Laut dem Bericht „Future of Work 2025“ des Weltwirtschaftsforums prognostizieren brasilianische Arbeitgeber, dass die Rollen von Spezialisten für digitale Transformation, KI undMaschinelles Lernenund inLieferketteund Logistik werden bis 2030 wachsen.
Dieses Wachstum schließt eine große Lücke im Bereich Logistik und Supply Chain Management: den Mangel an technischen Fähigkeiten zur Umsetzung der Datenwissenschaft, die sich als eine wesentliche Kompetenz für den Sektor herausgestellt hat.
Mit der zunehmenden Abhängigkeit von Entscheidungen, die auf genauen Informationen basieren, um die Effizienz zu verbessern, wird es unerlässlich, in internes Talent zu investieren oder Mitarbeiter einzustellen, die bewährte Praktiken der Integration, Verarbeitung und Analyse von Daten anwenden können.
Um Panorama erstellen, die Datenwissenschaft ermöglicht eine detaillierte Sicht auf die Informationen entlang aller Phasen der Lieferkette. Fortschrittliche Analysetools bringen zahlreiche Vorteile: Durch eine vertiefte Datenanalyse können Unternehmen die Nachfrage vorhersagen, Bestände verwalten und Routen optimieren sowie Abfälle reduzieren.
Mit diesen Analysen ist es auch möglich, Muster, Anomalien und verborgene Trends zu erkennen, sodass Unternehmen potenzielle Probleme und Engpässe frühzeitig erkennen können. Diese Praktiken steigern nicht nur die operative Effizienz, sondern gewährleisten auch schnelle und präzise Reaktionen auf Marktveränderungen und interne Bedürfnisse.
Die Operationsforschung verwendet wiederum fortschrittliche Methoden, um komplexe Probleme zu lösen und die Ressourcenallokation zu optimieren. Ihre Anwendungen reichen von der Auswahl des idealen Standorts für Verteilzentren bis hin zur Festlegung von Routen und optimalen Lagerbeständen. Diese Vorgehensweise ermöglicht auch die Simulation von Szenarien und die Bewertung der Auswirkungen verschiedener Entscheidungen, bevor sie umgesetzt werden, wodurch Risiken minimiert und die Effizienz maximiert werden.
In einer zunehmend wettbewerbsintensiven Umgebung ist die Beherrschung dieser Techniken der Operationsforschung ein strategischer Vorteil für die Fachkräfte in der Branche. Gleichzeitig macht die Fähigkeit, große Datenmengen in anwendbare Erkenntnisse umzuwandeln, die Datenwissenschaft zu einer wesentlichen Fähigkeit für die moderne Logistik und das Management von Lieferketten.
Herausforderungen auf dem Weg
Obwohl vielversprechend, sind diese Bereiche noch relativ neu, und eine der größten Herausforderungen ist die Integration zwischen alten IT-Systemen und neuen Datenwissenschaftstechnologien. Viele Unternehmen verwenden noch immer inkompatible Tools mit modernen Lösungen, was die Sammlung und Integration relevanter Daten erschwert.
Eine weitere Herausforderung ist die kulturelle Widerstandsfähigkeit gegenüber datenbasierten Entscheidungen. Viele Fachleute bevorzugen es immer noch, auf Erfahrung und Intuition zu vertrauen, was einen organisatorischen Wandel erfordert, der von der Führung ausgeht und die Wertschätzung evidenzbasierter Entscheidungen fördert. Darüber hinaus sind die Qualität und Integrität der Daten entscheidend, um Analysefehler zu vermeiden, die zu falschen Entscheidungen führen könnten, und erfordern robuste Governance-Prozesse, um genaue, vollständige und konsistente Informationen sicherzustellen.
Trotz dieser Schwierigkeiten können die Hindernisse durch Investitionen in Technologie, Schulung und kulturellen Wandel überwunden werden. Datenwissenschaft und Operations Research sind wesentliche Kompetenzen für die moderne Logistik, nicht nur um die Effizienz zu optimieren, sondern auch um eine strategische Sicht auf das Geschäft zu bieten. Unternehmen, die das volle Potenzial dieser Disziplinen ausschöpfen, werden besser positioniert sein an der Spitze der Innovation und besser vorbereitet sein, um auf dem Markt zu konkurrieren.
