Meningkatkan Produktivitas Manufaktur dengan Integrasi SCM dan ERP yang Didorong oleh Kecerdasan Buatan (AI)

Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) di berbagai sektor industri, khususnya manufaktur, telah membawa perubahan besar dalam cara perusahaan mengoptimalkan proses. Di antara berbagai cara penerapan AI, dua sistem penting yang berperan besar dalam meningkatkan produktivitas manufaktur adalah Manajemen Rantai Pasokan (SCM) dan Sistem Perencanaan Sumber Daya Perusahaan (ERP). Artikel ini akan mengulas bagaimana optimalisasi SCM berbasis AI dan integrasi ERP dapat meningkatkan efisiensi manufaktur dalam menghadapi tantangan pasar yang semakin digital.

Peran SCM dalam Produktivitas Manufaktur

Produktivitas manufaktur sangat dipengaruhi oleh efisiensi rantai pasokan, yang merupakan jaringan yang terdiri dari pemasok, produsen, gudang, distributor, dan pengecer yang bekerja sama untuk mengantarkan barang kepada konsumen. Dalam pengelolaan tradisional, proses ini sangat kompleks dan sering kali tidak efisien, dengan tantangan seperti permintaan yang tidak terduga, kekurangan stok, hingga kelebihan stok. SCM bertujuan untuk mengelola aliran bahan, informasi, dan keuangan dalam rantai pasokan dari pemasok hingga konsumen akhir (Uduafemhe et al., 2023).

Selain itu, SCM juga melibatkan perencanaan produksi, pengendalian persediaan, dan logistik. Ketika diterapkan dengan tepat, SCM memastikan barang sampai dengan efisien dan biaya yang lebih rendah, yang langsung mempengaruhi produktivitas dengan mengurangi pemborosan dan memastikan penggunaan sumber daya yang tepat (Larson & Rogers, 1998; LeMay et al., 2017).

Namun, sistem SCM tradisional seringkali kurang fleksibel dalam menanggapi perubahan pasar yang dinamis, yang menyebabkan inefisiensi dan keterlambatan. Di sinilah AI dapat berperan besar, membawa otomatisasi dan pengambilan keputusan berbasis data dalam mengatasi berbagai tantangan tersebut (Giannakis et al., 2019).

AI dalam SCM: Mengoptimalkan Operasi dan Peramalan

Penerapan AI dalam SCM melibatkan berbagai teknologi inovatif seperti pembelajaran mesin (ML), analitik prediktif, dan otomatisasi proses robotik (RPA). Teknologi-teknologi ini membantu mengatasi tantangan yang dihadapi oleh produsen.

1. Analitik Prediktif: Dengan menganalisis data historis, model prediktif dapat memproyeksikan pola permintaan dengan lebih akurat. Hal ini memastikan produsen dapat mempersiapkan diri lebih baik dalam menghadapi permintaan yang akan datang, serta mengoptimalkan jadwal produksi dan tingkat persediaan (Feizabadi, 2022). Misalnya, peramalan berbasis AI telah terbukti meningkatkan ketahanan rantai pasokan dengan memprediksi potensi gangguan dan memberikan solusi alternatif.

2. Pembelajaran Mesin (ML): Algoritma ML memungkinkan sistem untuk terus belajar dari data, yang meningkatkan akurasi seiring waktu. Algoritma ini sangat efektif dalam mengelola persediaan, membantu produsen mempertahankan keseimbangan optimal antara pasokan dan permintaan sambil mengurangi biaya (Fosso Wamba et al., 2022).

3. Otomatisasi Proses Robotik (RPA): RPA dapat mengotomatisasi tugas-tugas berulang seperti pemrosesan pesanan, entri data, dan pelacakan inventaris. Dengan menangani tugas-tugas ini, RPA membebaskan sumber daya manusia untuk berfokus pada aktivitas yang lebih strategis, sehingga meningkatkan produktivitas dan mengurangi kesalahan (Dash et al., 2019).

ERP: Mempercepat Operasi Internal

Sementara SCM menangani aliran barang dan material eksternal, Sistem Perencanaan Sumber Daya Perusahaan (ERP) mengelola operasi internal dengan mengintegrasikan berbagai proses bisnis inti, seperti manajemen inventaris, pemrosesan pesanan, akuntansi, sumber daya manusia, dan manajemen hubungan pelanggan (Gibson et al., 1999; Shehab et al., 2004). Integrasi proses-proses ini dalam satu sistem memungkinkan semua departemen untuk mengakses data yang sama secara real-time, yang mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dan efisiensi operasional yang lebih tinggi.

Salah satu keuntungan utama dari sistem ERP adalah kemampuannya untuk mengotomatisasi berbagai fungsi bisnis, yang memungkinkan pelacakan waktu nyata terhadap sumber daya dan kinerja. Otomatisasi ini mengurangi risiko kesalahan dan memperlancar alur operasional, memudahkan pengelolaan jadwal produksi, dan memungkinkan respons yang lebih cepat terhadap perubahan kondisi pasar (Kumar & van Hillegersberg, 2000).

Integrasi AI dengan ERP: Era Baru Produktivitas Manufaktur

Kekuatan sesungguhnya dari AI dalam manufaktur terletak pada integrasinya dengan sistem ERP. AI dapat meningkatkan fungsionalitas ERP dengan memberikan analisis data tingkat lanjut, mengotomatisasi tugas rutin, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. AI juga dapat memprediksi kebutuhan pemeliharaan, mengidentifikasi gangguan dalam rantai pasokan, dan memberikan saran untuk mengoptimalkan berbagai proses di seluruh organisasi.

