: WIB    —   
indikator  I  

Data mining pada industri distribusi

Data mining pada industri distribusi
Founder of Lightora UMN Incubator

Berbicara tentang distribusi, pasti topik ini tidak akan lepas dari transportasi dan rute perjalanan. Rute perjalanan merupakan hal yang krusial untuk dianalisisi dalam distribusi. Salah menetapkan rute perjalanan dapat berakibat kerugian yang jumlahnya tidak kecil untuk perusahaan.

Kondisi seperti ini adalah permasalahan yang dialami oleh Pak Andi, seorang pengusaha distribusi sembako. Pak Andi melihat ada sebuah armada miliknya yang lebih besar pasak daripada tiang.

Armada tersebut menempuh jarak dan waktu yang panjang untuk mencapai lokasi. Biaya yang dikeluarkan Andi untuk armada tersebut juga tidaklah kecil. Sehingga setelah dilakukan perhitungan, hasilnya lebih banyak modal yang dikeluarkan daripada keuntungan yang diterima perusahaan.

Problem serupa bukan hanya dialami oleh Pak Andi. Kasus serupa banyak terjadi pada industri distribusi pada umumnya.

Jika permasalahan ini terus berlanjut, hal tersebut akan menimbulkan kerugian yang semakin besar dan bahkan dapat mengakibatkan perusahaan gulung tikar. Lalu, bagaimana cara Pak Andi mengatasi permasalahan ini?

Tentunya setiap perusahaan memiliki data. Dari data tersebut apabila dianalisis dapat menghasilkan pattern untuk melakukan prediksi. Pada kasus Pak Andi di atas, untuk menekan cost, diperlukan analisis mendalam tentang rute dan medan yang ditempuh oleh armada.

Hal ini dapat dipecahkan menggunakan teknologi data mining dengan metode route analysis. Route analysis adalah sebuah metode untuk melakukan analisis rute yang akan ditempuh untuk mencapai tujuan.

Dengan menggunakan metode ini, perusahaan akan mendapatkan rute yang memiliki jarak terpendek dan waktu tersingkat untuk mencapai tujuan. Alhasil, perusahaan dapat menekan waktu dan biaya perjalanan untuk mencapai tujuan secara efektif.

Tentunya, selain route analysis, banyak metode lain yang dapat dieksploitasi untuk mengatasi masalah yang kerap dihadapi oleh industri distribusi. Plus, mereka tak perlu mengeluarkan biaya investasi yang besar.


Efisiensi operasional
Dari segi sales, perusahaan dapat menggunakan teknologi data mining untuk mengolah data-data transaksi termasuk data pengembalian (return) suatu barang untuk dapat memprediksikan demand pada jangka waktu tertentu. Hal ini khususnya diperlukan untuk fast moving goods.

Sebagai contoh. Penjualan obat flu bergantung pada musim (periode). Hasil dari analisis ini memudahkan perusahaan untuk memprediksikan perputaran stock pada masing-masing gerai ritel untuk meningkatkan revenue dan menurunkan tingkat waste.

Dari segi finansial, selain untuk melihat rute yang paling efektif, perusahaan dapat menggunakan data mining untuk mencegah terjadinya penyimpangan (fraud detection) seperti pemakaian bensin berlebih berdasarkan historical data. Teknologi juga efektif untuk di implementasikan pada inventory management, khususnya dalam memprediksikan overstock, termasuk di dalamnya stock movement.

Apakah perusahaan Anda bergerak di sektor distribusi dan sedang memiliki permasalahan serupa? Kami dengan senang hati berdiskusi dengan Anda.


Close [X]