Pemanfaatan Machine Learning pada Industri: Menghemat Pengeluaran
Machine learning (ML) merupakan sebuah teknonologi yang memanfaatkan penggunaan data dan algoritma untuk memungkinkan AI meniru cara manusia belajar. Pekerjaan yang masih manual dan repetitif dapat dipelajari machine learning untuk dapat membuat otomatisasi proses. Machine learning (ML) telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek industri, termasuk dalam efisiensi biaya. Teknologi ini memberikan kemampuan untuk menganalisis data secara mendalam, memprediksi tren, dan mengotomatisasi proses yang sebelumnya memerlukan tenaga manusia yang signifikan. Berikut ini adalah cara-cara bagaimana machine learning dapat membantu industri dalam menghemat pengeluaran.
- Prediksi dan Optimasi Stok
Salah satu aplikasi utama machine learning dalam industri adalah dalam manajemen rantai pasokan. Dengan menggunakan algoritma prediktif, perusahaan dapat memperkirakan permintaan produk dengan lebih akurat. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengelola persediaan dengan lebih efisien, mengurangi biaya penyimpanan dan menghindari kelebihan stok atau kekurangan produk. Selain itu, optimasi stok dapat mengurangi risiko kerugian akibat produk kadaluarsa atau usang. Menurut Flatworld Solutions, ML dapat membantu perusahaan dalam merencanakan kebutuhan inventori sehingga bisa mengurangi biaya penyimpanan yang tidak perlu dan memastikan produk selalu tersedia pada waktu yang tepat.
- Automasi Proses dan Pengurangan Biaya Operasional
Machine learning memungkinkan automasi berbagai proses bisnis, mulai dari penanganan data hingga layanan pelanggan. Contohnya, chatbot yang didukung oleh ML dapat menggantikan banyak tugas yang sebelumnya dilakukan oleh staf layanan pelanggan. Automasi ini tidak hanya mengurangi biaya tenaga kerja tetapi juga meningkatkan efisiensi operasional dengan respons yang lebih cepat dan tepat kepada pelanggan. Flatworld Solutions menyoroti bahwa ML memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dengan mengotomatisasi tugas-tugas rutin dan meminimalkan kesalahan manusia .
- Deteksi dan Pencegahan Penipuan
Industri seperti perbankan dan asuransi telah memanfaatkan machine learning untuk mendeteksi aktivitas penipuan secara lebih efektif. Algoritma ML dapat menganalisis pola transaksi dan mendeteksi anomali yang mungkin menunjukkan penipuan. Dengan sistem yang lebih cepat dan akurat dalam mendeteksi penipuan, perusahaan dapat mengurangi kerugian finansial yang signifikan akibat tindakan penipuan. Menurut artikel di ADA Asia, kemampuan ML dalam mendeteksi penipuan dan anomali dapat membantu perusahaan untuk menghemat biaya yang terkait dengan kehilangan finansial akibat penipuan .
- Pemeliharaan Prediktif
Dalam sektor manufaktur dan industri berat, pemeliharaan prediktif yang didukung oleh machine learning dapat sangat menghemat biaya. Alih-alih melakukan pemeliharaan rutin yang mungkin tidak selalu diperlukan, algoritma ML dapat memprediksi kapan peralatan kemungkinan besar akan gagal dan membutuhkan perbaikan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melakukan pemeliharaan tepat pada waktunya, mengurangi downtime yang tidak terduga dan memperpanjang umur peralatan. Onebot mencatat bahwa pemeliharaan prediktif dapat mengurangi biaya perawatan dan memperpanjang umur aset-aset penting.
- Optimalisasi Energi
Penggunaan machine learning dalam mengelola konsumsi energi dapat membantu industri untuk mengurangi biaya operasional. Algoritma ML dapat memantau dan menganalisis penggunaan energi secara real-time, memberikan rekomendasi untuk mengoptimalkan penggunaan energi dan mengurangi pemborosan. Contohnya, dalam industri manufaktur, ML dapat mengatur penggunaan mesin dan peralatan agar lebih efisien dalam konsumsi energi. Menurut ADA Asia, optimasi energi dengan ML dapat mengurangi biaya operasional dan meningkatkan efisiensi energi secara keseluruhan.
Kesimpulan
Pemanfaatan machine learning dalam industri telah terbukti efektif dalam menghemat pengeluaran di berbagai aspek. Dari optimasi stok, automasi proses, deteksi penipuan, hingga pemeliharaan prediktif dan pengelolaan energi, machine learning menawarkan solusi canggih yang meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional. Dengan terus berkembangnya teknologi ini, perusahaan yang mampu mengintegrasikan machine learning dalam operasional mereka akan mendapatkan keuntungan kompetitif yang signifikan dalam hal efisiensi biaya dan produktivitas.
Referensi:
https://www.intuition.com/machine-learning-by-the-numbers-its-impact-on-business/
https://onebot.co.uk/blog/the-benefits-and-limitations-of-machine-learning-in-business/