Pasaran truckload global lembap hingga akhir 2025, tapi 2026 dijangka pulih. Inilah masa terbaik retailer Malaysia membina AI logistik & inventori yang lebih bijak.
Pada hujung tahun 2025, banyak pemain logistik di Amerika Syarikat menjangka pasaran truckload akan terus lembap sehingga penghujung tahun. Laporan RXO pada 20/11/2025 meramalkan volum kekal perlahan pada Q4, dengan pemulihan yang lebih jelas hanya dijangka pada 2026. Spot rate pula dijangka “tersangkut” tanpa banyak pergerakan.
Untuk pengamal runcit dan e-dagang di Malaysia, berita ini nampak jauh. Tapi kesannya dekat: kadar tambang global, polisi tarif, kelembapan pembuatan dan kelewatan penghantaran semua menitis masuk ke dalam kos penghantaran anda – dari gudang China, ke pelabuhan, turun ke trak di Malaysia.
Inilah realitinya: bila pasaran truckload perlahan, margin runcit makin ketat. Yang beza antara retailer yang kekal untung dan yang terpaksa potong kos besar-besaran selalunya satu: bagaimana mereka menggunakan AI dalam perancangan logistik dan inventori.
Artikel ini mengupas:
- Apa sebenarnya yang sedang berlaku dalam pasaran truckload global berdasarkan gambaran RXO dan data pembuatan
- Mengapa 2026 dijangka tahun perubahan
- Bagaimana retailer & marketplace di Malaysia boleh guna AI logistik untuk mengurangkan kesan kelembapan pasaran dan memanfaatkan fasa pemulihan
1. Gambaran ringkas pasaran truckload: lembap sekarang, cerah di 2026
Jawapan terus terang: volum truckload sekarang agak lembap, kadar spot tidak banyak bergerak, dan permintaan masih rapuh. RXO menjangka puncak kitaran kali ini agak pelik – mungkin masuk ke fasa deflasi sebelum naik semula ke puncak yang lebih normal pada 2026.
Beberapa poin penting daripada laporan RXO dan data berkaitan:
- Oktober & November 2025 memang lebih baik berbanding tahun sebelumnya, tetapi belum cukup untuk memacu lonjakan kadar spot.
- Pembuatan (manufacturing) di AS – pemacu besar aktiviti freight – masih lemah berbanding paras 2007.
- Output perindustrian pembuatan turun kira-kira 7.8% berbanding 2007.
- Jika keluarkan barangan hi-tech, kejatuhan sekitar 15.6%.
- Komponen New Orders dalam indeks Manufacturing PMI yang biasanya jadi petunjuk awal ekonomi:
- Meningkat lima bulan berturut-turut, kemudian jatuh pada Julai.
- Naik semula ke zon pengembangan pada Ogos, tetapi kembali menguncup beberapa bulan selepas itu.
RXO menyatakan bahawa Fed di AS telah memotong kadar faedah tiga kali pada 2025. Jika pemotongan ini berterusan pada 2026, kos modal untuk kilang dan pengeluar akan lebih murah – dan ini boleh memacu semula pembuatan serta volum freight.
Kenapa orang runcit Malaysia patut ambil peduli?
Sebab hampir semua barangan fizikal dalam rantaian bekalan global akan duduk di atas trak pada satu peringkat. Bila volum truckload di pasaran utama seperti AS, China atau Eropah berubah:
- Kos penghantaran kontena dan LTL boleh terkesan
- Masa transit dan ketersediaan kapasiti beralun
- Kos fulfillment 3PL antarabangsa anda juga berombak
Jika anda tak rancang awal, anda terpaksa:
- Bayar lebih untuk penghantaran ekspres pada musim puncak
- Pegang stok berlebihan kerana takut “habis stok”
- Hilang jualan bila produk tiba lambat semasa kempen besar (contoh 11.11, 12.12, jualan Tahun Baru Cina)
Di sinilah AI dalam logistik dan pengurusan inventori mula memainkan peranan yang sangat praktikal.
2. Masalah sebenar: bukan hanya kapasiti, tetapi permintaan & ketidaktentuan
Dalam laporan RXO dan perbahasan pakar, ada dua pandangan utama:
- Ada yang kata gangguan di bahagian penawaran (supply side) – seperti penguatkuasaan lesen pemandu, polisi tarif, dan peraturan bahasa – boleh mengubah struktur pasaran.
- Professor Jason Miller pula berhujah bahawa permintaan adalah isu utama yang patut diberi fokus.
Untuk retailer dan pemain e-dagang, realiti di lapangan biasanya begini:
- Permintaan pelanggan sangat bermusim dan dipengaruhi promosi.
- Polisi tarif atau cukai baharu boleh ubah harga pendaratan (landed cost) dalam masa beberapa minggu.
- Pengilang menukar output mengikut isyarat pasaran yang kadang-kadang lambat atau “noise”.
