Laut dem Bericht Zukunft der Arbeit 2025, durch das Weltwirtschaftsforum durchgeführt, Die brasilianischen Arbeitgeber erwarten, dass die Funktionen von Spezialisten für digitale Transformation, in IA undMaschinelles Lernenund inLieferketteDie Logistik wird bis 2030 wachsen.
Dieses Wachstum schließt eine große Lücke im Bereich Logistik und Lieferkettenmanagement: den Mangel an technischen Fähigkeiten zur Implementierung von Datenwissenschaft, die sich als eine wesentliche Kompetenz für den Sektor herauskristallisiert hat.
Mit der zunehmenden Abhängigkeit von Entscheidungen, die auf präzisen Informationen basieren, um die Effizienz zu verbessern, es wird unerlässlich, in interne Talente zu investieren, oder Mitarbeiter einstellen, die wissen, wie man gute Integrationspraktiken anwendet, Datenverarbeitung und -analyse.
Um ein Panorama zu machen, Die Datenwissenschaft ermöglicht einen detaillierten Einblick in die Informationen über alle Phasen der Lieferkette. Fortgeschrittene Analysewerkzeuge bieten zahlreiche Vorteile: basierend auf der tiefgehenden Analyse der Daten, Die Unternehmen können die Nachfrage vorhersagen, Bestände verwalten und Routen optimieren, neben der Reduzierung von Abfällen.
Mit diesen Analysen, es ist auch möglich, Muster zu identifizieren, Anomalien und verborgene Trends, ermöglicht es den Unternehmen, potenzielle Probleme und Engpässe frühzeitig zu erkennen. Diese Praktiken erhöhen nicht nur die Betriebseffizienz, sondern gewährleisten auch schnelle und präzise Antworten auf Marktveränderungen und interne Bedürfnisse.
Die Betriebsforschung, ihrerseits, verwendet fortschrittliche Methoden zur Lösung komplexer Probleme und zur Optimierung der Ressourcenallokation. Ihre Anwendungen reichen von der Auswahl des idealen Standorts für Verteilzentren bis hin zur Festlegung von Routen und optimalen Bestandsniveaus. Dieser Ansatz ermöglicht es auch, Szenarien zu simulieren und die Auswirkungen verschiedener Entscheidungen zu bewerten, bevor sie umgesetzt werden, Risiken minimieren und Effizienz maximieren.
In einer zunehmend wettbewerbsintensiven Umgebung, die Beherrschung dieser Techniken der Betriebsforschung ist ein strategischer Vorteil für die Fachleute der Branche. Zur gleichen Zeit, Die Fähigkeit, große Datenmengen in anwendbare Erkenntnisse umzuwandeln, macht Data Science zu einer wesentlichen Fähigkeit für moderne Logistik und das Management von Lieferketten.
Herausforderungen auf dem Weg
Obwohl vielversprechend, diese Bereiche sind noch relativ neu, und eine der größten Herausforderungen ist die Integration zwischen alten IT-Systemen und neuen Technologien der Datenwissenschaft. Viele Unternehmen verwenden immer noch Werkzeuge, die mit modernen Lösungen inkompatibel sind, erschwert die Erfassung und Integration relevanter Daten.
Eine weitere Herausforderung ist der kulturelle Widerstand gegen datengestützte Entscheidungen. Viele Fachleute ziehen es immer noch vor, auf Erfahrung und Intuition zu vertrauen, was erfordert einen organisatorischen Wandel, der von der Führung ausgeht, Förderung der Wertschätzung evidenzbasierter Entscheidungen. Außerdem, Die Qualität und Integrität der Daten sind entscheidend, um Analysefehler zu vermeiden, die zu falschen Entscheidungen führen können, robuste Governance-Prozesse fordern, um genaue Informationen sicherzustellen, vollständig und konsistent.
Trotz dieser Schwierigkeiten, Die Hindernisse können mit Investitionen in Technologie überwunden werden, Schulung und kultureller Wandel. Die Datenwissenschaft und die Betriebsforschung sind wesentliche Kompetenzen für die moderne Logistik, nicht nur um die Effizienz zu optimieren, sondern auch, weil es eine strategische Sicht auf das Geschäft bietet. Die Unternehmen, die das gesamte Potenzial dieser Disziplinen ausschöpfen, werden besser an der Spitze der Innovation positioniert sein und besser auf den Wettbewerb im Markt vorbereitet sein
