Studi kasus solusiAIP254
Prediksi antrian dan beban kerja AI untuk kapasitas PBF / distribusi obat
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
Pedagang besar farmasi dengan cold chain dan batch trace. Multi-lokasi dengan kedisiplinan data yang tidak seragam, pola tipikal di pbf / distribusi obat.
Batasan
- Data historis tidak lengkap
- Event eksternal (musim, kampanye)
- Resistensi change jadwal
- Integrasi vendor pihak ketiga
Pendekatan
Diagnose
Mengukur baseline: Signal demand, granularitas lokasi, dan biaya salah prediksi.
Deliver
Menghadirkan: Forecast ringan + what-if staffing + alert threshold.
Operate
Menyempurnakan: 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.