Orang yang kreatif dan proaktif adalah pilihan yang tepat untuk menjadi desainer atau pengembang produk, karena profesi ini melibatkan inovasi dan pengembangan produk baru. Jika Anda memiliki salah satu dari kualitas ini, Anda mungkin bertanya-tanya bidang mana yang terbaik. Atau Anda hanya bingung tentang perbedaan antara kedua istilah tersebut.

Desain dan pengembangan produk adalah bagian penting dari siklus hidup produk. Sebuah produk tidak dapat dibuat tanpa salah satu dari keduanya. Namun, apa perbedaan antara kedua bidang ini? Mari kita bandingkan desain produk vs pengembangan produk di blog ini dan cari tahu detail dan peran kedua bidang tersebut.

Apa Itu proses desain dan pengembangan produk?

Desain dan pengembangan produk adalah proses memproduksi dan menyempurnakan sebuah produk mulai dari konsepsi hingga akhirnya dirilis di pasar. Proses ini melibatkan penciptaan bentuk dan fungsionalitas produk, serta daya tarik estetika, kegunaan, dan pengalaman pengguna.

Mengidentifikasi kebutuhan pelanggan, riset pasar, pembuatan ide, pembuatan konsep, pembuatan prototipe, dan pengujian adalah bagian dari desain produk. Tujuannya adalah untuk menciptakan produk yang memenuhi permintaan pasar yang dituju.

Pengembangan produk adalah mengubah produk konseptual menjadi hal nyata yang dapat diproduksi dan dipasarkan. Langkah ini mencakup rekayasa, manufaktur, pengujian, dan kontrol kualitas. Tujuannya adalah untuk mengembangkan produk yang memenuhi persyaratan desain, ekonomis untuk dibuat, dan dapat diproduksi secara massal.

Desain produk vs pengembangan produk: apa perbedaan utamanya?

Sebagai orang awam, Anda mungkin bingung dengan konsep desain dan pengembangan produk. Keduanya adalah bidang yang berbeda tetapi diperlukan untuk menciptakan sebuah produk. Perbedaan utama antara desain produk vs pengembangan produk adalah bahwa ide awal, konseptualisasi, dan pembuatan prototipe suatu produk adalah bidang perhatian utama untuk desain produk.

Hal ini mencakup pengembangan bentuk, fungsionalitas, dan pengalaman pengguna produk serta identifikasi kebutuhan pelanggan, riset pasar, dan menghasilkan desain yang memenuhi permintaan tersebut. Desainer bekerja dengan pengujian dan umpan balik dari pengguna untuk menciptakan desain akhir yang estetis, fungsional, dan dapat dipasarkan. Mereka membuat sketsa, mock-up, dan prototipe untuk menyempurnakan desain produk.

Sebaliknya, pengembangan produk memerlukan desain akhir dari tahap desain produk menjadi nyata. Hal ini membutuhkan koordinasi antara desainer, insinyur, dan produsen untuk mencakup rekayasa, manufaktur, pengujian, dan kontrol kualitas serta membuat versi final. Pengembangan produk bertujuan untuk menerjemahkan konsep menjadi produk yang nyata, praktis, dan terjangkau.

Contoh desain produk vs pengembangan produk

Mari kita bahas contoh desain produk dan pengembangan produk untuk memahami perbedaannya dengan benar. Misalkan sebuah bisnis ingin mendesain smartphone baru. Tim desain produk akan menganalisis keinginan dan preferensi konsumen, melihat tren dan teknologi yang sedang berkembang, dan membuat desain untuk tampilan baru pada smartphone. Untuk menyempurnakan desain, mereka akan membuat sketsa, model 3D, dan prototipe berdasarkan umpan balik pengguna dan pengujian kegunaan.

Tim pengembangan produk mengambil alih setelah desain akhir diterima. Mereka akan mendesain perangkat keras ponsel, membuat perangkat lunak dan antarmuka pengguna, sumber bahan, dan menguji barang jadi untuk jaminan kualitas. Mereka akan berkolaborasi dengan produsen untuk membuat ponsel dalam skala besar dan menjamin bahwa ponsel tersebut sesuai dengan persyaratan desain sekaligus terjangkau dan produktif untuk dibuat.

Pentingnya desain dan pengembangan produk

Pengembangan dan desain produk digital menjadi semakin penting bagi perusahaan untuk menjadi kompetitif di dunia modern. Desain dan pengembangan produk tidak terbatas hanya pada daya tarik visual dan struktur dasar produk. Mereka juga memiliki peran besar dalam pemasaran dan penjualan.

Pengalaman pengguna dapat dipengaruhi secara signifikan oleh desain produk digital. Situs web atau aplikasi seluler yang dirancang dengan baik dapat memfasilitasi navigasi dan interaksi pengguna dengan produk. Desain produk digital juga dapat membantu perusahaan dalam membedakan diri mereka dari pesaing. Produk yang menarik secara visual dan dirancang dengan baik dapat menonjol dari persaingan di pasar yang ramai dan menarik pembeli potensial.

Pengembangan produk digital juga penting bagi perusahaan yang ingin menghasilkan produk virtual yang kompetitif. Memahami permintaan dan aktivitas pengguna sangat penting untuk menciptakan produk digital, seperti halnya mengikuti perkembangan teknologi dan mode.

Perusahaan dapat mengembangkan barang yang canggih dan efisien yang memenuhi kebutuhan target pasar mereka dengan berinvestasi dalam desain dan pengembangan produk digital. Hasilnya, mungkin ada peningkatan penjualan, peningkatan pengenalan merek, dan keunggulan kompetitif yang lebih besar

Tanggung jawab desainer produk

Desainer produk melakukan banyak tugas untuk memberikan desain yang detail dan bermakna. Namun, hal ini dapat bervariasi dari satu industri ke industri lainnya. Beberapa tanggung jawab umum seorang desainer produk adalah:

• Membawa ide-ide baru ke dalam konsep

Merupakan tanggung jawab seorang desainer untuk memahami kebutuhan dan ide klien mereka dan kemudian memvisualisasikannya melalui produk. Mereka harus memahami standar industri dan perilaku pelanggan untuk memasukkan ide ke dalam produk.

• Meningkatkan prototipe

Desainer adalah bagian dari evaluasi dan pengujian prototipe produk baru. Peran ini juga melibatkan riset pasar dan analisis pesaing untuk menilai kinerja dan dampak dari desain mereka terhadap kesuksesan produk.

• Pengujian pengguna

Sampel audiens target dan komentar pada desain baru juga dapat dimasukkan dalam proses desain. Desainer biasanya melakukan pengujian pengguna untuk memastikan prototipe mereka memenuhi harapan konsumen.

• Studi kelayakan desain produk

Sebagai seorang desainer, Anda juga harus mempertimbangkan kelayakan desain produk. Dengan menggunakan studi kelayakan, desainer dapat memperkirakan kemungkinan desain yang berhasil. Anda dapat menggunakannya untuk memprediksi kegunaan, popularitas, dan kesuksesan finansial suatu produk.

• Ide pemodelan

Prototipe dievaluasi dan disetujui oleh perancang produk. Hal ini mungkin termasuk menentukan apakah desain sesuai dengan kriteria kualitas, kelayakan, dan keamanan industri. Desainer kemudian mengubah ide menjadi desain dan model yang dapat diterapkan dengan menggunakan perangkat lunak desain dan rekayasa berbantuan komputer./

Tanggung jawab pengembang produk

Seorang pengembang produk biasanya memiliki lebih banyak tanggung jawab daripada perancang produk. Namun, 5 tanggung jawab utama seorang perancang produk meliputi yang berikut ini:

• Penelitian dan pengembangan

Pengembang produk harus melakukan penelitian yang ekstensif untuk mengungkap keinginan klien, tren pasar, dan area yang memungkinkan untuk inovasi. Mereka menggunakan pengetahuan ini untuk membuat produk baru atau menyempurnakan produk yang sudah ada.

• Desain dan pembuatan prototipe

Desainer dan pengembang berkolaborasi secara erat untuk menghasilkan prototipe dan mengembangkan konsep baru. Untuk memastikan produk akhir memenuhi persyaratan, pengembang mengawasi produksi model 3D, sketsa, dan komponen desain lainnya.

• Produksi dan kontrol kualitas

Desainer produk memantau proses produksi untuk memastikan produk yang dihasilkan sesuai dengan persyaratan desain dan mematuhi standar kualitas. Mereka harus berkolaborasi erat dengan tim produksi untuk menjamin bahwa jadwal produksi terpenuhi dan setiap masalah kualitas segera diselesaikan.

• Manajemen proyek

Pengembang produk bertanggung jawab untuk mengawasi proyek dari awal hingga akhir. Ini termasuk mengatur jadwal, batas pengeluaran, perencanaan sumber daya, dan mengarahkan tim lintas fungsi untuk memastikan bahwa proyek selesai tepat waktu dan dalam batas pengeluaran yang ditentukan.

• Penjualan dan pemasaran

Pengembang produk harus berkolaborasi erat dengan tim penjualan dan pemasaran untuk menciptakan posisi produk, strategi harga, dan kampanye pemasaran. Untuk menemukan peluang untuk perbaikan dan membuat perubahan yang diperlukan pada produk, mereka juga harus mengawasi data penjualan dan umpan balik konsumen.

Persyaratan pendidikan untuk kedua bidang

Mari kita lihat perbedaan antara persyaratan pendidikan desain produk vs pengembangan produk untuk mendapatkan pekerjaan yang baik. Meskipun keahlian anda di kedua bidang ini dapat tumpang tindih, anda perlu memiliki latar belakang pendidikan khusus untuk memiliki karir profesional di bidang yang anda inginkan.

Desain produk

Gelar sarjana dalam bidang terkait, seperti desain industri, desain grafis, atau teknik, sering kali diperlukan untuk desain produk. Perusahaan lebih suka mempekerjakan kandidat dengan gelar master dalam desain produk atau profesi serupa. Dalam gelar ini, CAD (desain berbantuan komputer), teori desain, pemodelan 3D, menggambar, dan ilmu material biasanya tercakup.

Anda juga dapat memilih mata kuliah pemasaran, kewirausahaan, dan aspek manusia yang tersedia untuk mahasiswa. Desainer produk dapat memperoleh pengalaman dunia nyata dari magang atau pekerjaan lepas dan sekolah akademis. Anda dapat memilih kursus online tentang desain produk melalui situs web seperti Udemy, Coursera, Dribble, dll.

Pengembangan produk

Gelar sarjana dalam disiplin ilmu yang relevan, seperti teknik, bisnis, atau bidang teknis terkait, sering kali diperlukan untuk pengembangan produk. Kandidat yang memiliki keunggulan kompetitif di pasar kerja mungkin memiliki gelar master dalam pengembangan produk atau disiplin ilmu serupa. Desain produk, prosedur manufaktur, manajemen rantai pasokan, manajemen proyek, dan kontrol kualitas sering kali disertakan dalam kursus.

Mahasiswa juga dapat mengikuti program pemasaran, kewirausahaan, dan keuangan untuk mengasah kemampuan penetapan harga produk dan analisis pasar. Sektor ini juga dapat memperoleh manfaat dari pengalaman praktis yang diperoleh melalui magang atau pekerjaan pengembangan produk di tingkat pemula. Anda bisa memilih universitas ternama di negara Anda untuk mendapatkan gelar profesional di bidang pengembangan produk.

