Pendahuluan

Seiring dengan pesatnya pertumbuhan e-commerce, last-mile delivery (LMD) menjadi tantangan utama dalam rantai pasok modern. Pengiriman tahap akhir ini sering kali menyumbang 40%-50% dari total biaya logistik dan berdampak besar terhadap kepuasan pelanggan serta keberlanjutan lingkungan.

Artikel ini mengulas inovasi dalam last-mile delivery, seperti drone, robot pengiriman, smart parcel lockers, dan crowdsourcing, serta tantangan yang dihadapi dalam implementasi teknologi ini.

Tantangan dalam Last-Mile Delivery

1. Peningkatan Volume Pengiriman

• Jumlah paket yang dikirim meningkat pesat akibat urbanisasi dan e-commerce.
• Di Jerman, jumlah pengiriman paket tahunan diprediksi naik dari 1,69 miliar (2000) menjadi 4,4 miliar (2023).

2. Dampak Lingkungan dan Keberlanjutan

• Kendaraan pengiriman berkontribusi terhadap 15%-20% kemacetan lalu lintas dan 60% emisi karbon di kota-kota besar seperti Paris.
• Alternatif hijau, seperti sepeda kargo dan kendaraan listrik, menjadi solusi potensial.

3. Biaya Operasional Tinggi

• Biaya pengiriman berkisar €2-€6 per paket di Finlandia, tergantung kepadatan wilayah.
• Kegagalan pengiriman pertama bisa mencapai 12%-60%, meningkatkan biaya operasional.

4. Tekanan Waktu Pengiriman

• Pengiriman same-day dan next-day semakin menjadi standar industri.
• Lonjakan pesanan pada hari Senin serta musim liburan menambah beban operasional.

Solusi Inovatif dalam Last-Mile Delivery

1. Drone Pengiriman

• Amazon Prime Air dan Google Wing sudah mengadopsi drone untuk pengiriman cepat.
• DHL di China memangkas waktu pengiriman dari 40 menit menjadi 8 menit dengan drone, serta mengurangi biaya per pengiriman hingga 80%.
• Tantangan utama: regulasi ketat dan keterbatasan baterai.

2. Robot Pengiriman

• Starship Technologies dan Amazon Scout telah mengembangkan robot otonom untuk pengiriman jarak pendek.
• Keunggulan: Lebih aman dibandingkan drone, tidak terpengaruh kondisi cuaca.
• Hambatan utama: Kecepatan rendah (hanya 6 km/jam) dan kapasitas muatan terbatas (maksimum 10 kg).

3. Parcel Lockers dan Micro-Hubs

• DHL dan InPost telah menerapkan parcel lockers, memungkinkan pelanggan mengambil paket kapan saja.
• Parcel lockers dapat mengurangi emisi karbon hingga 193 ton per tahun.
• Tantangan utama: Pemilihan lokasi yang strategis agar mudah diakses pelanggan.

4. Crowdsourced Delivery

• Model Uber-style delivery, seperti yang digunakan oleh Amazon Flex, mengandalkan kurir independen.
• Keunggulan: Fleksibilitas tinggi dan biaya lebih rendah dibandingkan layanan tradisional.
• Tantangan utama: Kontrol kualitas dan keandalan layanan.

Studi Kasus: Implementasi Inovasi Last-Mile Delivery

1. Amazon Prime Air (Amerika Serikat)

• Uji coba drone di beberapa kota dengan target pengiriman di bawah 30 menit.
• Tantangan: Persetujuan regulasi FAA dan masalah keamanan udara.

2. Starship Technologies (Eropa)

• Robot pengiriman diuji di Jerman, Inggris, dan Belanda dengan peningkatan efisiensi pengiriman hingga 30%.
• Kendala utama: Interaksi dengan pejalan kaki di trotoar.

3. JD Logistics (China)

• Menggunakan drone di daerah terpencil, memotong waktu pengiriman hingga 50%.
• Keunggulan: Drone lebih cepat menjangkau area yang sulit diakses kendaraan darat.

