2025 के काम का भविष्य रिपोर्ट के अनुसार, विश्व आर्थिक मंच द्वारा आयोजित, ब्राज़ीलियाई नियोक्ता डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन विशेषज्ञ की भूमिकाओं की उम्मीद करते हैं, में IA औरमशीन लर्निंगऔर मेंआपूर्ति श्रृंखलाऔर लॉजिस्टिक्स 2030 तक बढ़ेंगे.
यह वृद्धि लॉजिस्टिक्स और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन क्षेत्र में एक बड़ी कमी को भरती है: डेटा विज्ञान को लागू करने के लिए तकनीकी कौशल की कमी, जो क्षेत्र के लिए एक आवश्यक कौशल के रूप में उभरा है.
सूचनाओं पर आधारित निर्णयों की निर्भरता में वृद्धि के साथ दक्षता में सुधार के लिए, आंतरिक प्रतिभाओं में निवेश करना अनिवार्य हो जाता है, या सहयोगियों को नियुक्त करें जो एकीकरण के अच्छे अभ्यासों को लागू करना जानते हैं, डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण.
एक पैनोरमा बनाने के लिए, डेटा विज्ञान सभी चरणों में लॉजिस्टिक चेन के दौरान जानकारी का विस्तृत दृश्य प्रदान करता है. उन्नत विश्लेषणात्मक उपकरण कई लाभ लाते हैं: डेटा के गहन विश्लेषण से, कंपनियाँ मांगों की भविष्यवाणी कर सकती हैं, स्टॉक प्रबंधित करना और मार्गों का अनुकूलन करना, इसके अलावा बर्बादी को कम करना.
इन विश्लेषणों के साथ, यहाँ पैटर्न पहचानना भी संभव है, असामान्यताएँ और छिपी हुई प्रवृत्तियाँ, अनुसंधान कंपनियों को समस्याओं और संभावित बाधाओं का पूर्वानुमान लगाने की अनुमति देता है. ये प्रथाएँ न केवल परिचालन दक्षता को बढ़ाती हैं, लेकिन वे बाजार में बदलावों और आंतरिक आवश्यकताओं के लिए तेज और सटीक प्रतिक्रियाएं भी सुनिश्चित करते हैं.
संचालन अनुसंधान, अपनी बारी में, उन्नत विधियों का उपयोग करके जटिल समस्याओं को हल करना और संसाधनों के आवंटन को अनुकूलित करना. इसके अनुप्रयोग वितरण केंद्रों के लिए आदर्श स्थान के चयन से लेकर मार्गों और आदर्श स्टॉक स्तरों की परिभाषा तक फैले हुए हैं. यह दृष्टिकोण विभिन्न परिदृश्यों का अनुकरण करने और उन्हें लागू करने से पहले विभिन्न निर्णयों के प्रभाव का मूल्यांकन करने की भी अनुमति देता है, जोखिमों को कम करना और दक्षता को अधिकतम करना.
एक越来越 प्रतिस्पर्धात्मक वातावरण में, इन परिचालन अनुसंधान तकनीकों में महारत हासिल करना क्षेत्र के पेशेवरों के लिए एक रणनीतिक अंतर है. एक ही समय में, बड़े डेटा वॉल्यूम को लागू करने योग्य अंतर्दृष्टियों में बदलने की क्षमता डेटा विज्ञान को आधुनिक लॉजिस्टिक्स और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के लिए एक आवश्यक कौशल बनाती है.
रास्ते में चुनौतियाँ
हालांकि आशाजनक, ये क्षेत्र अभी भी अपेक्षाकृत नए हैं, और सबसे बड़े चुनौतियों में से एक पुराने आईटी सिस्टम और नए डेटा विज्ञान तकनीकों के बीच एकीकरण है. कई कंपनियाँ अभी भी आधुनिक समाधानों के साथ असंगत उपकरणों का उपयोग करती हैं, महत्वपूर्ण डेटा संग्रह और एकीकरण को कठिन बनाना.
एक और चुनौती डेटा पर आधारित निर्णयों के लिए सांस्कृतिक प्रतिरोध है. कई पेशेवर अभी भी अनुभव और अंतर्ज्ञान पर भरोसा करना पसंद करते हैं, एक नेतृत्व से शुरू होने वाले संगठनात्मक परिवर्तन की क्या आवश्यकता है, साक्ष्यों पर आधारित निर्णयों के मूल्यांकन को बढ़ावा देना. इसके अलावा, डेटा की गुणवत्ता और अखंडता विश्लेषण में गलतियों से बचने के लिए महत्वपूर्ण हैं जो गलत निर्णयों की ओर ले जा सकती हैं, मजबूत शासन प्रक्रियाओं की मांग करना ताकि सटीक जानकारी सुनिश्चित की जा सके, पूर्ण और सुसंगत.
इन कठिनाइयों के बावजूद, अवरोधों को प्रौद्योगिकी में निवेश के साथ पार किया जा सकता है, क्षमता निर्माण और सांस्कृतिक परिवर्तन. डेटा विज्ञान और परिचालन अनुसंधान आधुनिक लॉजिस्टिक्स के लिए आवश्यक क्षमताएँ हैं, केवल दक्षता को अनुकूलित करने के लिए नहीं, लेकिन यह भी व्यवसाय की एक रणनीतिक दृष्टि प्रदान करने के लिए. जो कंपनियां इन विषयों की पूरी क्षमता का दोहन करेंगी, वे नवाचार के अग्रणी में बेहतर स्थिति में होंगी और बाजार में प्रतिस्पर्धा के लिए अधिक तैयार होंगी
