Einride–IonQ tunjuk bagaimana AI + komputasi kuantum mengubah logistik. Apa pengajaran untuk sektor pembuatan & E&E Malaysia yang mahu optimasi rantaian bekalan?
Quantum Logistics & AI: Apa Kaitan Dengan Kilang Anda?
Satu angka yang ramai terlepas pandang: kos logistik biasanya makan 8–15% daripada hasil jualan dalam industri pembuatan, termasuk E&E. Kalau anda berjaya jimat hanya 5% daripada kos itu, margin keuntungan boleh naik dengan sangat ketara – tanpa tambah satu mesin pun di lantai produksi.
Inilah sebabnya kerjasama Einride dan IonQ sangat menarik. Mereka bukan sekadar guna AI untuk optimasi lori elektrik dan trak autonomi. Mereka bawa komputasi kuantum terus ke jantung operasi logistik sebenar, dengan data penghantaran yang hidup, bukannya sekadar eksperimen di makmal.
Untuk pemain E&E di Malaysia – dari kilang di Bayan Lepas sampai ke Tanjung Malim – cerita ini beri gambaran jelas tentang bagaimana AI + kuantum + automasi akan mengubah cara kita urus pengangkutan, gudang, dan rantaian bekalan hujung ke hujung.
Artikel ini kupas:
- Apa sebenarnya Einride–IonQ buat, dalam bahasa mudah
- Kenapa komputasi kuantum sangat sesuai untuk optimasi logistik
- Bagaimana konsep sama boleh diterjemah ke konteks pembuatan E&E di Malaysia
- Langkah praktikal kalau anda nak mula ke arah AI-driven, quantum-ready logistics
Apa Yang Einride & IonQ Sedang Uji Dalam Dunia Sebenar
Einride ialah pemain global yang fokus pada operasi pengangkutan elektrik dan autonomi untuk syarikat besar. IonQ pula syarikat komputasi kuantum yang terkenal dengan perkakasan kuantum berprestasi tinggi.
Mereka menjalinkan kerjasama tiga tahun untuk tingkatkan platform optimasi AI Einride yang dipanggil Saga.
Apa itu Saga (secara praktikal)?
Saga bukannya sekadar dashboard cantik. Ia ialah platform yang:
- Guna data operasi penuh: jadual penghantaran, status lori, keadaan bateri, peta laluan, keperluan pelanggan
- Orkestrasikan fleet lori elektrik & autonomi, serta infrastruktur pengecasan
- Matlamat utama: kurangkan bilangan kenderaan, kurangkan penggunaan tenaga, dan turunkan kos pengangkutan keseluruhan
Dalam bahasa mudah: buat kerja logistik yang biasanya perlukan pasukan planner berpengalaman, tapi dengan kelajuan komputer dan fleksibiliti AI.
Di mana komputasi kuantum masuk?
Masalah sebenar dalam logistik adalah kombinasi kemungkinan yang terlalu banyak:
- Lori mana patut ambil shipment mana?
- Laluan mana paling jimat tenaga, bukan sekadar paling pendek?
- Bila masa sesuai berhenti untuk cas tanpa ganggu SLA pelanggan?
Ini dipanggil “problem optimasi kombinatorial” – dan di sinilah komputasi kuantum mula beri kelebihan.
Einride & IonQ telah:
- Memecahkan masalah orkestra fleet kepada modul yang boleh disasarkan,
- Menggunakan algoritma kuantum khusus untuk optimasi peruntukan shipment,
- Pada masa yang sama mengambil kira kekangan dunia sebenar: pemandu, kenderaan, jadual cas, masa loading/unloading dan sebagainya.
Menurut penanda aras awal mereka, integrasi ini memang boleh dimasukkan ke dalam workflow sedia ada. Kuantum buat bahagian optimasi yang paling sukar, manakala komputer klasik urus bahagian lain.
Dan ini baru permulaan: mereka sudah kenal pasti 15 kes guna kuantum dalam ekosistem Einride – daripada penjadualan shipment, pembinaan muatan (load building), perdagangan tenaga, hinggalah keselamatan trak autonomi.
