Memanfaatkan blockchain dan kecerdasan buatan dalam pengadaan dan manajemen rantai pasokan: Sebuah pendekatan strategis untuk Walmart

Artikel ini pertama kali diterbitkan di blog Dr. Craig Wright, dan kami menerbitkan ulang dengan izin dari penulis.

Pengantar

Walmart Inc. (NASDAQ: WMT), yang berkantor pusat di Bentonville, Arkansas, adalah perusahaan ritel terbesar di dunia berdasarkan pendapatan dan karyawan (Bank Muñoz dkk., 2018). Mengoperasikan berbagai format gerai ritel di 27 negara dengan 55 nama berbeda, Walmart memimpin rantai pasokan global yang luas. Kategori produk utamanya meliputi bahan makanan, pakaian, perlengkapan rumah tangga, dan elektronik, yang bersumber dari berbagai pemasok domestik dan internasional. Makalah ini mengeksplorasi ketidakpastian kritis dalam pengadaan dan manajemen pasokan Walmart serta menawarkan rekomendasi untuk mengelola ketidakpastian ini dan meningkatkan hubungan pemasok.

1. Ketidakpastian besar yang berdampak pada pengadaan dan manajemen pasokan

Sebagai salah satu perusahaan ritel multinasional terbesar, aktivitas manajemen pengadaan dan rantai pasokan Walmart sangat dipengaruhi oleh berbagai ketidakpastian. Yang pertama adalah gangguan geopolitik (Yeung & Coe, 2015). Perubahan kebijakan perdagangan, penerapan tarif, atau penerapan sanksi dapat berdampak drastis pada biaya dan ketersediaan barang. Untuk menjaga efisiensi dan efektivitas rantai pasokannya, Walmart harus terus memantau dan beradaptasi terhadap perubahan kebijakan tersebut.

Keprihatinan terhadap lingkungan juga merupakan ketidakpastian yang signifikan. Mengingat luasnya operasinya secara global, rute pasokan Walmart dapat terkena dampak signifikan akibat bencana lingkungan seperti angin topan, banjir, atau kebakaran. Misalnya, banjir di wilayah tempat pemasok utama berada dapat mengganggu produksi atau pengiriman barang, sehingga berdampak pada kemampuan Walmart untuk menyediakan stok di tokonya dan melayani pelanggannya (McKnight & Linnenluecke, 2019).

Fluktuasi ekonomi juga menimbulkan tantangan yang signifikan. Konsumen dapat mengurangi pengeluaran saat perekonomian sedang lesu, sehingga menurunkan permintaan (Greenwald & Stiglitz, 1993). Alternatifnya, selama periode pertumbuhan ekonomi, meningkatnya persaingan dapat menaikkan harga barang, sehingga mempengaruhi struktur biaya Walmart. Dalam kedua skenario tersebut, aktivitas pengadaan dan manajemen pasokan Walmart harus cukup tangkas untuk beradaptasi terhadap perubahan-perubahan ini, yang mungkin melibatkan pencarian pemasok yang lebih hemat biaya atau penyesuaian strategi pengadaan agar sesuai dengan perubahan permintaan.

Ketidakpastian besar lainnya adalah pesatnya kemajuan teknologi. Industri ritel semakin terdigitalisasi, dengan e-commerce muncul sebagai area pertumbuhan yang signifikan (Dekhne et al., 2019). Oleh karena itu, Walmart harus memastikan aktivitas pengadaan dan manajemen pasokannya dapat mengikuti kemajuan teknologi ini. Hal ini mungkin melibatkan pengintegrasian alat digital untuk menyederhanakan proses pengadaan atau analisis data untuk membuat keputusan pembelian yang lebih tepat.

