Alan Ng

Alan Ng adalah Pendiri dan CEO QuikBot Technologies, sebuah perusahaan pelopor yang berbasis di Singapura yang sedang mendefinisikan ulang logistik perkotaan melalui solusi pengiriman otonom. Di bawah kepemimpinannya, QuikBot telah mengembangkan Platform-as-a-Service (PaaS) Pengiriman Mil Terakhir Otonom (AFMD PaaS) pertama di dunia—sebuah inovasi revolusioner yang dirancang untuk memenuhi permintaan pengiriman perkotaan yang meningkat dengan infrastruktur cerdas yang dapat diskalakan.

Sebagai visioner di balik platform logistik generasi berikutnya ini, Alan melihat pengiriman otonom bukan hanya sebagai kemajuan teknologi, tetapi sebagai kekuatan transformatif bagi kota pintar. Dengan perkiraan bahwa lalu lintas pengiriman perkotaan akan meningkat lebih dari 60% pada tahun 2030—menyebabkan emisi yang meningkat dan waktu perjalanan yang lebih lama—Alan percaya kendaraan pengiriman otonom, terutama unit darat kompak, menawarkan alternatif yang lebih bersih dan efisien.

Model PaaS QuikBot memungkinkan bisnis dan komunitas mengadopsi pengiriman otonom tanpa harus memiliki perangkat keras yang mahal, menjadikan logistik lebih terjangkau, inklusif, dan berkelanjutan. Dengan beroperasi di luar jalan raya atau di koridor khusus, sistem ini mengurangi kemacetan, membebaskan ruang jalan, dan selaras dengan tujuan transportasi umum dan mobilitas aktif yang lebih luas.

Misi Alan jelas: untuk memposisikan pengiriman otonom sebagai infrastruktur perkotaan yang penting—tahan masa depan, terdemokratisasi, dan dibangun untuk kota-kota masa depan. Melalui QuikBot, ia membangun bukan hanya sebuah perusahaan, tetapi sebuah visi yang lebih cerdas dan lebih sehat untuk kehidupan perkotaan.

Peran AI dan robotika dalam meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan logistik kota pintar

AI dan robotika memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan logistik kota pintar, dan mereka merupakan bagian integral dari model Platform-as-a-Service (PaaS) QuikBot.

AI menggerakkan pengambilan keputusan secara real-time di seluruh jaringan pengiriman. Mulai dari perencanaan rute cerdas dan penjadwalan armada prediktif hingga manajemen armada robot canggih, AI membantu mengurangi waktu perjalanan, menurunkan konsumsi energi, dan merampingkan aliran barang melalui lingkungan perkotaan. AI juga mendukung perkiraan permintaan dan koordinasi di seluruh sistem, memungkinkan penggunaan aset dan infrastruktur pengiriman yang lebih efektif.

Robotika, khususnya robot pengiriman darat otonom QuikBot, membentuk tulang punggung operasional dari transformasi ini. Robot kompak tanpa emisi ini dirancang untuk navigasi yang aman, andal, dan efisien di lingkungan kota yang kompleks. Ketika terintegrasi dengan AI, mereka beradaptasi secara real-time, menghindari keterlambatan, dan mengirimkan dengan tingkat presisi dan konsistensi yang tinggi.

AI juga memungkinkan koordinasi armada yang canggih. AI dapat menyinkronkan pergerakan robot untuk menghilangkan inefisiensi, dan memantau kinerja untuk memastikan kepatuhan terhadap standar lingkungan dan keselamatan. Hasilnya adalah jaringan logistik yang responsif dan rendah emisi yang dapat diskalakan dengan permintaan perkotaan.

Di QuikBot, AI dan robotika tertanam dalam platform yang terhubung yang menghubungkan penyedia logistik, sistem bangunan, dan infrastruktur kota pintar. Pendekatan terintegrasi ini menjadi kunci untuk menghasilkan peningkatan terukur baik dalam efisiensi operasional maupun dampak lingkungan.

Bagaimana CareStar bekerja sama dengan Keenon Robotics untuk meningkatkan solusi otomatisasi di Asia Tenggara?

CareStar bekerja sama dengan Keenon Robotics sebagai reseller yang sah, fokus untuk membawa robot layanan kelas dunia mereka ke pasar-pasar utama di Asia Tenggara. Sebagai reseller, CareStar mengidentifikasi peluang komersial, memberikan saran kepada bisnis tentang lingkungan penerapan yang sesuai, dan mendukung penjualan serta implementasi solusi robotik Keenon di berbagai sektor seperti F&B, perhotelan, dan perawatan kesehatan.

Meskipun kami terus menjalankan peran ini, kami menyadari adanya pergeseran yang berkembang di pasar. Banyak bisnis yang tidak lagi mencari untuk membeli robot secara langsung. Sebaliknya, mereka mulai menjajaki model robotika-sebagai-layanan yang menawarkan lebih banyak fleksibilitas, biaya awal yang lebih rendah, dan tanggung jawab pemeliharaan yang minimal.

Pembelian robot biasanya mengharuskan perusahaan untuk membangun tim teknis internal atau membayar biaya pemeliharaan tahunan kepada vendor eksternal. Bagi banyak bisnis, terutama UKM atau yang beroperasi di lingkungan dengan keterbatasan sumber daya, hal ini tidaklah efisien atau dapat diskalakan.

Untuk mengatasi hal ini, kami meluncurkan QuikBot—sebuah usaha baru yang beralih dari penjualan perangkat keras tradisional dan beralih ke model Platform-as-a-Service (PaaS) untuk robot pengiriman mil terakhir otonom. Dengan QuikBot, bisnis dapat berlangganan layanan lengkap dengan tarif bulanan tetap. Kami mengelola seluruh siklus hidup robot, mulai dari penerapan hingga pemeliharaan, sehingga pelanggan dapat fokus pada operasi mereka sambil mendapatkan manfaat dari otomatisasi.

