Tingkatkan Efisiensi dan Transparasi, PLN Akselerasi Digitalisasi Pengadaan
Sabtu, 22 Januari 2022 - 20:26 WIB
Direktur Utama PLN Darmawan Prasodjo menjabarkan, Digital Procurement sebagai salah satu breakthrough digitalisasi dalam program Transformasi PLN sudah terimplementasi melalui lima inisiatif. Kelima inisiatif ini adalah Market Intelligence, Demand Forecast, Spend Analytics, Cost Estimation, dan Tender Analytics.
"Sehingga saat ini hanya tinggal me- rollout pada procurement yang akan dilaksanakan," tegasnya.
Dengan menggunakan market intelligence, PLN dapat mencari calon penyedia potensial dan melakukan penilaian/pra-kualifikasi secara otomatis. Tentunya, dengan sumber data yang berasal dari rekam jejak mereka selama ini, sistem akan memilih vendor yang mempunyai kinerja baik.
Sementara melalui demand forecast, PLN dapat menganalisis dan memprediksi kebutuhan supply chain terkait dengan perencanaan persediaan material dengan menggunakan artificial intelligence dan machine learning. Sehingga bisa sebagai fungsi kontrol untuk perencanaan yang lebih akurat.
"Dulu Executive Vice President (EVP) Supply Chain mendapatkan data kebutuhan hanya berdasar usulan dari unit-unit. Saat ini EVP Supply Chain sudah dapat menghitung berapa kebutuhan unit berdasarkan historis pemakaian unit," paparnya.
Spend analytics yang memanfaatkan teknologi descriptive analytics dan machine learning dapat memberikan visibilitas pengeluaran perusahaan maupun insight terkait penghematan/perbaikan, juga potensi peningkatan Tingkat Kandungan Dalam Negeri (TKDN). Dengan inisiatif ini, PLN sepanjang 2021 dapat menghemat sebesar Rp 1,5 triliun, jauh lebih efisien dibandingkan 2020 sebesar Rp 2,1 miliar.
Darmawan melanjutkan, inisiatif cost estimation membuat alat penghitung Harga Perkiraan Engineering/Harga Perkiraan Sendiri (HPE/HPS) berdasarkan struktur biaya yang dapat dimutakhirkan sesuai market indeks terkini menggunakan descriptive analytics. Alhasil, PLN dapat menghitung secara otomatis berapa biaya yang diperlukan dalam membuat satu material berdasarkan struktur biaya yang diperlukan.
"Mulai dari biaya per komponen, biaya pegawai dan sebagainya. Sehingga PLN mendapatkan estimasi biaya yang lebih tepat untuk menyusun HPE/HPS," imbuh Darmawan.
Terakhir, dengan tender analytics PLN akan melakukan penawaran komersial dengan cepat dan tepat, serta memberikan insight terkait penghematan dalam negosiasi. Sehingga PLN dapat melakukan lelang dengan lebih terbuka, transparan dan bebas dari fraud.
Tentunya, Darmawan menegaskan bahwa upaya PLN untuk meningkatkan kualitas sistem pengadaan tidak berhenti sampai di sini. Pada tahun 2022, PLN akan membangun digitalisasi pengadaan untuk kategori Gardu Induk (GI), Transmisi, PV solar panel, Baterai, main equipment of wind turbine power plant, juga main equipment of PLTG/PLTMG.
"Sehingga saat ini hanya tinggal me- rollout pada procurement yang akan dilaksanakan," tegasnya.
Dengan menggunakan market intelligence, PLN dapat mencari calon penyedia potensial dan melakukan penilaian/pra-kualifikasi secara otomatis. Tentunya, dengan sumber data yang berasal dari rekam jejak mereka selama ini, sistem akan memilih vendor yang mempunyai kinerja baik.
Sementara melalui demand forecast, PLN dapat menganalisis dan memprediksi kebutuhan supply chain terkait dengan perencanaan persediaan material dengan menggunakan artificial intelligence dan machine learning. Sehingga bisa sebagai fungsi kontrol untuk perencanaan yang lebih akurat.
"Dulu Executive Vice President (EVP) Supply Chain mendapatkan data kebutuhan hanya berdasar usulan dari unit-unit. Saat ini EVP Supply Chain sudah dapat menghitung berapa kebutuhan unit berdasarkan historis pemakaian unit," paparnya.
Spend analytics yang memanfaatkan teknologi descriptive analytics dan machine learning dapat memberikan visibilitas pengeluaran perusahaan maupun insight terkait penghematan/perbaikan, juga potensi peningkatan Tingkat Kandungan Dalam Negeri (TKDN). Dengan inisiatif ini, PLN sepanjang 2021 dapat menghemat sebesar Rp 1,5 triliun, jauh lebih efisien dibandingkan 2020 sebesar Rp 2,1 miliar.
Darmawan melanjutkan, inisiatif cost estimation membuat alat penghitung Harga Perkiraan Engineering/Harga Perkiraan Sendiri (HPE/HPS) berdasarkan struktur biaya yang dapat dimutakhirkan sesuai market indeks terkini menggunakan descriptive analytics. Alhasil, PLN dapat menghitung secara otomatis berapa biaya yang diperlukan dalam membuat satu material berdasarkan struktur biaya yang diperlukan.
"Mulai dari biaya per komponen, biaya pegawai dan sebagainya. Sehingga PLN mendapatkan estimasi biaya yang lebih tepat untuk menyusun HPE/HPS," imbuh Darmawan.
Terakhir, dengan tender analytics PLN akan melakukan penawaran komersial dengan cepat dan tepat, serta memberikan insight terkait penghematan dalam negosiasi. Sehingga PLN dapat melakukan lelang dengan lebih terbuka, transparan dan bebas dari fraud.
Tentunya, Darmawan menegaskan bahwa upaya PLN untuk meningkatkan kualitas sistem pengadaan tidak berhenti sampai di sini. Pada tahun 2022, PLN akan membangun digitalisasi pengadaan untuk kategori Gardu Induk (GI), Transmisi, PV solar panel, Baterai, main equipment of wind turbine power plant, juga main equipment of PLTG/PLTMG.
Lihat Juga :
tulis komentar anda