Terakhir, perubahan perilaku konsumen dapat berdampak signifikan terhadap pengadaan dan manajemen pasokan Walmart (Mason et al., 2020). Semakin banyak konsumen yang mencari produk yang ramah lingkungan dan bersumber secara etis, sehingga Walmart perlu menyesuaikan strategi pengadaannya. Hal ini mungkin memerlukan pemeriksaan yang lebih ketat terhadap pemasok untuk memastikan mereka memenuhi standar keberlanjutan dan etika atau memprioritaskan pemasok yang mematuhinya.

Intinya, ketidakpastian yang dihadapi Walmart dalam pengadaan dan manajemen pasokannya bersifat multifaset dan kompleks, sehingga memerlukan pendekatan yang dinamis dan mudah beradaptasi. Seiring dengan perkembangan dunia, tantangan-tantangan ini kemungkinan akan terus berlanjut dan bahkan semakin meningkat, hal ini menunjukkan pentingnya strategi pengadaan dan manajemen pasokan yang efektif dalam mempertahankan keunggulan kompetitif Walmart (Bank Muñoz dkk., 2018).

2. Mengelola dampak ketidakpastian

Untuk memitigasi potensi dampak ketidakpastian ini, Walmart dapat menerapkan berbagai strategi yang tidak hanya memanfaatkan kapasitas yang ada, namun juga memanfaatkan teknologi mutakhir seperti blockchain (Tan et al., 2018). Inti dari strategi ini adalah membangun basis pasokan dan jaringan logistik yang terdiversifikasi, yang menawarkan fleksibilitas Walmart dalam menghadapi gangguan geopolitik.

Dengan mengambil pasokan dari beberapa wilayah, Walmart dapat melakukan lindung nilai terhadap perubahan kebijakan atau sanksi perdagangan yang berdampak secara tidak proporsional terhadap wilayah tertentu. Demikian pula, dalam menanggapi krisis lingkungan hidup, jaringan logistik yang terdiversifikasi dapat memastikan jalur pasokan alternatif, sehingga menjaga arus barang.

Penilaian risiko dan perencanaan kontinjensi merupakan komponen penting dari strategi Walmart (Sheffi, 2009). Pendekatan proaktif ini melibatkan identifikasi sistematis dan evaluasi potensi risiko dan pembuatan rencana darurat untuk mengatasi risiko ini secara efektif. Misalnya, jika pemasok penting berada di wilayah yang rentan terhadap bencana alam, memiliki rencana darurat, seperti mengidentifikasi pemasok alternatif atau meningkatkan tingkat inventaris, dapat memberikan jaring pengaman, sehingga memastikan pasokan tidak terganggu.

Kemajuan teknologi, khususnya blockchain (Christopher, 2016), dapat menawarkan
solusi transformatif terhadap aktivitas pengadaan dan manajemen pasokan Walmart. Teknologi Blockchain dapat menyediakan buku besar yang transparan dan tidak dapat diubah, memastikan ketertelusuran dan verifikasi transaksi di sepanjang rantai pasokan. Hal ini dapat membantu pengambilan keputusan pembelian yang lebih tepat dan meningkatkan kepercayaan di antara seluruh pemangku kepentingan. Walmart juga dapat memanfaatkan solusi pengadaan berbasis cloud untuk menyederhanakan operasinya, meningkatkan efisiensi, dan memungkinkan kolaborasi real-time dengan pemasok, sehingga meningkatkan waktu respons dan proses pengambilan keputusan.

Meningkatnya permintaan konsumen akan produk-produk yang bersumber secara berkelanjutan dan etis memerlukan peningkatan fokus pada keberlanjutan dalam kegiatan pengadaan. Blockchain dapat memainkan peran penting di sini dengan memberikan visibilitas terhadap praktik pemasok dan memastikan kepatuhan terhadap standar berkelanjutan dan etika (Ahmad et al., 2021). Dengan memprioritaskan pemasok yang menunjukkan komitmen kuat terhadap keberlanjutan dan praktik etika, meskipun harga mereka sedikit lebih tinggi, Walmart dapat meningkatkan citra mereknya dan memperoleh loyalitas pelanggan jangka panjang.