Keterampilan yang harus anda miliki untuk kedua bidang: desain produk dan pengembangan produk

Terlepas dari persyaratan pendidikan, anda juga harus mempelajari keterampilan yang unik. Setiap profesional di bidangnya harus memiliki keterampilan yang diperlukan untuk membuat mereka menonjol di antara kumpulan desainer dan pengembang. Untungnya, beberapa keterampilan akan cocok untuk desainer dan pengembang produk. Sebagai contoh:

• Berpikir inovatif dan kreatif

Penciptaan produk dan kemampuan untuk berpikir kreatif dan mengusulkan solusi unik untuk masalah adalah prasyarat untuk kedua bidang tersebut.

• Keterampilan teknis

Desainer dan pengembang harus memiliki pemahaman yang kuat tentang keterampilan teknis seperti CAD, pemodelan 3D, proses manufaktur, dan ilmu material untuk menguasai desain dan pengembangan produk.

• Keterampilan komunikasi

Kedua disiplin ilmu ini mengharuskan individu untuk mampu mengkomunikasikan konsep desain dan status proyek secara efektif kepada para pemangku kepentingan, klien, dan anggota tim.

• Keterampilan analitis

Kandidat harus memiliki kemampuan analitis yang baik untuk menganalisis data dan informasi, membuat penilaian yang bijaksana, dan memecahkan masalah. Jadi, kemampuan analitis akan selalu berguna, baik Anda seorang desainer produk atau pengembang.

• Keterampilan manajemen proyek

Mengelola proyek adalah keahlian yang lebih terkait dengan pengembangan produk. Karena pekerjaan pengembangan produk sering kali datang dalam bentuk proyek. Kapasitas untuk merencanakan, menganggarkan, dan mengelola jadwal proyek dari konsepsi hingga selesai adalah suatu keharusan bagi kandidat.

• Keterampilan kolaborasi & kemampuan beradaptasi

Untuk memastikan pengembangan produk yang sukses, kandidat harus berkolaborasi dengan tim lintas fungsi, termasuk desainer, insinyur, dan pemangku kepentingan lainnya. Kandidat harus dapat menyesuaikan diri dengan teknologi, teknik, dan tren baru agar dapat bersaing di kedua industri yang terus berubah.

• Ketajaman bisnis

Terakhir, desainer dan pengembang harus mempelajari ketajaman bisnis. Anda perlu mempelajari bahasa dan dinamika bisnis dan memiliki pemahaman yang kuat tentang prinsip-prinsip bisnis (manajemen keuangan, analisis pasar, penetapan harga produk, dll.). Mengapa? Karena memiliki pengetahuan bisnis akan membantu Anda berkomunikasi secara efisien dengan atasan atau klien dan membantu Anda merencanakan proyek secara strategis. Akan menjadi nilai tambah jika anda memiliki keahlian ini!

Gaji desainer produk dan pengembang produk

Seorang desainer produk bisa mendapatkan gaji rata-rata $115 ribu di Amerika Serikat. (Sumber: Dribble) Di sisi lain, seorang pengembang produk dapat memperoleh total perkiraan gaji sebesar $83 ribu di Amerika Serikat. (Sumber: Glassdoor) Jadi ingatlah bahwa semua kerja keras untuk unggul di salah satu bidang ini akan terbayar dengan baik. Anda dapat dengan mudah mendapatkan pekerjaan yang bagus di agensi produk digital jika Anda memiliki pengetahuan dan keterampilan yang tepat di salah satu bidang ini.

Pikiran akhir

Untuk meringkas blog ini, kita dapat menyimpulkan bahwa pengembangan produk dan desain produk adalah proses yang saling berhubungan, sementara masing-masing memiliki fungsi khusus dalam menghasilkan produk baru. Sementara pengembangan produk memerlukan menghidupkan ide dan memastikan bahwa ide tersebut dapat diproduksi secara efektif dan terjangkau dalam skala besar, desain produk berkonsentrasi pada pengembangan dan peningkatan konsep sebagai tanggapan terhadap umpan balik pengguna.

Tanggung jawab perancang dan pengembang produk berbeda, tetapi keduanya sering kali bersinggungan. Kedua bidang ini sangat diminati di pasar kerja. Apakah Anda seorang desainer atau pengembang, Anda harus mempelajari keterampilan dan terminologi dasar dari kedua bidang tersebut. Semoga blog ini memberi Anda pengetahuan yang cukup tentang desain produk vs pengembangan produk.

Pertanyaan yang sering diajukan

• Bagaimana Cara Menggunakan Desain dan Pengembangan Produk dalam Pemasaran?

Memahami kebutuhan pelanggan, memanfaatkan desain untuk membangun identitas merek yang kuat, memasukkan elemen merek ke dalam produk, dan mengembangkan fitur dan fungsi yang berbeda untuk membedakan dari saingan adalah cara-cara yang dapat digunakan dalam desain dan pengembangan produk dalam pemasaran.

• Apakah Desain UX Juga Merupakan Bagian dari Pengembangan Produk?

Memang, desain pengalaman pengguna (UX) adalah langkah kunci dalam menciptakan produk. Desain ini berkonsentrasi pada pembuatan produk yang ramah pengguna, efektif, dan menyenangkan. Desain UX membantu memastikan bahwa produk memenuhi kebutuhan pengguna dan menawarkan pengalaman pengguna yang memuaskan.

Disadur dari: hapy.co

Mengapa riset operasi penting?

Membuat keputusan tentang lokasi, jadwal, dan proses produksi sangat penting bagi keberhasilan suatu organisasi. Riset operasi (OR) adalah salah satu alat yang digunakan organisasi untuk memperhitungkan semua elemen yang berbeda dari masalah yang diusulkan, mengkuantifikasinya dengan formula untuk mengidentifikasi hasil yang dioptimalkan. Banyak organisasi menggunakan OR sebagai bagian penting dari proses pengambilan keputusan untuk menentukan cara terbaik untuk memaksimalkan profitabilitas dan produktivitas. Dalam artikel ini, kita akan membahas apa itu OR, menjawab pertanyaan 'Mengapa riset operasi itu penting?" dan mendiskusikan karakteristik dan kegunaannya.

Apa yang dimaksud dengan riset operasi?

Riset operasi adalah alat yang digunakan organisasi untuk mengukur faktor-faktor dalam suatu masalah, yang memungkinkan manajer dan pemilik bisnis untuk mencapai keputusan yang optimal berdasarkan teknik matematika. Fungsi unik ini memberikan wawasan yang jelas tentang keputusan yang harus diambil dalam organisasi dengan membingkai ulang masalah yang sulit atau kompleks untuk menangani masalah ini secara efektif. Sebagai contoh, sebuah organisasi dapat menggunakan riset operasi untuk membuat keputusan tentang pembiayaan, pembuatan produk, atau bahkan lokasi fasilitas, memberikan jawaban yang optimal untuk membuat keputusan yang tepat. Dengan melakukan riset operasi, para pengambil keputusan dalam sebuah organisasi dapat dengan mudah memutuskan solusi mana yang memberikan hasil yang paling sesuai. Sebagai contoh, sebuah perusahaan manufaktur yang merencanakan jadwal mingguannya harus mempertimbangkan bahan yang dibutuhkan untuk memaksimalkan potensi keuntungan. Dengan memasukkan faktor-faktor yang relevan, seperti nilai produk akhir, waktu yang tersedia untuk pekerja, dan waktu untuk membuat produk, riset operasi memberikan hasil yang jelas untuk jadwal yang paling optimal untuk menghasilkan keuntungan terbesar. Metode ini juga dapat menentukan metode tercepat atau paling produktif untuk mencapai hasil yang diinginkan. 

Mengapa riset operasi penting?

Untuk menjawab pertanyaan "Mengapa riset operasi penting?", riset operasi membantu organisasi dalam mengambil keputusan besar, terutama ketika jawaban yang tepat untuk suatu masalah mungkin tidak jelas. Riset operasi adalah cara untuk mendapatkan jawaban yang jelas berdasarkan berbagai faktor. Sebagai contoh, jika sebuah organisasi tidak yakin di mana harus membeli tempat, dengan menggunakan riset operasi dan mempertimbangkan faktor-faktor seperti biaya perjalanan, biaya area, dan rantai pasokan, akan memberikan jawaban di mana di antara beberapa tempat yang memungkinkan untuk mendapatkan keuntungan maksimum. Beberapa alasan mengapa riset operasi itu penting antara lain:

Pengambilan keputusan yang lebih baik

Riset operasi membantu pemilik bisnis dan manajer membuat keputusan penting, dengan menggunakan faktor-faktor individual untuk menemukan hasil yang ideal. Dengan mengambil beberapa faktor yang berbeda dan menguranginya agar sesuai dengan formula, bisnis mendapatkan gambaran tentang apa yang mungkin menjadi pilihan terbaik tanpa kebingungan dengan data dalam jumlah besar. Riset operasi membantu menemukan solusi optimal untuk masalah tertentu, sehingga organisasi dapat mengambil keputusan yang tepat dari berbagai pilihan yang tersedia. 

Tingkat kontrol yang lebih tinggi

Teknik dan proses yang digunakan untuk riset operasi memberikan alat dan informasi yang diperlukan oleh para pengambil keputusan untuk memiliki kontrol yang lebih baik atas keputusan mereka. Kejelasan ini juga memberikan arahan kepada staf di dalam organisasi, sehingga memungkinkan identifikasi cepat terhadap area-area yang membutuhkan perbaikan. Sebagai contoh, riset operasi memberikan dasar untuk menguji standar kinerja, sehingga manajer dapat melihat sumber daya apa yang cocok untuk dioptimalkan.

Peningkatan produktivitas

Tujuan utama dari riset operasi adalah untuk membantu organisasi mengidentifikasi pendekatan yang optimal untuk memecahkan masalah. Optimalisasi ini memungkinkan organisasi untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi mereka dengan memberikan informasi tentang pilihan ideal untuk campuran inventaris, tenaga kerja, atau penggunaan mesin. Karena riset operasi mengukur beragam faktor, informasi ini mendukung pengenalan langkah-langkah produktivitas yang lebih baik yang difokuskan pada pencapaian hasil optimal yang dihitung dengan 

Koordinasi yang efektif

Koordinasi di berbagai departemen secara langsung berdampak pada produktivitas dan fleksibilitas dalam organisasi. Riset operasi secara langsung mendukung koordinasi yang lebih baik di berbagai departemen berdasarkan apa yang optimal bagi organisasi secara keseluruhan. Misalnya, departemen pemasaran dan penjualan dalam sebuah organisasi menyelaraskan jadwal yang dirancang untuk memaksimalkan produksi, memastikan setiap tim memiliki informasi dan pengetahuan yang diperlukan untuk membuat keputusan yang efektif.

Masalah yang terukur

Riset operasi menyediakan cara untuk mengkuantifikasi masalah yang sulit dijelaskan. Misalnya, memutuskan produk mana yang akan dijual berdasarkan ruang, waktu, dan tenaga kerja dapat mencakup banyak faktor individual. Dengan mengkuantifikasi dan menyederhanakan faktor-faktor ini ke dalam satu formula, akan lebih mudah untuk membuat keputusan berdasarkan hasil yang paling sesuai. Mengukur solusi juga membantu membawa hasil potensial kepada tim manajemen atau pemangku kepentingan untuk disetujui.

