Volum kargo udara naik, kadar turun. Apa maknanya untuk runcit & e-dagang, dan bagaimana AI boleh jadikan trend ini kelebihan logistik anda untuk musim 2026.
Lonjakan kargo udara November dan isyarat penting untuk e-dagang
Pada November 2025, volum kargo udara global naik 5% tahun ke tahun, walaupun ramai penganalisis menjangkakan pasaran mendatar menjelang musim perayaan. Pada masa yang sama, kadar spot purata turun 5% kepada US$2.73 sekilogram.
Ini bukan sekadar statistik industri penerbangan. Untuk peruncit besar, marketplace, dan pemain e-dagang di Malaysia serta serantau, angka ini menceritakan satu perkara: pola kitaran tradisional masih hidup, tetapi margin semakin ketat. Sesiapa yang masih merancang logistik secara manual akan cepat ketinggalan.
Dalam siri "AI dalam Pengangkutan & Logistik" ini, saya nak tunjuk bagaimana trend kargo udara terbaharu boleh dijadikan wake-up call untuk memodenkan operasi – daripada peramalan permintaan, pengurusan gudang, hinggalah ke penghantaran last mile – dengan AI sebagai enjin utama.
Apa sebenarnya sedang berlaku dalam pasaran kargo udara?
Pasaran kargo udara global sedang masuk fasa "volum naik, harga tertekan".
Berdasarkan laporan Xeneta untuk November:
- Volum kargo udara global: +5% YoY
- Kadar spot purata global: US$2.73/kg, turun 5% YoY
- Laluan Asia Tenggara → Amerika Utara: US$5.16/kg, turun 15% YoY
- Laluan Asia Timur Laut → Amerika Utara: US$4.94/kg, turun 5% YoY (tapi naik 13% berbanding Oktober kerana promosi Black Friday)
- Dynamic load factor global: sekitar 63%, rata berbanding tahun lalu
Xeneta menyebut ada "disconnect": syarikat penerbangan mengejar volum dan market share dengan mengorbankan disiplin harga. Hasilnya, pasaran masih hidup, tetapi hasil per kg semakin nipis.
Untuk peruncit dan marketplace, dua mesej besar muncul:
- Kapasiti ada, harga agak lembut – ini peluang untuk merancang penghantaran udara strategik (contoh untuk barang bernilai tinggi, sensitif masa, atau stok flash sale).
- Kitaran bermusim masih tradisional – ramai pengirim masih ikut jadual tahunan biasa mereka, bukan hanya mengejar e-dagang masa nyata.
Yang menarik, aktiviti e-dagang lintas sempadan dari China – yang menjadi enjin pertumbuhan dua tahun kebelakangan ini – mula perlahan. Selepas 27 bulan berturut-turut hampir +40% pertumbuhan YoY, data Kastam China menunjukkan jualan e-dagang rentas sempadan mendatar pada Oktober.
Ini petunjuk jelas: anda tak boleh lagi bergantung sepenuhnya pada pertumbuhan e-dagang organik. Kelebihan kompetitif kini datang daripada sejauh mana pintar anda mengurus logistik dan inventori.
Kenapa pola kitaran tradisional masih penting untuk e-dagang moden
Walaupun dunia bercakap tentang penghantaran dalam masa sejam, realitinya majoriti volum global masih bergerak ikut musim dan kitaran tahunan.
Pengirim besar – terutamanya jenama runcit, elektronik, fesyen – masih:
- Kunci kontrak kapasiti dan kadar mengikut tahun kewangan
- Merancang penghantaran pukal sebelum kempen besar (Ramadan, Hari Raya, 11.11, 12.12, Tahun Baru Cina)
- Gunakan kargo udara sebagai “buffer” bila stok laut tak cukup atau permintaan meletup
Di Malaysia contohnya, pemain besar seperti:
- Marketplace: Lazada, Shopee, TikTok Shop
- Peruncit omni-saluran: AEON, Lotus’s, Harvey Norman
- Kurier & 3PL: Pos Malaysia, GDex, J&T
…semua nampak pola sama setiap tahun: lonjakan menjelang Ramadan & Raya, pesta 9.9–12.12, dan jualan hujung tahun.
