Tentang Pelanggan

PT Sukanda Djaya merupakan salah satu perusahaan distribusi makanan dan minuman yang terkemuka di Indonesia. Perusahaan didirikan pada tahun 1974 oleh W.T. Chen dan kini berkantor pusat di Bekasi, Indonesia. Hingga saat ini, PT Sukanda Djaya memiliki 17 kantor distribusi yang tersebar di seluruh wilayah Jawa, Sumatra, Bali, Kalimantan, dan Sulawesi.

PT Sukanda Djaya adalah perusahaan yang mengimpor produk makanan dan minuman dalam kategori beku, dingin, dan kering. Produk-produknya diperoleh dari Jepang, Italia, Amerika Serikat, Prancis, Australia, Selandia Baru, dan Norwegia, yang kemudian didistribusikan ke seluruh Indonesia bersama produk dari perusahaan induknya, Diamond Cold Storage. Ada berbagai kategori produk yang dihasilkan oleh PT Sukanda Djaya, termasuk makanan dan minuman beku, susu, camilan, bahan makanan, dan peralatan mesin.

Tantangan Bisnis

PT Sukanda Djaya adalah perusahaan distribusi makanan dan minuman beku dan cepat saji terbesar di Indonesia. Perusahaan ini memainkan peran penting dalam industri layanan makanan, ritel, grosir, restoran cepat saji, katering, dan layanan kesehatan di Indonesia.

Sebagai bagian dari perjalanan transformasi digital mereka, PT Sukanda Djaya membutuhkan solusi prediksi permintaan (demand forecasting) untuk mengatasi berbagai tantangan terkait proses bisnis yang masih banyak dilakukan secara manual, yang menyebabkan tingginya tingkat kesalahan, memerlukan waktu lama untuk mendapatkan hasil, serta perlunya pengurangan biaya rantai pasokan (seperti kelebihan stok, kekurangan stok, dan ketidakmampuan memenuhi permintaan pelanggan). Oleh karena itu, mereka memerlukan akurasi yang tinggi dalam prediksi tersebut.

Solusi Metrodata

Melalui kolaborasi internal antara PT Mitra Integrasi Informatika, PT Metrodata Electronics Tbk., dan AWS, tujuan kami adalah untuk menyediakan layanan dan solusi TI secara menyeluruh dan membantu Sukanda Djaya membangun Solusi Demand Forecasting baru berbasis AI/ML, termasuk Dashboard/Visualisasi Data, sesegera mungkin karena ini sangat penting bagi operasional bisnis mereka secara keseluruhan.

Demand Forecasting adalah bidang analitik prediktif yang merupakan proses memperkirakan permintaan pelanggan dengan menganalisis data historis. Organisasi menggunakan metode prediksi permintaan untuk menghindari ketidakefisienan yang disebabkan oleh ketidaksesuaian antara penawaran dan permintaan di seluruh operasi bisnis. Dengan metode demand foreascting, perusahaan dapat meningkatkan proses pengambilan keputusan mereka. AWS menyediakan banyak layanan yang mendukung kebutuhan pelanggan.

Untuk demand forecasting, layanan AWS akan digunakan untuk membangun, melatih, dan menguji Model Prediksi (Forecast Model). Dalam kasus ini, kami menggunakan AWS Glue untuk proses pemasukan data dan transformasi data, kemudian data disimpan di AWS S3. Untuk proses selanjutnya dengan AI/ML, data akan diproses menggunakan AWS Sagemaker dan kemudian data akan disimpan kembali di AWS S3.

Hasil dan Manfaat

Dengan automasi prediksi menggunakan machine learning, kesalahan manusia dapat diminimalisir. Sistem menghitung data secara otomatis berdasarkan cabang, SKU, dan faktor lainnya, menghilangkan masalah input yang salah atau hilang. Pembelajaran mesin ini menganalisis pola historis, tren musiman, dan promosi untuk menghasilkan perkiraan yang lebih akurat dan kredibel. Waktu prediksi yang sebelumnya memakan waktu 20 hari kini hanya 1-2 hari, memungkinkan perkiraan yang lebih sering, baik harian, mingguan, atau bulanan. Efisiensi ini mengalihkan fokus pengguna bisnis ke pengambilan keputusan yang lebih strategis, memanfaatkan hasil prediksi yang lebih tepat.

Dengan automasi proses prediksi melalui machine learning, kesalahan manusia seperti data yang hilang atau salah input dapat diminimalkan secara signifikan. Sistem secara otomatis menghitung semua rangkaian data yang relevan, seperti per cabang, SKU, grup kondisi, dan bulan. Automasi ini memastikan akurasi dengan menghilangkan masalah seperti input yang hilang atau tidak tepat. Machine learning (ML) juga secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi dengan menganalisis pola historis, tren musiman dan eksternal, serta kegiatan promosi, sehingga menghasilkan prediksi yang lebih lengkap dan andal.

Selain itu, waktu yang dibutuhkan untuk menghasilkan prediksi berkurang drastis dari sekitar 20 hari menjadi hanya 1-2 hari, memungkinkan prediksi lebih sering dilakukan, baik harian, mingguan, atau bulanan. Efisiensi ini memungkinkan pengguna bisnis untuk mengalihkan fokus mereka dari tugas pengumpulan data dan pembuatan model yang memakan waktu, ke pengambilan keputusan strategis yang lebih baik, dengan memanfaatkan hasil prediksi permintaan berbasis ML yang akurat.

Tentang Metrodata

Saat ini PT Metrodata Electronics Tbk. dengan bangga telah menjadi Advance Consulting Partner AWS di Indonesia dengan riwayat kemitraan sejak tahun 2013. Banyak pelanggan yang telah terbantu berasal dari berbagai sektor seperti Ritel, Manufaktur, FMCG, Logistik, Farmasi, Asuransi, dan Fintech. Didukung oleh Tim Full Cycle yang lengkap: Product Specialist, Solution Architect, Technical Implementor, serta SME (subject matter experts) di bidang aplikasi, basis data, jaringan, devops, big data, dan layanan cloud/managed services.

PT Metrodata Electronics, Tbk, sebagai mitra TI yang terpercaya, berkomitmen untuk memberikan layanan terbaik, serta solusi dan dukungan optimal kepada klien. Kami memiliki rekam jejak layanan yang terbukti dengan beberapa klien utama di berbagai industri, seperti Telekomunikasi, Oil and Gas, Pertambangan, Manufaktur, Layanan Keuangan dan Bank, serta Distribusi.

Sejak Oktober 2021, Metrodata telah menandatangani perjanjian kolaborasi strategis (SCA) dengan Amazon Web Services (AWS) untuk menyediakan solusi cloud yang inovatif dan komprehensif bagi organisasi di Indonesia. Sebagai bagian dari kolaborasi ini, Metrodata akan membentuk tim Cloud Center of Excellence (CCOE) yang bekerja sama dengan profesional AWS untuk menyediakan layanan yang terpadu dan terbukti bagi pengguna AWS di Indonesia. Layanan ini akan berfokus pada migrasi/modernisasi beban kerja, Windows on AWS, SAP on AWS, VMware Cloud on AWS, Migrasi Basis Data, Analisis Data, dan Layanan Cloud/operasi hari ke-2. Ini adalah SCA pertama di Indonesia.