1. Peramalan Permintaan Lanjutan: Dengan mengintegrasikan analitik prediktif ke dalam sistem ERP, produsen dapat memproyeksikan permintaan dengan lebih akurat. Hal ini mengarah pada pengelolaan inventaris yang lebih baik dan alokasi sumber daya yang lebih tepat, yang mengurangi biaya operasional dan meningkatkan pengalaman pelanggan (Popo-Olaniyan et al., 2022).

2. Otomatisasi Proses Cerdas (IPA): Alat otomatisasi berbasis AI dapat menyederhanakan proses rutin seperti entri data dan pemrosesan faktur dalam sistem ERP. Ini mengurangi kesalahan manual, mempercepat operasional, dan memungkinkan karyawan untuk fokus pada tugas yang lebih bernilai (Atadoga et al., 2024).

3. Pemeliharaan Prediktif: Model prediktif berbasis AI dapat menganalisis data dari mesin dan peralatan untuk memprediksi potensi kerusakan sebelum terjadi. Dengan menjadwalkan pemeliharaan hanya ketika diperlukan, produsen dapat mengurangi waktu henti dan memperpanjang umur aset, sehingga meningkatkan produktivitas (Abrahams et al., 2024).

4. Layanan Pelanggan yang Lebih Baik: Chatbot berbasis AI yang terintegrasi dalam sistem ERP dapat mengotomatiskan permintaan pelanggan, pesanan, dan tiket dukungan, meningkatkan waktu respons dan kepuasan pelanggan (Azunna, 2018).

Tantangan dalam Mengintegrasikan AI dengan Sistem ERP

Meski manfaat dari AI dalam ERP jelas, proses integrasi datang dengan berbagai tantangan. Kompleksitas dalam menggabungkan teknologi AI dengan infrastruktur TI yang sudah ada bisa menjadi tantangan besar. Selain itu, AI memerlukan data berkualitas tinggi untuk berfungsi secara optimal, dan memastikan keakuratan serta konsistensi data sering menjadi hambatan (Goundar et al., 2021). Organisasi juga mungkin menghadapi resistensi terhadap perubahan, karena karyawan mungkin takut kehilangan pekerjaan akibat otomatisasi.

Untuk mengatasi tantangan ini, produsen harus mendekati integrasi AI dan ERP secara strategis. Beberapa pendekatan yang efektif termasuk:

1. Proyek Percontohan: Memulai dengan proyek percontohan skala kecil memungkinkan perusahaan untuk menguji integrasi AI-ERP dengan risiko minimal. Pendekatan ini membantu menilai kelayakan teknis, kesiapan organisasi, dan potensi ROI sebelum peluncuran skala penuh (Okoli et al., 2024).

2. Pelatihan dan Manajemen Perubahan: Melaksanakan program pelatihan untuk meningkatkan keterampilan karyawan mengenai integrasi AI dan ERP sangat penting untuk mengatasi resistensi dan memastikan bahwa tenaga kerja siap mengelola sistem canggih ini (Daniyan, 2023).

3. Tata Kelola Data: Membangun praktik tata kelola data yang kuat memastikan bahwa data yang masuk ke dalam sistem AI akurat, konsisten, dan sesuai dengan regulasi privasi serta keamanan (Lochab et al., 2023).

Masa Depan Integrasi AI dalam SCM dan ERP

Integrasi AI dalam SCM dan ERP tidak hanya mengubah produktivitas manufaktur tetapi juga membuka jalan bagi praktik berkelanjutan. Dengan memungkinkan penggunaan sumber daya yang lebih efisien, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan kelincahan rantai pasokan, AI berkontribusi pada proses manufaktur yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan (Feizabadi, 2022).

Seiring dengan perkembangan teknologi AI, produsen harus tetap lincah dan terus beradaptasi dengan inovasi terbaru dalam AI, pembelajaran mesin, dan IoT. Penelitian sudah menunjukkan potensi komputasi kuantum dan blockchain untuk lebih meningkatkan kemampuan sistem ERP dan SCM berbasis AI, memberikan solusi yang lebih kuat untuk mengelola rantai pasokan global dan operasi manufaktur (Nyathani et al., 2023).

Secara keseluruhan, optimalisasi SCM berbasis AI dan integrasi sistem ERP menawarkan jalan yang jelas menuju peningkatan produktivitas, efisiensi operasional, dan daya saing. Dengan mengadopsi teknologi-transformasi ini, perusahaan dapat menempatkan diri mereka untuk meraih kesuksesan di era ekonomi digital yang terus berkembang.

Referensi

• Abrahams TO, Farayola OA, Kaggwa S, et al. Program kesadaran dan pendidikan keamanan siber: Tinjauan keterlibatan dan akuntabilitas karyawan. Comput Sci IT Res J. 2024;5(1):100-119.

• Atadoga A, Umoga UJ, Lottu OA, Sodiya EO. Menilai dampak komputasi awan pada firma akuntansi: Tinjauan efisiensi, skalabilitas, dan keamanan data. Glob J Eng Tech Adv. 2024;18(02):065-074.

• Feizabadi J. Peramalan permintaan berbasis pembelajaran mesin dan kinerja rantai pasokan. Int J Logist Res Appl. 2022;25(2):119-142.

• Fosso Wamba S, Queiroz MM, Guthrie C, Braganza A. Pengalaman industri dengan kecerdasan buatan (AI): Manfaat dan tantangan dalam manajemen operasi dan rantai pasokan. Taylor & Francis. 2022;33:1493-1497.