Meningkatkan Efektivitas Forecasting dengan Integrasi AI dalam Sistem ERP

tingkatkan efektivitas forecasting dengan AI forecasting erp — Meningkatkan Efektivitas Forecasting dengan Integrasi AI dalam Sistem ERP

Highlights

        AI mempercepat proses analisis data historis dalam jumlah besar dan mendeteksi pola permintaan dengan lebih akurat
Integrasi AI ke dalam ERP menjadikan sistem bisnis sebagai alat analisis prediktif yang mampu memberikan wawasan dan rekomendasi berbasis data real-time
Dengan AI prediktif, manajemen dapat mengatur produksi, logistik, dan strategi penjualan dengan respons cepat sesuai perubahan kondisi pasar
Integrasi AI memperkuat nilai investasi ERP dengan mempercepat pencapaian hasil bisnis dan menurunkan biaya operasional

    

Sistem Enterprise Resource Planning telah lama menjadi sumber kebenaran untuk seluruh aspek data operasional dan keuangan sebagai keputusan strategis sehari-hari.

Untuk organisasi menengah dan besar, perencanaan akurat akan menentukan arah pertumbuhan dan daya tahan perusahaan dalam lingkungan pasar yang dinamis.

Melihat kondisi saat ini, integrasi kecerdasan buatan (AI) ke dalam ERP menjadi solusi efektif dan terkini dalam meningkatkan kemampuan memprediksi analisis prediktif yang kontekstual dan adaptif.

Artikel dari Mekari Jurnal ini akan memaparkan secara lengkap bagaimana peran integrasi AI dengan ERP untuk meningkatkan efektivitas forecasting bisnis.

Apa itu AI Forecasting dalam ERP?

AI forecasting menerapkan teknologi machine learning dan algoritma prediktif terhadap data yang tersimpan di dalam aplikasi ERP yang bertujuan untuk menghasilkan proyeksi yang lebih akurat, baik dari sisi permintaan, penjualan, persiadaan, dan arus kas.

Mekanisme kerjanya adalah sebagai berikut:

AI akan memproses variabel internal, contoh variabel internal (misalkan penjualan historis) dan variabel eksternal (misalkan tren pasar), untuk membangun model analisis historis yang mempelajari pola dan anomali yang tercatat.

Hasil analisis dari model tersebut kemudian akan memperbarui prediksi seiring masuknya data baru sehingga output menjadi dinamis dan relevan.

Mengapa AI Forecasting Penting untuk Perusahaan Anda?

Integrasi ini memberikan kapabilitas prediktif dalam alur kerja ERP sehingga hasilnya dapat diolah langsung menjadi tindakan nyata, dalam hal ini misalnya penyesuaian persediaan, pengaturan produksi, atau alokasi anggaran.

Selain itu, kombinasi data real-time dengan algoritma cerdas tidak hanya membuat bisnis lebih efisien, namun juga lebih adaptif terhadap dinamika pasar.

Beberapa manfaat nyata lainnya juga menjadi alasan mengapa AI forecasting penting untuk perusahaan, yaitu:

1. Akurasi Forecasting yang Lebih Tinggi

Proses pengolahan data historis dalam jumlah besar dan waktu yang lebih singkat memperkuat daya analisis pola yang sering luput ketika analisis dilakukan secara manual.

2. Mendukung Perusahaan yang Lebih Adaptif

Melalui analisis dan pembaruan data secara real-time, manajemen dapat mengendalikan produksi dan perputaran stok yang lebih akurat untuk merespons perubahan pasar dengan lebih cepat.

3. Efisiensi Biaya Operasional

Teknologi AI dapat mengerjakan pekerjaan repetitif seperti administrasi yang memakan waktu dan tenaga secara otomatis.

Hal ini mengurangi beban biaya operasional dan sekaligus mendorong tim untuk fokus pada aktivitas yang lebih strategis.

4. Meningkatkan Kualitas Perencanaan Keuangan

Peramalan keuangan yang didukung AI dapat memperkuat dasar pengambilan keputusan bagi manajemen terkait proyeksi kas, anggaran, dan laba yang lebih akurat.

5. Peningkatan ROI Transformasi Digital

Integrasi AI mampu menambah nilai strategis sebuah proyek digitalisasi melalui analisis prediktif yang mempercepat pencapaian hasil bisnis dan memaksimalkan investasi teknologi yang sudah ada.

6. Skalabilitas dan Adaptasi Data

Ketika terjadi pertumbuhan volume data yang, AI dapat tetap menjaga analisis tetap stabil tanpa menurunkan akurasinya.

Hal ini mendorong bisnis untuk beradaptasi dengan variabel baru serta membentuk fondasi digital yang lebih kokoh untuk jangka panjang.

Strategi Implementasi AI Forecasting dalam ERP

Organisasi atau perusahaan dapat mengembangkan sebuah strategi komprehensif dan sistematis agar implementasi AI forecasting berjala dengan optimal dalam sistem ERP.

