Artikel AI, Keberlanjutan, dan Manajemen Produk dalam Logistik Global: Menavigasi Wilayah Baru
Sebelum kita menjelajahi aspek keberlanjutan, mari kita singkat bagaimana AI sudah merevolusi logistik global:
Optimisasi Rute
Algoritma AI sedang mengubah perencanaan rute, jauh melampaui navigasi GPS sederhana. Misalnya, sistem ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) dari UPS menggunakan algoritma canggih untuk mengoptimalkan rute pengiriman. Sistem ini mempertimbangkan faktor seperti pola lalu lintas, prioritas paket, dan jendela pengiriman yang dijanjikan untuk menciptakan rute yang paling efisien. Hasilnya? UPS menghemat sekitar 10 juta galon bahan bakar setiap tahunnya, mengurangi biaya dan emisi.
Sebagai manajer produk di Amazon, saya bekerja pada sistem serupa yang tidak hanya mengoptimalkan pengiriman last-mile tetapi juga berkoordinasi dengan operasi gudang untuk memastikan paket yang tepat dimuat dalam urutan yang optimal. Tingkat integrasi antara bagian berbeda dari rantai pasokan ini hanya mungkin dengan kemampuan AI untuk memproses jumlah data yang besar secara real-time.
Visibilitas Rantai Pasokan
Sistem pelacakan yang didukung AI memberikan visibilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya ke dalam rantai pasokan. Selama saya di Maersk, kami mengembangkan sistem yang menggunakan sensor IoT dan AI untuk melacak kontainer secara real-time. Ini bukan hanya tentang lokasi – sistem ini memantau suhu, kelembaban, dan bahkan mendeteksi upaya akses yang tidak sah.
Sebagai contoh, ketika mengirimkan obat-obatan sensitif, setiap deviasi suhu dapat segera dideteksi dan diperbaiki. AI tidak hanya melaporkan masalah; itu memprediksi masalah potensial berdasarkan ramalan cuaca dan data historis, memungkinkan intervensi proaktif. Tingkat visibilitas dan kemampuan prediktif ini secara signifikan mengurangi kerugian dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Pemeliharaan Prediktif
AI merevolusi cara kita mendekati pemeliharaan peralatan dalam logistik. Di Amazon, kami menerapkan model pembelajaran mesin yang menganalisis data dari sensor pada ban berjalan, mesin sortir, dan kendaraan pengiriman. Model-model ini dapat memprediksi kapan suatu peralatan cenderung rusak, memungkinkan pemeliharaan dijadwalkan selama jam-jam non-peak.
Misalnya, sistem kami pernah memprediksi potensi kegagalan dalam mesin sortir penting 48 jam sebelum terjadi. Peringatan dini ini memungkinkan kami melakukan pemeliharaan tanpa mengganggu operasi, yang potensial menghemat jutaan produktivitas yang hilang dan pengiriman terlambat.
Peramalan Permintaan
AI merevolusi bagaimana kita memprediksi permintaan dalam industri logistik. Selama saya di Amazon, kami mengembangkan model pembelajaran mesin yang menganalisis tidak hanya data penjualan historis, tetapi juga faktor seperti tren media sosial, ramalan cuaca, dan bahkan acara mendatang di berbagai wilayah.
Misalnya, sistem kami pernah memprediksi lonjakan permintaan untuk elektronik tertentu di wilayah tertentu, mengaitkannya dengan konvensi teknologi lokal yang tidak ada dalam radar kami. Ini memungkinkan kami untuk menyesuaikan persediaan dan tingkat staf secara tepat, menghindari kehabisan stok dan memastikan operasi lancar selama acara tersebut.
Optimisasi Pengiriman Last-Mile
Bagian terakhir dari pengiriman, yang dikenal sebagai last-mile, seringkali merupakan bagian yang paling menantang dan mahal dari proses logistik. AI membuat kemajuan signifikan di sini juga. Di Amazon, kami bekerja pada sistem AI yang mengoptimalkan bukan hanya rute, tetapi juga metode pengiriman.
