Ifølge rapporten Fremtidens Arbejde 2025, udført af Verdensøkonomisk Forum, de brasilianske arbejdsgivere forudser, at funktionerne som specialist i digital transformation, i AI ogMachine Learningog indForsyningskædeog Logistik vil vokse indtil 2030.
Denne vækst udfylder et stort hul i sektoren for logistik og forsyningskædeledelse: manglen på tekniske færdigheder til at implementere datavidenskab, som har fremhævet sig som en væsentlig kompetence for sektoren.
Med den stigende afhængighed af beslutninger baseret på præcise oplysninger for at forbedre effektiviteten, det bliver uundgåeligt at investere i interne talenter, eller ansætte medarbejdere, der ved, hvordan man anvender gode integrationspraksisser, behandling og analyse af data.
For at lave et panorama, data science giver et detaljeret overblik over informationerne gennem alle faser af den logistiske kæde. Avancerede analytiske værktøjer bringer utallige fordele: baseret på en dybdegående analyse af dataene, virksomhederne kan forudsige efterspørgsler, styring af lagre og optimering af ruter, udover at reducere spild.
Med disse analyser, det er også muligt at identificere mønstre, anomali og skjulte tendenser, giver virksomheder mulighed for at forudse problemer og potentielle flaskehalse. Disse praksis øger ikke kun den operationelle effektivitet, men de sikrer også hurtige og præcise svar på markedets ændringer og interne behov.
Operationel forskning, for sin del, bruger avancerede metoder til at løse komplekse problemer og optimere ressourceallokeringen. Dens anvendelser spænder fra valget af den ideelle placering for distributionscentre til fastlæggelse af ruter og optimale lagerbeholdninger. Denne tilgang muliggør også simulering af scenarier og vurdering af virkningen af forskellige beslutninger, før de implementeres, minimere risici og maksimere effektiviteten.
I et stadig mere konkurrencepræget miljø, at mestre disse teknikker inden for operationel forskning er en strategisk forskel for fagfolk i branchen. Samtidig, evnen til at omdanne store mængder data til anvendelige indsigter gør datavidenskab til en essentiel færdighed for moderne logistik og forsyningskædeledelse.
Udfordringer undervejs
Selvom lovende, disse områder er stadig relativt nye, og en af de største udfordringer er integrationen mellem gamle IT-systemer og nye datavidenskabsteknologier. Mange virksomheder bruger stadig værktøjer, der er inkompatible med moderne løsninger, vanskeliggør indsamlingen og integrationen af relevante data.
En anden udfordring er den kulturelle modstand mod datadrevne beslutninger. Mange fagfolk foretrækker stadig at stole på erfaring og intuition, hvad kræver en organisatorisk forandring, der kommer fra ledelsen, fremme værdsættelsen af beslutninger baseret på evidens. Derudover, kvaliteten og integriteten af data er afgørende for at undgå analysefejl, der kan føre til fejlagtige beslutninger, kræver robuste governanceprocesser for at sikre præcise oplysninger, komplette og konsistente.
På trods af disse vanskeligheder, hindringerne kan overvindes med investeringer i teknologi, kapacitering og kulturforandring. Data science og operations research er essentielle kompetencer for moderne logistik, ikke kun for at optimere effektiviteten, men også ved at tilbyde en strategisk indsigt i forretningen. De virksomheder, der udnytter hele potentialet af disse discipliner, vil være bedre positioneret i frontlinjen af innovation og mere forberedte på at konkurrere på markedet