Kejelasan yang lebih baik

Kejelasan sangat penting dalam membuat keputusan bisnis. Riset operasi meningkatkan kejelasan manajemen di sekitar topik dan masalah tertentu, mengurangi kebingungan dan kemungkinan kesalahpahaman untuk pengambilan keputusan yang lebih mudah. Formula ini memecah masalah ke dalam bentuk yang sederhana, sehingga pemilik dan manajer memiliki kejelasan atas situasi yang muncul dan masalah di masa depan secepat dan seefektif mungkin. Memiliki gambaran yang jelas tentang hasil yang akan dicapai memudahkan manajer untuk membuat keputusan penting yang berpotensi merugikan. 

Karakteristik riset operasi

Riset operasi terbagi menjadi tiga komponen, masing-masing memiliki tujuan dan fungsi tertentu. Sebagai contoh, optimasi membantu menemukan solusi yang ideal, statistik menjelaskan algoritma untuk menghasilkan hasil ini dan simulasi menggunakan berbagai faktor untuk membuat model dan replikasi sistem, yang memungkinkan pengujian menyeluruh sebelum diterapkan. Berikut adalah rincian lebih lanjut dari ketiga karakteristik ini:

Simulasi

Simulasi melibatkan pembuatan model-model yang berbeda dari replikasi masalah, menyediakan berbagai cara untuk menguji dan menemukan solusi tanpa komitmen. Elemen simulasi dalam riset operasi memungkinkan para pengambil keputusan untuk mencoba berbagai faktor dan opsi sebelum berkomitmen pada hasil yang paling optimal. Simulasi juga memberikan banyak prospek untuk dipresentasikan kepada manajemen tingkat atas atau pemangku kepentingan, sehingga memungkinkan lebih banyak pilihan untuk keputusan akhir.

Optimasi

Optimasi adalah praktik mencari solusi ideal untuk suatu masalah berdasarkan informasi dan faktor yang disediakan. Maksimalisasi dan minimalisasi adalah metode yang digunakan dalam optimasi untuk menentukan berbagai faktor dan memahami apa yang memengaruhi hasil keputusan. Batasan mendukung optimasi untuk menjaga batasan hukum dan etika, seperti memastikan faktor-faktor seperti kepegawaian dan tenaga kerja sesuai dengan hukum dan tidak masuk akal untuk tempat kerja. Hasil dari pengoptimalan biasanya berupa satu hasil optimal yang paling sesuai dengan kebutuhan dan tujuan organisasi.

Statistik

Statistik dan algoritme adalah praktik matematika yang digunakan untuk memeriksa berbagai faktor dan mencapai hasil tertentu. Algoritme ini, seperti algoritme pengoptimalan, memberikan jawaban langsung untuk masalah dalam bentuk nilai yang diminimalkan dan dimaksimalkan. Statistik mengukur elemen-elemen masalah lainnya, seperti menentukan biaya terendah yang masuk akal untuk mempekerjakan staf sebuah usaha bisnis baru atau sayap manufaktur.

Penggunaan riset operasi

Riset operasi adalah alat yang membantu dalam berbagai situasi pengambilan keputusan. Sebagai contoh, sebuah organisasi dapat menggunakan riset operasi untuk mengidentifikasi solusi optimal untuk masalah yang melibatkan penjadwalan staf dan material di tempat kerja. Beberapa penggunaan umum riset operasi meliputi:

Manajemen waktu dan penjadwalan

Riset operasi menyediakan cara yang efektif untuk mempertimbangkan berbagai faktor dan memecahkan masalah penjadwalan yang optimal. Sebagai contoh, sebuah organisasi yang ingin merencanakan jadwal bulan depan dapat menggunakan OR untuk memeriksa faktor-faktor seperti jam kerja, kompleksitas produksi, dan kebutuhan material untuk mengidentifikasi cara meningkatkan produktivitas pada tahap produksi berikutnya. Dengan mengoptimalkan penjadwalan, organisasi dapat mengurangi pemborosan dan menghemat waktu pengiriman: Keterampilan manajemen waktu: definisi, contoh, dan kiat untuk peningkatan

Perencanaan sumber daya

Perencanaan sumber daya, termasuk akuisisi, mendapat manfaat dari penggunaan riset operasi. Formula ini memberikan wawasan tentang sumber daya yang diperlukan untuk proyek tertentu, memungkinkan akuisisi yang optimal tanpa pemborosan atau potensi kekurangan. Sebagai contoh, sebuah organisasi yang merencanakan proyek pengembangan TI berskala besar dapat menggunakan OR untuk mengidentifikasi persyaratan perekrutan yang tepat untuk proyek tersebut, sehingga dapat merekrut jumlah spesialis yang tepat untuk mengoptimalkan prosesnya.

Manajemen risiko

Manajemen risiko berlaku di sebagian besar industri sebagai masalah yang dihadapi organisasi dalam mempertahankan standar hukum sekaligus mengoptimalkan alur kerja. Misalnya, menggunakan batasan dalam perencanaan operasi yang terkait dengan persyaratan kesehatan dan keselamatan serta kepatuhan membantu memastikan proyek berjalan secara legal dan optimal. Dengan melibatkan OR dalam manajemen risiko, dimungkinkan untuk mempertahankan tingkat risiko minimal sekaligus memaksimalkan hasil.

Pengaturan harga

Penetapan harga untuk produk yang dijual merupakan pertimbangan bagi manajemen dan pemangku kepentingan. Riset operasi mengidentifikasi faktor-faktor dalam biaya produksi dan tenaga kerja untuk produk tertentu berdasarkan waktu, sumber daya, dan investasi lainnya. Menggunakan OR memungkinkan manajemen untuk menetapkan harga produk secara optimal di pasar, dengan batasan produk serupa untuk memastikan potensi penjualan setinggi mungkin.

Desain alur kerja

Dalam lingkungan manufaktur dan pengembangan, desain alur kerja adalah alat yang ampuh untuk mengoptimalkan seberapa produktif sebuah tempat kerja dan seberapa efektif produk mengalir dari produksi ke pengiriman. Riset operasi menyediakan sarana untuk mengidentifikasi denah lantai yang paling optimal untuk tujuan tertentu. Sebagai contoh, tata letak yang paling efektif dapat dihitung untuk efisiensi pabrik yang optimal dengan menggunakan faktor-faktor seperti jarak dan pemborosan waktu.

Disadur dari: Indeed.com

Apa itu desain sistem dan mengapa hal itu diperlukan?

Desain Sistem, setiap pengembang di dunia pasti melalui istilah ini sebelum mengembangkan arsitektur atau desain untuk perangkat lunak. Desain sistem adalah proses mendesain elemen-elemen sistem seperti arsitektur, modul dan komponen, antarmuka yang berbeda dari komponen-komponen tersebut, dan data yang melewati sistem tersebut.

Desain Sistem, setiap pengembang di dunia melewati istilah ini sebelum mengembangkan arsitektur atau desain untuk perangkat lunak.Desain sistem adalah proses mendesain elemen-elemen sistem seperti arsitektur, modul, dan komponen, antarmuka yang berbeda dari komponen-komponen tersebut, dan data yang melewati sistem itu.

Tujuan dari proses Desain Sistem adalah untuk menyediakan data dan informasi rinci yang cukup tentang sistem dan elemen sistemnya untuk memungkinkan implementasi yang konsisten dengan entitas arsitektur seperti yang didefinisikan dalam model dan pandangan arsitektur sistem.

Dalam merancang sistem, beberapa elemen yang perlu diperhatikan

• Arsitektur  

Ini adalah model konseptual yang mendefinisikan struktur, perilaku, dan lebih banyak pandangan dari sebuah sistem. Kita dapat menggunakan diagram alir untuk merepresentasikan dan mengilustrasikan arsitektur.

• Modul

Ini adalah komponen yang menangani satu tugas tertentu dalam sebuah sistem. Kombinasi dari modul-modul tersebut membentuk sistem.

• Komponen

Ini menyediakan fungsi tertentu atau kelompok fungsi terkait. Komponen ini terdiri dari modul-modul.

• Antarmuka 

ni adalah batas bersama di mana komponen-komponen sistem bertukar informasi dan berhubungan.

• Data

Ini adalah pengelolaan informasi dan aliran data.

Tugas utama yang dilakukan selama proses desain sistem

Seperti inisialisasi definisi desain

Merencanakan serta mengidentifikasi teknologi yang diperlukan untuk menyusun dan menerapkan elemen sistem beserta antarmuka fisiknya merupakan langkah awal yang krusial. Selain itu, perlu juga untuk mengevaluasi teknologi dan elemen sistem yang mungkin mengalami keusangan atau perubahan seiring dengan berjalannya sistem. Selanjutnya, perlu direncanakan potensi penggantian untuk mengantisipasi perubahan tersebut. Akhirnya, dokumentasikan dengan baik strategi definisi desain, termasuk segala kebutuhan dan persyaratan sistem, produk, atau layanan yang diperlukan untuk proses desain tersebut.

Inisialisasi definisi desain.

Merencanakan dan Mengidentifikasi teknologi yang akan menyusun dan mengimplementasikan elemen-elemen sistem dan antarmuka fisiknya.Tentukan teknologi dan elemen sistem mana yang memiliki risiko untuk menjadi usang atau berevolusi selama tahap operasi sistem. Rencanakan potensi penggantinya. Mendokumentasikan strategi definisi desain, termasuk kebutuhan dan persyaratan sistem, produk, atau layanan yang memungkinkan untuk melakukan desain.

Menetapkan karakteristik desain

Tetapkan karakteristik desain yang berkaitan dengan karakteristik arsitektur dan periksa apakah karakteristik tersebut dapat diimplementasikan.Tentukan antarmuka yang tidak didefinisikan oleh proses Arsitektur Sistem yang perlu didefinisikan saat detail desain berkembang.

Mendefinisikan dan mendokumentasikan karakteristik desain setiap elemen sistem.

• Menilai alternatif untuk mendapatkan elemen sistem
• Menilai opsi desain.
• Pilih alternatif yang paling tepat.
• Jika keputusan dibuat untuk mengembangkan elemen sistem, sisa proses definisi desain dan proses implementasi digunakan. Jika keputusannya adalah membeli atau menggunakan kembali elemen sistem, proses akuisisi dapat digunakan untuk mendapatkan elemen sistem.

Mengelola desain

• Menangkap dan mempertahankan alasan untuk semua pilihan di antara alternatif dan keputusan untuk desain, karakteristik arsitektur.
• Menilai dan mengendalikan evolusi karakteristik desain.
• Tugas Utama yang Dilakukan Selama Proses Desain Sistem

Inisialisasi definisi desain

• Merencanakan dan Mengidentifikasi teknologi yang akan menyusun dan mengimplementasikan elemen-elemen sistem dan antarmuka fisiknya.
• Tentukan teknologi dan elemen sistem mana yang memiliki risiko untuk menjadi usang atau berevolusi selama tahap operasi sistem. Rencanakan potensi penggantinya.
• Mendokumentasikan strategi definisi desain, termasuk kebutuhan dan persyaratan sistem, produk, atau layanan yang memungkinkan untuk melakukan desain.