Dalam menghadapi fluktuasi ekonomi, strategi hemat biaya adalah hal yang terpenting. Walmart dapat memperkuat hubungan dengan pemasok untuk menegosiasikan syarat dan ketentuan yang lebih baik. Berkomitmen pada kontrak jangka panjang dengan pemasok, yang difasilitasi oleh kontrak pintar blockchain (Cong & He, 2019), dapat mengamankan harga yang lebih rendah dan menjamin pasokan, bahkan selama krisis ekonomi. Kontrak pintar ini dapat mengotomatiskan transaksi berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga mengurangi biaya administrasi dan kemungkinan perselisihan.

Saat Walmart menghadapi kompleksitas dan ketidakpastian yang melekat pada sektor ritel global, perencanaan strategis dan penerapan teknologi mutakhir seperti blockchain dan kecerdasan buatan (AI) dapat membantu memitigasi risiko dan menjaga efisiensi operasional. Teknologi Blockchain menekankan transparansi, ketertelusuran, dan keamanan serta memungkinkan Walmart untuk mengelola risiko yang terkait dengan barang palsu, gangguan rantai pasokan, dan kepatuhan pemasok (Ahram et al., 2017). Sistem buku besar Blockchain yang tidak dapat diubah dan terdesentralisasi memastikan keaslian barang, melacak perjalanan mereka melalui rantai pasokan, dan mencatat kepatuhan pemasok terhadap standar dan kontrak yang disepakati. Tingkat visibilitas dan akuntabilitas ini membantu mengelola ketidakpastian terkait kualitas dan pengiriman sekaligus menumbuhkan kepercayaan antara Walmart, pemasoknya, dan pelanggannya.

Selain itu, mengintegrasikan kecerdasan buatan dengan blockchain membuka jalan baru untuk mengelola risiko dan ketidakpastian (Charles et al., 2023). Analisis prediktif AI dapat menganalisis data blockchain untuk memperkirakan potensi gangguan rantai pasokan, sehingga memberi Walmart sikap proaktif dalam mengelola risiko ini. Misalnya, algoritme pembelajaran mesin dapat menggunakan data yang disimpan di blockchain untuk memprediksi kemungkinan penundaan pengiriman atau mengidentifikasi pemasok yang menimbulkan risiko karena masalah ketidakpatuhan di masa lalu.

AI juga dapat mengoptimalkan penyimpanan inventaris dengan memprediksi pola permintaan, membantu Walmart menghindari kehabisan stok dan kelebihan stok, yang menimbulkan risiko finansial. Selain itu, kapasitas AI untuk menganalisis data dalam jumlah besar dapat membantu Walmart mengantisipasi perubahan perilaku konsumen, tren pasar, atau perubahan peraturan, sehingga memperlengkapi perusahaan untuk merespons secara efektif dan tepat waktu, sehingga mengurangi risiko keusangan atau ketidakpatuhan (Natanelov et al. , 2022).

Menggabungkan blockchain dan AI dapat menciptakan kerangka kerja manajemen risiko yang kuat untuk Walmart (Kashem dkk., 2023). Blockchain menyediakan catatan transaksi dan pergerakan yang dapat dipercaya di seluruh rantai pasokan, sementara AI menganalisis data ini untuk memprediksi potensi risiko dan menawarkan rekomendasi strategis. Penggabungan ini melindungi aktivitas manajemen pengadaan dan pasokan Walmart serta memastikan pasokan barang yang konsisten, memenuhi kebutuhan dan harapan pelanggan. Mengelola ketidakpastian secara efektif melalui teknologi canggih ini memperkuat posisi kompetitif Walmart di sektor ritel, memungkinkannya memberikan nilai pelanggan yang unggul dan mempertahankan keunggulan operasional, bahkan dalam menghadapi perubahan dinamika pasar dan gangguan yang tidak terduga (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022).

