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:
- 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.
- 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.
- 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.