Jika anda masih merancang dengan Excel dan “rasa pengalaman”, anda akan sentiasa:
- Terlebih order masa pasaran sebenar lembap
- Terlepas stok masa pasaran memuncak
- Panik beli kapasiti penghantaran saat akhir dengan kadar lebih mahal
Inilah jenis ketidaktentuan yang AI sangat bagus urus. Bukan sebab AI “ajaib”, tapi kerana ia boleh memproses ribuan isyarat yang manusia tak sempat lihat.
3. Bagaimana AI bantu retailer menghadapi kelembapan truckload
AI logistik & rantaian bekalan membantu menukar pasaran truckload yang lembap kepada peluang penjimatan dan ketepatan perancangan. Fokusnya: guna data untuk membuat keputusan yang lebih awal dan lebih tepat.
3.1 Peramalan permintaan yang peka musim & promosi
Algoritma AI moden boleh menggabungkan:
- Data jualan sejarah multi-tahun (termasuk kelengkungan musim seperti Ramadan, Aidilfitri, Tahun Baru Cina, 9.9, 11.11, 12.12)
- Kalendar promosi marketplace (Shopee, Lazada, TikTok Shop)
- Data makro (trend ekonomi, kadar faedah, kategori produk yang sedang naik)
- Kemasukan sku baharu dan pengganti produk lama
Daripada ramalan umum, AI boleh hasilkan forecast per sku-per lokasi. Untuk retailer besar Malaysia, ini bermaksud:
- Berapa unit yang patut tiba di gudang Shah Alam vs gudang Johor Bahru
- Bilakah masa paling optimum untuk inbound kontena sebelum jualan puncak
- Berapa banyak stok keselamatan (safety stock) yang benar-benar diperlukan
Bila forecast lebih tepat, anda boleh menyusun penghantaran truckload inbound dan outbound dengan lebih rata, mengelakkan “gelombang panik” yang selalunya mahal.
3.2 Pengoptimuman penghantaran truckload & LTL
Bila volum truckload global lembap, kapasiti mungkin ada – tetapi tak semestinya di tempat dan masa yang anda mahu. Sistem AI untuk perancangan pengangkutan (AI-powered TMS) boleh:
- Menggabungkan pesanan dari beberapa gudang atau vendor ke dalam satu muatan penuh (full truckload) yang lebih murah berbanding LTL berulang
- Menjadualkan penghantaran pada slot masa di mana kadar lebih rendah atau lebihan kapasiti wujud
- Menyeimbangkan antara kos dan SLA penghantaran (contoh, pilih penghantaran 2–3 hari berbanding hari esok jika penjimatan kos besar dan pelanggan masih terima)
Untuk pemain e-dagang Malaysia yang menghantar antara gudang ke hub last mile (contoh dari gudang utama ke hub Pos Malaysia, J&T, GDex), AI boleh mengesyorkan:
- Hari terbaik untuk memindahkan stok pukal
- Route paling jimat bahan api dan tol
- Carrier mana lebih kos-efektif untuk zon tertentu berdasarkan prestasi sebenar, bukan hanya harga senarai
3.3 Pengurusan inventori merentas rangkaian (multi-node)
Kelembapan truckload selalunya membuatkan syarikat “main selamat” dengan menaikkan stok di semua lokasi. Itu mahal.
AI boleh mengurus inventori pada tahap rangkaian:
- Menentukan lokasi gudang/hub mana yang patut pegang stok lebih tinggi kerana permintaan stabil
- Menyaran pemindahan stok inter-warehouse sebelum kempen besar supaya kurang perlu order kecemasan dari luar negara
- Mengira kos sebenar kehabisan stok vs kos pegang stok untuk setiap sku, dan mengesyorkan paras stok optimum
Hasilnya: kurang gudang penuh barang perlahan, lebih ruang untuk produk laju, dan jadual truckload yang lebih stabil sepanjang tahun.
4. 2026: Masa sesuai “serius” dengan AI logistik
Jika laporan RXO betul dan pasaran truckload kembali ke puncak kitaran yang lebih tradisional pada 2026, tetingkap masa sekarang – hujung 2025 hingga pertengahan 2026 – sebenarnya masa terbaik untuk membina asas AI logistik.
Kenapa?
-
Kadar lebih stabil → risiko percubaan lebih rendah
Bila spot rate tak banyak bergerak, anda boleh uji model AI dan perubahan proses tanpa tekanan kos melonjak setiap minggu. -
Data sejarah semasa fasa lembap amat berharga
Model AI yang dilatih hanya pada “tahun cantik” tak tahan uji bila pasaran berombak. Data 2023–2025 yang penuh ketidaktentuan sebenarnya emas untuk melatih model yang lebih robust. -
ROI AI logistik selalunya 12–24 bulan
Projek serius (bukan sekadar dashboard cantik) biasanya ambil 6–12 bulan untuk ‘live’ dan lagi beberapa bulan untuk tunjuk penjimatan ketara. Jika anda mula awal 2026, anda hampir pasti akan menuai hasil semasa kitaran pasaran sedang memuncak.