3. Praktik manajemen pengadaan dan pasokan

Praktik manajemen pengadaan dan pasokan yang efektif sangat penting dalam industri ritel global yang semakin kompleks. Blockchain, sistem buku besar yang terdistribusi dan transparan, dapat meningkatkan praktik-praktik ini, sehingga meningkatkan daya saing Walmart secara signifikan. Inti dari strategi ini adalah membina hubungan yang kuat dan kolaboratif dengan pemasok di mana tujuan bersama saling terkait. Transparansi dan keterlacakan Blockchain dapat membuka jalan baru untuk kolaborasi, mulai dari inisiatif pengembangan produk bersama hingga tujuan keberlanjutan bersama, sehingga meningkatkan kualitas produk dan efisiensi operasional secara keseluruhan (Tan et al., 2018).

Token Blockchain dapat merevolusi rantai pasokan Walmart dengan memberikan visibilitas dan keterlacakan secara real-time (Alkhader et al., 2020). Token digital ini mewakili aset fisik dan dapat dilacak di seluruh rantai pasokan, mulai dari tahap bahan mentah hingga konsumen akhir. Hal ini dapat membantu Walmart memastikan keaslian produk, memantau pergerakan produk, dan mengidentifikasi hambatan atau inefisiensi dalam rantai pasokan, sehingga mengurangi kerugian yang terkait dengan pemalsuan, pencurian, dan inefisiensi. Visibilitas semacam ini juga dapat meyakinkan konsumen tentang asal dan kualitas pembelian mereka, sehingga meningkatkan citra merek dan kepercayaan Walmart.

Aspek penting dari praktik ini adalah komunikasi rutin dan transparansi, sebuah area di mana blockchain dapat memberikan manfaat besar. Blockchain dapat memfasilitasi pembagian data secara real-time di seluruh rantai pasokan, yang mengarah pada pemecahan masalah dan pertukaran ide secara proaktif. Tingkat transparansi ini juga memungkinkan Walmart untuk berbagi strategi dan harapan bisnisnya dengan pemasok, sehingga membantu mereka menyelaraskan operasi mereka dengan lebih efektif (Bertino et al., 2019).

Memantau kinerja pemasok secara terus-menerus dan memberikan umpan balik yang membangun adalah area penting lainnya di mana blockchain dapat memainkan peran transformatif. Dengan blockchain, Walmart dapat membuat catatan indikator kinerja pemasok yang tidak dapat diubah dan akurat seperti kualitas, pengiriman, biaya, dan inovasi (Ozdayi et al., 2020). Kejelasan yang diberikan oleh teknologi ini memungkinkan pemasok memahami area peningkatan mereka dan menyelaraskan tujuan mereka dengan tujuan Walmart. Selain itu, Walmart dapat meluncurkan inisiatif peningkatan kapasitas, seperti program pelatihan tentang teknologi blockchain, untuk meningkatkan kemampuan pemasok dan kenyamanan mereka dalam mengadopsi teknologi ini.

Selain itu, aspek motivasi dari manajemen pemasok juga dapat ditingkatkan melalui blockchain. Kontrak jangka panjang dapat dilaksanakan sebagai kontrak pintar di blockchain, memberikan keamanan pemasok dan menunjukkan komitmen Walmart terhadap hubungan tersebut (Natanelov et al., 2022). Demikian pula, insentif berbasis kinerja dapat diotomatisasi melalui blockchain. Sebagai pengakuan atas kinerja atau inovasi yang luar biasa, pemasok dapat diberi penghargaan melalui insentif token pada platform blockchain.

