Overproduction atau produksi berlebihan telah lama menjadi masalah dalam dunia bisnis, terutama di sektor manufaktur, ritel, dan logistik. Selain menimbulkan pemborosan biaya, overproduction juga berdampak negatif pada lingkungan akibat meningkatnya limbah dan konsumsi energi. Untuk mengatasi persoalan ini, semakin banyak perusahaan beralih ke AI & demand forecasting sebagai solusi prediktif yang lebih akurat dan adaptif.
Demand forecasting adalah proses memperkirakan permintaan produk di masa depan agar perusahaan dapat menyesuaikan produksi, distribusi, dan inventaris secara optimal. Namun, metode tradisional yang hanya mengandalkan data historis sering kali kurang mampu menangkap dinamika pasar modern yang sangat fluktuatif. Dengan hadirnya AI, proses ini berubah drastis. Algoritma machine learning dapat menganalisis data dalam jumlah besar, termasuk tren konsumen, kondisi ekonomi, data cuaca, hingga pola media sosial, untuk menghasilkan prediksi permintaan yang jauh lebih presisi.
Menurut McKinsey (2021), perusahaan yang menggunakan AI dalam demand forecasting berhasil meningkatkan akurasi peramalan hingga 50% dibanding metode konvensional. Akurasi yang lebih baik berarti produksi bisa disesuaikan dengan kebutuhan nyata pasar, sehingga risiko overproduction berkurang secara signifikan.
Selain mengurangi kelebihan produksi, AI juga meningkatkan efisiensi rantai pasok. Dengan prediksi yang lebih akurat, perusahaan dapat menurunkan biaya penyimpanan, mengurangi kebutuhan stok darurat, dan mempercepat rotasi barang. Deloitte (2020) mencatat bahwa perusahaan yang mengintegrasikan AI dalam manajemen permintaan berhasil menurunkan biaya inventaris sebesar 10–20% sekaligus memperbaiki tingkat pelayanan pelanggan.
AI juga memiliki kemampuan adaptif yang penting dalam menghadapi kondisi pasar yang tidak stabil. Misalnya, selama pandemi COVID-19, pola permintaan berubah secara drastis dan sulit diprediksi dengan model tradisional. Sistem AI berbasis deep learning mampu menyesuaikan parameter peramalan secara real-time, memungkinkan perusahaan tetap tanggap dalam situasi krisis.
Meski menawarkan banyak manfaat, adopsi AI dalam demand forecasting masih menghadapi tantangan. Ketersediaan data berkualitas tinggi menjadi kunci, sementara integrasi dengan sistem lama membutuhkan investasi signifikan. Selain itu, faktor transparansi dan interpretasi hasil AI juga perlu diperhatikan agar prediksi yang dihasilkan dapat dipahami oleh manajemen.
Namun, manfaat jangka panjang dari AI & demand forecasting jelas lebih besar daripada tantangannya. Teknologi ini bukan hanya membantu perusahaan meningkatkan efisiensi, tetapi juga mendukung keberlanjutan dengan mengurangi limbah produksi. Dengan kata lain, AI tidak hanya memberi keuntungan bisnis, tetapi juga kontribusi nyata bagi lingkungan. Masa depan rantai pasok adalah prediktif, adaptif, dan berkelanjutan—dan AI adalah kuncinya.
Referensi
- McKinsey & Company. (2021). The State of AI in 2021. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com
- Deloitte. (2020). AI-Powered Demand Forecasting: Driving Supply Chain Efficiency. Deloitte Insights.
- Ivanov, D., Dolgui, A., & Sokolov, B. (2019). The impact of digital technology and Industry 4.0 on the ripple effect and supply chain risk analytics. International Journal of Production Research, 57(3), 829–846. https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1488086
- Carbonneau, R., Laframboise, K., & Vahidov, R. (2008). Application of machine learning techniques for supply chain demand forecasting. European Journal of Operational Research, 184(3), 1140–1154. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.12.004
- Choi, T. M., Wallace, S. W., & Wang, Y. (2018). Big Data Analytics in Operations Management. Production and Operations Management, 27(10), 1868–1887. https://doi.org/10.1111/poms.12838