Kuasa Kuantum: Masa Depan Logistik Pintar Malaysia

Kuasa Kuantum Dalam Logistik: Dari Einride ke Kilang Pintar Malaysia

Pada 2025, sektor pengangkutan darat global dianggarkan bernilai sekitar $4.6 trilion. Setiap peratus penjimatan kos logistik bermakna berbilion dolar nilai baharu. Dalam konteks Malaysia, rantaian bekalan elektronik, automotif dan semikonduktor pula semakin tegang – dari Pulau Pinang hingga Kulim dan Senai, isu lambakan kontena, kekurangan pemandu dan tekanan kos tenaga memang dirasai setiap hari.

Inilah sebab mengapa kerjasama Einride dan IonQ menarik untuk kita perhatikan. Mereka bukan sekadar menggunakan AI untuk merancang laluan trak elektrik dan autonomi, tetapi sudah mula menguji pengkomputeran kuantum untuk mengoptimumkan logistik pada skala yang sebelum ini mustahil untuk komputer klasik.

Artikel ini akan kupas apa sebenarnya yang dilakukan Einride–IonQ, dan lebih penting, bagaimana pendekatan sama boleh diterjemahkan ke Malaysia, khususnya untuk pengeluar elektronik, automotif dan semikonduktor yang sedang membina kilang dan logistik pintar.

---

Apa Yang Einride & IonQ Sedang Uji Sebenarnya?

Inti kerjasama ini mudah: gabungkan algoritma AI klasik dengan pengkomputeran kuantum untuk menyelesaikan masalah pengurusan armada dan penghantaran yang sangat kompleks.

Einride mempunyai platform AI bernama Saga. Platform ini menyatukan data daripada:

• Trak elektrik
• Trak autonomi
• Infrastruktur pengecasan
• Data pelanggan dan pesanan

Dengan data ini, Saga cuba menjawab soalan seperti:

• Trak mana patut ambil penghantaran mana?
• Bila patut berhenti untuk pengecasan, di stesen mana?
• Bagaimana nak guna bilangan kenderaan paling sedikit, guna tenaga paling rendah, tetapi penuhi SLA pelanggan?

Masalahnya: bila anda uruskan ratusan kenderaan, ribuan penghantaran dan ratusan stesen pengecasan, kombinasi kemungkinan jadi terlalu besar. Di sinilah IonQ masuk – menggunakan perkakasan kuantum untuk menyelesaikan bahagian paling sukar dalam masalah pengoptimuman ini.

Ringkasnya: Einride memecahkan masalah besar orkestrasi armada kepada modul kecil, dan IonQ menumpukan kuasa kuantum pada modul paling kritikal – pengoptimuman pengagihan penghantaran (shipment allocation) di bawah pelbagai kekangan dunia sebenar.

Mereka telah menilai 15 kes guna kuantum dalam ekosistem Einride, termasuk:

• Penjadualan penghantaran
• Pengoptimuman muatan (load building)
• Perdagangan tenaga (energy trading)
• Latihan dan navigasi trak autonomi
• Distribusi kunci kuantum untuk keselamatan data

Buat masa ini, hasil awal menunjukkan pemproses kuantum boleh disepadukan secara efektif dalam aliran kerja sedia ada. Kunci penting di sini: mereka tidak tunggu perkakasan kuantum matang sepenuhnya. Mereka sudah bina asas hibrid sekarang, supaya bila perkakasan bertambah baik, kelebihan kompetitif terus ‘plug-in’ ke operasi sebenar.

---

Kenapa Ini Relevan Untuk Logistik E&E & Semikonduktor Malaysia

Bila kita cakap tentang AI dalam pengangkutan & logistik di Malaysia, fokus biasa ialah:

• Pengoptimuman laluan untuk trak dan van
• Automasi gudang (AGV, AMR, sortation)
• Analitik armada dan pemantauan pemandu
• Ramalan permintaan dan perancangan inventori
• Penghantaran jarak terakhir di bandar-bandar besar

Semuanya penting, tapi ada satu realiti: pengkomputeran klasik akan semakin ‘tepu’ bila skala dan kekangan makin banyak.