Selain itu, memperkenalkan Mata Uang Digital Bank Sentral (CBDC) ke dalam sistem pembayaran Walmart dapat mengurangi biaya transaksi dan menyederhanakan pembayaran lintas negara. Mata uang digital ini, yang diatur oleh bank sentral suatu negara, dapat menyederhanakan proses pembayaran, mengurangi waktu transaksi, dan menurunkan biaya bisnis (Kim et al., 2022). Penggunaan CBDC juga dapat mengurangi ketergantungan pada sistem perbankan tradisional, meminimalkan risiko penundaan pembayaran, dan menambah nilai lebih pada aktivitas pengadaan dan manajemen pasokan Walmart.

Melalui praktik-praktik yang didukung oleh blockchain ini, Walmart dapat membangun hubungan yang harmonis dengan para pemasoknya, menyelaraskan dengan tujuan strategisnya, mengurangi kerugian, dan memperkuat posisi kompetitifnya. Kombinasi teknologi blockchain dan potensi penggunaan CBDC akan merevolusi pengadaan dan manajemen pasokan Walmart, mendorong efisiensi biaya dan meningkatkan transparansi dan ketertelusuran (Tan et al., 2018).

4. Proses evaluasi dan seleksi pemasok

Proses evaluasi dan seleksi pemasok di Walmart memerlukan pertimbangan cermat terhadap berbagai faktor, termasuk konteks industri, prioritas strategis perusahaan, sifat pasar pasokan, dan karakteristik jaringan pasokannya. Karena model operasional Walmart bergantung pada penawaran produk berbiaya rendah, proses pemilihan pemasoknya diarahkan untuk mengidentifikasi pemasok yang secara konsisten mengirimkan barang berkualitas tinggi dengan harga bersaing (Ross, 2008).

Namun, dinamika industri ritel dan ekspektasi konsumen yang terus berkembang memerlukan pendekatan yang lebih berbeda. Fokusnya harus pada biaya, keandalan, dan kesesuaian strategis. Hal ini berarti memilih pemasok yang memiliki strategi, nilai, dan tujuan bisnis yang sejalan dengan Walmart, sehingga dapat menghasilkan hubungan yang lebih kolaboratif dan saling menguntungkan (Ross, 2008).

Selain itu, keberlanjutan telah menjadi prioritas penting bagi banyak konsumen dan bisnis (Bateh et al., 2014). Hal ini memerlukan penekanan yang lebih besar pada praktik keberlanjutan pemasok dalam proses seleksi. Pemasok yang menunjukkan komitmen kuat terhadap keberlanjutan, seperti pemasok yang memiliki praktik pengadaan dan pengurangan limbah yang bertanggung jawab, dapat membantu Walmart memenuhi permintaan konsumen yang terus meningkat akan produk yang bersumber secara etis dan ramah lingkungan.

Teknologi kecerdasan buatan (AI) berada di garis depan dalam mentransformasi industri ritel, mendorong efisiensi baru dan keunggulan kompetitif. Pemasok yang mahir memanfaatkan kemajuan ini dapat memberikan Walmart keunggulan strategis dalam pasar yang sangat kompetitif, meningkatkan setiap aspek rantai pasokan, mulai dari manufaktur hingga logistik (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022).

AI menawarkan peluang yang tak tertandingi untuk memetakan pergerakan barang dan jasa, menjadikan rantai pasokan lebih transparan dan efisien (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022). Pemasok yang menggunakan AI dapat menggunakan analisis prediktif untuk memperkirakan permintaan secara akurat, sehingga memungkinkan mereka menyesuaikan produksi secara real-time dan meminimalkan pemborosan. AI juga dapat menganalisis banyak data dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi tren dan pola, sehingga memprediksi potensi gangguan pada rantai pasokan. Dengan mengenali gangguan ini terlebih dahulu, Walmart dapat mengambil tindakan proaktif untuk memitigasi dampak buruk apa pun, sehingga menjaga pasokan barang tetap konsisten.