Bagaimana Anda melihat transformasi robotika berbasis AI yang diprediksi akan terjadi di sektor-sektor seperti perawatan kesehatan, F&B, dan ritel dalam 5 tahun mendatang?

Robotika berbasis AI diprediksi akan mentransformasi sektor perawatan kesehatan, makanan dan minuman (F&B), dan ritel dalam lima tahun ke depan dengan mengatasi tantangan utama dalam efisiensi, kualitas layanan, dan kekurangan tenaga kerja.

Dalam perawatan kesehatan, robot otonom akan menangani tugas non-klinis yang memakan tenaga, seperti pengiriman obat, transportasi spesimen, dan penanganan material. Fungsi-fungsi ini, yang sering kali repetitif dan membutuhkan waktu sensitif, dapat dilakukan lebih andal oleh robot, memungkinkan staf klinis untuk fokus pada perawatan pasien. AI memungkinkan navigasi yang aman melalui lingkungan rumah sakit yang kompleks dan integrasi dengan sistem yang ada.

Di sektor F&B, robot akan mendukung pengiriman di depan rumah di food court dan kampus, serta operasi belakang rumah seperti persiapan dapur dan pergerakan inventaris. Solusi ini membantu mengelola kenaikan biaya tenaga kerja dan meningkatkan konsistensi, terutama karena pekerja muda cenderung menjauh dari pekerjaan yang memerlukan tenaga fisik.

Di sektor ritel, robot berbasis AI akan meningkatkan pemenuhan mikro, pengisian kembali stok, dan pengiriman ke pintu rumah. Seiring dengan pertumbuhan permintaan e-commerce, bisnis kesulitan untuk mendapatkan cukup personel pengiriman. Sistem otonom menawarkan alternatif yang dapat diskalakan, 24/7, bebas dari batasan shift atau pergantian tenaga kerja.

Di semua sektor, robotika berbasis AI tidak hanya melampaui otomatisasi dengan memungkinkan alur kerja yang cerdas dan adaptif, tetapi juga mengurangi dampak lingkungan. Teknologi ini membantu industri merespons kekurangan tenaga kerja struktural yang dipicu oleh perubahan demografis dan perubahan ekspektasi tenaga kerja.

Di QuikBot, kami melihat pengiriman otonom sebagai infrastruktur bersama yang mendukung berbagai industri dalam membangun operasi yang lebih efisien, tahan banting, dan berkelanjutan.

Apa saja kesalahpahaman terbesar tentang AI dan robotika di Asia Tenggara yang ingin Anda klarifikasi?

Salah satu kesalahpahaman yang paling umum tentang AI dan robotika di Asia Tenggara adalah bahwa teknologi ini hanya relevan untuk ekonomi maju atau industri berteknologi tinggi. Padahal, teknologi ini sangat dapat disesuaikan dan dapat memberikan nilai segera di pasar yang sedang berkembang, terutama di logistik perkotaan, perawatan kesehatan, dan ritel.

Kesalahpahaman lain yang sering muncul adalah bahwa robotika hanya mengacu pada mesin humanoid yang mencolok. Padahal, solusi yang paling berdampak saat ini adalah sistem kompak yang dirancang khusus untuk tugas-tugas repetitif seperti pengiriman otonom. Robot-robot ini bukan untuk menggantikan manusia, tetapi untuk mendukung tim manusia dengan mengambil alih pekerjaan yang fisik, memakan waktu, atau sulit untuk diskalakan.

Mitos yang paling persisten adalah bahwa AI dan robotika mengambil alih pekerjaan manusia. Padahal, kami melihat pergeseran peran pekerjaan, terutama dalam pengiriman mil terakhir. Seiring sistem otonom diterapkan, permintaan untuk teknisi dan operator terampil yang mengelola, memelihara, dan memantau mereka semakin meningkat. Ini menciptakan lebih banyak peran berbasis pengetahuan yang lebih aman, lebih stabil, dan lebih sesuai dengan aspirasi tenaga kerja saat ini.

Di Asia Tenggara, di mana industri bersaing untuk mendapatkan pekerja pengiriman yang terbatas di sektor makanan, paket, dan e-commerce, otomatisasi menawarkan solusi praktis. Dengan semakin sedikitnya pekerja muda yang tertarik pada peran repetitif dan berpotensi rendah, AI dan robotika membantu menutup kesenjangan tenaga kerja sambil membuka jalur baru untuk pengembangan keterampilan dan karir.

Di QuikBot, kami melihat AI dan robotika bukan sebagai ancaman terhadap pekerjaan, tetapi sebagai pendorong peningkatan ekonomi yang memodernisasi logistik kota sekaligus mempersiapkan pekerja untuk tuntutan masa depan yang lebih digital dan tangguh.

Pertemuan yang luar biasa dengan Haz Azhar, Digital Business Partner di Infinite pl (Saudi Post | SPL), untuk menjajaki potensi penerapan Platform Pengiriman Akhir-Mil Otonom QUIKBOT di Arab Saudi. Pertukaran yang berharga mengenai transformasi digital, inovasi logistik, dan pengembangan Kota Pintar di Kerajaan.

Pasar-pasar yang berkembang di Asia Tenggara yang menjadi peluang besar untuk ekspansi bisnis?

Di Asia Tenggara, kami melihat potensi jangka panjang yang kuat di pasar-pasar yang sedang berkembang seperti Indonesia, Thailand, Vietnam, dan Filipina. Pusat-pusat perkotaan yang berkembang pesat ini mengalami peningkatan permintaan akan pengiriman yang lebih efisien dan dapat diandalkan, yang dipacu oleh pertumbuhan e-commerce yang cepat, urbanisasi, dan peningkatan ekspektasi konsumen.

