Bahan baku habis mendadak padahal produksi sedang jalan penuh. Atau sebaliknya: gudang penuh bahan baku yang sudah 3 bulan tidak disentuh sementara modal perusahaan mandek. Dua skenario ini sangat familiar di industri manufaktur Indonesia — dan keduanya bisa diselesaikan dengan AI.

Dampak Nyata Problem Supply Chain

Bagaimana AI Memprediksi Kebutuhan Bahan Baku?

Model machine learning memproses multiple input secara simultan: data historis penjualan dan produksi, lead time supplier yang aktual, data eksternal (kalender libur, tren harga komoditas), data pesanan aktif dari ERP, dan kapasitas produksi serta jadwal maintenance. Hasilnya: rekomendasi kapan harus order, berapa banyak, dari supplier mana dengan akurasi 90-95%.

Fitur AI Supply Chain Platform AIOTKU

• ✅ Demand forecasting otomatis per SKU/material, per periode (harian hingga 6 bulan ke depan)
• ✅ Reorder point dinamis yang menyesuaikan diri dengan kondisi aktual, bukan angka statis
• ✅ Alert stockout risk jauh sebelum material habis — minimal 2-4 minggu advance warning
• ✅ Supplier performance analytics — track lead time, kualitas, dan keandalan setiap supplier
• ✅ Integrasi dengan ERP — SAP, Oracle, Odoo, atau sistem custom

Hasil yang Bisa Diharapkan

• Pengurangan stockout: 70-85%
• Pengurangan nilai inventory berlebih: 20-35%
• Peningkatan akurasi forecast: dari ~55% ke 90-95%
• Penghematan biaya logistik pengiriman darurat: 40-60%

AIOTKU adalah platform IoT dan AI untuk industri oleh PT Sarana Energi Investama.