Kenapa Komputasi Kuantum Sesuai Untuk Logistik & Pembuatan
Bagi rantaian bekalan E&E, cabaran logistik bukan sekadar hantar barang A ke B. Anda berdepan:
- Ribuan SKU komponen dengan lead time berbeza
- Permintaan pelanggan global yang turun naik
- Tekanan kos dan SLA penghantaran yang ketat
- Keperluan ESG: kurang karbon, lebih cekap tenaga
Komputasi kuantum sesuai kerana ia direka untuk mencari konfigurasi terbaik dalam ruang kemungkinan yang sangat besar – sesuatu yang AI biasa dan algoritma klasik akan semakin perlahan bila skala membesar.
Tiga jenis masalah pembuatan/logistik yang “mesra kuantum”
-
Penjadualan pengeluaran + pengangkutan
Contoh: Anda perlu jadualkan mesin SMT, jadual shift operator, dan pada masa sama alignment dengan jadual trak keluar-masuk kilang. Kuantum boleh bantu mencari kombinasi jadual yang meminimumkan downtime dan kos pengangkutan. -
Perancangan laluan multi-drop & multi-hub
Untuk OEM E&E yang hantar ke beberapa DC, warehouse 3PL, dan pelanggan akhir, masalah ini cepat menjadi terlalu kompleks. Algoritma kuantum optimasi boleh cari set laluan yang jimat jarak, masa, dan tenaga. -
Peruntukan inventori merentasi beberapa lokasi
Berapa stok buffer di Penang vs Johor vs Kulim? Di mana patut letak stok kritikal untuk minimakan risiko line stop? Di sini gabungan AI ramalan permintaan dengan kuantum untuk konfigurasi stok optimum sangat menarik.
Realitinya: dalam jangka dekat, kita tak buang sistem klasik. Kita masuk fasa “hybrid quantum-classical” seperti Einride – kuantum fokus pada sub-masalah paling sukar, AI dan pengkomputeran biasa urus yang lain.
Dari Trak Autonomi Ke Kilang Pintar: Pengajaran Untuk Sektor E&E Malaysia
Cerita Einride–IonQ bukan sekadar tentang trak di Eropah atau Amerika. Ada beberapa prinsip penting yang boleh terus digunapakai di Malaysia.
1. Data operasi perlu “vertically integrated”
Einride boleh buat optimasi agresif kerana mereka kawal ekosistem penuh:
- Trak elektrik & autonomi
- Infrastruktur pengecasan
- Platform AI (Saga) yang kumpul dan satukan data
Untuk kilang E&E:
- Satukan data dari MES, WMS, TMS, ERP, dan IoT – bukan silo sistem berasingan
- Tanpa data hujung ke hujung, AI dan kuantum hanya akan optimasi sebahagian kecil, bukan keseluruhan rantaian
2. Mulakan dengan “use case” yang sempit tetapi bernilai tinggi
Einride tak terus cuba selesaikan semua masalah dengan kuantum. Mereka fokus pada:
Optimasi peruntukan shipment, di bawah kekangan sebenar operasi.
Untuk syarikat anda, contoh fokus awal:
- Pengoptimuman routing fleet trak antara plant–DC–pelabuhan
- Penjadualan slot loading/unloading di gudang untuk kurangkan lori menunggu
- Optimasi penggunaan forklift AGV/AMR di gudang komponen
Pilih satu masalah yang:
- Kesan kewangan jelas (contoh: kos diesel/elektrik, overtime, denda SLA)
- Data relatifnya sudah tersedia
- Ada “owner” yang jelas (logistik, planning, atau operasi)
3. Gabung AI klasik, automasi, dan kuantum – bukan pilih satu
Einride guna pendekatan hybrid:
- AI & algoritma optimasi klasik: untuk perancangan asas, ramalan, dan simulasi
- Komputasi kuantum: untuk sub-masalah optimasi yang terlalu rumit
- Automasi fizikal: trak autonomi, pengecasan automatik, dsb.
Dalam konteks AI in Transportation & Logistics di Malaysia, kombinasi yang masuk akal ialah:
- AI untuk ramalan permintaan dan volume shipment
- Sistem TMS/WMS pintar untuk cadangan laluan dan susunan picking
- Robotik & AGV/AMR untuk operasi warehouse dan kilang
- Kemudian, bila bersedia, mula UAT projek optimasi kuantum melalui vendor/penyedia perkhidmatan
Bagaimana Syarikat Di Malaysia Boleh Bersedia Untuk “Quantum-Optimized Logistics”
Anda tak perlu beli komputer kuantum esok. Tapi kalau tunggu sehingga teknologi matang tanpa persediaan, anda akan ketinggalan.