Rekomendasi untuk Masa Depan

1. Regulasi yang Mendukung Inovasi
   • Pemerintah perlu menyesuaikan regulasi untuk mendukung penggunaan drone dan robot pengiriman.
2. Investasi dalam Teknologi AI dan Machine Learning
   • Optimasi rute pengiriman menggunakan AI dapat mengurangi waktu dan biaya operasional.
3. Ekspansi Infrastruktur Parcel Lockers dan Micro-Hubs
   • Memperluas jangkauan parcel lockers untuk mengurangi pengiriman gagal.
4. Integrasi Kendaraan Ramah Lingkungan
   • Penggunaan kendaraan listrik dan sepeda kargo untuk mengurangi jejak karbon industri logistik.

Kesimpulan

Industri last-mile delivery menghadapi tantangan besar, namun inovasi seperti drone, robot, dan parcel lockers dapat meningkatkan efisiensi operasional dan keberlanjutan lingkungan.

• DHL di China berhasil memangkas waktu pengiriman dari 40 menit menjadi 8 menit dengan drone.
• Parcel lockers terbukti mampu mengurangi emisi karbon hingga 193 ton per tahun.
• Robot pengiriman meningkatkan efisiensi pengiriman hingga 30% di Eropa.

Dengan dukungan regulasi dan investasi teknologi, masa depan last-mile delivery akan lebih efisien, ramah lingkungan, dan dapat diandalkan.

Sumber Artikel : Wassen AM Mohammad, Yousef Nazih Diab, Adel Elomri & Chefi Triki (2023). Innovative solutions in last mile delivery: concepts, practices, challenges, and future directions. Supply Chain Forum: An International Journal, 24:2, 151-169.

Pendahuluan

Perkembangan e-commerce telah mendorong peningkatan permintaan terhadap layanan pengiriman cepat dan fleksibel. Namun, tantangan utama dalam last-mile delivery adalah tingginya biaya operasional, inefisiensi logistik, dan dampak lingkungan akibat peningkatan jumlah kendaraan pengiriman.

Penelitian ini mengeksplorasi solusi inovatif untuk meningkatkan efisiensi last-mile delivery dalam model business-to-consumer (B2C). Dengan fokus pada crowdsourcing logistics dan penerapan algoritma optimasi, studi ini menawarkan strategi baru untuk memenuhi permintaan pelanggan sambil mengurangi beban operasional dan lingkungan.

Tantangan dalam Last-Mile Delivery B2C

1. Efisiensi Operasional dan Biaya Pengiriman

• Last-mile delivery menyumbang 50% dari total biaya pengiriman dalam rantai pasok e-commerce.
• Kebutuhan akan pengiriman cepat (same-day atau next-day) meningkatkan tekanan pada perusahaan logistik untuk mempertahankan layanan yang kompetitif.

2. Dampak Lingkungan dan Kemacetan

• Kendaraan pengiriman menyumbang hingga 25% dari total emisi CO₂ transportasi di perkotaan.
• Peningkatan lalu lintas kendaraan pengiriman memperparah kemacetan dan mengurangi efisiensi distribusi barang.

3. Pengiriman Gagal dan Pengembalian Barang

• 10% dari total paket yang dikirim mengalami kegagalan pengiriman pada percobaan pertama, meningkatkan kebutuhan untuk kunjungan ulang dan biaya tambahan.

Solusi Inovatif dalam Last-Mile Delivery

Penelitian ini membahas dua model utama dalam optimalisasi last-mile delivery berbasis teknologi dan crowdsourcing:

1. Crowdsourcing Logistics: Menggunakan Kapasitas Berlebih

• Memanfaatkan individu dengan kendaraan pribadi untuk melakukan pengiriman paket.
• Sistem berbasis platform digital menghubungkan pengirim dengan pengemudi yang tersedia di area tertentu.
• Contoh implementasi: Amazon Flex dan Uber Freight, di mana pengemudi independen dapat mengambil dan mengirimkan paket sesuai dengan jadwal fleksibel mereka.