Sebagai contoh, di daerah perkotaan, sistem akan menganalisis pola lalu lintas, ketersediaan tempat parkir, dan bahkan metode akses bangunan untuk menentukan apakah pengiriman van tradisional, kurir sepeda, atau bahkan pengiriman dengan drone akan paling efisien untuk setiap paket. Tingkat optimisasi yang detail ini menghasilkan pengiriman yang lebih cepat, biaya yang lebih rendah, dan kemacetan perkotaan yang lebih rendah.
Sebagai manajer produk dalam industri logistik, kita ditugaskan untuk mendorong inovasi dan efisiensi. AI menawarkan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk melakukannya. Namun, kita sekarang menghadapi dilema kritis:
Keuntungan Efisiensi
Di satu sisi, rantai pasok yang didukung AI lebih dioptimalkan dari sebelumnya. Mereka mengurangi limbah, meminimalkan konsumsi bahan bakar, dan berpotensi mengurangi jejak karbon operasi logistik secara keseluruhan. Algoritma optimisasi rute yang kita implementasikan dapat secara signifikan mengurangi jarak dan emisi yang tidak perlu.
Biaya Lingkungan
Di sisi lain, kita tidak bisa mengabaikan biaya lingkungan dari AI itu sendiri. Pelatihan dan operasi model AI yang besar mengkonsumsi energi dalam jumlah besar, berkontribusi pada peningkatan permintaan energi dan, secara ekstensi, emisi karbon.
Ini menimbulkan pertanyaan krusial bagi kita sebagai manajer produk: Bagaimana kita menyeimbangkan keuntungan keberlanjutan dari rantai pasok yang dioptimalkan AI dengan dampak lingkungan dari sistem AI itu sendiri?
Pada era AI, peran kita sebagai manajer produk telah berkembang. Sekarang kita memiliki tanggung jawab tambahan untuk mempertimbangkan keberlanjutan dalam proses pengambilan keputusan kita. Ini melibatkan:
Analisis Siklus Hidup: Kita harus mempertimbangkan seluruh siklus hidup produk-produk berbasis AI kita, dari pengembangan hingga implementasi dan pemeliharaan, menilai dampak lingkungan mereka di setiap tahap.
Metrik Efisiensi: Bersama dengan KPI tradisional, kita perlu menggabungkan metrik keberlanjutan ke dalam evaluasi produk kita. Ini bisa mencakup konsumsi energi per optimisasi, pengurangan jejak karbon, atau ROI keberlanjutan.
Pemilihan Vendor: Saat memilih solusi AI atau penyedia cloud, efisiensi energi dan penggunaan sumber energi terbarukan harus menjadi kriteria seleksi kunci.
Fokus Inovasi: Kita harus memberikan prioritas dan mengalokasikan sumber daya untuk proyek-proyek yang tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga meningkatkan keberlanjutan.
Pendidikan Pemangku Kepentingan: Kita perlu mendidik tim, eksekutif, dan klien kita tentang pentingnya praktik AI yang berkelanjutan dalam logistik.
Sebagai manajer produk, kita dapat belajar banyak dari bagaimana raksasa industri menangani tantangan menyeimbangkan efisiensi AI dengan keberlanjutan. Biarkan saya berbagi beberapa wawasan dari pengalaman saya di Amazon dan Maersk.
Amazon Web Services (AWS): Pionir Komputasi Cloud Berkelanjutan
Selama saya di Amazon, saya menyaksikan langsung komitmen perusahaan untuk mengurangi konsumsi daya infrastruktur AWS-nya, yang mendukung berbagai beban kerja AI dan machine learning untuk logistik dan industri lainnya. AWS telah menerapkan beberapa strategi untuk meningkatkan efisiensi energi:
Energi Terbarukan: AWS telah berkomitmen untuk memasok operasinya dengan 100% energi terbarukan pada tahun 2025. Pada tahun 2023, mereka sudah mencapai penggunaan energi terbarukan sebesar 85%.
Perangkat Keras Kustom: Amazon merancang chip kustom seperti prosesor AWS Graviton, yang hingga 60% lebih efisien energi daripada instansi berbasis x86 yang sebanding untuk kinerja yang sama.
Konservasi Air: AWS telah menerapkan teknologi pendinginan inovatif dan menggunakan air daur ulang untuk pendinginan di banyak wilayah, yang secara signifikan mengurangi konsumsi air.
