Pasaran truckload global lembap hingga 2025. Begini bagaimana retailer & e-dagang boleh guna AI logistik dan ramalan inventori untuk kekal untung menjelang 2026.
AI & Pasaran Truckload Perlahan: Peluang Tersembunyi Untuk Retail 2026
Pada hujung 2025, satu petunjuk penting muncul: output pembuatan di AS masih sekitar 7.8% lebih rendah daripada paras 2007, dan jika keluarkan barang hi-tech, jurangnya melebar ke 15.6%. Untuk pemain runcit dan e-dagang global, termasuk yang bergantung pada import/eksport ke pasaran Amerika Utara, ini bukan sekadar statistik ekonomi – ini memberi kesan terus kepada kadar freight, kapasiti lori, dan akhirnya margin anda.
RXO melalui laporan Curve mereka menjangkakan pasaran truckload kekal lembap pada Q4 2025, dengan pemulihan yang lebih jelas hanya dijangka pada 2026. Volume naik sedikit berbanding tahun lepas, tetapi kadar spot masih “terkunci” – tidak naik, tidak turun jauh. Dalam bahasa operasi: kos pengangkutan susah diramal, margin mudah bocor.
Untuk rangkaian runcit besar, marketplace, dan pemain e-dagang di Malaysia yang bergantung pada rantaian bekalan global, termasuk dari AS dan Kanada, keadaan ini menambah satu lapis ketidaktentuan pada operasi sedia padat menjelang Tahun Baru dan musim perayaan awal 2026. Artikel ini menghuraikan apa yang sedang berlaku di pasaran truckload, dan yang lebih penting: bagaimana AI logistik dan ramalan inventori boleh bantu anda kawal kos dan servis level walaupun pasaran freight lembap dan tidak menentu.
Apa Berlaku Dalam Pasaran Truckload Global Sekarang?
Ringkasnya: volume ada, tapi permintaan pembuatan lemah, kadar spot mendatar, dan dasar perdagangan menekan keyakinan.
Beberapa poin utama daripada outlook RXO untuk Q4 2025:
- Volume truckload pada Oktober–November lebih baik berbanding tahun sebelumnya
- Namun kadar spot masih tidak banyak bergerak – tiada lonjakan harga, tapi juga tiada kejatuhan besar
- RXO menjangka kitaran kali ini pelik: boleh masuk fasa deflasi kadar tanpa benar-benar “terjunam”, sebelum naik ke puncak yang lebih tradisional pada 2026
Di belakang angka ini, ada beberapa faktor:
- Pembuatan lemah – punca utama freight industri tidak rancak.
- Dasar perdagangan & tarif antara AS, Kanada dan rakan dagang lain menambah kos dan ketidaktentuan.
- Isu regulatori seperti penguatkuasaan CDL, bahasa dan pematuhan pemandu menekan kapasiti tertentu.
Bagi retailer dan e-dagang, mesejnya jelas:
“Jangan harap pasaran freight akan ‘normal’ sendiri dalam beberapa bulan. Anda perlukan kecerdasan yang lebih baik, bukan hanya runding harga lebih agresif.”
Di sinilah AI dalam logistik dan perancangan inventori jadi pembeza utama.
Mengapa Retail & E-Dagang Terasa Kesan – Walaupun Anda Bukan Pemain Pembuatan
Ramai pengurus e-dagang di Malaysia fikir, “itu pasaran AS, jauh dari kita.” Realitinya, ekosistem runcit global sangat terhubung:
- Banyak jenama antarabangsa yang dijual di marketplace Malaysia bergerak melalui pusat pengedaran di AS atau Kanada.
- Perubahan kadar truckload di AS boleh menukar kos LCL/FCL, lalu memberi kesan pada kos darat serantau.
- Musim jualan global (Black Friday, 11.11, 12.12, New Year) menyebabkan capacity crunch yang merambat kepada rangkaian pallet, kontena dan lori di Asia.
Bila pasaran truckload lemah tetapi tidak jatuh, anda hadapi kombinasi yang rumit:
- Kapasiti wujud tetapi tak stabil – mudah dapat lori minggu ini, sukar minggu depan.
- Kos sukar diramal – kadar spot tidak meledak, tapi senang berubah ikut lane, masa dan carrier.
- Demand pelanggan online sangat berubah-ubah – promosi besar, flash sale, dan kempen TikTok Shop mengubah pola order dalam beberapa jam sahaja.
Kesan praktikal untuk retailer:
- Terlambat replenish stok ke hub atau cawangan, rating pelanggan jatuh kerana
out-of-stock. - Over-stocking di gudang mahal kerana ketakutan kekurangan kapasiti lori kemudian.