2. Algoritma Optimasi Rute Pengiriman

• Menggunakan teknologi Machine Learning dan AI untuk mengoptimalkan rute pengiriman berdasarkan permintaan pelanggan dan kondisi lalu lintas.
• Model Vehicle Routing Problem with Roaming Delivery Locations (VRPRDL) memungkinkan pengiriman ke lokasi alternatif seperti kantor atau tempat parkir pelanggan untuk menghindari pengiriman gagal.

Studi Kasus: Implementasi Crowdsourcing Logistics dalam Last-Mile Delivery

1. Penggunaan Crowdsourcing oleh Walmart

• Walmart mengadopsi model crowdshipping, di mana pelanggan di toko fisik dapat mengantarkan pesanan online pelanggan lain.
• Model ini memungkinkan pengurangan biaya pengiriman hingga 30% dibandingkan dengan metode konvensional.

2. Amazon Flex: Memanfaatkan Pengemudi Independen

• Amazon menggunakan pengemudi independen untuk meningkatkan fleksibilitas pengiriman same-day.
• Dalam beberapa kasus, waktu pengiriman dapat dikurangi hingga 50% dibandingkan dengan metode tradisional.

3. Penggunaan Trunk Delivery sebagai Solusi Alternatif

• Model ini memungkinkan kurir mengirimkan paket langsung ke bagasi mobil pelanggan yang diparkir di lokasi tertentu.
• Studi menunjukkan bahwa 72,2% pelanggan menginginkan opsi ini untuk meningkatkan fleksibilitas pengiriman mereka.

Tantangan dan Rekomendasi dalam Implementasi Solusi Inovatif

1. Keamanan dan Kepercayaan dalam Crowdsourcing Logistics

Solusi:

• Pengemudi harus melalui proses verifikasi dan pelatihan dasar sebelum dapat bergabung dalam sistem.
• Sistem pelacakan berbasis AI dan blockchain dapat memastikan keamanan transaksi dan pengiriman.

2. Ketergantungan pada Ketersediaan Pengemudi

Solusi:

• Menggunakan incentive-based models untuk menarik lebih banyak pengemudi, terutama pada jam sibuk.
• Memanfaatkan teknologi prediktif untuk memperkirakan permintaan dan menyesuaikan ketersediaan armada crowdsourcing.

3. Regulasi dan Kebijakan Transportasi Perkotaan

Solusi:

• Berkolaborasi dengan pemerintah lokal untuk mengembangkan kebijakan yang mendukung penggunaan kendaraan listrik dan rute pengiriman yang lebih efisien.
• Menggunakan kendaraan listrik dan sepeda kargo untuk mengurangi dampak lingkungan.

Kesimpulan

Solusi inovatif dalam last-mile delivery berbasis crowdsourcing dan algoritma optimasi memungkinkan efisiensi yang lebih tinggi dalam distribusi e-commerce.

✅ Crowdsourcing logistics dapat mengurangi biaya pengiriman hingga 30%.
✅ Algoritma AI dan Machine Learning meningkatkan efisiensi rute dan mengurangi waktu pengiriman hingga 50%.
✅ Model trunk delivery dan pickup points mengurangi pengiriman gagal dan meningkatkan fleksibilitas pelanggan.

Dengan adopsi strategi ini, perusahaan logistik dan e-commerce dapat meningkatkan layanan pelanggan sambil mengurangi dampak lingkungan dan biaya operasional.

Sumber Artikel: Sampaio Oliveira, A. H. (2021). Innovative business-to-business last-mile solutions: models and algorithms. Technische Universiteit Eindhoven.

Resensi Paper: Cognitive Smart City Logistics – Solusi Cerdas untuk Last-Mile yang Berkelanjutan

Pendahuluan

Dalam era digitalisasi, logistik kota (city logistics) menghadapi tantangan besar, terutama dalam pengiriman last-mile yang berkontribusi lebih dari 20% total biaya rantai pasok. Selain itu, masalah seperti kemacetan, polusi udara, dan regulasi transportasi semakin menekan efisiensi logistik perkotaan. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan Cognitive Smart City Logistics (CSCL) sebagai solusi berbasis AI, Digital Twins (DT), dan Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan efisiensi, keberlanjutan, dan ketahanan sistem logistik perkotaan.