Kecerdasan buatan juga dapat mengoptimalkan penyimpanan pasokan, mengurangi biaya yang terkait dengan kelebihan atau kekurangan stok. Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis data historis penjualan dan variabel seperti musiman, aktivitas promosi, dan indikator ekonomi untuk memperkirakan penjualan di masa depan secara akurat (Punia & Shankar, 2022). Hal ini memungkinkan pengelolaan inventaris yang tepat, memastikan Walmart memiliki stok yang tepat pada waktu yang tepat. Manajemen inventaris yang efisien mengurangi biaya dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan menghindari kehabisan stok dan memastikan produk tersedia saat konsumen menginginkannya.

AI juga dapat mengotomatiskan dan mengoptimalkan logistik, yang merupakan area penting bagi retailer global seperti Walmart. Solusi logistik yang didukung AI dapat menentukan rute yang paling efisien, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti lalu lintas, kondisi cuaca, dan biaya bahan bakar, untuk memastikan pengiriman barang tepat waktu dan hemat biaya (Punia & Shankar, 2022). Selain itu, pemasok yang dilengkapi dengan kemampuan AI dapat mendukung Walmart dalam menawarkan produk yang lebih inovatif kepada pelanggannya. AI dapat menganalisis perilaku dan preferensi konsumen untuk mengidentifikasi kesenjangan di pasar atau memprediksi tren yang akan datang, memandu pengembangan produk baru yang memiliki target tinggi.

Pemasok yang mengintegrasikan AI ke dalam operasi mereka dapat memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan bagi Walmart. Mulai dari meningkatkan efisiensi produksi dan logistik hingga meningkatkan penawaran produk berdasarkan preferensi pelanggan, pemasok yang didukung AI dapat membantu Walmart menavigasi kompleksitas industri ritel (Tarallo et al., 2019). Melalui kemitraan berbasis teknologi ini, Walmart dapat tetap menjadi yang terdepan di bidang ritel, memenuhi dan melampaui ekspektasi pelanggan sekaligus meningkatkan keuntungannya.

Untuk meningkatkan efektivitas proses evaluasi dan seleksi pemasok secara keseluruhan, Walmart dapat mempertimbangkan untuk mengadopsi kartu skor pemasok komprehensif yang dihubungkan dengan sistem pembelajaran mesin (Guan et al., 2023). Hal ini akan melibatkan penilaian calon pemasok berdasarkan berbagai kriteria, tidak hanya biaya dan keandalan tetapi juga kesehatan keuangan, efisiensi operasional, upaya keberlanjutan, dan kapasitas inovasi. Dengan melakukan hal ini, Walmart dapat memastikan penilaian pemasok yang lebih holistik, sehingga menghasilkan keputusan seleksi yang lebih tepat dan selaras dengan tujuan strategisnya dan tuntutan industri ritel yang terus berkembang.

Kesimpulan

Sebagai raksasa dalam industri ritel global, praktik manajemen pengadaan dan rantai pasokan Walmart sangat menentukan dalam membentuk kinerja dan posisi kompetitifnya (Bank Muñoz dkk., 2018). Perusahaan menghadapi banyak ketidakpastian, termasuk gangguan geopolitik, masalah lingkungan, fluktuasi ekonomi, kemajuan teknologi, dan perubahan preferensi konsumen. Kompleksitas tersebut dapat berdampak signifikan terhadap aktivitas pengadaan dan rantai pasokan Walmart. Untuk mengatasi ketidakpastian tersebut, Walmart perlu menerapkan pendekatan multifaset, termasuk mendiversifikasi basis pasokannya, menerapkan penilaian risiko yang kuat dan perencanaan darurat, memanfaatkan kemajuan teknologi, berfokus pada keberlanjutan, dan menetapkan strategi hemat biaya.

Mengevaluasi proses pemilihan pemasok dari perspektif konteks industri, prioritas strategis Walmart, pasar pasokan, dan karakteristik jaringan pasokan menunjukkan peluang untuk peningkatan lebih lanjut. Meskipun efisiensi biaya dan keandalan sangat penting, memperluas kriteria untuk mencakup penyelarasan strategis, keberlanjutan, dan kemampuan teknologi pemasok dapat mengoptimalkan proses seleksi. Memasukkan kartu skor pemasok yang komprehensif dan menilai kriteria yang lebih luas seperti kesehatan keuangan, efisiensi operasional, upaya keberlanjutan, dan kapasitas inovasi dapat menghasilkan evaluasi yang lebih holistik.