Dalam rantaian bekalan elektronik dan semikonduktor, anda berdepan:

• Ratusan SKU bernilai tinggi dengan lead time panjang
• Fabrikasi wafer, back-end assembly, dan test house di lokasi berbeza
• Komponen rapuh yang perlu kawalan suhu & getaran
• Keperluan penghantaran just-in-time ke kilang automotif dan OEM elektronik

Setiap perubahan kecil – satu mesin down, satu lot wafer lewat – boleh ‘ripple’ ke seluruh rantaian. Kombinasi pilihan laluan, mod pengangkutan, dan jadual pengeluaran menjadi masalah pengoptimuman berskala kuadratik atau lebih.

Di sinilah pengkomputeran kuantum mula masuk akal:

• Lebih banyak kekangan, lebih berguna kuantum – ia direka untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman kombinatorial yang sukar untuk komputer klasik.
• Senario ‘what-if’ lebih pantas – pengurus rantaian bekalan boleh uji berpuluh senario kapasiti dan permintaan tanpa menunggu sistem ‘berfikir’ berjam-jam.
• Gabungan AI + kuantum – AI meramal permintaan dan risiko, kuantum mencari konfigurasi logistik paling efisien berdasarkan ramalan itu.

Malaysia yang sedang menempatkan diri sebagai hab semikonduktor serantau sebenarnya sangat sesuai untuk pendekatan ini. Siapa yang mula dulu, dialah yang dapat kos per unit lebih rendah dan reliabiliti penghantaran lebih tinggi.

---

Dari Trak Einride ke Kilang Pintar: Contoh Praktikal Untuk Malaysia

Untuk nampak jelas, bayangkan satu senario tipikal di Malaysia.

Senario: Pengeluar Komponen Semikonduktor di Pulau Pinang

Sebuah syarikat di Bayan Lepas membekalkan modul kepada:

• Kilang pemasangan di Kulim
• OEM automotif di Selangor
• Pengedar serantau di Singapura

Mereka menggunakan trak (mungkin EV dalam masa terdekat), kontena sejuk untuk produk sensitif, dan beberapa gudang transit. Setiap hari mereka perlu memutuskan:

• Pesanan mana yang digabungkan dalam satu kenderaan?
• Laluan mana yang elak kesesakan tetapi kekal jimat tenaga?
• Di mana nak ‘buffer’ stok supaya kilang tidak berhenti walaupun ada gangguan?
• Bagaimana nak imbangi kos tenaga, caj tol, dan SLA pelanggan?

Dengan pendekatan ala Einride–IonQ, arkitektur teknikal boleh kelihatan seperti ini:

1. AI klasik (di awan atau on-premise)

   • Meramal permintaan berdasarkan data pesanan, sejarah dan faktor pasaran
   • Menjana baseline plan laluan dan jadual penghantaran
   • Mengoptimumkan perkara ‘standard’ yang tak terlalu kompleks

2. Modul kuantum untuk pengoptimuman sukar

   • Menyelesaikan masalah bagaimana mengagihkan pesanan ke kenderaan dengan mengambil kira:
     • Kapasiti muatan dan berat
     • Keperluan suhu
     • Time window pelanggan
     • Slot operasi gudang dan cut-off kastam
   • Menyemak beribu kombinasi dan memilih konfigurasi yang meminimumkan kos tenaga + masa + risiko kelewatan

3. Lapisan orkestrasi logistik pintar

   • Menawarkan cadangan jadual penghantaran harian kepada perancang
   • Mengemaskini pelan secara hampir masa nyata bila ada gangguan (jalan tutup, stesen pengecas penuh, kontena lewat)

Kesan praktikal yang boleh dicapai bila sistem sebegini matang:

• Penggunaan kenderaan meningkat 10–20% kerana kurang perjalanan separa kosong
• Kos tenaga per unit produk turun melalui laluan dan jadual pengecasan yang lebih bijak
• Kadar penghantaran tepat masa naik, yang kritikal untuk industri automotif dan E&E

Adakah angka ini jaminan? Tidak. Tapi berdasarkan trend projek pengoptimuman lanjutan sedia ada (tanpa kuantum pun), 5–15% penjimatan bukan mimpi. Dengan kuantum, ruang tambahan itu semakin besar bila masalah anda benar-benar kompleks.

---

Cara Realistik Untuk Syarikat Malaysia Bersedia

Ramai pengurus akan rasa, “Kuantum ni macam terlalu jauh ke depan.” Sebenarnya, kebanyakan syarikat belum pun ‘perah habis’ AI klasik, jadi cara paling bijak ialah bina asas yang serasi dengan masa depan kuantum.