Konsep Cognitive Smart City Logistics (CSCL)

CSCL adalah pendekatan inovatif yang menggabungkan Digital Twins (DT), kecerdasan buatan (AI), dan IoT untuk menciptakan ekosistem logistik kota yang lebih efisien. Konsep utama dalam CSCL meliputi:

1. Digital Twin (DT) dalam Logistik Kota
   • DT adalah replika digital dari aset fisik yang memungkinkan pemantauan dan pengoptimalan real-time.
   • Dalam CSCL, DT digunakan untuk memodelkan kondisi lalu lintas, lokasi kendaraan, dan ketersediaan infrastruktur logistik.
2. Kecerdasan Buatan (AI) dan Analitik Data
   • AI digunakan untuk memprediksi permintaan, mengoptimalkan rute, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
   • Teknologi machine learning memungkinkan adaptasi sistem terhadap perubahan dinamis dalam ekosistem kota.
3. Internet of Things (IoT) untuk Interkoneksi Data
   • IoT menghubungkan berbagai sensor dan perangkat dalam ekosistem logistik, memungkinkan komunikasi antar sistem secara real-time.

Metodologi Penelitian

Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus berbasis Digital Twin dan simulasi berbasis AI. Data dikumpulkan dari berbagai sumber untuk menguji efektivitas model CSCL dalam pengelolaan parkir kargo dan optimasi rute distribusi.

Studi Kasus & Hasil Empiris

1. Pengelolaan Parkir Kargo di Paris

• Masalah:
  • Waktu pencarian parkir kargo di pusat kota Paris mencapai lebih dari 1 jam, menyumbang 28% dari total waktu perjalanan.
  • Ketidaktersediaan data real-time menyebabkan ketidakefisienan dan peningkatan biaya operasional.
• Solusi CSCL:
  • Menggunakan DT dan AI untuk memantau ketersediaan tempat parkir secara real-time.
  • Menerapkan algoritma optimasi rute untuk mengurangi waktu pencarian parkir.
• Hasil:
  • Waktu pencarian parkir berkurang hingga 40%, meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi konsumsi bahan bakar.

2. Optimasi Pengiriman Last-Mile dengan Digital Twin

• Masalah:
  • Sistem logistik tradisional bergantung pada perencanaan statis, tidak fleksibel dalam menghadapi lonjakan permintaan.
• Solusi CSCL:
  • Digital Twin memprediksi kepadatan lalu lintas dan menyesuaikan rute secara dinamis.
  • AI digunakan untuk mengoptimalkan pembagian muatan dan penggunaan kendaraan.
• Hasil:
  • Efisiensi pengiriman meningkat 15%.
  • Pengurangan emisi CO₂ hingga 20%, mendukung keberlanjutan lingkungan.

Tantangan & Solusi Implementasi CSCL

1. Integrasi Sistem Digital

• Tantangan: Banyak perusahaan masih menggunakan sistem tradisional yang sulit diintegrasikan.
• Solusi:
  ✅ Implementasi standar interoperabilitas digital berbasis Web Ontology Language (OWL) dan Knowledge Graphs.

2. Biaya Implementasi yang Tinggi

• Tantangan: Investasi awal dalam teknologi Digital Twin dan AI cukup besar.
• Solusi:
  ✅ Model berbasis Software as a Service (SaaS) untuk mengurangi biaya modal awal.

3. Regulasi dan Kebijakan Kota

• Tantangan: Kebijakan pemerintah yang berubah-ubah dapat mempengaruhi adopsi teknologi ini.
• Solusi:
  ✅ Kolaborasi antara sektor publik dan swasta untuk menciptakan kebijakan yang mendukung ekosistem logistik pintar.