Agar Walmart dapat mengoptimalkan manajemen pengadaan dan pasokannya, Walmart perlu terus beradaptasi dan berinovasi, memenuhi lanskap industri yang dinamis serta kebutuhan dan harapan pelanggannya yang terus berubah. Dengan mengelola ketidakpastian secara efektif, memperkuat hubungan pemasok, dan menyempurnakan proses evaluasi dan seleksi pemasok, Walmart dapat memperkuat rantai pasokannya, meningkatkan daya saingnya, dan memposisikan dirinya untuk kesuksesan jangka panjang dalam industri ritel global.

Referensi

Ahmad, R.W., Hasan, H., Jayaraman, R., Salah, K., & Omar, M. (2021). Aplikasi dan arsitektur Blockchain untuk operasi pelabuhan dan manajemen logistik. Penelitian Bisnis & Manajemen Transportasi, 41, 100620.https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100620
Ahram, T., Sargolzaei, A., Sargolzaei, S., Daniels, J., & Amaba, B. (2017). Inovasi teknologi Blockchain. Konferensi Manajemen Teknologi & Rekayasa IEEE 2017 (TEMSCON), 137–141. https://doi.org/10.1109/TEMSCON.2017.7998367
Alkhader, W., Alkaabi, N., Salah, K., Jayaraman, R., Arshad, J., & Omar, M. (2020). Ketertelusuran dan Manajemen Berbasis Blockchain untuk Manufaktur Aditif. Akses IEEE, 8, 188363–188377. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031536
Bank Muñoz, C., Kenny, B., & Stecher, A. (Eds.). (2018). Walmart di Dunia Selatan: Budaya Tempat Kerja, Politik Ketenagakerjaan, dan Rantai Pasokan. Pers Universitas Texas. https://doi.org/10.7560/315675
Bateh, J., Heaton, C., Arbogast, GW, & Broadbent, A. (2014). Mendefinisikan Keberlanjutan Dalam Lingkungan Bisnis. Jurnal Manajemen Keberlanjutan (JSM), 1(1), 1–4. https://doi.org/10.19030/jsm.v1i1.8386
Bertino, E., Kundu, A., & Sura, Z. (2019). Transparansi Data dengan Blockchain dan Etika AI. Jurnal Kualitas Data dan Informasi, 11(4), 16:1-16:8. https://doi.org/10.1145/3312750
Charles, V., Emrouznejad, A., & Gherman, T. (2023). Analisis kritis terhadap integrasi blockchain dan kecerdasan buatan untuk rantai pasokan. Sejarah Riset Operasi. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05169-w
Christopher, M. (2016). Logistik & Manajemen Rantai Pasokan. Pearson Inggris.
Cong, LW, & Dia, Z. (2019). Gangguan Blockchain dan Kontrak Cerdas. Kajian Studi Keuangan, 32(5), 1754–1797. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz007
Deiva Ganesh, A., & Kalpana, P. (2022). Masa depan kecerdasan buatan dan pengaruhnya terhadap manajemen risiko rantai pasokan – Tinjauan sistematis. Komputer & Teknik Industri, 169, 108206. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108206
Dekhne, A., Hastings, G., Murnane, J., & Neuhaus, F. (2019). Otomatisasi dalam bidang logistik: Peluang besar, ketidakpastian lebih besar. McKinsey Q, 24.
Greenwald, BC, & Stiglitz, JE (1993). Ketidaksempurnaan Pasar Keuangan dan Siklus Bisnis. The Quarterly Journal of Economics, 108(1), 77–114. https://doi.org/10.2307/2118496
