AI & Ekosistem Rakan: Rantaian Bekalan Lebih Tahan

Pada 2025, rantaian bekalan bukan lagi “mesin belakang tabir”. Ia dah jadi agenda bilik lembaga—sebab gangguan kini datang bertalu-talu: tarif baharu, ketegangan dagang, kekurangan tenaga kerja, serangan siber, cuaca ekstrem, dan permintaan yang naik turun macam tak sempat tarik nafas. Satu angka yang patut buat kita berhenti sekejap: 39% pemimpin perniagaan telah memindahkan aset operasi ke pasaran geografi lain pada tahun ini. Itu bukan trend kecil; itu petanda bahawa strategi operasi sedang dirombak secara besar-besaran.

Dalam siri “AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan”, saya selalu nampak satu pola: banyak organisasi beli teknologi yang betul—AI, analitik, platform awan—tetapi hasilnya tak setara dengan kos dan harapan. Bukan sebab AI tak bagus. Sebab AI tak boleh matang dalam rantaian bekalan yang berpecah-pecah dan bergerak secara solo.

Pendekatan yang paling praktikal sekarang ialah membina ekosistem kerjasama—dengan pembekal, rakan logistik, integrator sistem, penyedia platform data, malah badan pematuhan—supaya AI boleh berfungsi sebagai “otak bersama” yang menyelaras keputusan, bukannya alat terpencil di satu jabatan.

Realiti 2025: Modernisasi rantaian bekalan tak boleh bersendirian

Jawapan terus: modernisasi rantaian bekalan gagal bila setiap pihak mengoptimumkan silo masing-masing. Rantaian bekalan ialah rangkaian, jadi peningkatan mesti berlaku merentasi rangkaian.

Banyak syarikat masih bergantung pada sistem legasi yang berlapis-lapis: ERP lama, fail Excel di pelbagai lokasi, data pengangkutan yang tak seragam antara forwarder, dan kemas kini inventori yang lambat. Dalam keadaan begini, AI akan jadi macam “kereta sport” tetapi jalan penuh lubang.

Kesan paling biasa:

• Ramalan permintaan AI nampak canggih, tetapi input data jualan dan promosi tak selaras antara pasukan.
• Pengoptimuman laluan wujud dalam TMS, namun status gudang dan cut-off penghantaran tak dikongsi tepat masa.
• Visibiliti hujung-ke-hujung dijanjikan, tetapi data pembekal Tier-2/Tier-3 tak pernah masuk.

Bila gangguan berlaku, organisasi yang bergerak sendirian biasanya “mengejar api” selepas terlambat. Organisasi yang ada rangkaian terhubung pula boleh bertindak sebelum api merebak—sebab mereka nampak isyarat awal.

AI sebagai “bahasa bersama” dalam ekosistem rantaian bekalan

Jawapan terus: AI paling bernilai bila ia menyatukan data, proses, dan keputusan merentas rakan niaga.

AI dalam logistik dan rantaian bekalan bukan sekadar chatbot atau dashboard. Nilainya datang daripada keupayaan untuk:

1. Mengesan corak (contoh: kelewatan port, risiko pembekal, lonjakan permintaan wilayah)
2. Meramal impak (contoh: jika kontena lewat 4 hari, apa kesan kepada OTD dan stok keselamatan?)
3. Mengesyorkan tindakan (contoh: alih sumber, ubah mod pengangkutan, re-route, re-plan produksi)
4. Mengautomasikan keputusan rutin (contoh: replenishment, penjadualan slot, pemilihan carrier)

Masalahnya: AI perlukan context. Dan context dalam rantaian bekalan berada di luar pagar organisasi—pada pembekal, 3PL, pengilang kontrak, e-dagang, dan pihak pematuhan.

Kenapa platform kongsi data lebih penting daripada “lebih banyak vendor”

Ramai organisasi terperangkap dengan terlalu banyak vendor kecil: satu untuk visibiliti, satu untuk gudang, satu untuk demand sensing, satu untuk compliance. Akhirnya integrasi jadi projek tanpa penghujung.