Kesimpulan & Rekomendasi

Penelitian ini menunjukkan bahwa Cognitive Smart City Logistics (CSCL) dapat meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan logistik perkotaan. Untuk adopsi yang lebih luas, perusahaan dan pemerintah perlu:
✅ Mengoptimalkan penggunaan Digital Twin dan AI dalam perencanaan logistik.
✅ Meningkatkan integrasi data real-time untuk visibilitas rantai pasok yang lebih baik.
✅ Mendukung kebijakan smart city yang inklusif dan berbasis data.

Sumber Artikel:

Liu, Yu (2022). Cognitive Smart City Logistics: a new approach for sustainable last mile in the era of digitization. Université Paris Sciences et Lettres.

Pendahuluan

Seiring meningkatnya e-commerce dan tuntutan pengiriman cepat, last mile delivery menghadapi tantangan besar dalam hal biaya, efisiensi, dan keberlanjutan lingkungan. Paper ini membahas solusi inovatif untuk mengatasi masalah ini, termasuk penggunaan kendaraan listrik, drone, pusat konsolidasi perkotaan (UCC), dan smart lockers.

Tantangan Last Mile Delivery

• Biaya tinggi: Last mile delivery mencakup lebih dari 50% total biaya logistik e-commerce.
• Polusi & kemacetan: Kendaraan pengiriman berkontribusi pada peningkatan CO₂ dan kepadatan lalu lintas.
• Efisiensi operasional: Banyak pengiriman gagal akibat ketidakhadiran penerima atau keterbatasan rute.

Solusi Berkelanjutan untuk Last Mile Logistics

1. Smart Lockers: Efisiensi & Reduksi Biaya

• Studi Kasus: Amazon Hub Locker
  • Menyediakan lokasi penyimpanan paket yang dapat diambil pelanggan kapan saja.
  • Mengurangi biaya logistik hingga 30% karena mengurangi pengiriman gagal.
  • Meningkatkan efisiensi dengan mengurangi emisi CO₂ hingga 21% dibandingkan pengiriman rumah.
• Kelebihan:
  • Mengurangi lalu lintas kendaraan karena kurir mengantarkan paket dalam jumlah besar ke satu lokasi.
  • Fleksibilitas bagi pelanggan untuk mengambil paket kapan saja tanpa harus menunggu kurir.

2. Kendaraan Listrik: Mengurangi Emisi & Biaya Operasional

• Studi Kasus: IKEA Retail
  • Menargetkan 100% pengiriman menggunakan kendaraan listrik pada 2025.
  • Di Shanghai, IKEA telah mencapai 100% pengiriman bebas emisi.
  • Efisiensi biaya: Pemeliharaan kendaraan listrik lebih murah dibanding diesel.
• DHL Cubicycle (Cargo Bike)
  • Menggunakan sepeda listrik empat roda dengan kapasitas 125 kg.
  • Mengurangi emisi CO₂ hingga 30% dibandingkan van diesel.
  • Meningkatkan fleksibilitas pengiriman di perkotaan yang memiliki aturan ketat bagi kendaraan bermotor.

3. Urban Consolidation Centers (UCCs): Optimalisasi Rantai Pasok

• Studi Kasus: DHL di Barcelona
  • Mengurangi jumlah kendaraan pengiriman di dalam kota hingga 30%.
  • Menurunkan emisi CO₂ sebesar 25% dan meningkatkan efisiensi rute distribusi.
  • Mempercepat waktu pengiriman karena pengemasan dan pengiriman dilakukan dalam satu pusat distribusi.

4. Drone Delivery: Masa Depan Logistik

• Studi Kasus: Amazon Prime Air
  • Menggunakan drone untuk pengiriman dalam waktu kurang dari 30 menit.
  • Mengurangi emisi karbon hingga 40% dibandingkan kendaraan darat.
  • Kendala utama: regulasi penerbangan dan kapasitas muatan terbatas.
• Wing (Google)
  • Mengembangkan sistem pengiriman berbasis drone di AS, Australia, dan Finlandia.
  • Mengurangi kemacetan lalu lintas dan mempercepat pengiriman barang ringan.