Namun, di sebagian besar wilayah ini, kecuali Singapura, pola pikir dominan masih dipengaruhi oleh keterjangkauan tenaga kerja. Banyak bisnis yang masih mengandalkan model pengiriman berbasis manusia, dengan anggapan bahwa mempekerjakan lebih banyak pekerja lebih efektif secara biaya daripada berinvestasi dalam otomatisasi. Akibatnya, pengiriman otonom sering dipandang sebagai kebutuhan di masa depan, bukan kebutuhan saat ini.

Pendekatan berbasis biaya ini kemungkinan tidak akan bertahan lama. Perubahan demografis, kenaikan biaya tenaga kerja, kemacetan yang semakin parah, dan semakin meningkatnya ketidaksediaan pekerja muda untuk menjalani pekerjaan pengiriman repetitif sudah mulai memengaruhi pasokan tenaga kerja. Ketika kota-kota ini mencapai titik kritis dan mulai mencari solusi otonom, QuikBot akan siap mendukung transisi tersebut dengan platform yang sudah matang dan terbukti.

Saat ini, fokus kami tetap pada pasar-pasar yang sedang aktif berinvestasi dalam infrastruktur kota pintar dan kesiapan regulasi. Ini termasuk Singapura, Uni Emirat Arab, dan Jepang. Di lingkungan ini, pengiriman otonom dipandang sebagai bagian strategis dari transformasi perkotaan, memungkinkan kami untuk memberikan hasil nyata, menyempurnakan teknologi kami, dan mengembangkan model penerapan yang dapat diskalakan.

Strategi jangka panjang QuikBot adalah untuk memimpin di kota-kota progresif saat ini sambil mempersiapkan diri untuk mendukung pasar-pasar Asia Tenggara yang sedang berkembang saat mereka beralih ke otonomi dan logistik pintar.

Bagaimana Anda melihat perkembangan AI dan robotika dalam lima tahun ke depan, terutama di wilayah APAC?

Dalam lima tahun ke depan, kami mengharapkan AI dan robotika berkembang dari proyek percobaan terisolasi menjadi infrastruktur berskala kota di seluruh wilayah Asia-Pasifik (APAC). Perkembangan ini akan dipengaruhi oleh kombinasi tekanan demografis, pertumbuhan urban, dan peningkatan ekspektasi untuk kecepatan, keandalan, dan keberlanjutan dalam layanan sehari-hari.

Dalam jangka pendek, kami akan melihat adopsi yang lebih luas dari robotika yang didorong oleh AI di sektor-sektor yang menghadapi kekurangan tenaga kerja dan tuntutan operasional yang tinggi—seperti logistik, perawatan kesehatan, perhotelan, dan manajemen fasilitas. Sistem otonom akan bergerak dari lingkungan yang terkendali ke pengaturan dunia nyata yang lebih dinamis, didukung oleh konektivitas yang lebih baik, regulasi, dan penerimaan publik.

Di Asia Tenggara, keterjangkauan tenaga kerja secara historis menunda investasi besar dalam robotika. Namun, ini mulai berubah. Seiring dengan kenaikan upah dan semakin banyak pekerja muda yang mencari peran yang lebih terampil dan didukung teknologi, otomatisasi akan menjadi kebutuhan, bukan pilihan. Kota-kota akan semakin beralih ke robotika untuk mendukung layanan penting seperti pengiriman jarak dekat, pembersihan, transportasi makanan, dan logistik dalam gedung.

Jepang, Singapura, dan Korea Selatan akan terus memimpin dalam kesiapan regulasi, investasi R&D, dan penerapan berskala besar. Pasar-pasar ini akan menetapkan cetak biru tentang bagaimana AI dan robotika dapat dimasukkan ke dalam infrastruktur nasional dan kehidupan perkotaan sehari-hari.

Di QuikBot, kami melihat wilayah APAC sebagai lanskap yang beragam—beberapa kota siap sekarang, sementara lainnya akan mengikuti dalam beberapa tahun mendatang. Pendekatan kami adalah fokus pada pasar yang sudah matang sambil mempersiapkan platform kami untuk penerapan yang cepat di pasar-pasar yang sedang berkembang saat mereka mempercepat transisi ke kota pintar.

AI dan robotika bukan hanya perubahan teknologi. Di APAC, mereka akan menjadi pendorong utama ketahanan ekonomi, keberlanjutan, dan transformasi tenaga kerja. Lima tahun ke depan akan fokus pada pembangunan sistem yang tidak hanya cerdas, tetapi juga inklusif, adaptif, dan sangat tertanam dalam cara kerja kota.

Apa yang menginspirasi Anda untuk fokus pada robotika berbasis AI dengan CareStar, dan apa aplikasi paling inovatifnya?

Inspirasi di balik CareStar datang dari kebutuhan yang jelas dan berkembang di seluruh Asia Tenggara: bisnis mencari otomatisasi yang dapat diandalkan untuk mengatasi kekurangan tenaga kerja, meningkatkan efisiensi layanan, dan menaikkan standar operasional. Kami melihat peluang untuk membawa solusi robotika yang sudah terbukti ke dalam lingkungan dunia nyata, khususnya di sektor F&B, perhotelan, dan perawatan kesehatan, melalui model penjualan dan penerapan yang sederhana. Peran CareStar selalu menjadi mitra reseller dan implementasi untuk Keenon Robotics, membantu bisnis mengadopsi robot layanan terbaik untuk operasi sehari-hari mereka.

Namun, saat kami bekerja lebih dekat dengan klien, semakin jelas bahwa banyak organisasi tidak hanya ingin membeli robot, tetapi mereka mencari solusi. Mereka menginginkan fleksibilitas, skalabilitas, dan hasil tanpa beban biaya awal, biaya pemeliharaan, atau kompleksitas teknis. Perubahan pola pikir ini menginspirasi kami untuk memulai QuikBot.

