Menurut laporan McKinsey & Company, sekitar 60 persen aktivitas operasional dalam bisnis sebenarnya dapat diotomatisasi menggunakan teknologi yang saat ini ada. Salah satu aktivitas tersebut yaitu proses berbasis dokumen dan data seperti order processing. Proses yang sebelumnya dilakukan secara manual dan butuh waktu berjam-jam untuk verifikasi, input, dan validasi kini bisa dilakukan secara otomasis dengan sistem.
Di sisi lain, riset Gartner menunjukkan bahwa organisasi yang mengadopsi intelligent automation dapat meningkatkan efisiensi operasional hingga 30 persen sekaligus mengurangi human error akibat proses manual. Hal ini menjadikan AI order processing sebagai salah satu area strategis untuk perusahaan dengan volume transaksi tinggi seperti manufaktur, distribusi, dan logistik.
Mengapa Order Processing Masih Jadi Bottleneck
Meski banyak perusahaan telah mengadopsi sistem ERP dan digitalisasi proses bisnis, order processing sering kali masih bergantung pada proses manual. Purchase Order dari pelanggan datang dalam berbagai format seperti email, PDF, atau dokumen hasil scan yang kemudian harus diproses oleh tim operasional.
Aktivitas membaca dokumen, mengekstrak data, memasukkan informasi ke sistem, hingga memverifikasi status pesanan membutuhkan waktu dan tenaga yang tidak sedikit. Ketika volume order meningkat, proses berulang ini rentan bottleneck yang dapat memperlambat alur bisnis.
Akibatnya, cash flow perusahaan dan pengalaman pelanggan terkena imbasnya. Perusahaan sering menghadapi keterlambatan pemrosesan order yang membuat produksi tertunda, invoice terlambat dan DSO meningkat, kesalahan input data, kurangnya visibilitas terhadap status pesanan, hingga menurunkan kepercayaan pelanggan dan distributor.
Tantangan Utama dalam Order Processing Tradisional
Proses manual menjadi salah satu tantangan utama dalam pemrosesan order tradisional yang rentan mengalami kesalahan. Pendekatan manual memberikan sejumlah tantangan yang kerap menghambat efisiensi operasional, di antaranya.
1. Proses Manual Menyita Waktu
Proses manual di mana copy-paste dari PDF ke ERP, harus input satu per satu, hingga double checking untuk setiap data yang dimasukkan.
2. Keterbatasan OCR Konvensional
Proses manual membuatnya hanya mampu membaca teks, tidak memahami konteks, dan tidak mampu memvalidasi business rules.
3. Ketergantungan pada Sistem Legacy
Mengingat proses ERP manual, membuatnya sulit dimodifikasi sehingga visibilitas terbatas. Sementara proses integrasi relatif mahal dan kompleks, mengingat masih banyak proses semi-manual.
Transformasi AI Order Processing dengan Cognitive Document Automation
Salah satu teknologi yang mendorong transformasi order processing adalah Cognitive Document Automation. Teknologi ini memanfaatkan AI untuk membaca, memahami, dan mengekstrak data dari berbagai jenis dokumen secara otomatis.
Dengan bantuan AI, sistem dapat mengenali informasi penting seperti nomor purchase order, nama pelanggan, detail produk, hingga jumlah pesanan tanpa perlu input manual.
Cognitive document automation merupakan evolusi dari OCR menjadi AI-powered document understanding yang menggabungkan Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, and RPA. Solusi ini memungkinkan organisasi mengubah proses berbasis dokumen yang sebelumnya manual menjadi workflow otomatis yang lebih cepat dan akurat.
Teknologi ini dapat membaca dan memahami PO secara otomatis dengan empat proses. Mulai dari mengekstraksi data (vendor, SKU, kuantitas, dan harga), mengklasifikasi dokumen, memvalidasi otomatis berdasarkan rule, dan mendeteksi anomali. Cognitive Document Automation dapat otomatis mengintegrasikan ke ERP tanpa mengubah sistem inti.
Dari PO hingga Warehouse: Otomatisasi End-to-end Order Processing
Dengan menggabungkan AI dan RPA, perusahaan dapat membangun proses AI order processing secara end-to-end, mulai dari penerimaan order hingga monitoring dan tracking status pengiriman secara real-time. Proses otomatisasi biasanya mencakup langkah berikut:
- Lampiran PO di-download dari email atau portal pelanggan, lalu AI akan membaca dokumen tersebut.
- Sistem mengekstraksi dan memvalidasi data penting secara manual.
- RPA memasukkan data ke dalam sistem ERP.
- Sistem memverifikasi ketersediaan stok di warehouse.
- Status order di-update secara otomatis dan dikirimkan ke pelanggan.
- Status order juga akan di-update untuk tim produksi dan warehouse.
Case Study: Warehouse Order Status Automation di Industri Manufaktur
Salah satu implementasi order processing adalah warehouse order status automation di industri manufaktur. Sebelum mengotomatiskan proses produksi, sektor manufaktur harus menghadapi tantangan terkait ribuan order yang diperiksa secara manual dan status pesanan yang perlu diperbarui secara konsisten. Padahal, proses manual tidak scalable dan memakan waktu lebih lama.
Untuk meningkatkan akurasi, presisi, dan efisiensi, sistem akan memantau pesanan dari warehouse lalu memperbarui informasi secara real-time. Bot akan mengakses sistem warehouse lalu men-download data order untuk menentukan status berdasarkan rule dan standar.
Hasilnya, perusahaan mendapatkan visibilitas lebih baik berkat otomatisasi alur dengan kecepatan yang meningkat drastis. Otomatisasi juga dapat mengurangi workload manual secara signifikan, sekaligus meningkatkan ROI.
Dampak Strategis bagi Industri Manufaktur
Implementasi AI order processing dapat meningkatkan efisiensi operasional, sekaligus memberikan dampak strategis untuk industri manufaktur. Secara strategis, beberapa manfaat utama AI order processing di antaranya:
- Meningkatkan efisiensi operasional dengan mengotomatisasi tugas manual dan repetitif.
- Mengurangi biaya operasional dan mengurangi error.
- Meningkatkan akurasi dan konsistensi proses.
- Meningkatkan skalabilitas tanpa menambah headcount sehingga siap menghadapi peak season.
- Bottleneck berkurang ketika terjadi peningkatan order.
- Memperkuat kepatuhan dan kesiapan audit melalui proses kerja yang terstandarisasi.
- Menyediakan insight lebih cepat berbasis data untuk memantau performa proses bisnis.
- Menjadi fondasi menuju smart manufacturing berkat data yang lebih bersih dan peningkatan kinerja secara berkelanjutan.
Baca Juga: AI Gagal karena Data? Cek 4 Peran Krusial Data Automation
Saatnya Beralih dari Manual ke Intelligent Order Processing Bersama Jedi
Saatnya beralih ke dari proses manual ke pendekatan intelligent order processing untuk mengurangi kompleksitas proses bisnis modern. Melalui solusi AI Order Processing, JEDI membantu perusahaan menggabungkan kekuatan AI dan RPA untuk membuka peluang efisiensi sekaligus mengotomatisasi proses rutin hingga kerja kompleks.
Sebagai bagian dari CTI Group, Jedi membantu perusahaan yang ingin beralih dari proses manual menuju intelligent order processing yang lebih cepat, akurat, dan siap mendukung pertumbuhan bisnis di masa depan. Hubungi tim Jedi sekarang untuk mulai mengotomatiskan tugas repetitif di bisnis Anda.
Penulis: Ervina Anggraini – Content Writer CTI Group