5. Packaging Ramah Lingkungan & Manajemen Limbah

• Studi Kasus: Carlsberg Group
  • Mengurangi limbah kemasan hingga 30% dengan material daur ulang.
  • Menggunakan sistem pengumpulan botol kaca untuk meningkatkan tingkat daur ulang.
  • Kemasan lebih ringan mengurangi biaya transportasi dan konsumsi energi.

Kesimpulan & Rekomendasi

Paper ini menunjukkan bahwa solusi berkelanjutan dalam last mile delivery dapat mengurangi biaya, meningkatkan efisiensi, dan meminimalkan dampak lingkungan.

Rekomendasi untuk Industri Logistik & E-commerce

✅ Adopsi kendaraan listrik & AI untuk mengoptimalkan rute dan mengurangi emisi.
✅ Pengembangan smart lockers untuk mengurangi pengiriman gagal dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
✅ Implementasi pusat konsolidasi perkotaan (UCCs) untuk meningkatkan efisiensi distribusi.
✅ Kolaborasi dengan pemerintah untuk mempercepat regulasi drone dan kendaraan otonom.

Dengan strategi yang tepat, masa depan last mile delivery akan lebih cepat, efisien, dan ramah lingkungan.

Sumber Artikel:
[SLD18.pdf] – Sustainable Solutions in Last Mile Logistics

Pendahuluan

Last mile delivery memainkan peran krusial dalam e-commerce, tetapi juga berkontribusi pada kemacetan, emisi karbon, dan biaya logistik tinggi. Paper ini mengeksplorasi berbagai solusi green logistics seperti kendaraan listrik (EV), drone, pusat distribusi perkotaan (UCC), dan smart grids untuk menciptakan sistem pengiriman yang lebih efisien dan ramah lingkungan.

Tantangan Last Mile Delivery

• Polusi & kemacetan: Kendaraan pengiriman menyumbang 30% emisi CO₂ perkotaan.
• Biaya tinggi: Mencakup lebih dari 50% total biaya logistik e-commerce.
• Efisiensi rendah: Banyak pengiriman gagal atau tertunda akibat sistem logistik konvensional.

Solusi Logistik Hijau dalam Last Mile Delivery

1. Kendaraan Listrik (EV) & Pengurangan Emisi

• Studi Kasus: DHL & UPS
  • DHL telah mengadopsi Cubicycle, sepeda kargo listrik yang mengurangi emisi hingga 30% dibandingkan van diesel.
  • UPS menggunakan truk listrik & hybrid di Eropa, menghemat hingga 50% biaya bahan bakar.
• Keunggulan EV dalam Logistik Hijau
  ✅ Bebas emisi karbon dengan efisiensi bahan bakar lebih tinggi.
  ✅ Biaya operasional lebih rendah dibanding kendaraan diesel.
  ✅ Didukung regulasi ramah lingkungan di Eropa dan Amerika Utara.

2. Urban Consolidation Centers (UCCs) untuk Efisiensi Distribusi

• Studi Kasus: Barcelona & London
  • Barcelona mengurangi jumlah kendaraan pengiriman di kota hingga 30% dengan UCC.
  • London menurunkan emisi karbon sebesar 25% dengan optimasi pusat distribusi.
• Keuntungan UCCs
  ✅ Mengurangi jumlah perjalanan pengiriman dalam kota.
  ✅ Memungkinkan penggunaan EV & sepeda kargo untuk pengiriman jarak pendek.
  ✅ Meningkatkan efisiensi rute distribusi dengan sistem berbasis AI.

3. Drone Delivery: Masa Depan Logistik Cepat & Ramah Lingkungan

• Studi Kasus: Amazon Prime Air & Wing (Google)
  • Amazon Prime Air: Pengiriman drone dapat menghemat 40% emisi karbon dibandingkan kendaraan darat.
  • Wing (Google): Mengoperasikan layanan drone di AS, Australia, dan Finlandia dengan sukses.
• Tantangan & Solusi
  ❌ Regulasi penerbangan membatasi penggunaan drone di beberapa negara.
  ✅ Integrasi drone dengan kendaraan otonom untuk meningkatkan jangkauan pengiriman.