Berbeda dengan model penjualan perangkat keras tradisional CareStar, QuikBot beroperasi dengan pendekatan Platform-as-a-Service (PaaS). Model berbasis layanan ini tidak hanya melibatkan pengiriman robot, tetapi juga mengharuskan kami untuk terus meningkatkan teknologi, perangkat lunak, dan operasi armada kami untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang terus berkembang. Kami menangani semuanya, mulai dari penerapan dan integrasi hingga pemantauan jarak jauh dan pemeliharaan, memungkinkan klien untuk mengadopsi robotika tanpa harus berinvestasi dalam tim dukungan mereka sendiri.

Karena model ini, QuikBot dibangun untuk berinovasi. Klien kami mengharapkan keandalan, adaptasi, dan kinerja sebagai bagian dari layanan. Itu mendorong kami untuk terus meningkatkan optimasi rute, integrasi robot-gedung, kinerja waktu operasional, dan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

Apa tantangan teknologi terbesar dalam mengembangkan robotika otonom untuk sektor perawatan kesehatan dan layanan?

Salah satu tantangan teknologi terbesar dalam mengembangkan robotika otonom untuk sektor perawatan kesehatan dan layanan terletak pada integrasi dunia nyata. Berbeda dengan lingkungan terkendali seperti gudang atau lantai pabrik, rumah sakit, klinik, hotel, dan gedung komersial adalah ruang yang sangat dinamis dan berpusat pada manusia. Robot harus mampu menavigasi tata letak yang tidak dapat diprediksi, berinteraksi dengan aman dengan orang, dan beradaptasi dengan kondisi yang berubah dengan cepat dalam waktu nyata.

Tantangan kunci lainnya adalah interoperabilitas sistem. Di lingkungan perawatan kesehatan, misalnya, robot harus terintegrasi dengan sistem manajemen rumah sakit, kontrol lift, titik akses, dan area yang aman, seringkali melintasi infrastruktur yang sudah ada. Mencapai integrasi yang mulus dan aman di seluruh sistem ini membutuhkan API yang kuat, rekayasa kustom, dan koordinasi erat dengan manajer fasilitas.

Keandalan dan waktu operasional juga sangat penting, terutama di sektor perawatan kesehatan di mana gangguan layanan dapat memengaruhi perawatan pasien. Robot harus dapat beroperasi secara konsisten dalam jam operasional yang panjang, dan setiap kegagalan teknis harus dapat segera didiagnosis dan diselesaikan. Hal ini menuntut desain perangkat keras yang sangat baik dan sistem pemantauan jarak jauh yang mendukungnya.

Selain itu, kepatuhan terhadap regulasi dan standar keselamatan menambah lapisan kompleksitas lain. Di lingkungan yang melibatkan makanan, obat-obatan, atau interaksi pasien, robot harus mematuhi standar kebersihan, pelacakan, dan operasional yang ketat. Memenuhi persyaratan ini sambil mempertahankan kinerja dan keterjangkauan adalah tantangan besar yang harus dihadapi.

Terakhir, ada tantangan dalam skala pengiriman layanan. Seiring dengan meningkatnya adopsi, penyedia harus mengelola tidak hanya armada robot, tetapi juga dukungan pelanggan, pemeliharaan prediktif, pembaruan perangkat lunak, dan pelatihan pengguna. Di sinilah model Platform-as-a-Service, seperti QuikBot, menjadi sangat penting. Ini memungkinkan kami untuk mengelola armada secara terpusat, mengirimkan pembaruan dari jarak jauh, dan memastikan kinerja yang konsisten di seluruh situs klien tanpa membebani pelanggan.

Bagaimana Anda melihat robotika berbasis AI mengubah sektor seperti perawatan kesehatan, F&B, dan ritel?

Robotika berbasis AI siap mengubah sektor-sektor seperti perawatan kesehatan, F&B, dan ritel dengan mengatasi kekurangan tenaga kerja struktural, meningkatkan efisiensi operasional, dan memperbaiki kualitas layanan.

Di sektor perawatan kesehatan, robot yang didorong oleh AI akan semakin menangani tugas rutin yang penting namun non-klinis seperti pengiriman obat, transportasi spesimen, dan penanganan linen. Meskipun tidak bersifat klinis, fungsi-fungsi ini penting untuk kelancaran operasi rumah sakit. Mengotomatiskan mereka memungkinkan staf medis untuk fokus pada perawatan pasien. Robot-robot ini dapat menavigasi lingkungan rumah sakit yang kompleks, merespons perubahan waktu nyata, dan terintegrasi dengan sistem yang ada seperti lift, kontrol akses ruang, dan platform penjadwalan rumah sakit.

Di sektor F&B, robot yang didorong oleh AI akan mendukung operasi di bagian depan dan belakang rumah. Mereka dapat membantu dalam pengantaran makanan, pengembalian nampan, pembersihan, dan pekerjaan persiapan ringan. Solusi-solusi ini membantu menstandarkan layanan, meningkatkan kebersihan, dan mengurangi kekurangan tenaga kerja, terutama saat semakin sedikit pekerja muda yang memasuki peran-peran yang membutuhkan tenaga fisik. Dengan AI, robot dapat mengoptimalkan pergerakan, menyesuaikan dengan periode sibuk, dan merampingkan alur kerja secara keseluruhan.

Di sektor ritel, menggabungkan AI dengan robotika akan memungkinkan pemenuhan yang lebih cerdas dan layanan pelanggan. Unit otonom dapat menangani restocking, pemilihan pesanan, dan pengiriman jarak dekat, sementara AI membantu memprediksi permintaan, personalisasi penawaran, dan memperbaiki aliran inventaris. Ini memungkinkan pengecer untuk beroperasi lebih ramping, merespons lebih cepat terhadap kebutuhan pelanggan, dan menjaga akurasi dalam skala besar.