Menetapkan karakteristik desain

• Tetapkan karakteristik desain yang berkaitan dengan karakteristik arsitektur dan periksa apakah karakteristik tersebut dapat diimplementasikan.
• Tentukan antarmuka yang tidak ditentukan oleh prosesor Arsitektur Sistem yang perlu disempurnakan seiring dengan berkembangnya detail desain.
• Mendefinisikan dan mendokumentasikan karakteristik desain setiap elemen sistem.
• Menilai alternatif untuk mendapatkan elemen sistem

Menilai opsi desain.

• Pilih alternatif yang paling tepat.
• Jika keputusan dibuat untuk mengembangkan elemen sistem, sisa proses definisi desain dan proses implementasi digunakan. Jika keputusannya adalah membeli atau menggunakan kembali elemen sistem, proses akuisisi dapat digunakan untuk mendapatkan elemen sistem.

Mengelola desain

• Menangkap dan mempertahankan alasan untuk semua pilihan di antara alternatif dan keputusan untuk desain, karakteristik arsitektur.
• Menilai dan mengendalikan evolusi karakteristik desain.
• Langkah-langkah dasar untuk merancang sistem
• Memperjelas dan menyepakati ruang lingkup sistem

Kasus pengguna

• Deskripsi urutan kejadian yang, jika digabungkan, akan menghasilkan sistem yang melakukan sesuatu yang berguna
• Siapa yang akan menggunakannya?
• Bagaimana mereka akan menggunakannya?

Kendala

• Terutama mengidentifikasi lalu lintas dan kendala penanganan data dalam skala besar.
• Skala sistem seperti permintaan per detik, jenis permintaan, data yang ditulis per detik, data yang dibaca per detik)
• Persyaratan sistem khusus seperti multi-threading, berorientasi baca atau tulis.
• Desain arsitektur tingkat tinggi (Desain abstrak)
• Membuat sketsa komponen penting dan hubungan di antara mereka, tetapi tidak membahas secara detail.
• Lapisan layanan aplikasi (melayani permintaan)
• Buat daftar berbagai layanan yang dibutuhkan.

Lapisan penyimpanan data

Contoh: Biasanya, sistem yang dapat diskalakan mencakup server web (penyeimbang beban), layanan (partisi layanan), basis data (klaster basis data master/slave), dan sistem caching.

Desain Komponen

• Komponen + API spesifik yang diperlukan untuk masing-masing komponen.
• Desain berorientasi objek untuk fungsionalitas.
  • Memetakan fitur-fitur ke dalam modul-modul: Satu skenario untuk satu modul.
  • Pertimbangkan hubungan antar modul:
    • Fungsi tertentu harus memiliki instance yang unik (Singletons)
    • Objek inti dapat terdiri dari banyak objek lain (komposisi).
    • Satu objek adalah objek lain (pewarisan)
• Desain skema basis data.

Memahami Kemacetan

• Mungkin sistem Anda membutuhkan penyeimbang beban dan banyak mesin di belakangnya untuk menangani permintaan pengguna. * Atau mungkin datanya sangat besar sehingga Anda perlu mendistribusikan database Anda ke banyak mesin. Apa saja kerugian yang terjadi jika melakukan hal tersebut?
• Apakah basis data terlalu lambat dan apakah perlu cache dalam memori?

Menskalakan desain abstrak Anda
Penskalaan vertikal
Anda menskalakan dengan menambahkan lebih banyak daya (CPU, RAM) ke mesin yang sudah ada.

Penskalaan horizontal
Anda menskalakan dengan menambahkan lebih banyak mesin ke dalam kumpulan sumber daya.

Caching

• Penyeimbangan beban membantu Anda menskalakan secara horizontal di seluruh jumlah server yang terus meningkat, tetapi caching akan memungkinkan Anda untuk menggunakan sumber daya yang sudah Anda miliki dengan lebih baik, serta membuat persyaratan produk yang sebelumnya tidak dapat dicapai menjadi layak.
• Caching aplikasi membutuhkan integrasi eksplisit dalam kode aplikasi itu sendiri. Biasanya, ini akan memeriksa apakah sebuah nilai ada di dalam cache; jika tidak, ambil nilai tersebut dari database.
• Caching basis data cenderung "gratis". Ketika Anda mengaktifkan database Anda, Anda akan mendapatkan beberapa tingkat konfigurasi default yang akan memberikan beberapa tingkat caching dan kinerja. Pengaturan awal tersebut akan dioptimalkan untuk kasus penggunaan umum, dan dengan menyesuaikannya dengan pola akses sistem Anda, Anda biasanya dapat memperoleh banyak peningkatan kinerja.
• Cache dalam memori adalah yang paling ampuh dalam hal kinerja mentah. Hal ini karena cache menyimpan seluruh kumpulan data dalam memori dan akses ke RAM jauh lebih cepat dibandingkan akses ke disk. Misalnya, Memcached atau Redis.
• misalnya, Hasil prakalkulasi (misalnya, jumlah kunjungan dari setiap domain yang dirujuk pada hari sebelumnya),
• misalnya, Pra-menghasilkan indeks yang mahal (misalnya, cerita yang disarankan berdasarkan riwayat klik pengguna)
• misalnya, Menyimpan salinan data yang sering diakses di backend yang lebih cepat (misalnya, Memcached, bukan PostgreSQL.

Penyeimbangan beban

• Server publik dari layanan web yang dapat diskalakan tersembunyi di balik penyeimbang beban. Penyeimbang beban ini mendistribusikan beban (permintaan dari pengguna Anda) secara merata ke grup/kelompok server aplikasi Anda.
• Jenis: Klien pintar (sulit untuk membuatnya sempurna), Penyeimbang beban perangkat keras ($$$ tetapi dapat diandalkan), Penyeimbang beban perangkat lunak (hibrida - berfungsi untuk sebagian besar sistem)

Replikasi basis data

Replikasi database adalah penyalinan data secara elektronik yang sering dilakukan dari database di satu komputer atau server ke database di komputer atau server lain sehingga semua pengguna memiliki informasi yang sama. Hasilnya adalah database terdistribusi di mana pengguna dapat mengakses data yang relevan dengan tugas mereka tanpa mengganggu pekerjaan orang lain. Implementasi replikasi database untuk tujuan menghilangkan ambiguitas data atau ketidakkonsistenan di antara para pengguna dikenal sebagai normalisasi.

Partisi basis data
Partisi data relasional biasanya mengacu pada penguraian tabel Anda baik berdasarkan baris (horizontal) atau kolom (vertikal).

Mengurangi Peta (Map-Reduce)

• Untuk sistem yang cukup kecil, Anda sering kali dapat menggunakan query ad-hoc pada database SQL, tetapi pendekatan tersebut mungkin tidak dapat ditingkatkan secara sepele setelah jumlah data yang disimpan atau beban tulis memerlukan sharding database Anda dan biasanya akan membutuhkan slave khusus untuk tujuan melakukan query ini (pada titik ini, mungkin Anda lebih suka menggunakan sistem yang dirancang untuk menganalisis data dalam jumlah besar, daripada melawan database Anda).
• Menambahkan layer pengurangan peta memungkinkan untuk melakukan data dan/atau operasi yang intensif dalam jumlah waktu yang masuk akal. Anda dapat menggunakannya untuk menghitung pengguna yang disarankan dalam grafik sosial, atau untuk menghasilkan laporan analitik. misalnya, Hadoop, dan mungkin Hive atau HBase.

Lapisan Platform (Layanan)

• Memisahkan platform dan aplikasi web memungkinkan Anda untuk menskalakan bagian-bagiannya secara independen. Jika Anda menambahkan API baru, Anda dapat menambahkan server platform tanpa menambahkan kapasitas yang tidak perlu untuk tingkat aplikasi web Anda.
• Menambahkan lapisan platform dapat menjadi cara untuk menggunakan kembali infrastruktur Anda untuk beberapa produk atau antarmuka (aplikasi web, API, aplikasi iPhone, dll.) tanpa menulis terlalu banyak kode boilerplate yang berlebihan untuk menangani cache, database, dll.

Pertimbangan desain Sistem Aplikasi Web

• Keamanan (CORS)
• Menggunakan CDN
  • Jaringan pengiriman konten (CDN) adalah sistem server terdistribusi (jaringan) yang mengirimkan halaman web dan konten Web lainnya kepada pengguna berdasarkan lokasi geografis pengguna, asal halaman web, dan server pengiriman konten.
  • Layanan ini efektif dalam mempercepat pengiriman konten situs web dengan lalu lintas tinggi dan situs web yang memiliki jangkauan global. Semakin dekat server CDN dengan pengguna secara geografis, semakin cepat konten dikirimkan ke pengguna.
  • CDN juga memberikan perlindungan dari lonjakan lalu lintas yang besar.
• Pencarian Teks Lengkap
• Menggunakan Sphinx/Lucene/Solr - yang mencapai respons pencarian cepat karena, alih-alih mencari teks secara langsung, ia mencari indeks sebagai gantinya.
• Dukungan offline/Peningkatan progresif
  • Pekerja Layanan
• Pekerja Web
• Perenderan Sisi Server
• Pemuatan aset secara asinkron (Lazy load item)
• Meminimalkan permintaan jaringan (Http2 + bundling/sprite, dll.)
• Produktivitas pengembang/Peralatan
• Aksesibilitas
• Internasionalisasi
• Desain responsif
• Kompatibilitas browser

Desain sistem diperlukan untuk pengembangan perangkat lunak, desain sistem memberi tahu kami persyaratan dan mengisi kesenjangan besar antara pengembang dan pengguna. Desain sistem adalah sumber kebenaran tunggal untuk pengalaman produk Anda.

Disadur dari: segwitz.com

Mengapa riset operasi sangat mengagumkan

Matematika adalah bahasa alam semesta, dan menurut definisinya, matematika itu logis. Tetapi melakukan matematika bukan hanya logika - Ini adalah proses yang sangat kreatif dalam memanfaatkan alat yang diberikan matematika kepada kita. Dalam riset operasi, Anda dapat berkreasi dengan alat matematika untuk memecahkan beberapa masalah yang sangat menarik!

Riset Operasi (Operations Research/OR) adalah bidang matematika terapan di mana alat-alat matematika tidak hanya digunakan untuk menyelidiki matematika lebih lanjut, tetapi juga untuk memodelkan, menganalisis, dan memecahkan masalah dalam domain OR.

Motivasi untuk memahami riset operasi

Pengambilan keputusan di masa depan akan sedekat mungkin dengan otomatisasi penuh (bayangkan otomatisasi tingkat "Tony Stark"). Salah satu bidang penelitian yang menyelidiki dan memajukan transisi ini adalah OR. Pada intinya, OR adalah bidang matematika terapan yang mengintegrasikan metode analitik tingkat lanjut dalam pengambilan keputusan.

Ketika masalah dan lingkungan keputusan menjadi semakin kompleks, penting untuk memajukan penelitian yang menekankan antarmuka manusia-teknologi untuk menghindari kesalahpahaman. Contoh horor klasik masa depan adalah jika seorang pengambil keputusan berusaha memaksimalkan kebahagiaan pelanggan, dan sistem (AI) menerjemahkannya dengan membuat semua orang dalam keadaan koma yang diinfus dopamin seperti yang terjadi di "The Matrix" (yang mungkin sudah kita alami...).