Model ekosistem yang lebih kemas biasanya memilih:

• Lebih sedikit rakan ekosistem, tetapi lebih menyeluruh (platform awan + integrator + kepakaran domain)
• Standard data dan tatakelola yang jelas supaya perkongsian maklumat terkawal
• Aliran kerja bersama (shared workflows) untuk perancangan, pengecualian (exceptions), dan respons gangguan

Bagi saya, ini lebih realistik untuk pasukan operasi yang sudah pun sibuk “menjaga penghantaran harian”.

Tiga manfaat utama ekosistem: tahan lasak, inovasi pantas, penyelarasan operasi

Jawapan terus: ekosistem yang terhubung menjadikan rantaian bekalan lebih tahan gangguan, lebih cepat menguji AI, dan lebih seragam dari segi keputusan.

1) Tahan lasak (resilience): daripada reaktif kepada proaktif

Gangguan bukan lagi “kalau jadi”. Ia “bila jadi”. Bila data merentas rakan ekosistem dipusatkan dan distandardkan, AI boleh:

• mengesan kelewatan awal (ETA drift)
• menanda risiko pembekal berdasarkan prestasi dan kapasiti
• mencadangkan pelan alternatif (contoh: split shipment, ubah port, tukar carrier)

Prinsip mudah: lebih cepat anda tahu, lebih murah kos pembetulan.

2) Inovasi pantas: bina bersama, uji cepat, skala lebih mudah

Bina AI sepenuhnya secara dalaman memang boleh, tetapi biasanya:

• memakan masa panjang
• memerlukan bakat khusus yang mahal
• sukar untuk diuji merentas rangkaian rakan

Melalui kerjasama ekosistem, syarikat boleh co-create:

• model ramalan permintaan yang ambil kira data promosi peruncit dan ketersediaan pembekal
• automasi gudang yang diselaraskan dengan jadual line-haul 3PL
• analitik risiko yang gabungkan data pematuhan dan prestasi penghantaran

Saya suka pendekatan “pilot 6–8 minggu”: buat skop kecil tetapi nyata, buktikan ROI, barulah kembangkan.

3) Penyelarasan (synchronization): satu versi kebenaran untuk keputusan harian

Banyak pembaziran berlaku bukan kerana orang tak pandai, tapi kerana data tak sama:

• Gudang kata stok ada, perancangan kata stok terikat (allocated)
• Pengangkutan kata trak sampai, operasi kata belum check-in
• Pembekal kata siap produksi, QC kata masih hold

Platform awan + aliran kerja bersama boleh menyelesaikan isu ini dengan:

• status standard (contoh: ready-to-ship, in-transit, arrived, exception)
• definisi KPI seragam
• proses pengecualian yang jelas (siapa approve, siapa escalate, SLA berapa jam)

“Takut kongsi data”: cara praktikal lindungi kelebihan kompetitif

Jawapan terus: kerjasama tak bermaksud buka semua rahsia; ia bermaksud kongsi data yang betul, pada tahap yang betul, dengan kawalan yang ketat.

Kerisauan paling biasa ialah: “Kalau kita kongsi data, kita rugi.” Saya setuju—kalau tiada pagar. Tapi ekosistem matang ada pagar yang jelas.

Ini amalan yang saya anggap wajib sebelum meluaskan perkongsian data:

1. Tatakelola data (data governance)
   • klasifikasi data: awam, terhad, sulit
   • polisi retention dan audit trail
2. Kawalan akses berasaskan peranan (RBAC)
   • pembekal nampak apa yang perlu untuk memenuhi PO, bukan margin anda
3. Perjanjian tahap perkhidmatan dan liabiliti
   • siapa bertanggungjawab bila data lewat/tersalah
4. Sempadan kolaborasi vs inovasi proprietari
   • contohnya: kongsi ETA dan kapasiti, tetapi model harga atau strategi kategori kekal dalaman

Satu ayat yang mudah dipegang: kelebihan kompetitif hari ini datang daripada keupayaan mengorkestra rakan ekosistem, bukan menyimpan semua maklumat dalam silo.