Berikut langkah praktikal yang realistik untuk 12–24 bulan akan datang.
1. Kemas dan kayakan data logistik anda
Fokus kepada tiga jenis data:
- Data pergerakan: masa ketibaan, masa berlepas, laluan diambil, masa menunggu
- Data kos & tenaga: kos bahan api/elektrik, tol, caj 3PL, kos overtime
- Data kekangan: kapasiti lori, kapasiti dock, jadual kilang, “cut-off” pelabuhan
Pastikan:
- Data boleh dicapai melalui API atau data lake
- Kod lokasi, produk, dan kenderaan standard dan konsisten
Tanpa ini, mana-mana projek AI logistik – apatah lagi kuantum – akan tersekat.
2. Implement AI dalam logistik klasik dulu
Sebelum sampai ke kuantum, pastikan anda sudah gunakan AI dalam logistik harian:
- Ramalan volume shipment mingguan/bulanan
- Cadangan laluan berdasarkan trafik sebenar
- Dynamic slotting di gudang mengikut “velocity” SKU
Banyak syarikat di Malaysia sudah mula guna fungsi ini melalui:
- Modul AI dalam sistem ERP/TMS moden
- Platform analitik berasaskan cloud
Bila AI klasik sudah stabil, barulah masuk akal untuk tambah modul optimizaton kuantum bagi masalah yang paling sukar.
3. Cari rakan teknologi, bukan hanya pembekal sistem
Kerjasama Einride–IonQ tunjuk satu perkara penting:
Transformasi logistik berasaskan AI & kuantum memerlukan kerjasama rapat antara domain pakar operasi dan pakar teknologi.
Untuk pemain E&E Malaysia:
- Libatkan pasukan operasi, IT, dan perancangan sejak awal
- Bina pilot project dengan rakan teknologi AI/logistik yang faham konteks tempatan:
- isu pelabuhan (Port Klang, Penang, PTP),
- cut-off eksport,
- cabaran first-mile/last-mile dalam Malaysia
Sasaran awal bukan sempurna 100%. Sasaran awal ialah bukti penjimatan kos/masa yang jelas dan boleh diskalakan.
Kenapa Ini Kritikal Untuk Masa Depan E&E Malaysia
Global road freight kini dianggarkan bernilai sekitar USD4.6 trilion. Einride sendiri sudah ada lebih 25 pelanggan enterprise di tujuh negara, dengan potensi ARR jangka panjang lebih USD800 juta. Itu gambaran jelas: syarikat besar sanggup bayar untuk logistik yang lebih pintar, bersih, dan automatik.
Bagi Malaysia, terutamanya dalam E&E:
- Pelanggan global semakin teliti terhadap jejak karbon dan ketepatan penghantaran
- Margin semakin terhimpit, tenaga kerja semakin mahal, dan keperluan automasi makin mendesak
AI dalam transportation & logistics bukan lagi “nice to have”. Ia sudah jadi aset strategik. Dan komputasi kuantum ada potensi menjadi senjata tambahan untuk syarikat yang ingin berada satu langkah di hadapan pesaing serantau.
Kalau anda sedang memimpin operasi, supply chain, atau transformasi digital, soalan sebenar sekarang bukan lagi adakah syarikat perlu bergerak ke arah AI dan kuantum dalam logistik – tetapi:
Masalah logistik mana yang paling wajar anda optimasi dulu, dan siapa rakan teknologi yang sesuai untuk bantu?
Mula dengan data, kukuhkan penggunaan AI dalam logistik sedia ada, kemudian rancang jalan ke arah projek quantum-optimized logistics yang selaras dengan matlamat perniagaan dan keupayaan pasukan anda.
Ruang untuk mereka yang bergerak awal masih luas. Yang perlahan, besar kemungkinan akan hanya ikut harga dan syarat yang ditetapkan oleh pemain yang sudah lebih pintar.