Guan, W., Ding, W., Zhang, B., Verny, J., & Hao, R. (2023). Apakah faktor terkait rantai pasokan meningkatkan akurasi prediksi adopsi blockchain? Pendekatan pembelajaran mesin. Peramalan Teknologi dan Perubahan Sosial, 192, 122552. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122552
Kashem, MA, Shamsuddoha, M., Nasir, T., & Chowdhury, AA (2023). Gangguan Rantai Pasokan versus Optimasi: Tinjauan tentang Kecerdasan Buatan dan Blockchain. pengetahuan, 3(1), 80–96. https://doi.org/10.3390/knowledge3010007
Kim, K., Tetlow, RJ, Infante, S., Orlik, A., & Silva, AF (2022). Implikasi Makroekonomi CBDC: Tinjauan Literatur. Seri Diskusi Keuangan dan Ekonomi, 2022-076, 1–65. https://doi.org/10.17016/feds.2022.076
Mason, A., Narcum, J., & Mason, K. (2020). Perubahan pengambilan keputusan konsumen akibat pandemi COVID-19. Jurnal Perilaku Pelanggan, 19(4), 299–321. https://doi.org/10.1362/147539220X16003502334181
McKnight, B., & Linnenluecke, MK (2019). Pola Respon Tegas Terhadap Berbagai Jenis Bencana Alam. Bisnis & Masyarakat, 58(4), 813–840. https://doi.org/10.1177/0007650317698946
Natanelov, V., Cao, S., Foth, M., & Dulleck, U. (2022). Kontrak pintar Blockchain untuk pembiayaan rantai pasokan: Memetakan potensi inovasi dalam rantai pasokan daging sapi Australia-Tiongkok. Jurnal Integrasi Informasi Industri, 30, 100389. https://doi.org/10.1016/j.jii.2022.100389
Ozdayi, MS, Kantarcioglu, M., & Malin, B. (2020). Memanfaatkan blockchain untuk pencatatan log dan kueri yang tidak dapat diubah di berbagai situs. Genomik Medis BMC, 13(7), 82. https://doi.org/10.1186/s12920-020-0721-2
Punia, S., & Shankar, S. (2022). Analisis prediktif untuk perkiraan permintaan: Sistem pendukung keputusan berbasis pembelajaran mendalam. Sistem Berbasis Pengetahuan, 258, 109956. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109956
Ross, DF (2008). Rantai Pasokan Intim: Memanfaatkan Rantai Pasokan untuk Mengelola Pengalaman Pelanggan. CRC Tekan.
Sheffi, Y. (2009). Kontinuitas Bisnis: Pendekatan Sistematis. Di dalam Bisnis Global dan Ancaman Teroris. Penerbitan Edward Elgar. https://www.elgaronline.com/display/edcoll/9781847208507/9781847208507.00007.xml
Tan, B., Yan, J., Chen, S., & Liu, X. (2018). Dampak Blockchain pada Rantai Pasokan Makanan: Kasus Walmart. Dalam M.Qiu (Ed.), Blockchain Cerdas (pp. 167–177). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05764-0_18
Tarallo, E., Akabane, GK, Shimabukuro, CI, Mello, J., & Amancio, D. (2019). Pembelajaran Mesin dalam Memprediksi Permintaan Barang Konsumen yang Bergerak Cepat: Sebuah Riset Eksplorasi. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 737–742. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.203
Yeung, HW, & Coe, N. (2015). Menuju Teori Dinamis Jaringan Produksi Global. Geografi Ekonomi, 91(1), 29–58. https://doi.org/10.1111/ecge.12063

Perhatikan: AI dimaksudkan untuk 'menambah', bukan menggantikan tenaga kerja

Baru mengenal blockchain? Lihat bagian Blockchain untuk Pemula CoinGeek, panduan sumber daya utama untuk mempelajari lebih lanjut tentang teknologi blockchain.