Masalahnya, ramai organisasi masih guna kaedah lama:
- Peramalan permintaan guna Excel & "rasa pengalaman"
- Pelan penghantaran udara dibuat last minute bila stok habis
- Gudang tak diselaraskan dengan data penghantaran sebenar
Pada skala kecil, ini mungkin boleh "cover" dengan kerja lebih masa. Pada skala rantaian bekalan serantau atau global, ia mahal dan menghakis margin.
Di sini AI masuk sebagai alat praktikal, bukan slogan pemasaran.
Bagaimana AI mengubah cara kita membaca dan menggunakan trend kargo udara
AI membolehkan peruncit dan marketplace menukar data kitaran tradisional kepada keputusan masa nyata yang menguntungkan.
1. Peramalan permintaan yang faham musim, kempen dan tarif
Model AI moden boleh:
- Gabungkan data jualan sejarah 3–5 tahun, termasuk puncak 11.11, Ramadan, Back-to-School
- Ambil kira promosi terancang (voucher, free shipping, flash sale)
- Masukkan faktor luar seperti tarif baharu AS, kelewatan pelabuhan, cuti umum serantau
Contoh praktikal:
Seorang pengurus rantai bekalan untuk jenama elektronik di Malaysia mahu tentukan berapa unit telefon pintar perlu dihantar udara dari Vietnam ke KL sebelum 12.12.
Dengan AI peramalan permintaan, sistem boleh cadangkan:
- Jangkaan permintaan mengikut hari sepanjang kempen
- Gabungan terbaik antara penghantaran laut & udara untuk capai kos per unit minimum dengan servis level terjamin
- Senario what-if: jika tarif AS naik 5% lagi atau promosi ditambah satu hari
2. Perancangan kapasiti kargo udara berdasarkan kadar dan volum semasa
Apabila kita tahu kadar spot semasa (contoh US$5.16/kg dari Asia Tenggara ke Amerika Utara, turun 15% YoY), AI boleh:
- Kira "trigger point" bila lebih masuk akal guna udara berbanding menunggu kargo laut
- Cadangkan peralihan sebahagian SKU bernilai tinggi ke udara bila harga rendah
- Mengoptimumkan campuran produk dalam satu air waybill (gabung barang margin tinggi dan rendah)
Bagi 3PL Malaysia yang melayani pelanggan e-dagang global, ini boleh jadi produk baru: pakej penghantaran udara dinamik yang harga dan rutenya dikira AI setiap hari.
3. AI sebagai "otak" untuk mengimbangi stok multi-lokasi
Ramai peruncit besar sekarang ada:
- Pusat pengedaran pusat (contoh di Shah Alam)
- Mini fulfilment center dekat bandar besar (Klang Valley, JB, Penang)
- Stok konsainan di kedai fizikal
Apabila volum kargo udara naik dan kadar turun sedikit, AI boleh cadangkan:
- Bila sesuai "top up" stok gudang hadapan melalui udara supaya janji penghantaran dalam hari yang sama kekal realistik
- Lokasi mana perlu ditambah stok dulu untuk kurangkan jarak last mile
- SKU mana patut disimpan dekat pelanggan kerana corak pesanan yang sangat tak menentu
Hasilnya:
- Kurang stockout semasa kempen besar
- Kurang lebihan stok di lokasi yang salah
- Kos penghantaran last mile lebih rendah
Dari gudang ke last mile: di mana AI beri impak paling cepat
Trend kargo udara hanya sebahagian cerita. Kesan sebenar pada pelanggan berlaku di gudang dan pada tahap penghantaran terakhir.
Automasi gudang dengan AI
Dalam konteks lonjakan bermusim, AI boleh:
- Menjana jadual slotting produk: produk laju musim Ramadan ditempatkan lebih dekat dengan zon pemilihan
- Meramal puncak pesanan harian supaya jadual kerja dan tenaga kerja sambilan boleh diatur awal
- Mengarah robot atau AGV di gudang supaya laluan pemilihan adalah yang paling pantas pada masa itu
Untuk peruncit omni-saluran, integrasi data kargo udara dengan sistem gudang memberi kelebihan:
Bila sistem tahu ada 10 palet stok tiba melalui udara esok pagi, WMS bertenaga AI boleh siap-siap atur ruang rak, tenaga kerja, dan label, supaya barang boleh tersedia untuk same-day shipping dalam beberapa jam.
Pengoptimuman penghantaran last mile
Bila volum naik (didorong oleh stok yang datang udara), bottleneck sering beralih ke last mile.
