Logistics Data Analytics: Data Apa yang Perlu Dipantau
untuk Mengurangi Inefisiensi?
Aktivitas logistik
menghasilkan banyak data setiap hari, mulai dari jumlah barang yang masuk dan keluar gudang hingga biaya
pengiriman, waktu perjalanan, dan tingkat keberhasilan pengiriman. Namun, data
tersebut tidak selalu dimanfaatkan secara maksimal untuk mengevaluasi
operasional.
Ketika perusahaan hanya mengandalkan laporan
terpisah atau pemeriksaan manual, pola
pemborosan dan hambatan operasional dapat sulit teridentifikasi.
Melalui logistics data analytics, perusahaan
dapat mengolah data operasional menjadi informasi yang membantu mengukur
kinerja, menemukan masalah,
dan menentukan peluang efisiensi.
Apa Itu Logistics Data Analytics?
Logistics data analytics adalah
proses mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data dari
aktivitas logistik untuk memahami kinerja operasional serta mendukung
pengambilan keputusan.
Data yang dianalisis dapat
berasal dari aktivitas gudang, persediaan, transportasi, pengiriman, hingga penggunaan armada.
Hasil analisis dapat membantu perusahaan menjawab pertanyaan seperti:
●
Mengapa biaya pengiriman meningkat?
●
Rute mana yang memiliki
waktu perjalanan paling
lama?
●
Apakah kapasitas kendaraan sudah dimanfaatkan secara
optimal?
●
Proses gudang mana yang sering mengalami
keterlambatan?
●
Seberapa sering pengiriman gagal
diselesaikan?
Dengan informasi tersebut, keputusan operasional dapat didasarkan pada kondisi aktual,
bukan hanya perkiraan.
6 Data Logistik yang Perlu Dipantau
Perusahaan
Tidak semua
data harus dianalisis sekaligus. Perusahaan dapat
memulai dari indikator yang paling berkaitan dengan biaya dan target operasional.
1. Biaya transportasi
Pantau biaya pengiriman, bahan bakar, tol, perawatan kendaraan, dan biaya tambahan
lainnya. Analisis dapat dilakukan berdasarkan rute, kendaraan, periode,
atau jumlah pengiriman.
Data ini membantu perusahaan mengetahui aktivitas yang menyumbang biaya
terbesar dan mengevaluasi
peluang penghematan.
2. Ketepatan waktu pengiriman
On-time delivery
menunjukkan persentase pengiriman yang tiba sesuai
jadwal yang ditetapkan.
Perusahaan juga perlu mencatat
penyebab keterlambatan, seperti
kondisi lalu lintas,
waktu tunggu, kesiapan barang, atau kendala di lokasi tujuan.
3. Utilisasi armada
Utilisasi armada menggambarkan tingkat
pemanfaatan kendaraan berdasarkan kapasitas atau waktu
operasionalnya.
Data seperti
kapasitas muatan, jumlah
perjalanan, waktu kendaraan tidak beroperasi, dan perjalanan kosong dapat membantu
mengidentifikasi peluang optimalisasi.
4. Akurasi inventaris
Inventory accuracy
menunjukkan kesesuaian antara
catatan stok dan jumlah barang
secara fisik.
Data ini penting karena ketidaksesuaian inventaris dapat memengaruhi perencanaan pengadaan, pemenuhan pesanan,
dan kelancaran distribusi.
5. Produktivitas gudang
Perusahaan dapat
memantau jumlah pesanan
yang diproses, waktu
picking, kecepatan penerimaan
barang, dan aktivitas pengeluaran barang.
Indikator
tersebut membantu mengidentifikasi proses yang membutuhkan perbaikan.
6. Tingkat keberhasilan pengiriman
Delivery success
rate menunjukkan seberapa
banyak pengiriman yang berhasil diselesaikan dibandingkan total
pengiriman yang dilakukan.
Data kegagalan pengiriman juga perlu
dikelompokkan berdasarkan penyebab, seperti alamat tidak
valid, penerima tidak tersedia, atau kendala operasional.
Apa Itu Logistics KPI dan Mengapa
Penting?
Logistics KPI atau Key Performance Indicator adalah indikator yang digunakan untuk
mengukur pencapaian kinerja operasional logistik.
KPI membantu
perusahaan mengubah data menjadi ukuran
yang dapat dievaluasi secara konsisten.
Contoh logistics KPI yang dapat
digunakan:
|
KPI |
Tujuan Pengukuran |
|
On-time delivery |
Mengukur ketepatan waktu pengiriman |
|
Cost per shipment |
Mengukur biaya
rata-rata per pengiriman |
|
Inventory accuracy |
Mengukur kesesuaian catatan dan stok fisik |
|
Order fulfillment time |
Mengukur waktu
pemrosesan pesanan |
|
Fleet utilization |
Mengukur pemanfaatan armada |
|
Delivery success
rate |
Mengukur keberhasilan pengiriman |
Pemilihan KPI perlu disesuaikan dengan jenis bisnis.
Perusahaan manufaktur mungkin
lebih memprioritaskan ketersediaan bahan baku, sedangkan perusahaan
distribusi dapat lebih berfokus pada biaya transportasi dan ketepatan
pengiriman.
Peran Logistics Performance Dashboard
Logistics performance dashboard membantu menyajikan informasi operasional dalam bentuk
visual, seperti grafik, tabel, dan ringkasan indikator.
Dengan dashboard, tim dapat memantau
beberapa KPI dalam satu tampilan
tanpa harus menggabungkan
laporan secara manual.
Namun, dashboard yang efektif tidak harus menampilkan sebanyak mungkin
angka. Informasi yang ditampilkan sebaiknya relevan dengan kebutuhan pengguna dan membantu
menentukan tindakan berikutnya.
Bagaimana Memulai
Shipping Data Analysis?
Perusahaan dapat membangun proses
analisis secara bertahap.
1. Tentukan tujuan analisis, seperti mengurangi biaya
pengiriman atau meningkatkan ketepatan waktu.
2.
Identifikasi sumber
data dari WMS, TMS, ERP, atau laporan
operasional.
3.
Pastikan format dan definisi
data konsisten.
4.
Pilih KPI yang relevan
dengan tujuan bisnis.
5.
Bandingkan hasil antarperiode dan identifikasi pola yang berulang.
6.
Tentukan tindakan perbaikan dan evaluasi hasilnya.
Kualitas analisis sangat bergantung pada kelengkapan dan keakuratan
data. Jika pencatatan awal tidak konsisten, hasil analisis juga berisiko menghasilkan kesimpulan yang kurang tepat.
Optimalkan Kinerja
Logistik dengan Data yang Terukur
Logistics
data analytics membantu perusahaan memahami kondisi operasional melalui
informasi yang lebih terstruktur. Dengan memantau biaya, persediaan,
produktivitas gudang, dan kinerja pengiriman, perusahaan dapat mengidentifikasi sumber inefisiensi dan menentukan
prioritas perbaikan.
Linknau menyediakan solusi
teknologi untuk mendukung pengelolaan gudang dan transportasi
melalui WMS dan TMS. Sistem yang sesuai dapat membantu perusahaan memperoleh
data operasional yang lebih terorganisasi untuk mendukung evaluasi kinerja.
