Zebra Technologies Umumkan Tren Teknologi Enterprise Utama di 2021

Pandemi telah menghambat kegiatan operasional banyak perusahaan di berbagai industri pada tahun 2020 dan hal tersebut akan berlanjut sampai tahun ini. Untuk meraih leadership di industri pada 2021 dan tahun-tahun berikutnya, perusahaan-perusahaan di Indonesia perlu memiliki teknologi yang tepat dalam membantu mereka meraih efisiensi operasional dan hasil bisnis yang lebih baik.

Namun, keadaan ini juga bisa menjadi katalis yang dapat mengakselerasi tren-tren teknologi utama yang saat ini tengah naik daun seperti e-commerce, automasi, dan optimalisasi supply chain. Melihat tren ini, Zebra Technologies Corporation (NASDAQ: ZBRA) mengumumkan tren teknologi enterprise utama pada tahun 2021.

Kunci kesuksesan bisnis saat ini akan ditentukan oleh kemampuan perusahaan dalam mengintegrasikan solusi-solusi teknologi terbaru untuk tetap beroperasi dan meraih keuntungan. Integrasi solusi teknologi baru tersebut juga dapat mengoptimalkan workflow untuk mengantisipasi terjadinya lonjakan permintaan dan disrupsi di sisi supply chain, yang sangat penting bagi keberhasilan bisnis.

Banyak perusahaan telah menambah anggaran untuk membeli teknologi automasi yang pintar, termasuk robotik dan artificial intelligence (AI) serta machine learning (ML) dan solusi prescriptive analytics.

Perusahaan-perusahaan di Indonesia yang berencana memperlengkapi para pekerja di lini depan dengan insight yang membuat mereka bisa melakukan tindakan cepat (real-time action) perlu memprioritaskan teknologi-teknologi tersebut di tahun 2021.

Di bawah ini adalah tren-tren teknologi enterprise utama di tahun 2021:

  • Computer and Machine Vision: Kemajuan dalam teknologi computer visiondan machine vision telah memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai lingkungan fisik perusahaan di berbagai industri. Dengan sistem computer vision akan tercipta solusi-solusi yang secara visual dapat menafsirkan dan memahami dunia secara lebih luas dan lebih dinamis. Computer vision memiliki kemampuan melakukan pengenalan (recognition) yang mampu menyaingi kemampuan manusia. Dengan demikian, pengguna dapat mengetahui status inventori dengan lebih baik dan mempercepat proses check out di tempat transaksi. Machine vision adalah bagian dari computer vision. Teknologi ini menggunakan teknik visual untuk berfokus pada inspection analysis dan pendeteksian anomali. Dengan berbagai kemampuan untuk menangkap, memroses, menginterpretasikan, dan mengarahkan tindakan, computer and machine vision dapat membantu memecahkan masalah-masalah mendesak yang sebelumnya dibebankan kepada para pekerja.
  • Automasi Pintar (Intelligent Automation) termasuk Artificial Intelligence (AI) dan Robotik: Automasi pintar atau Intelligent automationdifasilitasi oleh asisten virtual seperti Alexa dan Siri. Penggunaan teknologi machine learning semacam ini oleh perusahaan akan memperbaiki workflowdelivery, dan consumer experience. Selain itu, AI dapat meningkatkan kemampuan perusahaan dalam merekomendasikan tindakan korektif. Selanjutnya, AI serta robotik akan mendorong agar automasi pintar dapat menjadi bagian dari tren Internet of Things (IoT) dan Industry 4.0. Hasilnya, penggunaan AI di sektor manufaktur dan logistik diperkirakan akan meningkat pada tahun 2021.
  • Automasi Retail dan Gudang (Retail and Warehouse Automation): Pergeseran ke belanja online mengalami lonjakan yang sangat masif pada tahun 2020, sehingga mendongkrak pertumbuhan e-commerce. Tahun 2020 menjadi titik balik bagi sektor e-commerce, yang diproyeksikan menyumbang 28% terhadap penjualan jaringan bisnis retail di seluruh dunia. Pada gilirannya, tren ini telah membuat konsumen berpindah ke perdagangan onlinetiga tahun lebih cepat dan memaksa retailer untuk segera beradaptasi dengan membuat workflow di toko, fulfillment center, dan logistik menjadi lebih mulus sehingga produktivitas menjadi jauh lebih tinggi di tengah adanya tantangan untuk meraih profit dari e-commerce fulfillment. Di sisi warehouse dan supply chain, keberadaan automasi fisik, RFID, dan teknologi sensor suhu – yang dikombinasikan dengan peningkatan penggunaan robotik seperti cobot yang berinteraksi dan berkolaborasi dengan manusia – dapat membantu fulfillment center meningkatkan operasional e-commerce mereka.
  • Data and Prescriptive Analytics: Kebutuhan visibilitas yang lebih besar dan intelligent planningyang lebih efektif kini semakin mendesak. Data adalah aset yang tak ternilai dan kekuatannya hanya bisa diwujudkan jika dilakukan pada waktu yang tepat, kepada orang yang tepat, untuk mendorong outcome yang lebih baik. Menerapkan solusi prescriptive analytics dengan cara menyerap data real-time akan meningkatkan kinerja dan menghasilkan tindakan yang efektif. Perusahaan-perusahaan yang menerapkan analitik seringkali beroperasi dan dioptimalkan dengan mengandalkan data historis. Hal ini akan menghadirkan tantangan tersendiri ketika muncul aliran-aliran data baru dan dimasukkan ke dalam model prediktif untuk mendorong tindakan dan hasil yang real-time.

“Mulai dari tenaga kerja, inventori, sampai ke aspek fulfillment, solusi yang berbasis intelligent-planning dan prescriptive analytics memainkan peranan yang sangat penting dalam menjawab permasalahan-permasalahan utama dalam pengelolaan bisnis dan membuat operasional menjadi lebih efisien di masa ‘new normal’,” kata Tracy Yeo, Country Lead for Indonesia, Zebra Technologies Asia Pacific.

 

SF-Admin