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 COâ‚‚ 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.