Saya biasanya cadangkan retailer dan marketplace besar fikir dalam tiga gelombang:
-
Gelombang 1 – Asas data & quick win (0–6 bulan)
- Susun data jualan, inventori, dan penghantaran dalam satu gudang data yang konsisten
- Mulakan model peramalan permintaan untuk kategori keutamaan tinggi
- Uji pengoptimuman route ringkas untuk beberapa laluan utama
-
Gelombang 2 – Integrasi TMS & WMS dengan AI (6–18 bulan)
- Sambung AI forecast dengan sistem pesanan & perolehan (procurement)
- Gunakan AI untuk cadang jadual penghantaran truckload dan pemilihan carrier
- Optimumkan penempatan stok di beberapa gudang/hub
-
Gelombang 3 – Jaringan pintar hujung ke hujung (12–24 bulan)
- Gabungkan perancangan pembuatan vendor, import, gudang, middle mile dan last mile dalam satu "digital twin" rantaian bekalan
- Jalankan simulasi “kalau-tiba-tarif-naik” atau “kalau permintaan 11.11 naik 40%” sebelum ia berlaku
Bila anda sampai ke tahap ini, turun naik pasaran truckload – sama ada lembap atau terlalu panas – sudah jadi parameter dalam simulasi, bukan lagi kejutan menyakitkan.
5. Di Malaysia: apa yang praktikal untuk dibuat sekarang?
Konteks Malaysia dan Asia Tenggara ada beberapa keunikan:
- Banyak jualan berlaku di marketplace yang bergerak sangat pantas dari segi promosi
- Infrastruktur middle mile dan last mile melibatkan pelbagai pemain (Pos Malaysia, J&T, Ninja Van, GDex, linehaul kecil-kecil)
- Sebahagian besar barang masih diimport, terdedah kepada perubahan tarif dan kadar tambang antarabangsa
Beberapa langkah praktikal yang saya nampak paling berbaloi untuk 2026:
5.1 Mulakan dengan 1–2 kategori keutamaan
Jangan cuba AI untuk semua produk sekaligus. Pilih kategori yang:
- Margin besar tetapi selalu kehabisan stok, atau
- Volum tinggi yang membebankan gudang dan penghantaran
Gunakan AI untuk:
- Peramalan permintaan per sku
- Paras stok sasaran per gudang
- Jadual penghantaran masuk (inbound) utama
5.2 Integrasi dengan pembekal & 3PL yang terbuka data
Cari partner logistik yang:
- Ada API atau sekurang-kurangnya eksport data yang konsisten (tracking, SLA, kos)
- Sedia berkongsi data prestasi untuk dilatih dalam model AI anda
Bila data penghantaran dipadankan dengan data jualan, anda boleh jawab soalan seperti:
- Carrier mana paling stabil semasa musim hujan atau banjir?
- Berapa banyak kos tambahan yang anda bayar untuk penghantaran ekspres “kerana forecast salah”?
Ini senjata utama untuk rundingan kontrak 2026.
5.3 Jadikan AI sebahagian proses, bukan hanya laporan
AI yang hanya muncul sebagai laporan mingguan jarang ubah tingkah laku. Yang berkesan:
- Syor AI (contoh paras stok, jadual shipment, pemilihan carrier) terus muncul dalam sistem yang planner guna setiap hari.
- Planner ada hak override, tapi setiap keputusan lawan cadangan AI disimpan sebagai data untuk pembaikan model.
- KPI diubah sedikit: bukan hanya “on-time delivery”, tetapi juga “kos per pesanan” dan “peratus keputusan ikut saranan AI yang membawa penjimatan”.
Bila AI jadi sebahagian dari keputusan harian, anda benar-benar bersedia menghadapi 2026 – tak kira pasaran truckload kembali panas atau kekal lembap.
Penutup: Pasaran truckload lembap, tapi masa depan logistik tak sepatutnya lembap
Pasaran truckload global sedang melalui fasa yang janggal: volum perlahan, kadar spot terperangkap dan pembuatan belum pulih sepenuhnya. RXO menjangka puncak kitaran yang lebih normal akan muncul pada 2026, disokong oleh pemotongan kadar faedah dan potensi pemulihan pembuatan.
Bagi runcit dan e-dagang, ini bukan masa untuk “tunggu dan lihat”. Ini masa untuk bina keupayaan AI dalam logistik dan pengurusan inventori supaya:
- Kos penghantaran anda lebih terkawal walaupun pasaran berubah
- Stok anda seiring dengan permintaan sebenar, bukan hanya agak-agak
- Anda boleh rancang kempen besar 2026 dengan lebih yakin, kerana jaringan penghantaran dan gudang anda disokong data, bukan nasib
Realitinya, semua orang akan berdepan pasaran truckload yang sama. Bezanya, ada yang masuk 2026 dengan rantaian bekalan yang bijak dan lincah, dan ada yang masih bergantung kepada Excel dan “rasa hati”.
Anda mahu berada di sisi yang mana?