- Markup harga penghantaran tak selari dengan kos sebenar, lalu margin terhakis.
Saya selalu nampak satu pola: pasukan operasi bertarung hari ke hari, tapi keputusan strategik masih dibuat berdasarkan Excel statik dan “rasa pengalaman”. Ini yang AI boleh baiki dengan cepat.
Di Mana AI Paling Bernilai Dalam Pasaran Freight Tidak Menentu?
AI paling bernilai bila data banyak, ketidaktentuan tinggi, dan masa membuat keputusan singkat. Pasaran truckload semasa memenuhi ketiga-tiga syarat ini.
Berikut beberapa aplikasi AI yang terus terang memberi impak nyata kepada retailer dan e-dagang:
1. Ramalan Permintaan & Inventori yang Lebih Tepat
Algoritma demand forecasting moden boleh ambil kira:
- Jualan sejarah berbilang tahun (termasuk musim perayaan, sale besar)
- Kalender cuti Malaysia dan global
- Kadar promosi, iklan berbayar, kempen KOL
- Masa lead logistics (daripada kilang ke FC, FC ke store, dan last-mile)
Daripada ramalan kasar seperti “+20% vs tahun lepas”, AI boleh menghasilkan unjuran per-SKU, per-lokasi, dengan margin ralat yang lebih rendah. Dalam konteks truckload yang lembap:
- Anda kurangkan
safety stocktanpa memperjudikan servis level - Anda rancang booking lori / kontena lebih awal pada lane yang berisiko ketat
- Anda seimbangkan stok antara gudang untuk mengurangkan pergerakan ad-hoc yang mahal
Contoh praktikal untuk rangkaian hypermarket: sistem AI boleh cadangkan bahawa penghantaran bulanan untuk kategori minuman ke gudang utara dibahagi kepada jadual mingguan sepanjang Q1 2026 kerana permintaan akan turun naik ikut cuaca panas dan promosi minuman kesihatan. Dengan itu, anda guna kapasiti lori secara lebih rata, mengelak puncak yang mahal.
2. AI Untuk Perancangan Freight & Pemilihan Carrier
Dalam persekitaran kadar spot mendatar tapi noisy, AI boleh bertindak sebagai “otak pemilihan carrier”:
- Mengambil sejarah kadar, on-time performance, kerosakan barang, dan lane tertentu
- Mengira
total landed costyang sebenar (termasuk surcaj, detention, demurrage) - Menskor carrier setiap kali anda perlu tender shipment
Hasilnya:
- Shipment yang penting (contoh, stok Raya atau Tahun Baru Cina) diberi kepada carrier dengan reliabiliti tertinggi, walaupun sedikit mahal
- Shipment kurang kritikal dialih ke carrier kos rendah yang masih boleh diurus risiko lewat
- Pasukan procurement tidak perlu menilai ribuan quote secara manual; mereka fokus strategi kontrak dan kerjasama jangka panjang
Untuk marketplace yang mengurus ribuan seller, AI juga boleh membantu menentukan bila patut guna kontrak line haul tetap ke zon tertentu, dan bila lebih baik guna spot atau 3PL alternatif.
3. Route Optimization & Load Planning Berasaskan AI
Bila kadar truckload tidak terlalu tinggi, ramai operator jadi selesa dan kurang agresif mengoptimumkan muatan. Itu satu kesilapan.
AI route optimization dan load building boleh:
- Menggabungkan shipment dari beberapa seller / store ke dalam satu trip optimum
- Mengira kombinasi pallet/parcel terbaik untuk memaksimumkan
fill ratelori - Menyusun susunan penghantaran untuk meminimakan jarak kosong dan masa menunggu
Dalam rangkaian seperti Pos Malaysia, GDex atau kurier besar lain, penjimatan 5–8% jarak perjalanan sudah cukup untuk menampung turun naik kadar diesel atau tol. Dalam konteks kempen besar (11.11, 12.12, Ramadhan sale), AI boleh reroute secara dinamik mengikut trafik, cuaca, dan cut-off time hub.
4. Simulasi Senario (What-if) Untuk Pasukan Pengurusan
Inilah fungsi yang jarang digunakan tetapi paling membantu C-level:
- "Apa jadi kalau kadar truckload AS naik 15% pada Q3 2026?"
- "Apa jadi kalau lead time dari pelabuhan ke gudang kami di Johor bertambah dua hari kerana kesesakan?"