Biasanya, panduan strategi ini disesuaikan dengan karakteristik, kebutuhan, peluang, dan potensi dari masing-masing industri dan perusahaan.

Namun, kerangka dasar yang bisa Anda jadikan acuan bisa disimak dalam panduan strategi implementasi AI forecasting berikut.

Alur Kerja	Panduan Langkah
Definisikan Tujuan Bisnis dan Indikator Keberhasilannya	Tentukan apa yang hendak dicapai, misalkan meminimalkan selisih anggaran vs realisasi. Gunakan KPI yang jelas memudahkan pengukuran ROI proyek tersebut
Evaluasi Kesiapan Data	Pastikan data transaksi, master item, lead time, dan metadata lainnya bersih, terstruktur, dan tersedia secara historis
Pilih Arsitektur Integrasi	Terdapat dua metode integrasi umum: Embedded AI: model berjalan di dalam platform ERP (lebih seamless) Connected AI: model di layanan terpisah (cloud ML) yang terhubung ke ERP melalui API Pertimbangkan kebutuhan keamanan, latensi, dan kepatuhan pada saat menentukannya
Eksperimen dan Validasi Model	Mulai dengan uji pilot pada satu unit bisnis tertentu dahulu. Kemudian validasi model terhadap data historis dan skenario ekstrem. Selanjutnya lakukan cross-validation dan uji robustitas
*Integrasikan dengan Workflow* ERP**	Pastikan output model dapat memicu aksi berantai yang sudah direncanakan, misalnya reorder otomatis, peringatan stok rendah, atau penyesuaian produksi
Bangun Kapabilitas Organisasi	Manajemen dapat mencapai tujuan ini dengan mengadakan pelatihan spesifik pada tim analitik, operasional, dan finance untuk memahami output model, interpretasi ketidakpastian, dan cara bertindak atas rekomendasi yang diberikan
*Monitoring, Governance, dan Iterasi*	Terus monitoring performa model, drift data, dan lakukan retraining berkala. Terapkan kebijakan governance untuk keamanan data dan kepatuhan

Fakta Seputar Integrasi AI dengan Sistem ERP

Boston Consulting Group (BCG) menyimpulkan bahwa Generative AI (GenAI) mampu mempercepat dan menurunkan biaya transformasi ERP, sekaligus menggeser fokus ke outcome bisnis lebih cepat
Riset lain dari BCG juga mengungkapkan bahwa nilai terbesar dari integrasi AI pada ERP terletak pada dukungannya dalam menjalankan proses inti bisnis, yang mampu memberikan perusahaan keunggulan kompetitif (dirasakan oleh 62% pemilik bisnis survei)

Contoh Penerapan AI Forecasting di ERP yang Relevan

Untuk melihat bagaimana penerapan AI forecasting di ERP yang ideal dalam sebuah bisnis dan dampak yang diberikan, simak dalam studi kasusnya berikut ini.

1. Industri Ritel dan Distribusi

Latar Belakang dan Tantangan:

Sebuah perusahaan ritel besar tengah dihadapkan dengan fluktuasi permintaan musiman serta sulitnya mengatur stok di ratusan cabang di seluruh Indonesia.

Perusahaan sendiri masih membebankan analisis dan peramalan secara manual, sehingga pengelolaan operasional tidak optimal dan sering terhambat yang berisiko peluang penjualan menghilang.

Langkah Solusi yang Diterapkan:

Setelah berdiskusi panjang, manajemen kemudian berencana untuk mengadopsi sistem ERP yang telah terintegrasi dengan modul AI forecasting.

Tujuannya adalah memanfaatkan algoritma AI untuk menganalisis data penjualan, tren musiman, serta faktor eksternal seperti cuaca dan promosi, kemudian merekomendasikan langkah strategis yang tepat dan adaptif dengan kebutuhan bisnis.

Contohnya seperti rekomendasi pemesanan ulang (replenishment) per SKU per lokasi, yang terhubung langsung ke modul persediaan dan purchasing.

Manfaat yang Dirasakan:

Setelah enam bulan semenjak implementasi dilakukan, perusahaan mencatatkan penurunan stok berlebih hingga 28% serta peningkatan ketersediaan barang popule sebesar 15%.

Waktu yang dibutuhkan oleh tim supply chain untuk membuat forecast mingguan juga berkurang dari dua hari menjadi beberapa jam saja.

2. Industri Manufaktur

Salah satu perusahaan manufaktur otomotif terkemuka di Indonesia sedang mengalami ketidakseimbangan antara kapasitas produksi dengan kebutuhan pasar.

Hal ini dapat terjadi karena perencanaan produksi yang sering tidak akurat karena bergantung pada perkiraan manual dari departemen penjualan.