Pembelajaran Mesin untuk Efisiensi: Ironisnya, AWS menggunakan AI itu sendiri untuk mengoptimalkan efisiensi energi pusat data, memprediksi dan menyesuaikan untuk beban komputasi untuk meminimalkan pemborosan energi.
Sebagai manajer produk dalam logistik, kita dapat memanfaatkan kemajuan ini dengan memilih layanan cloud yang efisien energi dan menganjurkan penggunaan sumber daya komputasi yang berkelanjutan dalam implementasi AI kita.
Maersk: Menetapkan Standar Baru untuk Emisi Pengiriman
Di Maersk, saya bagian dari tim yang bekerja menuju tujuan lingkungan yang ambisius yang sedang merombak industri pengiriman. Maersk telah menetapkan target emisi yang mendahului industri:
Net Zero Emissions pada 2040: Maersk bertujuan mencapai nol emisi gas rumah kaca di seluruh bisnisnya pada 2040, satu dekade lebih awal dari tujuan Perjanjian Paris.
Target Jangka Pendek: Pada 2030, Maersk bertujuan mengurangi emisi CO2 per kontainer yang diangkut sebesar 50% dibandingkan dengan level 2020.
Inisiatif Koridor Hijau: Maersk sedang menetapkan rute pengiriman khusus sebagai “koridor hijau,” di mana solusi nol emisi didukung dan ditunjukkan.
Investasi dalam Teknologi Baru: Perusahaan ini sedang berinvestasi dalam kapal yang ditenagai metanol dan menjelajahi bahan bakar alternatif lain untuk mengurangi emisi.
Sebagai manajer produk dalam logistik, kita memainkan peran kunci dalam menyelaraskan inisiatif AI dan teknologi kita dengan tujuan keberlanjutan ini. Misalnya:
Optimisasi Rute: Kami mengembangkan algoritma AI yang tidak hanya dioptimalkan untuk kecepatan dan biaya tetapi juga untuk efisiensi bahan bakar dan pengurangan emisi pada rute pengiriman reguler.
Pemeliharaan Prediktif: Model AI kami untuk pemeliharaan prediktif membantu memastikan kapal beroperasi pada efisiensi puncak, lebih lanjut mengurangi konsumsi bahan bakar dan emisi.
Visibilitas Rantai Pasokan: Kami membuat alat yang menyediakan data emisi yang detail untuk pengiriman pelanggan, mendorong pilihan yang lebih berkelanjutan.
Meskipun tantangannya, saya percaya bahwa implementasi AI dalam logistik tetap menjadi usaha yang layak. Sebagai manajer produk, kita memiliki kesempatan unik untuk menghasilkan perubahan positif. Berikut adalah mengapa dan bagaimana kita dapat melangkah ke depan:
Peningkatan Berkelanjutan
Sebagai manajer produk, kita berada dalam posisi yang unik untuk mendorong evolusi solusi AI yang lebih hemat energi. Prinsip optimisasi yang sama yang kita terapkan pada rantai pasokan dapat diarahkan untuk meningkatkan efisiensi sistem AI kita. Ini berarti terus mengevaluasi dan menyempurnakan model AI kita, bukan hanya untuk kinerja tetapi untuk efisiensi energi. Kita harus bekerja sama dengan ilmuwan data dan insinyur untuk mengembangkan model yang mencapai akurasi tinggi dengan daya komputasi yang lebih sedikit. Ini mungkin melibatkan teknik seperti pemangkasan model, kuantisasi, atau penggunaan arsitektur jaringan saraf yang lebih efisien. Dengan membuat efisiensi energi menjadi indikator kinerja kunci untuk produk AI kita, kita dapat mendorong inovasi di area penting ini.
Dampak Neto Positif
Meskipun sistem AI mengkonsumsi energi yang signifikan, skala optimisasi yang mereka bawa ke logistik global kemungkinan menghasilkan dampak lingkungan neto positif. Peran kita adalah memastikan dan memaksimalkan keseimbangan positif ini. Ini memerlukan pandangan holistik terhadap operasi kita. Kita perlu menerapkan sistem pemantauan menyeluruh yang melacak konsumsi energi sistem AI kita dan penghematan energi yang mereka hasilkan di seluruh rantai pasokan. Dengan mengkuantifikasi dampak neto ini, kita dapat membuat keputusan berbasis data tentang inisiatif AI mana yang harus diprioritaskan. Lebih jauh lagi, kita dapat menggunakan data ini untuk membuat narasi yang meyakinkan tentang manfaat keberlanjutan produk kita, yang dapat menjadi alat yang kuat dalam komunikasi dengan pemangku kepentingan dan upaya pemasaran.