Model AI boleh mensimulasikan impak kepada:
fill ratekedai dan warehouse- kos
per order shipped - margin kategori mengikut klasifikasi A/B/C
Dengan itu, anda boleh mengunci kontrak freight utama, mengubah jadual import, atau memajukan promosi berdasarkan data, bukan teka.
Strategi Praktikal 6–12 Bulan Untuk Retail & E-Dagang
Berikut langkah konkrit yang saya akan cadangkan kepada mana-mana rangkaian runcit atau marketplace besar di Malaysia antara kini hingga akhir 2026:
1. Jadikan Data Logistik Boleh Guna Oleh AI
Tanpa data yang bersih, semua perbincangan AI tinggal teori.
Fokus 3 sumber data utama dahulu:
- Data penghantaran: tarikh, masa, lane, carrier, kos, berat/volum, status tepat masa
- Data inventori: stok on-hand, inbound, outbound, pemindahan antara gudang
- Data jualan: SKU-level, lokasi, promosi, harga
Standarkan kod produk, kod lokasi, dan cara rekod kos supaya model AI boleh baca tanpa perlu proses manual setiap kali.
2. Mulakan Dengan Satu Use Case “Cepat Nampak Hasil”
Jangan cuba buat segala-galanya sekaligus. Pilih satu:
- Ramalan permintaan untuk 50–100 SKU paling kritikal
- AI untuk pemilihan carrier bagi lane import utama
- Route optimization untuk satu bandar besar (contoh Lembah Klang)
Biasanya dalam 8–12 minggu, anda sudah boleh nampak penjimatan:
- Pengurangan stok mati
- Penurunan kos
per shipment - Peningkatan penghantaran pada masa
3. Seimbangkan Kontrak Jangka Panjang & Kadar Spot Dengan Data AI
Dalam pasaran truckload lembap, godaan untuk "main spot saja" sangat kuat. Saya tidak setuju.
Pendekatan lebih bijak:
- Gunakan ramalan AI untuk menganggar keperluan volume asas (baseline) untuk
contracted capacity - Simpan ruang untuk 20–30% volume di pasaran spot, terutamanya untuk kempen marketing yang agresif atau trend viral
- Semak semula campuran kontrak vs spot setiap suku tahun, bukan hanya bila kontrak habis
Dengan cara ini, anda lindungi diri daripada kejutan pasaran 2026, sambil masih fleksibel bila permintaan naik mendadak.
4. Bentuk “Control Tower” AI Untuk Visibiliti End-to-End
Bagi retailer besar, matlamat akhir ialah control tower logistik berasaskan AI:
- Satu paparan yang menunjukkan status shipment, stok, dan demand forecast untuk 4–8 minggu akan datang
- Alert proaktif: lane yang berisiko sesak, SKU yang bakal kehabisan, gudang yang bakal penuh
- Cadangan tindakan automatik: tambah kapasiti lori, ubah laluan, bawa stok dari gudang lain
Ini bukan fantasi. Banyak rangkaian global sudah mulakan, dan pemain Malaysia boleh memanfaatkan teknologi yang sama melalui platform SaaS AI logistik sedia ada.
2026: Dari Krisis Freight Ke Keuntungan Strategik
Outlook RXO menunjukkan 2026 berpotensi menjadi tahun di mana pasaran truckload kembali kepada kitaran lebih tradisional – dengan puncak permintaan dan harga yang lebih jelas. Untuk retailer dan e-dagang yang kekal bergantung pada pendekatan manual dan rule-of-thumb, kitaran ini akan terasa sebagai satu lagi siri "krisis kapasiti".
Tetapi untuk organisasi yang mula hari ini dengan AI dalam perancangan inventori, perancangan freight dan route optimization, 2026 boleh jadi tahun di mana anda:
- Mengurangkan kos logistik
per unitwalaupun kadar naik - Mengekalkan
on-time deliveryyang konsisten sepanjang musim puncak - Menggandakan kecekapan pasukan operasi – kurang masa padam kebakaran, lebih masa rancang strategi
Saya suka ringkaskan begini:
"Pasaran freight bukan sesuatu yang anda boleh kawal, tetapi melalui AI, cara anda bertindak balas boleh jadi kelebihan kompetitif utama."
Jika syarikat anda sedang merancang bajet dan inisiatif rantaian bekalan untuk 2026, ini masa paling sesuai untuk menyusun semula roadmap: pilih satu atau dua use case AI logistik bernilai tinggi, mulakan projek perintis, dan bina asas data yang kukuh. Pasaran truckload mungkin lembap hari ini, tetapi mereka yang bergerak pantas dari segi AI akan berada di hadapan apabila kitaran seterusnya memuncak.