Tetapi ada juga masalah yang lebih nyata yang kita hadapi saat ini. Misalnya, penentuan rute untuk pengiriman paket di mana jarak total rute harus diminimalkan sambil tetap memaksimalkan jumlah paket yang dikirim. Dua tujuan tersebut, dalam kasus ekstrim, akan membuat para pengemudi tidak dapat mengantarkan paket atau tidak memiliki waktu luang, tetapi ada banyak contoh yang tidak optimal di antaranya. Dan masalah ini hanyalah puncak gunung es, Jack. Jadi, sangat penting bagi para pengambil keputusan di masa depan untuk mengintegrasikan preferensi mereka dengan benar untuk menghindari situasi seperti ini - dan Riset Operasi menyelidiki hal ini dengan tepat!

Saya mengenal OR sebagai mahasiswa pascasarjana di bidang matematika dan ekonomi, di mana ada dua pilihan yang bisa dipelajari; OR atau Rekayasa Finansial. Dibandingkan satu sama lain, Teknik Keuangan berhubungan dengan pengambilan keputusan di bidang keuangan, perdagangan, dan risiko/investasi, sedangkan Riset Operasi lebih umum di industri dan bisnis. Meskipun, beberapa terminologi menempatkan Rekayasa Keuangan sebagai sub-kategori yang lebih khusus untuk bidang OR yang lebih luas.

Apa yang dimaksud dengan riset operasi?

Secara umum, OR berkaitan dengan mendapatkan nilai ekstrim dari beberapa fungsi objektif dunia nyata; maksimum (keuntungan, kinerja, utilitas, atau hasil), minimum (kerugian, risiko, jarak, atau biaya). Metode ini menggabungkan teknik-teknik dari pemodelan matematika, optimasi, dan analisis statistik dengan menekankan pada antarmuka antara manusia dan teknologi. Namun, salah satu kesulitan dalam menjawab pertanyaan ini adalah banyaknya tumpang tindih dalam terminologi ilmiah - dan terkadang istilah-istilah tersebut menjadi sangat populer, sehingga mempengaruhi lanskap terminologi. Misalnya, popularitas istilah yang tidak jelas dan luas seperti AI dan Big Data yang keduanya sangat cocok untuk pemasaran, namun tidak ada artinya dalam diskusi penelitian. Oleh karena itu, saya telah mencoba mengilustrasikannya dalam bentuk bidang, subbidang, dan masalah yang dibahas dalam Gbr. 3.

Sebagai catatan, saya sangat dibatasi oleh representasi 2D karena ada beberapa hubungan lain antara disiplin ilmu daripada yang ditunjukkan di sini. Misalnya, teori probabilitas dan statistik menjadi bagian intrinsik dari pembelajaran mesin. Ilustrasi oleh 

Riset operasi memiliki asal-usul historis pada abad ke-17 ketika pendekatan teori permainan dan nilai ekspektasi digunakan untuk memecahkan masalah. Versi modern dari OR berasal dari perang dunia kedua ketika menjadi jelas bahwa militer perlu menyelesaikan beberapa masalah logistik dan rantai pasokan yang signifikan yang muncul dalam perang.

Saat itu, OR didefinisikan sebagai "metode ilmiah yang memberikan departemen eksekutif dasar kuantitatif untuk mengambil keputusan terkait operasi di bawah kendali mereka" dan disebut sebagai "analisis operasional" (masih ada di Denmark) atau "manajemen kuantitatif".

Masa depan riset operasi?

Fitur yang menarik dari OR adalah penerapan pengetahuan, keterampilan, dan alat bantu di berbagai industri. Saat ini, OR diterapkan dalam versi yang kurang lebih terspesialisasi di sebagian besar bisnis dan industri - mulai dari pertanian, perdagangan energi, produksi, dan penjualan hingga industri luar angkasa, penetapan harga aset, operasi militer, dan peramalan permintaan. Kasus penggunaan yang paling terkenal mungkin adalah:

• Manajemen rantai pasokan
• Manajemen logistik dan inventaris
• Masalah perutean dan pencarian jalur
• Pemeliharaan prediktif
• Masalah penjadwalan dan penugasan
• Masalah evaluasi (pengambilan keputusan multi-kriteria)
• Rekayasa sistem
• Peramalan

Penyebut umum dalam hal alat bantu adalah empat keterampilan berikut ini, yang memungkinkan Anda untuk:

• Memanfaatkan metode optimasi matematis, seperti pemrograman linier, pemrograman dinamis, pemrograman stokastik, dll.
• Mengembangkan algoritme solusi. Sering kali solusi diperlukan dalam waktu yang hampir bersamaan. Artinya, solusi optimal tidak diperlukan. Seseorang 'hanya' menginginkan solusi yang cukup baik. Untuk masalah besar dengan kompleksitas tinggi (misalnya, masalah NP-Hard), algoritma solusi seperti heuristik yang terinspirasi oleh pakar atau algoritma genetika yang terinspirasi oleh bio, optimasi koloni semut, atau bahkan jaringan syaraf tiruan atau metode peningkatan gradien yang terinspirasi oleh pohon keputusan. Hal ini tergantung pada kerangka kerja masalah dan apakah pendekatan solusi berbasis model atau berbasis data.
• Melakukan simulasi ekstensif untuk menyelidiki aspek ketahanan dan fleksibilitas dari pendekatan solusi yang diturunkan. Baik dengan simulasi Monte Carlo, analisis sensitivitas, dll.
• Melakukan analisis ekstensif terhadap masalah-misalnya untuk mengidentifikasi jalur kritis dalam jaringan. Sebagai contoh untuk mengilustrasikan pentingnya analisis yang tepat, dalam analisis jaringan, lebih khusus lagi dalam jaringan lalu lintas, telah diamati bahwa dengan menghilangkan jalan, dimungkinkan untuk meningkatkan arus lalu lintas. Hal ini disebut sebagai paradoks Braess, dan juga telah ditemukan untuk mengelabui sistem lain, seperti jaringan listrik, biologi, dan strategi olahraga tim. Jadi, sangat penting untuk menganalisis solusi dengan benar.

Disadur dari: towardsdatascience.com

Perkiraan permintaan untuk rantai pasokan modern

Gambaran umum perkiraan permintaan
Peramalan permintaan mengacu pada proses perencanaan dan prediksi permintaan barang dan bahan untuk membantu bisnis tetap menguntungkan. Tanpa peramalan permintaan yang kuat, perusahaan berisiko mengalami pemborosan dan kelebihan pasokan yang mahal - atau kehilangan peluang karena gagal mengantisipasi kebutuhan, preferensi, dan niat pembelian pelanggan. 

Para profesional peramalan permintaan memiliki keterampilan dan pengalaman khusus. Ketika keterampilan tersebut ditambah dengan teknologi rantai pasokan modern dan analitik prediktif, rantai pasokan dapat menjadi lebih kompetitif dan efisien dari sebelumnya.

Mengapa perkiraan permintaan penting untuk rantai pasokan modern?

Setelah pandemi, perusahaan berada dalam iklim bisnis yang bergerak sangat cepat. Perilaku dan ekspektasi pelanggan berkembang dengan cepat dan karena semakin banyak bisnis yang mengadopsi praktik rantai pasokan yang dioptimalkan dan jaringan bisnis yang terhubung ke cloud, persaingan menjadi semakin ketat. Peramalan permintaan penting bagi rantai pasokan karena membantu menginformasikan proses operasional inti seperti perencanaan sumber daya material berbasis permintaan (DDMRP), logistik masuk, manufaktur, perencanaan keuangan, dan penilaian risiko. 

Bagaimana cara kerja perkiraan permintaan?

Yang terbaik, peramalan permintaan menggabungkan peramalan kualitatif dan kuantitatif, yang keduanya mengandalkan kemampuan untuk mengumpulkan wawasan dari berbagai sumber data di sepanjang rantai pasokan. Data kualitatif dapat dikurasi dari sumber eksternal seperti laporan berita, tren budaya dan media sosial, serta riset pesaing dan pasar. Data yang bersumber dari internal - seperti umpan balik dan preferensi pelanggan - juga berkontribusi besar terhadap gambaran perkiraan yang akurat. 
Data kuantitatif biasanya sebagian besar bersifat internal dan dapat dikumpulkan dari jumlah penjualan, periode puncak belanja, dan analisis Web dan pencarian. Teknologi modern menggunakan analitik canggih, basis data yang kuat, dan menggunakan kecerdasan buatan (AI) serta pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memproses kumpulan data yang dalam dan kompleks. Ketika teknologi modern diterapkan pada peramalan kualitatif dan kuantitatif serta analisis prediktif, manajer rantai pasokan dapat memberikan tingkat akurasi dan ketahanan yang semakin meningkat. Perkiraan permintaan dicapai melalui analisis lanjutan dari wawasan rantai pasokan kualitatif dan kuantitatif.

Metode perkiraan permintaan

Bergantung pada industri, basis pelanggan, dan volatilitas produk, para profesional perencanaan permintaan menggunakan metode prakiraan berikut ini:

1. Peramalan permintaan - tingkat makro: Peramalan permintaan tingkat makro melihat kondisi ekonomi secara umum, kekuatan eksternal, dan pengaruh luas lainnya yang dapat mengganggu atau memengaruhi bisnis. Faktor-faktor ini membantu menginformasikan bisnis tentang risiko atau peluang regional dan global, serta membuat mereka tetap waspada terhadap perubahan budaya dan pasar secara umum.
2. Perkiraan permintaan - tingkat mikro: Perkiraan permintaan di tingkat mikro dapat dikhususkan untuk produk, wilayah, atau segmen pelanggan tertentu. Peramalan tingkat mikro sangat selaras dengan pergeseran pasar yang hanya terjadi sekali atau tidak terduga yang dapat menyebabkan lonjakan atau penurunan permintaan secara tiba-tiba. Misalnya, jika para ahli memprediksi gelombang panas di New York dan perusahaan Anda membuat AC portabel, mungkin ada baiknya Anda mempertimbangkan risiko untuk meningkatkan buffer inventaris Anda di area tersebut. 
3. Perkiraan permintaan - jangka pendek: Perkiraan permintaan jangka pendek dapat dilakukan pada tingkat mikro atau makro. Biasanya dilakukan untuk jangka waktu kurang dari 12 bulan untuk menginformasikan operasi sehari-hari. Misalnya, hal ini dapat melibatkan konsultasi dengan tim penjualan dan pemasaran perusahaan untuk mengetahui apakah mereka merencanakan acara promosi atau penjualan yang dapat menyebabkan lonjakan permintaan.
4. Perkiraan permintaan - jangka panjang: Perkiraan permintaan jangka panjang juga bisa bersifat mikro atau makro, tetapi biasanya melihat ke depan lebih dari satu tahun. Hal ini membantu bisnis membuat keputusan dengan informasi yang lebih baik tentang hal-hal seperti ekspansi, investasi perusahaan, akuisisi, atau kemitraan baru. Ketika bisnis memberikan waktu satu tahun atau lebih untuk menganalisis dan menguji pasar, mereka dapat memperoleh gambaran yang lebih kuat tentang tren permintaan seperti apa yang dapat mereka harapkan saat mereka membuka toko atau meluncurkan produk di negara atau wilayah baru.

