besaran. Laporan itu dengan jelas membantah ketakutan ini dan melukiskan gambaran yang berbeda. Menurut penelitian tersebut, AI tidak menggantikan manusia, melainkan meningkatkan produktivitas dan kepuasan kerja, dan membuka peluang kerja baru. Ini adalah temuan penting yang bertentangan dengan narasi populer tentang hilangnya pekerjaan secara besar-besaran karena otomatisasi. Lebih dari tiga perempat perusahaan yang disurvei, atau sekitar 75 persen, melihat peningkatan yang terukur dalam produktivitas karyawan setelah menerapkan AI. Yang lebih penting lagi, implementasi ini juga menyebabkan peningkatan kepuasan kerja, yang menunjukkan bahwa karyawan menemukan pekerjaan mereka kurang berulang dan lebih memuaskan. Yang lebih mengesankan adalah kenyataan bahwa lebih dari separuh perusahaan yang disurvei, atau lebih dari 50 persen, melaporkan peningkatan tenaga kerja mereka setelah menerapkan AI. Ini menunjukkan bahwa operasi pergudangan bertenaga AI tumbuh lebih cepat dan membutuhkan lebih banyak pekerja terampil untuk mengisi posisi yang baru dibuat.

LTW Intralogistics – Insinyur Aliran - Gambar: LTW Intralogistics GmbH

LTW menawarkan solusi terpadu dan lengkap, bukan komponen individual, kepada pelanggannya. Konsultasi, perencanaan, komponen mekanik dan elektroteknik, teknologi kontrol dan otomasi, serta perangkat lunak dan layanan – semuanya terhubung dan terkoordinasi secara presisi.

Produksi internal komponen-komponen utama sangat menguntungkan. Hal ini memungkinkan kontrol kualitas, rantai pasokan, dan antarmuka yang optimal.

LTW adalah singkatan dari keandalan, transparansi, dan kemitraan kolaboratif. Loyalitas dan kejujuran tertanam kuat dalam filosofi perusahaan – jabat tangan tetap berarti di sini.

Cocok untuk:

• Solusi LTW

Bagaimana perusahaan merencanakan investasi AI mereka untuk masa depan?

Rencana masa depan perusahaan terkait AI sangat ambisius dan menunjukkan keyakinan yang kuat terhadap teknologi tersebut. Hampir semua perusahaan yang disurvei berencana untuk memperluas penggunaan AI mereka selama dua hingga tiga tahun ke depan. Pendekatan berwawasan ke depan yang konsisten ini menunjukkan bahwa perusahaan memandang AI bukan sebagai implementasi satu kali, tetapi sebagai pengembangan yang berkelanjutan. Indikasi yang mencolok dari keyakinan ini adalah bahwa 87 persen perusahaan yang disurvei berencana untuk meningkatkan anggaran AI mereka di masa mendatang. Hal ini sangat menunjukkan bahwa perusahaan tidak hanya puas dengan investasi AI mereka saat ini, tetapi juga memahami bahwa investasi lebih lanjut diperlukan untuk tetap kompetitif. Yang lebih mengesankan adalah kenyataan bahwa 92 persen perusahaan telah mengimplementasikan atau merencanakan proyek AI baru. Ini menunjukkan bahwa implementasi AI bukan lagi pengecualian, tetapi aturan. Angka-angka ini menunjukkan ekosistem yang berkembang pesat di mana perusahaan terus mencari cara baru untuk memanfaatkan AI guna mengoptimalkan operasi mereka.

Apa peran AI generatif dalam operasi pergudangan modern?

