Studi kasus solusiAIP638
Prediksi antrian dan beban kerja AI untuk kapasitas Otomotif parts
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
Supplier komponen otomotif dengan kanban dan PPAP. Tim lean; banyak proses masih chat dan spreadsheet. Fokus pada pola masalah umum di otomotif parts.
Batasan
- Data historis tidak lengkap
- Event eksternal (musim, kampanye)
- Resistensi change jadwal
- Anggaran bertahap
Pendekatan
Diagnose
Mengaudit: Signal demand, granularitas lokasi, dan biaya salah prediksi.
Deliver
Mengimplementasikan bertahap: Forecast ringan + what-if staffing + alert threshold.
Operate
Mengoperasikan: Backtesting, drift monitor, kalibrasi musiman.
Arsitektur tingkat tinggi
Event/ticket historyfeature storemodeldashboard kapasitas.
Outcome tipikal
Deviasi aktual vs rencana menyempit; overtime tak terduga turun.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
Deep learning wajib?
Sering cukup model sederhana + fitur bisnis baik.
Integrasi HR roster?
Fase 2 setelah prediksi stabil.