1. Standardkan Data Logistik Anda

Pengkomputeran kuantum hanya sekuat kualiti data yang diberi masuk.

Fokus 12–24 bulan akan datang boleh jadi:

• Satukan data:
  • Pesanan
  • Pengangkutan
  • Telematik armada
  • Gudang
• Bersihkan data sehingga boleh menjawab soalan mudah seperti:
  • Kos sebenar per penghantaran, per pelanggan
  • Masa transit sebenar berbanding perancangan
  • Kekerapan penghantaran semula atau kecacatan

Kalau Einstein masih hidup di Penang, dia mungkin akan kata: “Sebelum bercakap tentang kuantum, betulkan dulu CSV.”

2. Laksanakan AI Pengoptimuman Dahulu

Sebelum kuantum, pastikan anda sudah:

• Guna AI pengoptimuman laluan untuk penghantaran line-haul dan last-mile
• Automasi sekurang-kurangnya sebahagian penjadualan armada
• Jalankan analitik armada dan gudang berasaskan data masa nyata

Inilah roh siri “AI dalam Pengangkutan & Logistik”: jadikan AI sebagai otak asas sebelum anda tambah “otak kuantum” di atasnya.

3. Pilih Use Case Pengoptimuman Berimpak Tinggi

Bukan semua masalah perlukan kuantum. Cari masalah yang:

• Sangat kompleks (banyak kekangan dan pilihan)
• Memberi impak kewangan besar bila diperbaiki
• Menyentuh bahagian teras rantaian bekalan (contoh: perancangan rangkaian, penjadualan multi-plant, pengurusan kontena balik kosong)

Inilah cara Einride memulakan projek mereka – senarai 15 use case, kemudian fokus pada yang paling kritikal.

4. Bangunkan Rakan Teknologi Yang Faham AI + Kuantum

Realitinya, hampir tiada syarikat logistik atau pengilang yang akan membina kepakaran kuantum secara dalaman dalam masa terdekat. Apa yang lebih praktikal:

• Cari rakan strategik yang sudah membina platform AI logistik
• Pastikan platform itu direka bentuk secara modular supaya modul kuantum boleh ‘plug-in’ bila tiba masanya
• Mulakan dengan projek perintis (pilot) – contohnya, satu rangkaian penghantaran antara dua negeri atau satu ‘lane’ kritikal

---

Masa Depan: Di Mana AI Klasik, Kuantum dan EV Bertemu

Kerjasama Einride–IonQ memberi gambaran jelas ke mana hala tuju logistik global:

• AI klasik mengurus aliran harian – meramal, menjadual, memantau.
• Pengkomputeran kuantum menyelesaikan masalah pengoptimuman paling kompleks yang menentukan kecekapan sebenar rangkaian.
• Kenderaan elektrik dan autonomi menjadi ‘otot’ fizikal yang melaksanakan keputusan sistem pintar tadi.

Untuk Malaysia, terutama pemain elektronik, automotif dan semikonduktor, ini bukan isu teknologi semata-mata. Ini isu daya saing negara:

• Jika rantaian bekalan anda lebih pantas, lebih stabil dan lebih hijau, anda lebih menarik kepada pelanggan global.
• Jika anda boleh buktikan pengurangan kos logistik per unit, anda ada hujah kukuh bila berunding kontrak jangka panjang.

Saya berpendapat syarikat yang hari ini serius membina AI dalam pengangkutan & logistik – daripada pengoptimuman laluan, automasi gudang hingga analitik armada – akan menjadi kumpulan pertama yang bersedia mengambil manfaat bila teknologi kuantum benar-benar matang.

Ini masa yang sesuai, menjelang 2026 dan seterusnya, untuk bertanya pada diri sendiri:

Adakah rangkaian logistik kami hanya “cukup baik”, atau kami sedang menyusunnya supaya satu hari nanti, bila kuantum benar-benar sedia, kami boleh menekan satu butang dan melompat beberapa langkah ke hadapan?

Jika anda berada dalam sektor E&E, automotif atau semikonduktor dan mahu rantaian bekalan yang lebih pintar, lebih bersih dan lebih tangkas, langkah pertama bukan membeli komputer kuantum. Langkah pertama ialah mendefinisikan masalah pengoptimuman terbesar anda dan mula bina lapisan AI yang kukuh. Dari situ, masa depan kuantum akan datang lebih cepat daripada yang kita sangka.