Di ketiga sektor ini, tantangan untuk menarik dan mempertahankan pekerja untuk tugas-tugas repetitif semakin meningkat. Bisnis-bisnis bersaing untuk mendapatkan tenaga kerja yang terbatas, sementara generasi muda lebih memilih peran dengan keterampilan teknis yang lebih mendalam. Robotika berbasis AI menawarkan alternatif yang berkelanjutan, mengotomatisasi tugas-tugas keterampilan rendah sementara menciptakan peluang baru dalam operasi sistem, manajemen armada, dan pemeliharaan teknis.

QUIKBOT TECHNOLOGIES Memperkuat Hubungan Global dengan Mitra dari Melbourne dan Wuhan.

Apa saja tren utama dalam AI dan robotika yang harus dipersiapkan oleh bisnis pada tahun 2025 dan seterusnya?

Saat kita mendekati tahun 2025, beberapa tren utama dalam AI dan robotika diperkirakan akan mengubah cara bisnis beroperasi, berkembang, dan memberikan layanan. Perubahan ini sangat relevan di sektor logistik, kesehatan, ritel, dan manajemen fasilitas, di mana permintaan untuk otomatisasi, konsistensi, dan efisiensi terus meningkat.

Salah satu perkembangan utama adalah adopsi model Platform-as-a-Service (PaaS) untuk robotika. Alih-alih membeli dan mengelola robot mereka sendiri, bisnis kini dapat berlangganan layanan yang dikelola sepenuhnya yang mencakup perangkat keras, perangkat lunak, pemeliharaan, dan dukungan. Model ini mengurangi pengeluaran modal, memastikan kinerja yang konsisten, dan memungkinkan perusahaan untuk menskalakan penggunaan sesuai dengan kebutuhan operasional tanpa kerumitan tambahan.

Kolaborasi antara manusia dan robot juga semakin berkembang. Kemajuan dalam AI memungkinkan robot untuk bekerja bersama manusia, merespons kondisi waktu nyata, dan beradaptasi melalui pembelajaran berkelanjutan. Ini mendukung alur kerja yang lebih fleksibel dan efisien, terutama di lingkungan di mana penilaian manusia dan kemampuan beradaptasi tetap diperlukan.

Seiring dengan semakin umum penggunaan sistem otonom, integrasi dengan infrastruktur yang ada menjadi prioritas. Robot harus dapat berinteraksi secara mulus dengan lift, sistem akses, pintu otomatis, dan platform manajemen fasilitas. Bisnis yang berinvestasi dalam lingkungan yang siap untuk robotika akan lebih siap untuk penerapan skala besar dengan gangguan minimal.

Transformasi tenaga kerja juga menjadi fokus utama. Seiring otomatisasi mengambil alih tugas-tugas repetitif, permintaan untuk peran-peran terampil seperti teknisi robotik, operator armada, dan supervisor sistem semakin meningkat. Meningkatkan keterampilan karyawan untuk posisi ini tidak hanya mendukung adopsi teknologi tetapi juga memperkuat keamanan kerja dan pengembangan karier jangka panjang.

Akhirnya, seiring robotika dan AI semakin tertanam dalam operasi sehari-hari, kepatuhan terhadap regulasi dan tata kelola data menjadi semakin penting. Perusahaan harus menavigasi standar yang berkembang terkait dengan keselamatan, privasi, dan interoperabilitas. Keterlibatan proaktif dengan regulator dan kepatuhan terhadap kerangka kerja kepatuhan akan menjadi kunci untuk pertumbuhan yang bertanggung jawab dan berkelanjutan.

Di QuikBot, kami membangun platform kami untuk menyelaraskan dengan perubahan ini. Model Platform-as-a-Service kami menyediakan cara yang dapat diskalakan dan berisiko rendah bagi bisnis untuk mengadopsi robotika bertenaga AI, memastikan kinerja, inovasi, dan integrasi yang mulus dengan infrastruktur kota pintar di masa depan.

Dengan munculnya otomatisasi, model bisnis baru apa yang Anda perkirakan akan muncul di sektor layanan dan logistik?

Dengan munculnya otomatisasi, beberapa model bisnis baru mulai terbentuk di sektor layanan dan logistik. Model-model ini mencerminkan kebutuhan yang berkembang akan fleksibilitas operasional, efisiensi biaya, dan kemampuan untuk berkembang dengan cepat tanpa investasi modal yang besar.

Salah satu model utama adalah Platform-as-a-Service untuk robotika. Alih-alih membeli dan memelihara robot mereka sendiri, bisnis kini dapat berlangganan layanan yang dikelola sepenuhnya yang menyediakan perangkat keras, perangkat lunak, pemeliharaan, dan dukungan sistem sebagai paket bulanan. Pendekatan ini menurunkan hambatan masuk untuk otomatisasi, terutama bagi bisnis yang tidak memiliki sumber daya internal untuk mengelola infrastruktur robotika mereka sendiri.

Model lain yang semakin berkembang adalah micro-fulfillment-as-a-service. Di area perkotaan, bisnis beralih ke gudang mikro bersama yang menggunakan otomatisasi untuk penyimpanan, pemilihan pesanan, dan pengiriman. Fasilitas-fasilitas ini memungkinkan pengiriman last-mile yang lebih cepat sambil mengurangi kebutuhan bagi setiap perusahaan untuk berinvestasi dalam jejak logistik mereka sendiri.

Kami juga melihat munculnya jaringan pengiriman otonom. Dalam model ini, beberapa bisnis berbagi akses ke armada kendaraan pengiriman otonom terpusat yang dioperasikan oleh penyedia pihak ketiga. Hal ini memungkinkan perusahaan dari segala ukuran, termasuk UKM, untuk memanfaatkan pengiriman robotik tanpa memiliki atau mengelola armada.

Di sektor layanan, terutama di bidang makanan dan minuman, kesehatan, dan perhotelan, otomatisasi-as-a-service semakin menarik. Bisnis dapat menggunakan robot layanan untuk tugas-tugas seperti pengantaran makanan, pembersihan, atau transportasi di dalam bangunan, semua dengan basis langganan. Paket-paket ini sering kali mencakup pemasangan, dukungan teknis, dan pembaruan sistem reguler.