Faktor-faktor yang memengaruhi perencanaan dan prakiraan permintaan

Silo adalah musuh perencanaan dan perkiraan permintaan yang akurat. Agar lebih akurat dan efisien, perencanaan rantai pasokan membutuhkan area bisnis yang sangat berbeda untuk terhubung secara real time dan terus menyumbangkan data dan wawasan. Dengan berbekal data sebanyak mungkin, peramal permintaan akan lebih siap untuk bergulat dengan faktor-faktor ini:
 
Peramalan musiman dan inventaris

Produk seperti tabir surya atau pohon Natal memiliki peningkatan musiman yang sangat jelas. Namun, musiman juga dapat berlaku untuk apa pun yang menyebabkan perilaku pelanggan berubah sepanjang tahun. Hal ini dapat mencakup peristiwa cuaca yang tidak terduga atau bahkan sesuatu seperti pandemi, yang menyebabkan orang tinggal di rumah dan berada di dalam ruangan lebih banyak daripada biasanya selama bulan-bulan musim panas.

Persaingan yang berkaitan dengan perkiraan permintaan

Pada tahun 2020-an, bisnis beroperasi di pasar yang kompetitif dan kompleks. Ekspektasi pelanggan berubah dengan cepat dan mencakup permintaan untuk siklus hidup produk yang lebih pendek, pengiriman yang lebih cepat, dan layanan yang lebih personal. Dengan lonjakan belanja online, pandemi menyebabkan penurunan loyalitas merek pelanggan, yang juga berkontribusi pada kekuatan persaingan yang lebih besar.

Jenis barang dan perkiraan permintaan 

Perkiraan permintaan dapat sangat bervariasi dari satu produk ke produk lainnya, bahkan dalam kategori produk yang sama. Misalnya, permintaan untuk kaos hitam dapat berubah dan tiba-tiba mulai melampaui permintaan untuk kaos putih. Kuncinya adalah bukan untuk mengetahui bahwa hal itu berubah, tetapi untuk mengetahui mengapa hal itu berubah. Nilai pelanggan seumur hidup, nilai pesanan rata-rata, dan kombinasi pembelian produk juga sangat bervariasi dan terkadang berubah secara tiba-tiba.

 

Dengan alat peramalan permintaan, Anda dapat lebih memahami dan memprediksi tren ini dan penyebabnya. Hal ini membantu bisnis mempelajari cara menyesuaikan, mempromosikan, atau menggabungkan item untuk mendorong lebih banyak pendapatan berulang dan untuk melihat lebih baik bagaimana satu SKU memengaruhi atau mendorong permintaan untuk yang lain.

Geografi

Secara tradisional, banyak bisnis yang mengelola hanya dengan beberapa gudang regional dan pusat distribusi yang melayani wilayah geografis yang luas. Namun, sebagian besar karena Efek Amazon, pelanggan sekarang mengharapkan pengiriman pada hari yang sama atau hari berikutnya. Ini berarti bahwa bisnis harus menempatkan pusat-pusat pemenuhan di seluruh negeri untuk mencapai kedekatan yang diperlukan untuk permintaan baru ini. Selain itu, ini tidak lagi menjadi tantangan B2C saja. Semakin banyak bisnis B2B yang juga merasakan tekanan kecepatan pengiriman.

Fenomena ini telah menyebabkan pergolakan besar dalam proses peramalan permintaan tradisional. Jika dulu perencana rantai pasokan hanya perlu mengkhawatirkan tingkat persediaan di beberapa lokasi, sekarang mereka harus menetapkan buffer dan tingkat stok yang akurat di ratusan pusat distribusi kecil. Dan jelas, hal ini menyebabkan peningkatan risiko dan potensi kerugian. Hal ini juga berarti bahwa para profesional perencanaan permintaan semakin bergantung pada solusi rantai pasokan yang terhubung dengan cloud untuk memberikan informasi dan data waktu nyata yang akurat untuk membantu mereka menjadi sangat akurat dengan inventaris mereka yang sekarang lebih kecil dan tersebar luas. 

Temukan beberapa manfaat dari peramalan permintaan, sebagai bagian dari perencanaan rantai pasokan yang terintegrasi.

Tiga langkah untuk memulai dengan perkiraan permintaan

Berikut adalah tiga langkah sederhana untuk membantu Anda menetapkan strategi perencanaan rantai pasokan yang baik dan praktik terbaik prakiraan permintaan: 

Biarkan prakiraan permintaan apa adanya.

• Perkiraan permintaan merupakan tulang punggung penting dalam proses perencanaan rantai pasokan dan mendasari banyak proses lainnya. Oleh karena itu, bisnis dapat tergoda untuk membiarkan peramalan permintaan menjadi praktik yang mencakup semua hal yang dibengkokkan dan digabungkan untuk mendukung berbagai fungsi perencanaan rantai pasokan lainnya. Jika digunakan dengan benar, peramalan permintaan memiliki tujuan yang jelas: memprediksi apa, berapa banyak, dan kapan pelanggan akan membeli. Fungsi rantai pasokan lainnya - seperti S&OP, optimalisasi inventaris, serta perencanaan respons dan pasokan - memberikan kemampuan yang saling melengkapi dalam sistem perencanaan bisnis yang terintegrasi. Jika alat bantu ini digunakan untuk fungsi spesifik yang telah dirancang, alat bantu peramalan permintaan dapat melakukan tugasnya dengan baik.

Perangkat lunak peramalan permintaan menyukai data, data, dan lebih banyak data.

• Ketika teknologi rantai pasokan - terutama yang berhubungan dengan peramalan permintaan dan inventaris - didukung dengan AI dan pembelajaran mesin, teknologi tersebut akan menjadi lebih baik, lebih akurat, dan lebih berwawasan dengan semakin banyak data yang Anda berikan. Jangan hanya mengandalkan data yang melihat ke belakang seperti penjualan masa lalu atau kinerja produk sebelumnya. Carilah sumber tambahan seperti berita, politik, tren sosial, dan wawasan pelanggan.
• Saat ini, data tidak harus linier dan sederhana untuk dianalisis secara efektif. Alat manajemen data modern dapat mengkurasi dan memproses kumpulan data yang besar dan kompleks. AI dan pembelajaran mesin menghadirkan kecepatan dan kecerdasan yang tidak hanya memungkinkan analisis yang canggih dan prediktif, tetapi juga belajar dari pengalaman dan input data kumulatif. 

Anggarkan dan rencanakan dengan tepat untuk mengoptimalkan perkiraan permintaan.

• Perencanaan rantai pasokan membutuhkan pendekatan yang realistis dan strategis untuk menjadi yang terbaik. Praktik dan alur kerja lama sulit untuk disesuaikan, dan orang cenderung menolak perubahan. Namun pada akhirnya, perkiraan permintaan dan perencanaan rantai pasokan yang lebih baik dapat meningkatkan profitabilitas dan mengurangi risiko serta kerugian sambil memberikan pengalaman kerja yang lebih efisien dan efisien kepada anggota tim rantai pasokan Anda. Dengan mengalokasikan anggaran dan sumber daya tim sejak dini, bisnis dapat membantu mendukung dukungan yang lebih baik dan peluncuran rencana pengoptimalan rantai pasokan yang lebih lancar.

Tampilan dasbor perencanaan permintaan

Menjadi lebih kompetitif dengan analisis prediktif dan perkiraan permintaan

Setiap langkah yang Anda ambil menuju transformasi digital rantai pasokan Anda akan membawa Anda lebih dekat dengan visibilitas dan efisiensi yang Anda butuhkan dalam iklim bisnis yang kompetitif saat ini. Bekerjasamalah dengan manajer rantai pasokan dan pemimpin tim di seluruh bisnis Anda untuk mulai memecah silo dan mempelajari di mana risiko terbesar mungkin bersembunyi - serta peluang terbesar untuk meraih kemenangan jangka panjang dan jangka pendek. Kemudian, bicaralah dengan vendor perangkat lunak Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang mengintegrasikan solusi perencanaan rantai pasokan ke dalam operasi Anda. 

Perkiraan permintaan untuk rantai pasokan modern

Peramalan permintaan membantu menginformasikan proses operasional inti seperti perencanaan sumber daya material berbasis permintaan (DDMRP), logistik masuk, manufaktur, perencanaan keuangan, dan penilaian risiko. 

Jelajahi alat bantu perkiraan permintaan

 Kurangi risiko saat mengubah rantai pasokan dan dorong pertumbuhan yang berkelanjutan, 3-5 Juni.
Daftar sekarang

Gambaran umum perkiraan permintaan

Peramalan permintaan mengacu pada proses perencanaan dan prediksi permintaan barang dan bahan untuk membantu bisnis tetap menguntungkan. Tanpa peramalan permintaan yang kuat, perusahaan berisiko mengalami pemborosan dan kelebihan yang mahal - atau kehilangan peluang karena gagal mengantisipasi kebutuhan, preferensi, dan niat pembelian pelanggan.

Para profesional peramalan permintaan memiliki keterampilan dan pengalaman khusus. Ketika keterampilan tersebut ditambah dengan teknologi rantai pasokan modern dan analitik prediktif, rantai pasokan dapat menjadi lebih kompetitif dan efisien dari sebelumnya.

Mengapa perkiraan permintaan penting untuk rantai pasokan modern?

Setelah pandemi, perusahaan berada dalam iklim bisnis yang bergerak sangat cepat. Perilaku dan ekspektasi pelanggan berkembang dengan cepat dan karena semakin banyak bisnis yang mengadopsi praktik rantai pasokan yang dioptimalkan dan jaringan bisnis yang terhubung ke cloud, persaingan menjadi semakin ketat. Peramalan permintaan penting bagi rantai pasokan karena membantu menginformasikan proses operasional inti seperti perencanaan sumber daya material berbasis permintaan (DDMRP), logistik masuk, manufaktur, perencanaan keuangan, dan penilaian risiko. 

Bagaimana cara kerja perkiraan permintaan?

Yang terbaik, peramalan permintaan menggabungkan peramalan kualitatif dan kuantitatif, yang keduanya mengandalkan kemampuan untuk mengumpulkan wawasan dari berbagai sumber data di sepanjang rantai pasokan. Data kualitatif dapat dikurasi dari sumber eksternal seperti laporan berita, tren budaya dan media sosial, serta riset pesaing dan pasar. Data yang bersumber dari internal - seperti umpan balik dan preferensi pelanggan - juga berkontribusi besar terhadap gambaran perkiraan yang akurat. 
 
Data kuantitatif biasanya sebagian besar bersifat internal dan dapat dikumpulkan dari jumlah penjualan, periode puncak belanja, dan analisis Web dan pencarian. Teknologi modern menggunakan analitik canggih, basis data yang kuat, dan menggunakan kecerdasan buatan (AI) serta pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memproses kumpulan data yang dalam dan kompleks. Ketika teknologi modern diterapkan pada peramalan kualitatif dan kuantitatif serta analisis prediktif, manajer rantai pasokan dapat memberikan tingkat akurasi dan ketahanan yang semakin meningkat. Perkiraan permintaan dicapai melalui analisis lanjutan dari wawasan rantai pasokan kualitatif dan kuantitatif.