Akibatnya, bahan baku sering menumpuk, menyebabkan biaya penyimpanan meningkat dan kualitas bahan yang menurun, serta beberapa lini produksi yang mengalami idle time.

Langkah Solusi yang Diterapkan:

Perusahaan kemudian setuju untuk mengintegrasikan AI-driven forecasting ke dalam sistem ERP sebagai solusi manufaktur yang digunakan agar mendapatkan pendekatan bertahap dan terukur.

Tahapan implementasi yang mereka lakukan secara sistematis mencakup:

Menyelaraskan inisiatif AI forecasting dengan sasaran bisnis yang spesifik dan terukur
Memusatkan data transaksi, penjualan, produksi, serta logistik yang valid ke dalam sistem ERP agar siap dipelajari oleh algoritma AI
Mengembangkan model prediktif AI melalui machine learning untuk membaca pola historis dan variabel eksternal seperti musim, promosi, dan tren pasar memastikan tingkat akurasi prediksi yang stabil
Mengintegrasikan model AI dengan sistem ERP termasuk modul-modul bisnis di dalamnya agar AI dapat berfungsi secara otomatis
Menguji kinerja ekosistem baru dengan skala kecil untuk melihat dampaknya pada kondisi nyata
Setelah terbukti efektif, sistem kemudian diterapkan pada seluruh unit bisnis dengan tetap memantau performanya untuk perbaikan berkelanjutan

Manfaat yang Dirasakan:

Setelah implementasi, tingkat pemanfaatan kapasitas mesin meningkat hingga 90%, dan biaya penyimpanan bahan baku turun 20%.

Proses perencanaan produksi yang semula memakan waktu tiga hari kini dapat diselesaikan dalam hitungan jam dengan tingkat akurasi prediksi mencapai 92%.

Kesimpulan

Integrasi teknologi AI ke dalam ERP menjadi langkah strategis bisnis yang dapat memperkuat kemampuan perencanaan dan daya saing korporasi.

Sebagian besar perusahaan menengah dan besar mungkin akan merasakan dampak nyata dari adanya integrasi ini.

Bagi perusahaan yang sedang merintis, dampaknya akan terasa ketika mereka bertumbuh karena memaksimalkan investasi dan mempercepat capaian bisnis.

Agar efektif, mengadopsi sistem ERP modular yang telah terintegrasi dengan dukungan AI bisa menjadi solusi yang tepat.

Anda dapat mempertimbangkan unutk mengadopsi Mekari Jurnal ERP sebagai platform digital yang menunjang operasional bisnis Anda.

Mekari Jurnal ERP menawarkan sistem modular, di mana Anda dapat menyesuaikan modul dan kapabilitas fitur berdasarkan pertumbuhan bisnis Anda.

Arsitektur sistemnya juga sudah terintegrasi dengan AI, seperti Airene yang dapat menganalisis insight bisnis melalui laporan laporan laba-rugi serta arus kas.

Masih banyak fitur-fitur unggulan lain yang bisa Anda manfaatkan untuk tumbuh kembang bisnis Anda bersama Mekari Jurnal.

Dapatkan penawaran menarik dan uji coba gratis selama 7 hari secara langsung pada saat konsultasi dengan tim kami melalui tombol di bawah ini!

Konsultasi Gratis dengan Mekari Jurnal Sekarang!

Semoga artikel ini bermanfaat!

Referensi:

Boston Consulting Group, “GenAI Can Revolutionize ERP Transformations”.

Boston Consulting Group, “AI Adoption in 2024: 74% of Companies Struggle to Achieve and Scale Value”.

IBM, “AI in ERP”.

Kategori : Technology

Dapatkan kurasi newsletter terkait pembukuan dan Akuntansi Subscribe

Ikuti akun media sosial resmi dari Mekari Jurnal

Andhika Pramudya Penulis

Saya merupakan praktisi yang memiliki pengalaman selama tiga tahun di industri teknologi dan ERP, khususnya dalam membuat konten edukatif dan strategis seputar akuntansi, keuangan, dan operasional bisnis. Dengan konten yang menggabungkan wawasan teknis dan berbasis data, Saya tidak hanya menghasilkan konten yang hanya informatif, namun juga aplikatif dan berdampak nyata bagi para pembaca.

Martha Aprina Tobing, S.M

Martha seorang profesional yang memiliki gelar Sarjana Manajemen Bisnis dari School of Business and Management ITB, dengan dasar yang kuat dalam proses bisnis dan strategi manajemen. Pengalaman magang di bidang digital advertising dan analisis data menumbuhkan ketertarikan terhadap pengambilan keputusan berbasis data. Selama tiga tahun terakhir, Martha terjun dalam dunia layanan IT, khususnya implementasi sistem Odoo, yang memperkuat kemampuannya dalam analisis proses bisnis, pemecahan masalah, serta manajemen perubahan dalam proyek teknologi.