Akhirnya, model layanan berbasis kinerja mulai tumbuh. Klien membayar berdasarkan metrik penggunaan aktual seperti pengiriman yang diselesaikan, waktu operasional, atau volume tugas. Ini menyelaraskan kepentingan penyedia otomatisasi dan pelanggan mereka, memastikan keandalan layanan dan nilai yang terukur.

Di QuikBot, kami membangun solusi berdasarkan model-model yang berkembang ini, menawarkan cara yang lebih mudah diakses, efisien, dan siap untuk masa depan bagi bisnis yang ingin mengadopsi otomatisasi.

Bagaimana Anda melihat pengiriman otonom mengubah logistik last-mile di kota pintar?

Pengiriman otonom diperkirakan akan mendefinisikan kembali logistik last-mile di kota pintar dengan memungkinkan jaringan pengiriman perkotaan yang lebih efisien, berkelanjutan, dan responsif.

Selama lebih dari 3.000 tahun, pengiriman bergantung pada tenaga kerja manusia untuk mengangkut barang. Platform Pengiriman Last-Mile Otonom (AFMD) QuikBot menandai pergeseran besar, membawa otomatisasi dan kecerdasan ke dalam layanan penting yang sebagian besar tetap tidak berubah. Evolusi ini memenuhi permintaan yang semakin besar dari kota-kota modern yang menghadapi kemacetan, emisi, dan peningkatan volume pengiriman.

Salah satu manfaat utama dari pengiriman otonom adalah kemampuannya untuk mengurangi kemacetan jalan dan emisi. Metode pengiriman tradisional bergantung pada van dan sepeda motor yang berkontribusi secara signifikan terhadap kemacetan dan polusi udara. Unit otonom berbasis tanah yang kompak beroperasi di trotoar atau jalur yang ditentukan, mengurangi tekanan pada jalan-jalan perkotaan dan mendukung target transportasi rendah emisi.

Sistem otonom juga meningkatkan efisiensi operasional. Mereka dapat beroperasi di luar jam kerja normal, menyesuaikan rute secara waktu nyata berdasarkan kondisi lalu lintas, dan menghilangkan kesalahan manusia dalam proses pengiriman. Hasilnya adalah layanan yang lebih cepat, lebih andal, dan kinerja yang konsisten.

Platform-platform ini menghasilkan data waktu nyata yang berharga yang dapat digunakan perencana kota untuk mengoptimalkan infrastruktur, mengelola zona pemuatan, dan meningkatkan strategi mobilitas perkotaan. Ini menjadikan pengiriman otonom bukan hanya solusi logistik, tetapi juga aset data yang memperkuat perencanaan kota pintar yang lebih luas.

Selain itu, otomatisasi memungkinkan logistik terdesentralisasi. Hub pemenuhan mikro yang dipasangkan dengan unit otonom memungkinkan barang dikirimkan dari lokasi yang lebih dekat dengan pengguna akhir, mempersingkat jarak pengiriman dan meningkatkan responsivitas—terutama berguna di daerah dengan kepadatan tinggi di mana model tradisional menghadapi keterbatasan.

Pengiriman otonom juga mengatasi tantangan struktural tenaga kerja. Merekrut dan mempertahankan pekerja untuk peran pengiriman yang repetitif semakin sulit, terutama karena pekerja muda lebih memilih pekerjaan yang lebih bermakna dan terampil. Otomatisasi mengisi celah ini dan menciptakan peran teknis baru dalam operasi, pemantauan armada, dan manajemen sistem.

Di QuikBot, kami membangun infrastruktur untuk generasi berikutnya dari logistik perkotaan—yang menghasilkan udara yang lebih bersih, kelancaran lalu lintas yang lebih baik, dan layanan yang lebih pintar yang sejalan dengan masa depan kehidupan kota.

Bagaimana QuikBot Technologies mengintegrasikan AI, IoT, dan 5G untuk meningkatkan sistem pengiriman otonom?

QuikBot menggunakan 5G untuk komunikasi nirkabel antara perangkat kami seperti robot dan loker, serta lift yang mendukung IoT untuk berbagi informasi dengan layanan cloud kami. Robot-robot kami menggunakan teknologi AI untuk merencanakan dan mengeksekusi navigasi berdasarkan data yang dikumpulkan oleh berbagai sensor onboard, sehingga pengiriman dilakukan dengan aman dan efisien tanpa memerlukan intervensi manusia.

Inovasi-inovasi apa dalam infrastruktur kota pintar yang Anda anggap krusial untuk mendukung mobilitas otonom yang meluas?

Beberapa inovasi kunci dalam infrastruktur kota pintar sangat penting untuk memungkinkan adopsi mobilitas otonom secara luas. Kemajuan-kemajuan ini mendukung operasi kendaraan otonom yang aman, efisien, dan dapat diskalakan di seluruh logistik last-mile, transportasi umum, dan robotika layanan.

Salah satu perkembangan penting adalah penciptaan ruang urban yang dikelola secara digital. Jalan-jalan, trotoar, dan titik akses dilengkapi dengan sensor, tanda pintar, dan sistem terhubung yang membantu kendaraan otonom bernavigasi dengan aman dan beradaptasi dengan kondisi yang berubah. Fitur seperti lampu lalu lintas adaptif, penyeberangan otomatis, dan zona pemuatan dinamis menciptakan lingkungan responsif di mana sistem otonom dapat beroperasi dengan andal.

Konektivitas berkecepatan tinggi dan latensi rendah juga sangat penting. Teknologi seperti 5G dan jaringan IoT khusus memastikan komunikasi yang terus-menerus antara kendaraan otonom, sistem kontrol, dan platform cloud. Konektivitas ini mendukung pengambilan keputusan waktu nyata, pemantauan jarak jauh, dan koordinasi armada yang efisien dalam skala besar.