Menurut studi tersebut, gelombang inovasi AI berikutnya akan berada di bidang teknologi pengambilan keputusan, khususnya AI generatif. Perusahaan menggambarkan AI generatif sebagai metode paling berharga di pusat logistik modern dan menghargai beragam aplikasinya. Salah satu aplikasinya adalah dokumentasi otomatis, di mana AI generatif dapat secara otomatis membuat dan memperbarui dokumen, sehingga mengurangi pekerjaan manual. Optimalisasi distribusi gudang adalah aplikasi lainnya, di mana AI generatif dapat menyarankan pola distribusi inovatif yang tidak dipertimbangkan oleh pendekatan tradisional. Desain proses juga mendapat manfaat dari AI generatif, yang dapat mengembangkan desain proses yang baru dan lebih efisien. Aplikasi yang khususnya teknis adalah pembuatan kode untuk sistem otomasi, di mana AI generatif dapat secara otomatis menulis kode untuk mengendalikan sistem manajemen gudang dan robotika. Menurut Dr. Matthias Winkenbach, terdapat perbedaan penting antara pembelajaran mesin tradisional dan AI generatif.

Bagaimana pembelajaran mesin tradisional dan AI generatif berbeda dalam logistik?

Dr. Matthias Winkenbach dari MIT menunjukkan perbedaan mendasar yang krusial untuk memahami masa depan AI di pergudangan. Pembelajaran mesin tradisional sangat efektif dalam memprediksi masalah. Model-model ini dapat menganalisis kondisi yang menyebabkan kerusakan mesin, keterlambatan pengiriman, atau masalah keselamatan, serta memberikan peringatan dini kepada perusahaan. Hal ini memungkinkan tindakan pencegahan yang menghemat biaya dan meminimalkan waktu henti. Di sisi lain, AI generatif bekerja secara berbeda dengan secara aktif membantu pengembangan solusi. AI generatif dapat menyarankan cara-cara baru untuk mengoptimalkan proses atau memecahkan masalah dengan cara yang inovatif. Pembelajaran mesin tradisional mengatakan, "Akan ada masalah," sementara AI generatif mengatakan, "Berikut lima cara kita dapat memperbaiki masalah tersebut." Kekuatan yang saling melengkapi ini berarti bahwa operasi pergudangan yang dilengkapi secara optimal harus memanfaatkan kedua teknologi tersebut. Inilah sebabnya mengapa perusahaan saat ini memandang AI generatif sebagai pendorong nilai terbesar di pergudangan. AI generatif memungkinkan perusahaan tidak hanya untuk bereaksi terhadap masalah, tetapi juga untuk secara proaktif mengidentifikasi dan menerapkan perbaikan.

Bagaimana sistem AI mengubah cara kerja mendasar operasi pergudangan?

AI membawa transformasi fundamental dalam cara operasional pergudangan berfungsi, melampaui optimasi individual. Pergudangan cerdas tidak lagi didasarkan pada proses yang tetap dan tidak berubah, melainkan pada sistem adaptif yang dapat beradaptasi dengan kondisi baru. Mesin penyimpanan dan pengambilan di gudang tradisional mengikuti rute dan rutinitas yang tetap, sementara mesin yang dilengkapi AI mengoptimalkan rutenya secara real-time berdasarkan status gudang saat ini. Hal ini tidak hanya menghasilkan peningkatan efisiensi tetapi juga mengurangi keausan dan memperpanjang umur peralatan. Pemantauan kondisi mesin merupakan area lain yang mengalami perubahan fundamental. Alih-alih perawatan preventif rutin berdasarkan interval tetap, sistem dapat memantau kondisi aktual mesin dan hanya melakukan perawatan bila diperlukan. Hal ini khususnya penting untuk mesin yang mengalami kemacetan seperti mesin penyimpanan dan pengambilan, yang waktu hentinya dapat menimbulkan biaya yang signifikan. Pengumpulan dan analisis data menjadi semakin penting, karena data adalah "minyak" yang menjaga sistem AI tetap berjalan. Perusahaan harus berinvestasi dalam infrastruktur data yang kuat untuk mendapatkan manfaat dari AI.

Investasi apa lagi yang diperlukan selain perangkat lunak?

