Ini Prediksi Tren Teknologi Enterprise Utama di Tahun 2021
Sabtu, 20 Maret 2021 - 13:30 WIB
Automasi Pintar (Intelligent Automation)
Automasi pintar atau Intelligent automation difasilitasi oleh asisten virtual seperti Alexa dan Siri. Penggunaan teknologi machine learning semacam ini oleh perusahaan akan memperbaiki workflow, delivery, dan consumer experience. Selain itu, AI dapat meningkatkan kemampuan perusahaan dalam merekomendasikan tindakan korektif.
Selanjutnya, AI serta robotik akan mendorong agar automasi pintar dapat menjadi bagian dari tren Internet of Things (IoT) dan Industry 4.0. Hasilnya, penggunaan AI di sektor manufaktur dan logistik diperkirakan akan meningkat pada tahun 2021.
Automasi Retail dan Gudang (Retail and Warehouse Automation)
Pergeseran ke belanja online mengalami lonjakan yang sangat masif pada tahun 2020, sehingga mendongkrak pertumbuhan e-commerce. Tahun 2020 menjadi titik balik bagi sektor e-commerce, yang diproyeksikan menyumbang 28% terhadap penjualan jaringan bisnis retail di seluruh dunia.
Pada gilirannya, tren ini telah membuat konsumen berpindah ke perdagangan online tiga tahun lebih cepat dan memaksa retailer untuk segera beradaptasi dengan membuat workflow di toko, fulfillment center, dan logistik menjadi lebih mulus sehingga produktivitas menjadi jauh lebih tinggi di tengah adanya tantangan untuk meraih profit dari e-commerce fulfillment.
Di sisi warehouse dan supply chain, keberadaan automasi fisik, RFID, dan teknologi sensor suhu –yang dikombinasikan dengan peningkatan penggunaan robotik seperti cobot yang berinteraksi dan berkolaborasi dengan manusia– dapat membantu fulfillment center meningkatkan operasional e-commerce mereka.
Data and Prescriptive Analytics
Kebutuhan visibilitas yang lebih besar dan intelligent planning yang lebih efektif kini semakin mendesak. Data adalah aset yang tak ternilai dan kekuatannya hanya bisa diwujudkan jika dilakukan pada waktu yang tepat, kepada orang yang tepat, untuk mendorong outcome yang lebih baik.
Menerapkan solusi prescriptive analytics dengan cara menyerap data real-time akan meningkatkan kinerja dan menghasilkan tindakan yang efektif. Perusahaan-perusahaan yang menerapkan analitik seringkali beroperasi dan dioptimalkan dengan mengandalkan data historis. Hal ini akan menghadirkan tantangan tersendiri ketika muncul aliran-aliran data baru dan dimasukkan ke dalam model prediktif untuk mendorong tindakan dan hasil yang real-time.
Automasi pintar atau Intelligent automation difasilitasi oleh asisten virtual seperti Alexa dan Siri. Penggunaan teknologi machine learning semacam ini oleh perusahaan akan memperbaiki workflow, delivery, dan consumer experience. Selain itu, AI dapat meningkatkan kemampuan perusahaan dalam merekomendasikan tindakan korektif.
Selanjutnya, AI serta robotik akan mendorong agar automasi pintar dapat menjadi bagian dari tren Internet of Things (IoT) dan Industry 4.0. Hasilnya, penggunaan AI di sektor manufaktur dan logistik diperkirakan akan meningkat pada tahun 2021.
Automasi Retail dan Gudang (Retail and Warehouse Automation)
Pergeseran ke belanja online mengalami lonjakan yang sangat masif pada tahun 2020, sehingga mendongkrak pertumbuhan e-commerce. Tahun 2020 menjadi titik balik bagi sektor e-commerce, yang diproyeksikan menyumbang 28% terhadap penjualan jaringan bisnis retail di seluruh dunia.
Pada gilirannya, tren ini telah membuat konsumen berpindah ke perdagangan online tiga tahun lebih cepat dan memaksa retailer untuk segera beradaptasi dengan membuat workflow di toko, fulfillment center, dan logistik menjadi lebih mulus sehingga produktivitas menjadi jauh lebih tinggi di tengah adanya tantangan untuk meraih profit dari e-commerce fulfillment.
Di sisi warehouse dan supply chain, keberadaan automasi fisik, RFID, dan teknologi sensor suhu –yang dikombinasikan dengan peningkatan penggunaan robotik seperti cobot yang berinteraksi dan berkolaborasi dengan manusia– dapat membantu fulfillment center meningkatkan operasional e-commerce mereka.
Data and Prescriptive Analytics
Kebutuhan visibilitas yang lebih besar dan intelligent planning yang lebih efektif kini semakin mendesak. Data adalah aset yang tak ternilai dan kekuatannya hanya bisa diwujudkan jika dilakukan pada waktu yang tepat, kepada orang yang tepat, untuk mendorong outcome yang lebih baik.
Menerapkan solusi prescriptive analytics dengan cara menyerap data real-time akan meningkatkan kinerja dan menghasilkan tindakan yang efektif. Perusahaan-perusahaan yang menerapkan analitik seringkali beroperasi dan dioptimalkan dengan mengandalkan data historis. Hal ini akan menghadirkan tantangan tersendiri ketika muncul aliran-aliran data baru dan dimasukkan ke dalam model prediktif untuk mendorong tindakan dan hasil yang real-time.
tulis komentar anda