Eksperimen Rtp Sistem Distribusi
Eksperimen RTP sistem distribusi adalah cara terstruktur untuk menguji seberapa efektif sebuah jaringan penyaluran barang, informasi, atau layanan dalam menghadirkan “nilai tepat waktu” ke titik permintaan. Di banyak perusahaan, istilah RTP sering dipakai sebagai singkatan internal untuk right time performance: kemampuan sistem mengirim pada waktu yang tepat, dengan kuantitas yang tepat, dan kondisi yang tepat. Karena distribusi tidak hanya soal mengirim, eksperimen RTP membantu tim memahami titik rapuh: rute, jadwal, kapasitas gudang, sampai perilaku permintaan yang berubah-ubah.
RTP dalam konteks distribusi: metrik yang mengikat banyak proses
Berbeda dari KPI tunggal seperti on-time delivery, RTP biasanya memadukan beberapa indikator: ketepatan waktu, ketepatan jumlah, lead time aktual vs standar, serta deviasi proses (misalnya waktu tunggu loading). Dalam eksperimen, RTP diperlakukan sebagai “nilai gabungan” yang merefleksikan pengalaman penerima. Jika satu tautan rusak—misalnya picking terlambat 30 menit—maka RTP jatuh walau armada sudah berangkat tepat waktu.
Desain eksperimen: bukan sekadar A/B test biasa
Skema yang tidak seperti biasanya dapat dibuat dengan pendekatan “segitiga uji”: (1) ubah satu variabel operasional kecil, (2) ubah satu variabel kebijakan, dan (3) tambahkan satu variabel konteks. Contohnya, variabel operasional adalah urutan picking, variabel kebijakan adalah cut-off order, sedangkan variabel konteks adalah intensitas hujan atau kepadatan lalu lintas. Dengan cara ini, eksperimen tidak terjebak pada hasil yang “bagus di kertas” tetapi gagal di lapangan.
Langkah persiapan: memetakan aliran sebagai peta panas
Sebelum uji berjalan, tim biasanya membuat heatmap aliran distribusi: titik macet (bottleneck) pada jam tertentu, area gudang yang sering memicu rework, serta rute yang boros waktu. Data yang dipakai sebaiknya gabungan: WMS/TMS, catatan scanner, GPS, dan log komunikasi kurir. Dari sini, hipotesis eksperimen menjadi jelas, misalnya: “Menggeser jam gelombang picking 45 menit lebih awal meningkatkan RTP 8–12% di cluster pelanggan A.”
Eksekusi uji: mikro-sprint 7 hari dengan kontrol ketat
Banyak perusahaan memilih siklus 7 hari agar mencakup variasi hari kerja dan akhir pekan. Kelompok kontrol tetap memakai SOP lama, sementara kelompok eksperimen menerapkan perubahan. Untuk mencegah bias, tetapkan aturan: SKU, zona pengiriman, dan kapasitas armada dibuat sebanding. Jika tidak bisa identik, gunakan pembobotan agar perbandingan RTP tetap adil.
Instrumen pengukuran: dari event kecil sampai hasil akhir
RTP sering runtuh karena event kecil yang tidak terlihat. Karena itu, eksperimen sebaiknya melacak time-stamp granular: order masuk, order diproses, picking selesai, staging, loading, berangkat, tiba, dan proof of delivery. Tambahkan indikator kualitas seperti rasio kerusakan kemasan dan kesalahan item. Dengan jejak waktu lengkap, tim dapat membedakan apakah masalah RTP terjadi karena gudang, transportasi, atau koordinasi antar keduanya.
Contoh skenario “skema miring”: mengubah satu hal yang dianggap remeh
Salah satu skema yang sering mengejutkan adalah “rotasi prioritas berdasarkan risiko”, bukan berdasarkan waktu order masuk. Order dengan risiko gagal tinggi (alamat sulit, pelanggan jam operasional sempit, atau rute rawan macet) diprioritaskan lebih dulu, sementara order berisiko rendah dikerjakan belakangan. Dalam eksperimen, perubahan kecil ini bisa menaikkan RTP karena mengurangi kasus terlambat yang biasanya datang dari segmen “paling sulit”.
Analisis hasil: mencari penyebab, bukan sekadar angka
Setelah periode uji, bandingkan RTP dengan metode yang mudah dipahami tim operasional: median lead time, distribusi keterlambatan, dan jumlah kasus ekstrem (lebih dari X jam terlambat). Gunakan analisis akar masalah berbasis event: misalnya, 60% penurunan RTP berasal dari waktu tunggu loading, bukan dari perjalanan. Dengan begitu, perbaikan berikutnya dapat diarahkan pada penjadwalan dock, alokasi tenaga, atau aturan batching.
Catatan implementasi: menjaga perubahan tetap hidup
Eksperimen RTP sistem distribusi sering gagal ketika hasilnya bagus tetapi tidak “melekat” di kebiasaan kerja. Untuk menghindari itu, dokumentasikan aturan baru dalam bentuk checklist sederhana, pasang dashboard harian, dan buat alarm ketika deviasi terjadi di titik paling sensitif. Banyak tim juga menambahkan sesi 10 menit tiap shift untuk membaca pola keterlambatan hari itu, sehingga RTP tidak menjadi angka bulanan yang terlambat disadari.
Home
Bookmark
Bagikan
About