Meskipun banyak perhatian terfokus pada perangkat lunak AI, implementasi yang sukses membutuhkan investasi di beberapa area lain. Infrastruktur data sangat penting, karena AI membutuhkan data berkualitas tinggi. Hal ini mungkin memerlukan investasi pada sensor, perangkat IoT, dan sistem manajemen data untuk menangkap data yang relevan. Infrastruktur TI perlu dimodernisasi untuk mendukung daya komputasi yang dibutuhkan oleh sistem AI modern. Layanan cloud akan menjadi penting bagi banyak organisasi, karena infrastruktur lokal seringkali tidak memadai. Pengembangan karyawan sangat penting, karena staf membutuhkan pelatihan untuk bekerja dengan dan mendapatkan manfaat dari sistem baru. Sistem manajemen harus diadaptasi untuk mendukung integrasi manusia dan mesin dalam lingkungan yang didukung AI. Terakhir, manajemen perubahan organisasi juga penting, karena AI mentransformasi peran dan tanggung jawab tradisional. Organisasi yang memahami perspektif investasi yang lebih luas ini lebih mungkin untuk berhasil.

Bagaimana gudang kecil dan menengah dapat menerapkan AI?

Studi ini berfokus pada operasi yang lebih besar, tetapi menunjukkan bahwa AI juga semakin mudah diakses oleh bisnis yang lebih kecil. Kuncinya adalah memulai dengan solusi yang skalabel dan tidak memerlukan modal awal yang besar. Layanan AI berbasis cloud memungkinkan perusahaan yang lebih kecil untuk memanfaatkan kapabilitas AI tanpa harus memiliki infrastruktur TI yang ekstensif. Bermitra dengan penyedia AI dapat membantu bisnis yang lebih kecil mendapatkan manfaat dari keahlian dan pengalaman tanpa harus membangun semuanya sendiri. Pendekatan yang terfokus, dimulai dengan satu atau dua kasus penggunaan, dapat menghasilkan keberhasilan yang mendorong pembelian lebih lanjut. Dengan periode pengembalian modal dua hingga tiga tahun, keuntungan kecil dapat dengan cepat dikonversi menjadi ROI jika pendekatan bertahap dilakukan. Penting juga untuk meminta panduan dari penyedia yang berpengalaman bekerja dengan gudang dengan ukuran yang sama untuk menetapkan ekspektasi yang realistis.

Aspek keberlanjutan apa yang terkait dengan implementasi AI?

Keberlanjutan semakin menjadi pendorong utama investasi AI di gudang. Rute yang dioptimalkan melalui sistem AI menghasilkan pengurangan konsumsi energi oleh mesin dan biaya transportasi barang antar lokasi penyimpanan. Manajemen inventaris yang cerdas mengurangi kelebihan stok dan biaya penyimpanan serta pemborosan terkait. Pelacakan inventaris yang lebih baik mencegah pembusukan dan pemborosan, terutama penting untuk barang yang mudah rusak. Pemanfaatan ruang yang optimal berarti gudang membutuhkan lebih sedikit ruang untuk volume yang sama, sehingga menghemat biaya energi untuk pemanasan, pendinginan, dan pencahayaan. Pengurangan kebutuhan tenaga kerja melalui otomatisasi dapat berarti lebih sedikit orang yang perlu diangkut, yang juga mengurangi emisi. Aspek keberlanjutan ini tidak hanya baik bagi lingkungan tetapi juga menarik bagi pelanggan yang semakin sadar dan dapat membantu perusahaan mencapai tujuan ESG.

Seperti apa masa depan pergudangan?

Berdasarkan temuan studi ini, masa depan sedang terbentuk di mana AI bukan lagi pilihan, melainkan inti dari operasional pergudangan yang kompetitif. Perusahaan yang gagal berinvestasi dalam AI akan semakin kesulitan untuk mengimbangi pesaing yang menggunakan AI. Dua hingga tiga tahun ke depan akan menjadi krusial, karena pemenang dan pecundang dari transformasi ini kemungkinan akan muncul. Peran karyawan akan bertransformasi, dengan lebih sedikit tugas berulang dan fokus yang lebih besar pada pemantauan, optimalisasi, dan pemecahan masalah. Profil pekerjaan baru akan muncul seiring menghilangnya pekerjaan pergudangan tradisional. Perusahaan yang berinvestasi dalam pelatihan ulang tenaga kerja mereka akan berada di posisi yang lebih baik. Rantai pasokan global akan menjadi lebih gesit dan responsif terhadap gangguan, yang mengarah pada sistem yang lebih tangguh. Perusahaan yang membangun kecerdasan rantai pasokan mereka akan mendapatkan keunggulan kompetitif. Integrasi berbagai teknologi AI, mulai dari analitik prediktif hingga AI generatif, akan menjadi norma. Terakhir, privasi data dan keamanan siber akan menjadi semakin penting karena operasional pergudangan menjadi lebih bergantung pada aliran data. Perusahaan yang menganggap serius aspek keamanan ini akan lebih kebal terhadap ancaman siber.