AI untuk perancangan last mile boleh:
- Menjana laluan penghantaran paling efisien berdasarkan trafik masa nyata, tetingkap masa pelanggan, dan kapasiti kenderaan
- Mengagih pesanan secara automatik antara flit sendiri, rakan kurier (Pos Malaysia, GDex, J&T), dan crowd-sourced riders
- Meramal risiko kelewatan dan mencetuskan komunikasi proaktif kepada pelanggan
Bagi pelanggan runcit, yang mereka nampak cuma satu perkara: janji penghantaran ditepati atau tidak. AI di belakang tabir yang bijak membaca trend kargo udara dan pola pesanan membantu memastikan janji itu lebih kerap dipenuhi.
Strategi praktikal 2026: apa patut peruncit & marketplace buat sekarang
Persaingan 2026 akan dimenangi oleh syarikat yang gabungkan pemahaman kitaran tradisional dengan keupayaan AI masa nyata.
Berikut pendekatan langkah demi langkah yang saya cadangkan untuk pasukan rantaian bekalan runcit dan e-dagang:
1. Mulakan dengan data yang anda sudah ada
Kumpulkan sekurang-kurangnya 24–36 bulan data berikut:
- Jualan harian mengikut SKU & saluran (online/offline)
- Data penghantaran (mod laut/udara, lead time, kos per kg)
- Stok gudang mengikut lokasi
- Kalendar kempen pemasaran dan promosi utama
Ini bahan mentah untuk sebarang projek AI yang serius.
2. Pilih satu atau dua kegunaan AI yang paling cepat beri pulangan
Daripada cuba buat semua sekali gus, fokus pada:
- Peramalan permintaan bermusim untuk kategori utama (fesyen, F&B, elektronik)
- Perancangan kapasiti pengangkutan (bila guna udara vs laut, berapa banyak, dari mana)
Kedua-dua kes ini sangat berkait dengan trend kargo udara dan biasanya menunjukkan penjimatan kos yang jelas dalam 3–6 bulan.
3. Integrasikan AI dengan sistem sedia ada, bukan ganti semuanya sekaligus
Pastikan penyelesaian AI boleh:
- Sambung dengan ERP/WMS/TMS sedia ada
- Hantar cadangan dalam format yang mudah digunakan (dashboard, senarai pesanan, cadangan reorder)
- Disemak manusia pada peringkat awal ("human in the loop") sebelum automasi penuh
4. Uji semasa musim puncak terkawal
Contoh untuk pasaran Malaysia:
- Uji sistem AI semasa kempen kecil (contoh 3.3, 6.6) sebelum 11.11 atau Ramadan
- Ukur metrik berikut:
- Kadar stockout SKU utama
- Kos logistik per unit
- SLA penghantaran (contoh pesanan sampai dalam 24/48 jam)
Bila data menunjukkan peningkatan, barulah luaskan skop kategori dan negara.
AI + kargo udara: asas rantaian bekalan runcit yang lebih pintar
Realiti pasaran sekarang agak jelas:
- Volum kargo udara global sedang meningkat perlahan, sekitar 2–3% pertumbuhan dijangka pada 2026
- Kapasiti dijangka mengatasi permintaan, jadi kadar akan terus berada di bawah tekanan
- E-dagang masih penting, tetapi tak lagi tumbuh 40% setiap tahun
Ini sebenarnya berita baik untuk peruncit dan marketplace yang serius tentang transformasi digital. Persekitaran kadar yang lembut dan pola kitaran yang boleh dijangka ialah "ruang latihan" terbaik untuk menguji dan mengembang penggunaan AI dalam logistik.
Jika pasukan anda belum mula:
- Menggunakan AI untuk memadankan permintaan dengan kapasiti udara
- Menghubungkan data penghantaran dengan pengurusan gudang dan last mile
- Menjadikan data kargo udara sebagai input tetap dalam proses perancangan
…2026 ialah tahun yang sesuai untuk bertindak, sebelum pesaing anda yang buat dahulu memanfaatkan margin dan tahap servis yang lebih baik.
Akhirnya, kargo udara hanyalah satu komponen. Yang benar-benar membezakan pemenang dalam runcit dan e-dagang ialah keupayaan mengubah data logistik – dari gudang ke udara hingga ke pintu pelanggan – menjadi keputusan pintar yang konsisten. Di situlah AI patut menjadi tunjang, bukan aksesori.