4. Smart Grids & Pengisian EV Berbasis Energi Terbarukan

• Studi Kasus: Tesla Supercharger & Grid Eropa
  • Tesla telah membangun jaringan Supercharger berbasis energi matahari untuk mendukung EV.
  • Di Eropa, beberapa kota mengadopsi smart grids untuk mendukung pengisian kendaraan listrik dari sumber energi hijau.
• Manfaat Smart Grids dalam Logistik
  ✅ Mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil.
  ✅ Mengoptimalkan biaya listrik dengan pemanfaatan energi terbarukan.

Kesimpulan & Rekomendasi

Paper ini membuktikan bahwa logistik hijau dalam last mile delivery dapat mengurangi emisi, meningkatkan efisiensi, dan mengoptimalkan biaya.

Rekomendasi untuk E-commerce & Perusahaan Logistik

✅ Adopsi kendaraan listrik & AI untuk optimasi rute pengiriman.
✅ Pengembangan pusat distribusi perkotaan (UCCs) untuk mengurangi kemacetan.
✅ Investasi dalam smart grids & energi terbarukan untuk mendukung keberlanjutan logistik.
✅ Kolaborasi dengan regulator untuk mempercepat adopsi drone dan kendaraan otonom.

Dengan strategi yang tepat, last mile delivery dapat menjadi lebih cepat, efisien, dan berkelanjutan.

Sumber Artikel:
Saleh, M. (2017). Green Logistics in Last Mile Delivery (B2C E-Commerce). Politecnico di Milano.

Pendahuluan

Dalam era digital dan pertumbuhan e-commerce yang pesat, tantangan dalam rantai pasok semakin kompleks, terutama dalam last mile delivery—tahap akhir pengiriman barang ke pelanggan. Paper ini membahas berbagai solusi inovatif untuk meningkatkan efisiensi last mile delivery, seperti drone, kendaraan otomatis (AGV), droid, pengiriman dalam kendaraan (in-car delivery), hingga smart lockers. Dengan menggunakan model Hau Lee, penelitian ini mengidentifikasi faktor kritis keberhasilan (Critical Success Factors - CSF) yang mempengaruhi efektivitas berbagai metode pengiriman.

Konsep Last Mile Delivery

Last mile delivery mencakup semua proses dari pusat distribusi terakhir hingga ke tangan pelanggan. Beberapa tantangan utama yang dihadapi dalam proses ini antara lain:

• Biaya tinggi: Mencakup lebih dari 50% total biaya logistik e-commerce.
• Kecepatan pengiriman: Konsumen menginginkan pengiriman yang lebih cepat, bahkan di hari yang sama (same-day delivery).
• Keberlanjutan: Emisi karbon dari kendaraan pengiriman perlu ditekan untuk mencapai rantai pasok yang lebih ramah lingkungan.

Untuk menjawab tantangan ini, paper ini mengusulkan berbagai solusi berbasis otomatisasi dan digitalisasi.

Metodologi Penelitian

Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus dan analisis literatur terhadap solusi otomasi dalam last mile delivery. Model Hau Lee diterapkan untuk menilai keseimbangan antara permintaan pelanggan dan ketersediaan layanan logistik. Studi ini juga mengeksplorasi CSF dari berbagai metode pengiriman yang diuji dalam industri logistik, e-commerce, dan makanan.

Studi Kasus & Data Empiris

1. Drone Delivery: Solusi Cepat & Efektif

• Studi Kasus: Amazon Prime Air
  • Menggunakan drone untuk pengiriman dalam waktu kurang dari 30 menit.
  • Mengurangi emisi karbon hingga 40% dibandingkan kendaraan darat.
  • Kendala utama: regulasi penerbangan dan kapasitas muatan terbatas.
• Efektivitas Drone
  • Cocok untuk daerah perkotaan dengan lalu lintas padat dan lokasi sulit dijangkau.
  • Reduksi biaya operasional hingga 25% dibandingkan kendaraan konvensional.

