Sebagai ketua logistik, saya melihat setiap hari bagaimana operasi gudang, pusat pengedaran dan penghantaran bergantung kepada tenaga elektrik, sistem penyejukan dan infrastruktur teknologi yang konsisten. Gelombang haba yang melanda beberapa negara di Eropah baru-baru ini menjadi peringatan lagi bahawa pembangunan teknologi dalam industri logistik tidak boleh dipisahkan daripada tanggungjawab terhadap alam sekitar. Walaupun perubahan iklim kekal sebagai punca utama cuaca ekstrem, pertumbuhan pesat penggunaan AI dalam sistem pengurusan gudang, pengoptimuman laluan dan ramalan permintaan turut meningkatkan bebanan terhadap pusat data, penggunaan GPU dan bil elektrik operasi.
Persoalannya bukan sama ada kita perlu menghentikan penggunaan AI dalam operasi. Persoalannya ialah bagaimana kita boleh mengintegrasikan AI dengan lebih bijak supaya setiap watt tenaga dan setiap saat masa pemprosesan memberi nilai sebenar kepada rantaian bekalan.
Dalam operasi harian, terlalu banyak permintaan AI dihantar terus ke model terbesar di cloud walaupun tugasan tersebut sebenarnya boleh diselesaikan oleh model yang jauh lebih kecil. Samada untuk menyemak status inventori SKU, menentukan prioriti pemuatan atau mengesan anomali dalam pergerakan stok, pendekatan ini meningkatkan penggunaan GPU, penggunaan tenaga dan kos operasi tanpa memberikan nilai tambah yang signifikan kepada pengendalian di lapangan.
Di sinilah konsep Sistem Berasingan dan Smart Routing memainkan peranan penting dalam seni bina logistik moden.
Sistem Berasingan membolehkan AI beroperasi pada infrastruktur tempatan atau pelayan khusus di gudang dan pusat pengedaran apabila sesuai. Data dari pengimbas kod bar, peranti RFID dan sistem WMS tidak perlu sentiasa keluar ke cloud, sekali gus mengurangkan pergantungan kepada internet, mempercepatkan tindak balas di talian operasi, meningkatkan privasi data pelanggan dan mengurangkan penggunaan sumber yang tidak diperlukan.
Smart Routing pula memastikan setiap permintaan AI dihantar kepada model yang paling sesuai mengikut tahap kerumitan tugasan. Soalan mudah seperti status pengiriman atau ketersediaan stok tidak memerlukan model terbesar. Tugasan sederhana seperti penentuan susunan pemuatan menggunakan model sederhana. Hanya tugasan yang benar-benar kompleks seperti pengoptimuman laluan kenderaan pengangkutan atau ramalan permintaan musiman dihantar kepada model berkeupayaan tinggi. Pendekatan ini mengoptimumkan penggunaan tenaga, GPU dan kos tanpa menjejaskan kualiti keputusan operasi.
Masa depan AI dalam logistik bukan lagi perlumbaan untuk membina pusat data yang paling besar atau menggunakan GPU yang paling banyak. Masa depan AI ialah membina sistem yang paling cekap, paling lestari dan paling bertanggungjawab dari sudut operasi gudang hingga ke pintu pelanggan.
Organisasi logistik yang mengutamakan kecekapan tenaga, seni bina AI yang bijak dan penggunaan sumber secara optimum di seluruh rantaian bekalan bukan sahaja dapat mengurangkan kos operasi, malah lebih bersedia menghadapi cabaran tenaga, keselamatan data dan kelestarian pada masa hadapan.
AI ialah alat yang mampu mempercepatkan inovasi dan meningkatkan produktiviti dalam pengurusan inventori, perancangan laluan dan koordinasi penghantaran. Namun seperti mana-mana teknologi yang berkuasa, ia perlu digunakan dengan berhemah.
Bukan semua tugasan operasi memerlukan AI terbesar. Bukan semua data inventori perlu ke cloud. Bukan semua isu logistik diselesaikan dengan lebih banyak GPU.
AI yang bijak dalam logistik bukan sekadar pintar membuat keputusan, tetapi juga bijak menggunakan tenaga, data dan sumber operasi.
AI yang cekap. Sistem yang lestari. Rantaian bekalan yang lebih bertanggungjawab.