Bagaimana seharusnya perusahaan merencanakan proses transformasi AI mereka?

Pendekatan terstruktur terhadap transformasi AI sangat penting untuk kesuksesan. Langkah pertama adalah analisis menyeluruh terhadap status quo untuk memahami proses mana yang perlu dioptimalkan dan di mana AI dapat memberikan nilai terbesar. Menentukan KPI (Indikator Kinerja Utama) yang jelas penting untuk mengukur kesuksesan. Membangun tim AI yang berdedikasi dengan keterampilan yang dibutuhkan sangat penting, karena implementasi AI membutuhkan pengetahuan khusus. Memprioritaskan kemenangan cepat dapat menghasilkan kesuksesan awal yang mengamankan dukungan dan anggaran untuk proyek yang lebih besar. Berkolaborasi dengan pakar dan vendor eksternal dapat mengurangi risiko implementasi dan mempercepat proses. Berkomunikasi dengan karyawan tentang perubahan yang direncanakan penting untuk mengurangi resistensi dan meningkatkan penerimaan. Meninjau dan menyesuaikan strategi secara berkala berdasarkan hasil memastikan bahwa organisasi tetap tangkas dan dapat mengadaptasi rencana mereka. Terakhir, perspektif jangka panjang harus diadopsi, karena transformasi AI bukanlah proyek satu kali, melainkan pengembangan yang berkelanjutan.

Pentingnya AI dalam manajemen pergudangan modern

Studi "The State of AI in Warehousing" oleh Mecalux dan MIT memperjelas bahwa kita berada di titik krusial dalam evolusi pergudangan. AI bukan lagi teknologi masa depan, melainkan teknologi berwawasan ke depan yang sudah diterapkan di sebagian besar operasi pergudangan modern. Manfaatnya jelas dan terukur: peningkatan efisiensi, pengembalian investasi yang lebih cepat, dan penciptaan lapangan kerja baru, alih-alih kehilangan pekerjaan. Perusahaan yang berinvestasi dalam AI kini memposisikan diri tidak hanya untuk keunggulan kompetitif jangka pendek, tetapi juga untuk daya saing jangka panjang. Tantangannya nyata, tetapi dapat diatasi dengan strategi yang tepat, perangkat yang tepat, dan pola pikir yang tepat. Bagi operator pergudangan, pertanyaannya bukan lagi apakah akan menerapkan AI, tetapi seberapa cepat dan komprehensif mereka dapat melakukannya agar tetap kompetitif dan siap menghadapi masa depan bisnis mereka.

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis/Pemasaran/Humas/Pameran Dagang

Manfaatkan keahlian Xpert.Digital yang luas dan lima kali lipat dalam paket layanan yang komprehensif | R&D, XR, PR & Optimalisasi Visibilitas Digital - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

Keahlian industri dan bisnis global kami dalam pengembangan bisnis, penjualan, dan pemasaran - Gambar: Xpert.Digital

Fokus industri: B2B, digitalisasi (dari AI ke XR), teknik mesin, logistik, energi terbarukan, dan industri

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Pusat Bisnis Xpert

Pusat topik dengan wawasan dan keahlian:

• Platform pengetahuan tentang ekonomi global dan regional, inovasi dan tren khusus industri
• Kumpulan analisis, impuls dan informasi latar belakang dari area fokus kami
• Tempat untuk keahlian dan informasi tentang perkembangan terkini dalam bisnis dan teknologi
• Pusat topik bagi perusahaan yang ingin mempelajari tentang pasar, digitalisasi, dan inovasi industri