Metode perkiraan permintaan

Bergantung pada industri, basis pelanggan, dan volatilitas produk, para profesional perencanaan permintaan menggunakan metode prakiraan berikut ini:

• Peramalan permintaan - tingkat makro: Peramalan permintaan tingkat makro melihat kondisi ekonomi secara umum, kekuatan eksternal, dan pengaruh luas lainnya yang dapat mengganggu atau memengaruhi bisnis. Faktor-faktor ini membantu menginformasikan bisnis tentang risiko atau peluang regional dan global, serta membuat mereka tetap waspada terhadap perubahan budaya dan pasar secara umum.
• Perkiraan permintaan - tingkat mikro: Perkiraan permintaan di tingkat mikro dapat dikhususkan untuk produk, wilayah, atau segmen pelanggan tertentu. Peramalan tingkat mikro sangat selaras dengan pergeseran pasar yang hanya terjadi sekali atau tidak terduga yang dapat menyebabkan lonjakan atau penurunan permintaan secara tiba-tiba. Misalnya, jika para ahli memprediksi gelombang panas di New York dan perusahaan Anda membuat AC portabel, mungkin ada baiknya Anda mempertimbangkan risiko untuk meningkatkan buffer inventaris Anda di area tersebut. 
• Perkiraan permintaan - jangka pendek: Perkiraan permintaan jangka pendek dapat dilakukan pada tingkat mikro atau makro. Biasanya dilakukan untuk jangka waktu kurang dari 12 bulan untuk menginformasikan operasi sehari-hari. Misalnya, hal ini dapat melibatkan konsultasi dengan tim penjualan dan pemasaran perusahaan untuk mengetahui apakah mereka merencanakan acara promosi atau penjualan yang dapat menyebabkan lonjakan permintaan.
• Perkiraan permintaan - jangka panjang: Perkiraan permintaan jangka panjang juga bisa bersifat mikro atau makro, tetapi biasanya melihat ke depan lebih dari satu tahun. Hal ini membantu bisnis membuat keputusan dengan informasi yang lebih baik tentang hal-hal seperti ekspansi, investasi perusahaan, akuisisi, atau kemitraan baru. Ketika bisnis memberikan waktu satu tahun atau lebih untuk menganalisis dan menguji pasar, mereka dapat memperoleh gambaran yang lebih kuat tentang tren permintaan seperti apa yang dapat mereka harapkan saat mereka membuka toko atau meluncurkan produk di negara atau wilayah baru.

Faktor-faktor yang memengaruhi perencanaan dan prakiraan permintaan

Silo adalah musuh perencanaan dan perkiraan permintaan yang akurat. Agar lebih akurat dan efisien, perencanaan rantai pasokan membutuhkan area bisnis yang sangat berbeda untuk terhubung secara real time dan terus menyumbangkan data dan wawasan. Dengan berbekal data sebanyak mungkin, peramal permintaan akan lebih siap untuk bergulat dengan faktor-faktor ini:

 Peramalan musiman dan inventaris

Produk seperti tabir surya atau pohon Natal memiliki peningkatan musiman yang sangat jelas. Namun, musiman juga dapat berlaku untuk apa pun yang menyebabkan perilaku pelanggan berubah sepanjang tahun. Hal ini dapat mencakup peristiwa cuaca yang tidak terduga atau bahkan sesuatu seperti pandemi, yang menyebabkan orang tinggal di rumah dan berada di dalam ruangan lebih banyak daripada biasanya selama bulan-bulan musim panas.

Persaingan yang berkaitan dengan perkiraan permintaan

Pada tahun 2020-an, bisnis beroperasi di pasar yang kompetitif dan kompleks. Ekspektasi pelanggan berubah dengan cepat dan mencakup permintaan untuk siklus hidup produk yang lebih pendek, pengiriman yang lebih cepat, dan layanan yang lebih personal. Dengan lonjakan belanja online, pandemi menyebabkan penurunan loyalitas merek pelanggan, yang juga berkontribusi pada kekuatan persaingan yang lebih besar.

 

Jenis barang dan perkiraan permintaan

 

Perkiraan permintaan dapat sangat bervariasi dari satu produk ke produk lainnya, bahkan dalam kategori produk yang sama. Misalnya, permintaan untuk kaos hitam dapat berubah dan tiba-tiba mulai melampaui permintaan untuk kaos putih. Kuncinya adalah bukan untuk mengetahui bahwa hal itu berubah, tetapi untuk mengetahui mengapa hal itu berubah. Nilai pelanggan seumur hidup, nilai pesanan rata-rata, dan kombinasi pembelian produk juga sangat bervariasi dan terkadang berubah secara tiba-tiba.

 

Dengan alat peramalan permintaan, Anda dapat lebih memahami dan memprediksi tren ini dan penyebabnya. Hal ini membantu bisnis mempelajari cara menyesuaikan, mempromosikan, atau menggabungkan item untuk mendorong lebih banyak pendapatan berulang dan untuk melihat lebih baik bagaimana satu SKU memengaruhi atau mendorong permintaan untuk yang lain.

Geografi

Secara tradisional, banyak bisnis yang mengelola hanya dengan beberapa gudang regional dan pusat distribusi yang melayani wilayah geografis yang luas. Namun, sebagian besar karena Efek Amazon, pelanggan sekarang mengharapkan pengiriman pada hari yang sama atau hari berikutnya. Ini berarti bahwa bisnis harus menempatkan pusat-pusat pemenuhan di seluruh negeri untuk mencapai kedekatan yang diperlukan untuk permintaan baru ini. Selain itu, ini tidak lagi menjadi tantangan B2C saja. Semakin banyak bisnis B2B yang juga merasakan tekanan kecepatan pengiriman.

Fenomena ini telah menyebabkan pergolakan besar dalam proses peramalan permintaan tradisional. Jika dulu perencana rantai pasokan hanya perlu mengkhawatirkan tingkat persediaan di beberapa lokasi, sekarang mereka harus menetapkan buffer dan tingkat stok yang akurat di ratusan pusat distribusi kecil. Dan jelas, hal ini menyebabkan peningkatan risiko dan potensi kerugian. Hal ini juga berarti bahwa para profesional perencanaan permintaan semakin bergantung pada solusi rantai pasokan yang terhubung dengan cloud untuk memberikan informasi dan data waktu nyata yang akurat untuk membantu mereka menjadi sangat akurat dengan inventaris mereka yang sekarang lebih kecil dan tersebar luas. 

Temukan beberapa manfaat dari peramalan permintaan, sebagai bagian dari perencanaan rantai pasokan yang terintegrasi.

Tiga langkah untuk memulai dengan perkiraan permintaan

Berikut adalah tiga langkah sederhana untuk membantu Anda menetapkan strategi perencanaan rantai pasokan yang baik dan praktik terbaik prakiraan permintaan: 

Biarkan prakiraan permintaan apa adanya.

Perkiraan permintaan merupakan tulang punggung penting dalam proses perencanaan rantai pasokan dan mendasari banyak proses lainnya. Oleh karena itu, bisnis dapat tergoda untuk membiarkan peramalan permintaan menjadi praktik yang mencakup semua hal yang dibengkokkan dan digabungkan untuk mendukung berbagai fungsi perencanaan rantai pasokan lainnya.

Jika digunakan dengan benar, peramalan permintaan memiliki tujuan yang jelas: memprediksi apa, berapa banyak, dan kapan pelanggan akan membeli. Fungsi rantai pasokan lainnya - seperti S&OP, optimalisasi inventaris, serta perencanaan respons dan pasokan - memberikan kemampuan yang saling melengkapi dalam sistem perencanaan bisnis yang terintegrasi. Jika alat bantu ini digunakan untuk fungsi spesifik yang telah dirancang, alat bantu peramalan permintaan dapat melakukan tugasnya dengan baik.

Perangkat lunak peramalan permintaan menyukai data, data, dan lebih banyak data.

Ketika teknologi rantai pasokan - terutama yang berhubungan dengan peramalan permintaan dan inventaris - didukung dengan AI dan pembelajaran mesin, teknologi tersebut akan menjadi lebih baik, lebih akurat, dan lebih berwawasan dengan semakin banyak data yang Anda berikan. Jangan hanya mengandalkan data yang melihat ke belakang seperti penjualan masa lalu atau kinerja produk sebelumnya. Carilah sumber tambahan seperti berita, politik, tren sosial, dan wawasan pelanggan.

Saat ini, data tidak harus linier dan sederhana untuk dianalisis secara efektif. Alat manajemen data modern dapat mengkurasi dan memproses kumpulan data yang besar dan kompleks. Selain itu, AI dan pembelajaran mesin menghadirkan kecepatan dan kecerdasan yang tidak hanya memungkinkan analisis yang canggih dan prediktif, tetapi juga belajar dari pengalaman dan input data kumulatif. 

Anggarkan dan rencanakan dengan tepat untuk mengoptimalkan perkiraan permintaan.

Perencanaan rantai pasokan membutuhkan pendekatan yang realistis dan strategis untuk menjadi yang terbaik. Praktik dan alur kerja lama sulit untuk disesuaikan, dan orang cenderung menolak perubahan. Namun pada akhirnya, perkiraan permintaan dan perencanaan rantai pasokan yang lebih baik dapat meningkatkan profitabilitas dan mengurangi risiko serta kerugian sambil memberikan pengalaman kerja yang lebih efisien dan efisien kepada anggota tim rantai pasokan Anda. Dengan mengalokasikan anggaran dan sumber daya tim sejak dini, bisnis dapat membantu mendukung dukungan yang lebih baik dan peluncuran rencana pengoptimalan rantai pasokan yang lebih lancar.

Tampilan dasbor perencanaan permintaan

Menjadi lebih kompetitif dengan analisis prediktif dan perkiraan permintaan

Setiap langkah yang Anda ambil menuju transformasi digital rantai pasokan Anda akan membawa Anda lebih dekat dengan visibilitas dan efisiensi yang Anda butuhkan dalam iklim bisnis yang kompetitif saat ini. Bekerjasamalah dengan manajer rantai pasokan dan pemimpin tim di seluruh bisnis Anda untuk mulai memecah silo dan mempelajari di mana risiko terbesar mungkin bersembunyi - serta peluang terbesar untuk meraih kemenangan jangka panjang dan jangka pendek. Kemudian, bicaralah dengan vendor perangkat lunak Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang mengintegrasikan solusi perencanaan rantai pasokan ke dalam operasi Anda. 

Disadur dari: www.sap.com

Ekonomi mikro adalah cabang ilmu ekonomi yang mempelajari perilaku individu dan perusahaan dalam membuat keputusan mengenai alokasi sumber daya yang langka dan interaksi di antara individu dan perusahaan tersebut. Ekonomi mikro berfokus pada studi tentang pasar, sektor, atau industri individual, bukan ekonomi nasional secara keseluruhan, yang dipelajari dalam ekonomi makro.

Salah satu tujuan ekonomi mikro adalah menganalisis mekanisme pasar yang menetapkan harga relatif di antara barang dan jasa dan mengalokasikan sumber daya yang terbatas di antara penggunaan alternatif. Ekonomi mikro menunjukkan kondisi-kondisi di mana pasar bebas menghasilkan alokasi yang diinginkan. Ekonomi mikro juga menganalisis kegagalan pasar, di mana pasar gagal menghasilkan hasil yang efisien.

