Predictive Analytics In Logistics and Supply Chain for Sustainability & Competitive Advantage

“Predictive Analytics In Logistics and Supply Chain for Sustainability & Competitive Advantage”

Pembicara:  Dr. Noorul Syaiful Fitri Bin Abdul Rahman - University of Doha for Science and Technology (UDST), Doha, Qatar

Pengulas:   Prof. Dr. Ir. Agus Purnomo, M.T., CMILT. (Guru Besar Supply Chain Management - Master of Logistics Management Department – Universitas Logistik Dan Bisnis Intenasional – ULBI)

Pendahuluan:

Bayangkan sebuah dunia logistik di mana 41% dari biaya total rantai pasok tersedot hanya pada trayek “last-mile”, di mana pengiriman dari gudang ke konsumen menjadi jebakan biaya dan emisi.  Bagaimana jika Anda bisa memprediksi di manakah delay, kelebihan stok, atau intensitas permintaan sebelum bencana biaya muncul — bukankah itu akan mengubah game? “Without big data analytics, you are blind and deaf and in the middle of a freeway,” kata Geoffrey Moore, yang menggambarkan betapa gentingnya peran data dan prediksi dalam operasional modern.  

Di tengah tren percepatan digitalisasi, keberlanjutan, dan persaingan yang makin ketat di pasar global, topik Predictive Analytics in Logistics and Supply Chain for Sustainability & Competitive Advantage bukan lagi opsi tambahan — melainkan kebutuhan strategis. Dalam konteks pendidikan tinggi dan industri logistik Indonesia, terutama di program Magister Manajemen Logistik ULBI, kuliah internasional oleh Dr. Noorul Syaiful Fitri Bin Abdul Rahman dari University of Doha for Science and Technology (UDST) menjadi momen krusial untuk merefleksikan bagaimana predictive analytics bisa menjembatani efisiensi operasional, dampak lingkungan, dan keunggulan kompetitif.

Ringkasan Isi/Tema Utama       

Dalam kuliah internasional yang disampaikan oleh Dr. Noorul Syaiful Fitri Bin Abdul Rahman, topik utama yang diangkat adalah bagaimana predictive analytics menjadi pilar penting dalam mengubah wajah logistik dan supply chain dari sekadar reaktif menuju proaktif dan prediktif. Dengan memanfaatkan big data, machine learning, dan kecerdasan buatan, perusahaan mampu memperkirakan permintaan, mengoptimalkan rute distribusi, mengelola inventori secara cerdas, dan bahkan mendeteksi potensi gangguan rantai pasok sebelum terjadi. 

Dua studi kasus yang disajikan memperkuat relevansi ini: Amazon yang berhasil mengintegrasikan predictive analytics untuk rekomendasi produk dan manajemen stok, serta Walmart yang membangun platform resiliensi rantai pasok untuk menghadapi dinamika pasar dan risiko global. Pesan utama dari paparan ini jelas: data bukan hanya catatan masa lalu, melainkan peta masa depan.

Analisis & Diskusi 

Implikasi dari penerapan predictive analytics sangat luas bagi dunia industri maupun pendidikan. Industri memperoleh efisiensi biaya, peningkatan kecepatan layanan, dan keunggulan kompetitif dalam menghadapi persaingan global. Pendidikan, khususnya di bidang logistik, mendapat peluang untuk mengintegrasikan teknologi analitik ke dalam kurikulum, sehingga mahasiswa tidak hanya memahami teori rantai pasok, tetapi juga menguasai keterampilan digital yang dibutuhkan di era industri 4.0. 

Dalam lingkup Indonesia, adopsi predictive analytics masih menghadapi tantangan: keterbatasan infrastruktur data, kualitas SDM, serta biaya investasi teknologi yang relatif tinggi. Namun, di balik tantangan ini tersimpan peluang besar: Indonesia dengan pasar e-commerce yang tumbuh pesat membutuhkan solusi prediktif untuk menekan biaya logistik yang masih tinggi dan memperkuat ketahanan rantai pasok nasional.

Kaitan dengan Visi & Misi ULBI        

Bagi Universitas Logistik dan Bisnis Internasional (ULBI), topik ini bukan sekadar wawasan akademik, melainkan bagian dari strategi membangun kapasitas keilmuan dan inovasi. Dengan menghadirkan kuliah internasional seperti ini, mahasiswa Magister Manajemen Logistik diperkenalkan pada state-of-the-art teknologi yang mendukung praktik berkelanjutan dan daya saing industri. 

Hal ini sejalan dengan visi ULBI untuk menjadi World Class Entrepreneurial University di bidang logistik dan bisnis internasional pada 2047. Predictive analytics dapat menjadi salah satu fondasi riset unggulan, pengembangan kurikulum berbasis teknologi digital, dan kerja sama internasional. Lebih jauh lagi, inisiatif seperti ini memperkuat positioning ULBI sebagai pusat keilmuan yang tidak hanya mengikuti perkembangan global, tetapi juga menjadi motor penggerak inovasi di ekosistem logistik Indonesia.

Penutup

Kuliah internasional ini menegaskan bahwa predictive analytics bukan sekadar tren teknologi, melainkan strategi vital yang mampu menghadirkan efisiensi, keberlanjutan, dan keunggulan kompetitif dalam rantai pasok modern. Mengadopsi dan meneliti lebih jauh topik ini menjadi keharusan, terutama bagi perguruan tinggi, industri, dan pembuat kebijakan di Indonesia yang sedang berjuang menurunkan biaya logistik dan meningkatkan daya saing global. 

Bagi sivitas akademika ULBI—mahasiswa, dosen, maupun praktisi—ini adalah momentum untuk tidak hanya memahami konsep, tetapi juga mengimplementasikan pengetahuan dalam riset, inovasi, dan kolaborasi nyata dengan industri. Saatnya kita bersama-sama menjadikan predictive analytics sebagai alat strategis dalam membangun masa depan logistik yang lebih tangguh, hijau, dan berdaya saing.

"LET'S JOIN ULBI"

Magister Manajemen Logistik - “Shaping Future Leaders in Global Logistics”

Learn more by visiting : 

https://admission.ulbi.ac.id/s2-magister-manajemen-logistik/

#Logistik; #Logistics; #Supply Chain Management; #predictive analytics;  #Supply Chain; #Green Logistics; #AI; #Big Data; #IoT;  #Rantai Pasok; #ULBIAcademia; #PenaAkademikULBI; #EdukasiULBI; #OpiniAkademik; #ArtikelAkademik; #SEO; #DigitalMarketing