2. Kendaraan Otonom (AGV) untuk Distribusi Efisien

• Studi Kasus: Ford & Nuro
  • Ford mengembangkan AGV untuk distribusi ritel tanpa pengemudi.
  • Nuro, startup kendaraan otonom, berhasil mengurangi biaya tenaga kerja hingga 60%.
  • Tantangan utama: investasi awal tinggi dan keterbatasan infrastruktur jalan.
• Dampak Penggunaan AGV
  • Mempercepat pengiriman di wilayah urban hingga 35%.
  • Mengurangi konsumsi bahan bakar sebesar 20% dibandingkan kendaraan konvensional.

3. Smart Lockers: Solusi untuk Efisiensi Logistik

• Studi Kasus: Amazon & Alibaba
  • Amazon Hub Locker dan Cainiao Smart Locker (Alibaba) meningkatkan fleksibilitas pelanggan dalam mengambil paket kapan saja.
  • Mengurangi biaya logistik hingga 30% karena meminimalkan perjalanan pengiriman gagal.
  • Hemat 50% biaya tenaga kerja dibandingkan dengan pengiriman door-to-door.
• Keuntungan Smart Lockers
  • Mengurangi kemacetan akibat pengiriman individu.
  • Meningkatkan pengalaman pelanggan dengan kemudahan akses 24/7.

4. Pengiriman dengan Droid & In-Car Delivery

• Droid Delivery: Starship Technologies
  • Menggunakan robot kecil untuk mengantarkan paket dalam radius 5 km.
  • Mengurangi emisi karbon hingga 80% dibandingkan kendaraan bermotor.
• In-Car Delivery: Volvo & Amazon Key
  • Pelanggan dapat menerima paket langsung di bagasi mobil mereka.
  • Meningkatkan tingkat keberhasilan pengiriman hingga 95% dibandingkan pengiriman ke rumah.

Tantangan & Solusi Implementasi

1. Regulasi & Keamanan
   • Penggunaan drone dan kendaraan otonom masih dibatasi oleh regulasi penerbangan dan lalu lintas.
   • Solusi: Kolaborasi dengan pemerintah untuk mengembangkan regulasi yang mendukung inovasi.
2. Investasi Teknologi yang Tinggi
   • Kendaraan otonom dan smart lockers membutuhkan investasi besar di awal.
   • Solusi: Model bisnis berbasis sewa atau kemitraan dengan startup teknologi.
3. Adopsi Konsumen & Kepercayaan Publik
   • Pelanggan mungkin masih ragu menggunakan pengiriman otomatis.
   • Solusi: Kampanye edukasi dan uji coba gratis untuk meningkatkan kepercayaan pengguna.

Kesimpulan & Rekomendasi

Paper ini menyoroti bahwa otomatisasi dalam last mile delivery memiliki potensi besar untuk mengurangi biaya, meningkatkan kecepatan pengiriman, dan mengurangi dampak lingkungan. Adopsi teknologi seperti drone, AGV, smart lockers, dan droid delivery dapat meningkatkan efisiensi rantai pasok secara signifikan.

Rekomendasi untuk Industri Logistik & E-commerce

✅ Investasi dalam teknologi otonom & AI untuk meningkatkan efisiensi pengiriman.
✅ Peningkatan infrastruktur smart lockers untuk mengurangi ketergantungan pada pengiriman individu.
✅ Kolaborasi dengan regulator untuk mempercepat adopsi teknologi baru.
✅ Edukasi pelanggan untuk meningkatkan penerimaan terhadap metode pengiriman otomatis.

Dengan strategi yang tepat, masa depan last mile delivery akan lebih cepat, efisien, dan ramah lingkungan.

Sumber Artikel:
[SLD17.pdf] – Soluzioni delle modalità di Last Mile Delivery