Sementara ekonomi mikro berfokus pada perusahaan dan individu, ekonomi makro berfokus pada jumlah total aktivitas ekonomi, berurusan dengan masalah pertumbuhan, inflasi, dan pengangguran - dan dengan kebijakan nasional yang berkaitan dengan masalah-masalah ini. Ekonomi mikro juga berhubungan dengan dampak kebijakan ekonomi (seperti perubahan tingkat pajak) terhadap perilaku ekonomi mikro dan dengan demikian terhadap aspek-aspek ekonomi yang disebutkan di atas. Terutama setelah kritik Lucas, banyak teori ekonomi makro modern yang dibangun di atas fondasi mikro-yaitu berdasarkan asumsi dasar tentang perilaku tingkat mikro.

Asumsi dan Definisi

Teori penawaran dan permintaan biasanya mengasumsikan bahwa pasar merupakan pasar persaingan sempurna. Implikasinya ialah terdapat banyak pembeli dan penjual di dalam pasar, dan tidak satupun di antara mereka memiliki kapasitas untuk memengaruhi harga barang dan jasa secara signifikan. Dalam berbagai transaksi di kehidupan nyata, asumsi ini ternyata gagal. Karena beberapa individu (baik pembeli maupun penjual) memiliki kemampuan untuk memengaruhi harga. Seringkali, dibutuhkan analisis yang lebih mendalam untuk memahami persamaan penawaran-permintaan terhadap suatu barang. Bagaimanapun,teori ini bekerja dengan baik dalam situasi yang sederhana.

Ekonomi arus utama (mainstream economics) tidak berasumsi apriori bahwa pasar lebih disukai daripada bentuk organisasi sosial lainnya. Bahkan, banyak analisis telah dilakukan untuk membahas beragam kasus yang disebut "kegagalan pasar", yang mengarah pada alokasi sumber daya yang suboptimal, bila ditinjau dari sudut pandang tertentu (contoh sederhananya ialah jalan tol, yang menguntungkan semua orang untuk digunakan tetapi tidak langsung menguntungkan mereka untuk membiayainya). Dalam kasus ini, ekonom akan berusaha untuk mencari kebijakan yang akan menghindari kesia-siaan langsung di bawah kendali pemerintah, secara tidak langsung oleh regulasi yang membuat pengguna pasar untuk bertindak sesuai norma konsisten dengan kesejahteraan optimal, atau dengan membuat "pasar yang hilang" untuk memungkinkan perdagangan efisien di mana tidak ada yang pernah terjadi sebelumnya. Hal ini dipelajari di bidang tindakan kolektif. Harus dicatat juga bahwa "kesejahteraan optimal" biasanya memakai norma Pareto, di mana dalam aplikasi matematisnya efisiensi Kaldor-Hicks, tidak konsisten dengan norma utilitarian dalam sisi normatif dari ekonomi yang mempelajari tindakan kolektif, disebut pilihan masyarakat/publik. Kegagalan pasar dalam ekonomi positif (ekonomi mikro) dibatasi dalam implikasi tanpa mencampurkan kepercayaan para ekonom dan teorinya.

Permintaan untuk berbagai komoditas oleh perorangan biasanya disebut sebagai hasil dari proses maksimalisasi kepuasan. Penafsiran dari hubungan antara harga dan kuantitas yang diminta dari barang yang diberi, memberi semua barang dan jasa yang lain,pilihan pengaturan seperti inilah yang akan memberikan kebahagiaan tertinggi bagi para konsumen.

Model Operasi

Diasumsikan bahwa semua perusahaan mengikuti pembuatan keputusan rasional, dan akan memproduksi pada keluaran maksimalisasi keuntungan. Dalam asumsi ini, terdapat empat kategori di mana keuntungan perusahaan akan dipertimbangkan:

• Sebuah perusahaan dikatakan membuat sebuah keuntungan ekonomi ketika average total cost lebih rendah dari setiap produk tambahan pada keluaran maksimalisasi keuntungan. Keuntungan ekonomi adalah setara dengan kuantitas keluaran dikali dengan perbedaan antara average total cost dan harga.
• Sebuah perusahaan dikatakan membuat sebuah keuntungan normal ketika keuntungan ekonominya sama dengan nol. Keadaan ini terjadi ketika average total cost setara dengan harga pada keluaran maksimalisasi keuntungan.
• Jika harga adalah di antara average total cost dan average variable cost pada keluaran maksimalisasi keuntungan, maka perusahaan tersebut dalam kondisi kerugian minimal. Perusahaan ini harusnya masih meneruskan produksi, karena kerugiannya akan semakin membesar jika berhenti produksi. Dengan produksi terus menerus, perusahaan bisa menaikkan biaya variabel dan akhirnya biaya tetap, tetapi dengan menghentikan semuanya akan mengakibatkan kehilangan semua biaya tetapnya.
• Jika harga di bawah average variable cost pada maksimalisasi keuntungan, perusahaan harus melakukan penghentian. Kerugian diminimalisir dengan tidak memproduksi sama sekali, karena produksi tidak akan menghasilkan keuntungan yang cukup signifikan untuk membiayai semua biaya tetap dan bagian dari biaya variabel. Dengan tidak berproduksi, kerugian perusahaan hanya pada biaya tetap. Dengan kehilangan biaya tetapnya, perusahaan menemui tantangan. Akan keluar dari pasar seutuhnya atau tetap bersaing dengan risiko kerugian menyeluruh.

Kegagalan pasar

Dalam ekonomi mikro, istilah "kegagalan pasar" tidak berarti bahwa sebuah pasar tidak lagi berfungsi. Malahan, sebuah kegagalan pasar adalah situasi di mana sebuah pasar efisien dalam mengatur produksi atau alokasi barang dan jasa ke konsumen. Ekonom normalnya memakai istilah ini pada situasi di mana inefisiensi sudah dramatis, atau ketika disugestikan bahwa institusi non pasar akan memberi hasil yang diinginkan. Di sisi lain, pada konteks politik, pemegang modal atau saham menggunakan istilah kegagalan pasar untuk situasi saat pasar dipaksa untuk tidak melayani "kepentingan publik", sebuah pernyataan subyektif yang biasanya dibuat dari landasan moral atau sosial.

Empat jenis utama penyebab kegagalan pasar adalah:

• Monopoli atau dalam kasus lain dari penyalahgunaan dari kekuasaan pasar di mana "sebuah" pembeli atau penjual bisa memberi pengaruh signifikan pada harga atau keluaran. Penyalahgunaan kekuasaan pasar bisa dikurangi dengan menggunakan undang-undang anti-trust.
• Eksternalitas, di mana terjadi dalam kasus di mana "pasar tidak dibawa kedalam akun dari akibat aktivitas ekonomi di dalam orang luar/asing." Ada eksternalitas positif dan eksternalitas negatif. Eksternalitas positif terjadi dalam kasus seperti di mana program kesehatan keluarga di televisi meningkatkan kesehatan publik. Eksternalitas negatif terjadi ketika proses dalam perusahaan menimbulkan polusi udara atau saluran air. Eksternalitas negatif bisa dikurangi dengan regulasi dari pemerintah, pajak, atau subsidi, atau dengan menggunakan hak properti untuk memaksa perusahaan atau perorangan untuk menerima akibat dari usaha ekonomi mereka pada taraf yang seharusnya.
• Barang publik seperti pertahanan nasional dan kegiatan dalam kesehatan publik seperti pembasmian sarang nyamuk. Contohnya, jika membasmi sarang nyamuk diserahkan pada pasar pribadi, maka jauh lebih sedikit sarang yang mungkin akan dibasmi. Untuk menyediakan penawaran yang baik dari barang publik, negara biasanya menggunakan pajak-pajak yang mengharuskan semua penduduk untuk membayar pada barang publik tersebut (berkaitan dengan pengetahuan kurang dari eksternalitas positif pada pihak ketiga/kesejahteraan sosial).
• Kasus di mana terdapat informasi asimetris atau ketidakpastian (informasi yang inefisien). Informasi asimetris terjadi ketika salah satu pihak dari transaksi memiliki informasi yang lebih banyak dan baik dari pihak yang lain. Biasanya para penjual yang lebih tahu tentang produk tersebut daripada sang pembeli, tetapi ini tidak selalu terjadi dalam kasus ini. Contohnya, para pelaku bisnis mobil bekas mungkin mengetahui bagaimana mobil tersebut telah digunakan sebagai mobil pengantar atau taksi, informasi yang tidak tersedia bagi pembeli. Contoh di mana pembeli memiliki informasi lebih baik dari penjual merupakan penjualan rumah atau vila, yang mensyaratkan kesaksian penghuni sebelumnya. Seorang broker real estate membeli rumah ini mungkin memiliki informasi lebih tentang rumah tersebut dibandingkan anggota keluarga yang ditinggalkan. Situasi ini dijelaskan pertamakali oleh Kenneth J. Arrow di artikel seminar tentang kesehatan tahun 1963 berjudul "ketidakpastian dan Kesejahteraan Ekonomi dari Kepedulian Kesehatan, " di dalam American Economic Review. George Akerlof kemudian menggunakan istilah informasi asimetris pada karyanya pada tahun 1970 The Market for Lemons. Akerlof menyadari bahwa, dalam pasar seperti itu, nilai rata-rata dari komoditas cenderung menurun, bahkan untuk kualitas yang sangat sempurna kebaikannya, karena para pembelinya tidak memiliki cara untuk mengetahui apakah produk yang mereka beli akan menjadi sebuah "lemon" (produk yang menyesatkan).

Penerapan Ekonomi Mikro

Ekonomi mikro yang diterapkan termasuk area besar belajar, banyak di antaranya menggambarkan metode dari yang lainnya. Regulasi dan organisasi industri mempelajari topik seperti masuk dan keluar dari firma, inovasi, aturan merek dagang. Hukum dan Ekonomi menerapkan prinsip ekonomi mikro ke pemilihan dan penguatan dari berkompetisi dengan rezim legal dan efisiensi relatifnya. Ekonomi Perburuhan mempelajari upah, kepegawaian, dan dinamika pasar buruh. Finansial publik (juga dikenal dengan ekonomi publik) mempelajari rancangan dari pajak pemerintah dan kebijakan pengeluaran dan efek ekonomi dari kebijakan-kebijakan tersebut (contohnya, program asuransi sosial).

Ekonomi kesehatan mempelajari organisasi dari sistem kesehatan, termasuk peran dari pegawai kesehatan dan program asuransi kesehatan. Politik ekonomi mempelajari peran dari institusi politik dalam menentukan keluarnya sebuah kebijakan. Ekonomi kependudukan, yang mempelajari tantangan yang dihadapi oleh kota-kota, seperti gepeng, polusi air dan udara, kemacetan lalu-lintas, dan kemiskinan, digambarkan dalam geografi kependudukan dan sosiologi. Finansial Ekonomi mempelajari topik seperti struktur dari portofolio yang optimal, rasio dari pengembalian ke modal, analisis ekonometri dari keamanan pengembalian, dan kebiasaan finansial korporat. Bidang Sejarah ekonomi mempelajari evolusi dari ekonomi dan institusi ekonomi, menggunakan metode dan teknik dari bidang ekonomi, sejarah, geografi, sosiologi, psikologi dan ilmu politik.
 

Sumber: id.wikipedia.org