Pelan 90 hari: mula bina rantaian bekalan terhubung yang mesra AI

Jawapan terus: mula kecil, bina asas data, pilih satu kes guna (use case) bernilai tinggi, dan pastikan rakan ekosistem terlibat sejak awal.

Berikut pelan yang masuk akal untuk banyak organisasi di Malaysia dan rantau ASEAN—terutama yang mengurus import/eksport, e-dagang, atau rangkaian pengedaran berbilang gudang.

Hari 1–30: pilih kes guna yang “terasa sakitnya”

Pilih satu masalah operasi yang memang menelan kos. Contoh:

• ketepatan ETA rendah dan banyak caj demurrage/detention
• stockout untuk SKU laju bergerak
• backlog picking di gudang semasa kempen 12.12 / hujung tahun

Tetapkan metrik sebelum mula:

• OTD (on-time delivery)
• fill rate
• inventory turns
• kos expedite / kos penalti

Hari 31–60: satukan data minimum yang diperlukan

Ini bukan projek “data lake 18 bulan”. Fokus pada data minimum:

• PO/ASN, status produksi, ketersediaan stok
• data penghantaran: ETA/ATA, status milestone
• kapasiti gudang: cut-off, throughput harian

Standardkan istilah dan format. Mesti ada “satu kamus data” walaupun ringkas.

Hari 61–90: bina automasi keputusan kecil (dan ukur)

Mulakan AI/analitik dengan tindakan yang jelas:

• amaran awal pengecualian (exception alerts)
• cadangan replenishment untuk SKU tertentu
• cadangan reroute bila ETA lari melepasi ambang

Pastikan ada rutin operasi:

• siapa review amaran
• siapa buat keputusan
• berapa cepat tindakan perlu dibuat

Kalau dalam 90 hari anda boleh buktikan penurunan expedite dan peningkatan OTD, sokongan dalaman akan datang sendiri.

Soalan lazim (yang orang selalu google) tentang AI & kolaborasi rantaian bekalan

Adakah AI dalam rantaian bekalan hanya sesuai untuk syarikat besar?

Tidak. Syarikat sederhana boleh dapat impak cepat jika pilih kes guna yang sempit tetapi kerap berlaku—contohnya pengurusan ETA, perancangan inventori, atau automasi gudang asas.

Apa beza “visibiliti” dan “rantaian bekalan terhubung”?

Visibiliti ialah anda nampak status. Rantaian bekalan terhubung ialah anda nampak status dan ada aliran kerja bersama untuk bertindak—dengan data dan peranan yang jelas.

Mana patut mula: AI atau platform data awan?

Mulakan dengan platform dan standard data, kemudian AI. AI tanpa asas data yang kemas biasanya menghasilkan keputusan yang cantik di slaid tetapi lemah di lantai operasi.

Ke arah 2035: operasi lebih autonomi, tetapi kerjasama tetap terasnya

Banyak pemimpin rantaian bekalan menjangka menjelang 2035 operasi akan lebih autonomi—AI dan alat ramalan memandu keputusan masa nyata. Saya percaya itu akan berlaku, tetapi dengan satu syarat: autonomi memerlukan rangkaian yang terhubung.

Kalau organisasi anda serius tentang AI dalam logistik, automasi gudang, ramalan permintaan, dan pengoptimuman laluan, langkah paling berbaloi bukan sekadar beli teknologi baharu. Langkah paling berbaloi ialah membina ekosistem rakan yang boleh berkongsi data dan proses dengan selamat.

Soalan yang patut dibawa ke mesyuarat minggu ini: “Kes guna AI mana yang paling cepat beri pulangan—jika pembekal dan 3PL kita boleh ‘bercakap’ dalam satu platform yang sama?”