Katalisator untuk Inovasi
Tantangan keberlanjutan mendorong inovasi dalam komputasi hijau dan energi terbarukan. Sebagai manajer produk, kita dapat memperjuangkan dan memandu inovasi ini dalam organisasi kita. Hal ini bisa melibatkan bermitra dengan startup teknologi hijau, mengalokasikan anggaran untuk R&D yang berfokus pada keberlanjutan, atau menciptakan tim-tim “hijau” lintas-fungsional untuk menangani tantangan keberlanjutan. Kita juga harus tetap mengikuti perkembangan teknologi baru seperti komputasi kuantum atau chip neuromorfik yang menjanjikan efisiensi energi yang jauh lebih baik. Dengan menempatkan diri kita di garis depan inovasi-inovasi ini, kita dapat memastikan produk kita tidak hanya sejalan dengan tren keberlanjutan tetapi menetapkan standar baru untuk industri.
Visi Jangka Panjang
Kita perlu memiliki pandangan jangka panjang, mempertimbangkan bagaimana keputusan produk kita hari ini akan berdampak pada keberlanjutan di masa depan. Ini termasuk mengantisipasi transisi ke sumber energi yang lebih bersih, yang akan menurunkan biaya lingkungan dari menggerakkan sistem AI dari waktu ke waktu. Sebagai manajer produk, kita harus membela dan merencanakan transisi ini dalam operasi kita sendiri. Ini mungkin melibatkan menetapkan jadwal waktu ambisius untuk beralih ke sumber energi terbarukan, atau merancang sistem kita untuk dapat beradaptasi dengan teknologi energi masa depan. Kita juga harus memikirkan seluruh siklus hidup produk kita, termasuk bagaimana produk tersebut dapat dibongkar dengan berkelanjutan atau ditingkatkan pada akhir masa pakainya. Dengan menyematkan pemikiran jangka panjang ini ke dalam strategi produk kita, kita dapat menciptakan solusi yang benar-benar berkelanjutan yang tahan uji waktu.
Keunggulan Bersaing
Praktik AI yang berkelanjutan dapat menjadi diferensiator yang signifikan di pasar. Manajer produk yang berhasil menyeimbangkan efisiensi dan keberlanjutan akan memimpin industri ke depan. Ini bukan hanya tentang berbuat baik bagi planet ini – ini tentang memposisikan produk kita untuk kesuksesan di masa depan. Pelanggan, terutama di ruang B2B, semakin memprioritaskan keberlanjutan dalam keputusan pembelian mereka. Dengan membuat keberlanjutan sebagai fitur inti produk kita, kita dapat memanfaatkan permintaan pasar yang berkembang ini. Kita harus bekerja dengan tim pemasaran kita untuk secara efektif mengkomunikasikan upaya keberlanjutan kita, potensial mengejar sertifikasi atau kemitraan yang memvalidasi kredensial hijau kita. Selain itu, dengan regulasi seputar AI dan keberlanjutan berkembang, produk-produk dengan kinerja lingkungan yang kuat akan lebih baik posisinya untuk mematuhi persyaratan masa depan.
Tanggung Jawab Etika
Sebagai pemimpin di bidang AI dan logistik, kita memiliki tanggung jawab etika untuk mempertimbangkan dampak lebih luas dari pekerjaan kita. Hal ini tidak hanya tentang kekhawatiran lingkungan tetapi juga termasuk dampak sosial dan ekonomi juga. Kita harus memikirkan bagaimana sistem AI kita memengaruhi pekerjaan, privasi, dan kesetaraan dalam rantai pasokan. Dengan mengambil pendekatan proaktif terhadap pertimbangan etis ini, kita dapat membangun kepercayaan dengan pemangku kepentingan kita