Di Singapura, Platform Digital Terbuka di Punggol Digital District adalah contoh kuat tentang bagaimana infrastruktur digital mendukung sistem otonom. Bertindak sebagai sistem operasi pusat untuk distrik tersebut, platform ini memungkinkan lembaga pemerintah, bisnis, dan penyedia teknologi untuk mengakses dan berbagi data waktu nyata. Dengan digital twins yang terintegrasi dan analitik prediktif, platform ini memungkinkan pengoperasian layanan otonom yang cerdas dan terkoordinasi di lingkungan urban yang hidup.

Integrasi gedung pintar juga menjadi persyaratan kunci. Agar sistem otonom berfungsi secara menyeluruh, bangunan perlu mendukung akses otomatis dengan fitur seperti lift pintar, turnstile, dan loker pengiriman yang aman. Ini memastikan transisi yang mulus antara ruang publik dan infrastruktur pribadi.

Platform data yang dapat diinteroperabilitas juga memainkan peran penting. Sistem-sistem ini memungkinkan berbagi data yang aman antara perencana kota, penyedia logistik, dan pengelola infrastruktur, memungkinkan rute yang lebih baik, perencanaan kota, dan koordinasi layanan.

Akhirnya, microhub modular sangat penting untuk logistik terdesentralisasi. Fasilitas-fasilitas ini mendukung pengisian daya, pemeliharaan, cross-docking, dan penyimpanan lokal. Microhub yang ditempatkan secara strategis mengurangi jarak pengiriman, mengurangi kemacetan, dan meningkatkan efisiensi operasional armada otonom.

Bersama-sama, elemen-elemen infrastruktur ini membentuk dasar kota pintar otonom, memungkinkan teknologi untuk melayani populasi perkotaan dengan kecepatan, kecerdasan, dan keberlanjutan.

QUIKBOT TECHNOLOGIES dan PlayMade Singapore, yang dipertemukan oleh Enterprise Singapore, bekerja sama untuk mengirimkan bubble tea melalui robot otonom—menggabungkan inovasi lokal dengan ritel pintar.

Bagaimana Anda melihat pengaruh komputasi kuantum terhadap AI dan robotika di masa depan?
Komputasi kuantum memiliki potensi untuk merubah masa depan AI dan robotika, meskipun dampaknya dalam waktu dekat masih akan bersifat eksploratif. Namun, kemampuan dasar yang diperkenalkan sangat signifikan, terutama untuk industri yang beroperasi di lingkungan yang padat data dan dinamis seperti robotika otonom.

Salah satu aplikasi yang paling menjanjikan adalah dalam pemecahan masalah optimisasi yang kompleks. Tugas seperti perencanaan rute pengiriman, manajemen sumber daya armada, dan pengambilan keputusan secara real-time sering kali membebani sistem klasik ketika jumlah variabel meningkat. Algoritma kuantum pada akhirnya dapat menawarkan solusi yang lebih cepat dan lebih akurat, meningkatkan responsivitas dan efisiensi platform otonom.

Komputasi kuantum juga dapat mempercepat pembelajaran mesin. Melatih model AI canggih biasanya membutuhkan daya komputasi dan waktu yang substansial. Metode kuantum dapat mengurangi beban ini, terutama untuk dataset besar dan model pembelajaran mendalam, memungkinkan pengembangan sistem AI yang lebih cepat, lebih adaptif, dan lebih sadar konteks.

Dalam robotika, terutama untuk operasi pengiriman dan layanan otonom, fungsi kritis seperti sensing, perencanaan jalur, dan pemetaan lingkungan bergantung pada pemrosesan data yang cepat. Meskipun sistem kuantum belum cocok untuk kontrol real-time, mereka dapat mendukung simulasi, perencanaan skenario, dan pra-pemrosesan keputusan, membantu robot menavigasi ketidakpastian dengan lebih efektif.

Meskipun teknologi ini masih dalam tahap awal, model hibrida yang menggabungkan komputasi klasik dan kuantum menawarkan jalur praktis ke depan. Sistem ini memungkinkan pengembang untuk mengeksplorasi kemampuan kuantum sambil mengandalkan infrastruktur yang stabil dan ada untuk operasi inti.

Seiring waktu, komputasi kuantum dapat secara signifikan meningkatkan cara sistem AI dilatih, diterapkan, dan diskalakan. Bagi perusahaan robotika yang mengelola navigasi kota yang kompleks atau orkestrasi armada, eksplorasi awal teknologi kuantum akan menjadi kunci untuk membuka potensi kinerja di masa depan dan tetap unggul di dunia yang semakin terotomatisasi.

Industri mana yang menurut Anda masih kurang memanfaatkan AI dan robotika, dan mengapa?
Meskipun AI dan robotika semakin matang, beberapa sektor masih kurang dimanfaatkan. Logistik kesehatan, manajemen fasilitas, dan pendidikan masih menawarkan peluang signifikan untuk otomatisasi, terutama dalam tugas-tugas non-inti dan repetitif yang masih mengandalkan tenaga kerja manual.

Di bidang kesehatan, robotika masih sebagian besar terbatas pada aplikasi klinis atau bedah, sementara logistik non-klinis seperti pengiriman obat, pengangkutan spesimen, dan penanganan limbah sering dilakukan secara manual. Tugas-tugas ini menghabiskan waktu berharga staf dan menyebabkan ketidakefisienan. Robot otonom dapat mengelolanya dengan aman dan andal, tetapi adopsi terhambat oleh masalah regulasi, sistem lama, dan resistensi terhadap perubahan operasional.

Manajemen fasilitas menghadapi tantangan serupa. Banyak gedung, kampus, dan pengembangan penggunaan campuran masih bergantung pada tenaga kerja manusia untuk pembersihan, patroli keamanan, dan logistik internal. Robotika dapat menstandarkan kualitas layanan, mengurangi biaya, dan memungkinkan operasi 24/7, namun tingkat adopsinya tetap terbatas karena struktur kepemilikan yang terfragmentasi, anggaran yang ketat, dan kurangnya platform yang siap diintegrasikan.

