Mengguna pakai AI sebagai instrumen penting melonjakkan industri logistik Malaysia

Industri logistik Malaysia menghadapi tekanan daripada pelbagai pihak, daripada peraturan hingga kos operasi.

Walaupun ia diunjurkan mengalami peningkatan yang tinggin dalam volum tahun hadapan, nilai keuntungan yang dijana sebenarnya berada dalam tekanan berikutan tuntutan peningkatan kecekapan dan perubahan dalam peraturan serta kenaikan bahan bakar berasaskan fosil.

Dalam persidangan perdagangan menjelang 2025 industri Malaysia, masih dilihat sebagai satu faktor penting dalam penentuan harga barangan di pasaran dan tidak dapat disangkal bahawa industri ini adalah pemacu utama perdagangan.

Industri logistik dijangka akan mengikuti pergerakan semua aktiviti perdagangan sama ada dalam talian ataupun tradisional. Semua kegiatan perdagangan bergantung pada logistik sebagai penggerak.

Bagaimanapun, perkembangan mutakhir turut mendedahkan bahawa kedudukan industri logistik Malaysia sekarang adalah seperti “sandwich”.

Di satu pihak, industri mesti mengekalkan kualiti perkhidmatan dan penyampaian. Sebaliknya, tekanan untuk mengurangkan kos logistik terus meningkat dan mendesak.

Kenaikan Kos Operasi dan Cabaran Kawal Selia

Salah satu cabaran utama yang dihadapi ialah peraturan yang mengehadkan kapasiti peralatan pengangkutan, terutamanya untuk barangan yang terlalu besar dan terlalu panjang.

Industri logistik dikehendaki mengurangkan kos, tetapi peraturan sebenarnya mengehadkan kapasiti peralatan pengangkutan. Ini bercanggah dengan keadaan kenaikan kos operasi.

Punca utama yang ditekankan ialah keselamatan pengguna jalan raya lain dan kesesuaian jalan raya itu sendiri. Terdapat masih banyak jalan raya di Malaysia yang kurang lebar terutama jalan raya bertaraf negeri.

Pengagihan Kos Logistik

Pada masa ini, pengangkutan menyumbang 40% daripada jumlah kos logistik, diikuti oleh kos inventori pada 8%, serta kos pentadbiran dan teknologi maklumat.

Pengurusan logistik menekankan bahawa kecekapan penghantaran di bahagian selatan negara lebih mudah dicapai berbanding wilayah lain di pantai timur disebabkan kepadatan penduduk dan ketersediaan infrastruktur.

Walau bagaimanapun, kawasan di sebelah selatan Malaysia masih menghadapi cabaran besar dari segi kos dan masa penghantaran.

Dalam keadaan semasa, industri logistik dunia diunjurkan mengalami peningkatan 20% dalam volum tahun ini. Bagaimanapun, petunjuk ini masih belum menyatakan bahawa pertumbuhan volum ini tidak serta-merta diikuti oleh peningkatan nilai keuntungan yang setanding.

Nilainya hanya dijangka meningkat sekitar 15%. Jika digabungkan pasaran domestik dan antarabangsa, peningkatan mungkin mencecah 20%. Bagaimanapun, ini tidak mencukupi untuk mengimbangi tuntutan kecekapan dan kos bahan api berasas fosil yang terus mendesak.

Dalam perkembangan kecerdasan buatan atau AI terkini dilihat sebagai satu penyelesaian untuk memberikan jalan keluar kepada industri logistik ini. AI boleh menangani banyak logistik dan cabaran rantaian bekalan, termasuk penghalaan dan penjadualan perjalanan  kenderaan.

Dalam mempertimbangkan cara melaksanakan AI, pemain industri logistik perlu memahami cara pendekatan analitik yang berbeza, seperti AI tradisional, AI generatif dan menggabung jalin bidang ini kedalam penyelidikan operasi mereka untuk berfungsi bersama.

Fokus dan penekanan seharusnya membincangkan alat-alat analisis yang digunakan dalam pengurusan rantaian bekalan dan masalah logistik yang boleh diselesaikan oleh AI, dan faedah pengurusan logistik lain yang boleh menggunakan AI. 

Memahami alat-alat analisis yang berbeza

Adalah berguna bagi pemain industri logistik dan pusat-pusat latihan logistik terkemuka seperti Institut Pengangkutan Malaysia Universiti Teknologi MARA Malaysia (Mitrans UiTM) untuk memikirkan evolusi AI dalam konteks bidang logistik.

AI tradisional boleh menganalisis data untuk menyelesaikan tugas tertentu.  Sementara AI generatif pula menggunakan model bahasa terprogram yang luas untuk mengambil sesuatu keputusan di dalam konteks, meringkaskannya dan menjana kandungan baharu yang boleh menjadikan keputusan lebih tepat.

Penyelidikan operasi yang menggunakan kaedah saintifik untuk mengkaji sistem masih memerlukan pembuatan keputusan manusia, menggunakan pendekatan seperti pengaturcaraan linear dan model rangkaian.

Dalam logistik, kaedah ini adalah pelengkap dan tidak perlu menggantikan satu sama lain, cuma kedua bidang ini saling melengkapi antara satu sama lain.

Penyelidikan operasi yang digabungkan dengan penggunaan kecerdasan buatan, sebagai contoh, berfungsi dengan baik dalam banyak keadaan di pelbagai industri lain.

Menggunakan pendekatan penyelidikan operasi klasik dalam logistik mempunyai batasan. Setiap kali komplikasi dihadapi seperti tingkap masa yang berbeza, saiz jalan dan kapasiti trak, contohnya, algoritma tradisional perlu diubah suai.

AI generatif boleh menyamaratakan maklumat ini dan mengelakkan keperluan untuk algoritma baharu. Hasilnya, teknologi ini mengatasi kaedah klasik untuk menyelesaikan masalah logistik yang lebih besar. - DagangNews.com

Afizan Amer adalah Pensyarah Kanan Pemasaran Digital, Fakulti Pengurusan dan Perniagaan, Kampus Rembau , Universiti Teknologi Mara N.Sembilan.

KLIK DI SINI UNTUK KOLEKSI ARTIKEL INFINITI