Di bidang pendidikan, terutama di kampus besar, AI dan robotika biasanya fokus pada alat pengajaran, meninggalkan proses operasional yang terabaikan. Tugas-tugas seperti pengangkutan dokumen, pengiriman makanan, dan sanitasi bisa ditangani oleh sistem otonom, meningkatkan efisiensi tanpa mengganggu lingkungan belajar. Namun, investasi terus memprioritaskan teknologi akademik dibandingkan dengan otomatisasi layanan.

Di setiap sektor ini, hambatan utama bukanlah teknis, tetapi organisasi. Seiring model Platform-as-a-Service menjadi lebih dapat diakses dan skalabel, industri-industri ini akan lebih siap untuk memodernisasi operasi mereka dan mewujudkan manfaat otomatisasi cerdas.

Bagaimana startup dapat memanfaatkan AI dan teknologi terbaru untuk mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar yang sangat jenuh?
Startup dapat memperoleh keunggulan kompetitif di pasar yang jenuh dengan memanfaatkan AI dan teknologi terbaru untuk memprioritaskan kecepatan, presisi, dan diferensiasi yang jelas. Berbeda dengan perusahaan besar yang terhambat oleh sistem lama, startup memiliki kelincahan untuk membangun operasi berbasis teknologi sejak awal.

AI memungkinkan personalisasi tingkat tinggi dan otomatisasi keputusan, memungkinkan startup menyesuaikan pengalaman pelanggan, merampingkan alur kerja, dan merespons dengan cepat terhadap perubahan pasar. Alat seperti mesin rekomendasi, penetapan harga dinamis, dan analitik prediktif membantu menargetkan segmen pasar yang lebih sempit dengan lebih efektif dan meningkatkan kelincahan operasional.

Dengan mengadopsi model berbasis platform atau model yang ringan infrastruktur, startup dapat menghindari investasi modal yang besar. Sistem berbasis cloud dan otomatisasi mengurangi kebutuhan akan armada fisik atau tenaga kerja manual, menjadikannya sangat berharga dalam logistik, kesehatan, dan ritel, di mana skala dan efisiensi sangat penting.

Data juga menjadi aset strategis. Startup dapat menghasilkan dan menganalisis data real-time dari sensor, perilaku pengguna, atau sistem otonom untuk mendapatkan wawasan yang membimbing pengembangan produk, meningkatkan layanan, dan mempersonalisasi keterlibatan. Di pasar yang ramai, memiliki dan menggunakan data berkualitas tinggi menawarkan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan.

Teknologi terbaru seperti penglihatan komputer, pemrosesan bahasa alami, dan komputasi edge lebih lanjut memungkinkan startup untuk membangun pengalaman pengguna yang lebih mulus dan intuitif. Alat-alat ini meningkatkan kualitas layanan dan memperkuat loyalitas pelanggan.

Yang paling penting, startup dapat menantang model lama dengan menggunakan AI dan robotika untuk menggantikan proses yang ketinggalan zaman, mengurangi biaya, dan membentuk kembali ekspektasi pelanggan. Kemampuan untuk berinovasi dengan cepat dan memikirkan kembali bagaimana nilai disampaikan membedakan mereka di industri yang paling jenuh sekalipun.

QUIKBOT TECHNOLOGIES dengan senang hati menyambut tim Transportasi & Logistik dari Enterprise Singapore di South Beach Service Cluster kami, di mana kami menunjukkan bagaimana Platform-as-a-Service Pengiriman Akhir-Mil Otonom (AFMD PaaS) kami mentransformasikan logistik kota pintar melalui robotika berbasis AI, IoT, dan 5G.

Ke depannya, beberapa pergeseran besar yang dipicu oleh teknologi diperkirakan akan membentuk kembali lanskap bisnis APAC. Salah satu yang paling segera adalah munculnya otomatisasi berbasis AI di berbagai sektor seperti logistik, layanan, dan fungsi administratif. Dengan meningkatnya biaya tenaga kerja dan kekurangan tenaga kerja yang terus berlanjut, bisnis mulai mengadopsi AI untuk mengelola pengiriman akhir-mil, operasi gudang, tugas keuangan, dan layanan pelanggan. Ini sangat berdampak pada sektor-sektor seperti ritel, kesehatan, dan manajemen fasilitas, di mana otomatisasi dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual.

Infrastruktur kota pintar adalah area lain yang mengalami transformasi cepat. Pemerintah di seluruh wilayah ini sedang berinvestasi dalam sistem perkotaan terhubung, dengan inisiatif seperti Open Digital Platform di Punggol Digital District di Singapura yang menunjukkan apa yang mungkin dilakukan. Dengan mengintegrasikan data real-time, sistem otonom, dan kolaborasi publik-swasta, platform-platform ini memungkinkan bisnis untuk menerapkan armada otonom, mengoptimalkan penggunaan energi, dan memberikan layanan berbasis teknologi secara mulus dalam lingkungan yang dikelola secara digital.

Keberlanjutan dan digitalisasi lintas batas juga akan memainkan peran penting. Bisnis didorong untuk mengadopsi teknologi hijau dan alat pelacakan emisi seiring dengan semakin ketatnya regulasi dan pergeseran ekspektasi konsumen. Sementara itu, kerangka perdagangan digital dan rantai pasokan berbasis blockchain mempermudah usaha kecil dan menengah untuk mengakses pasar regional. Perluasan 5G dan komputasi edge akan lebih lanjut memungkinkan layanan real-time dan membantu bisnis menjangkau area yang kurang terhubung, menciptakan akses yang lebih adil di seluruh ekonomi digital.

Kontak : https://www.linkedin.com/in/alan-ngyt/