विश्व आर्थिक मंच द्वारा किए गए "भविष्य का कार्य 2025" रिपोर्ट के अनुसार, ब्राजील के नियोक्ता डिजिटल परिवर्तन, एआई और में विशेषज्ञ की भूमिकाओं की उम्मीद करते हैं।मशीन लर्निंगऔर मेंआपूर्ति श्रृंखलाऔर लॉजिस्टिक्स 2030 तक बढ़ेंगे।
इस वृद्धि ने लॉजिस्टिक्स और सप्लाई चेन प्रबंधन क्षेत्र में एक बड़ी खाई को भर दिया है: डेटा विज्ञान को लागू करने के लिए तकनीकी कौशल की कमी, जो इस क्षेत्र के लिए एक आवश्यक कौशल के रूप में उभरा है।
सटीक जानकारी पर आधारित निर्णयों पर निर्भरता बढ़ने के साथ, दक्षता में सुधार के लिए आंतरिक प्रतिभाओं में निवेश करना या ऐसे कर्मचारियों को नियुक्त करना आवश्यक हो जाता है जो डेटा एकीकरण, प्रसंस्करण और विश्लेषण की अच्छी प्रथाओं को लागू कर सकें।
एक पैनोरमा बनाने के लिए, डेटा विज्ञान सभी चरणों में लॉजिस्टिक श्रृंखला के दौरान जानकारी का विस्तृत दृश्य प्रदान करता है। उन्नत विश्लेषणात्मक उपकरण कई लाभ लाते हैं: डेटा की गहरी विश्लेषण से, कंपनियां मांग का पूर्वानुमान लगा सकती हैं, स्टॉक का प्रबंधन कर सकती हैं और मार्गों का अनुकूलन कर सकती हैं, साथ ही अपव्यय को कम कर सकती हैं।
इन विश्लेषणों के साथ, यह भी संभव है कि पैटर्न, असामान्यताएँ और छुपी हुई प्रवृत्तियों की पहचान की जाए, जिससे कंपनियों को संभावित समस्याओं और बाधाओं का पूर्वानुमान लगाने में मदद मिलती है। ये प्रथाएँ न केवल परिचालन दक्षता बढ़ाती हैं, बल्कि बाजार में बदलावों और आंतरिक आवश्यकताओं के प्रति तेज़ और सटीक प्रतिक्रियाएँ भी सुनिश्चित करती हैं।
ऑपरेशनल रिसर्च, अपने हिस्से के लिए, जटिल समस्याओं को हल करने और संसाधनों के आवंटन को अनुकूलित करने के लिए उन्नत विधियों का उपयोग करता है। आपके अनुप्रयोग वितरण केंद्रों के लिए आदर्श स्थान चुनने से लेकर मार्गों और स्टॉक स्तरों को निर्धारित करने तक फैले हुए हैं। यह दृष्टिकोण भी विभिन्न निर्णयों को लागू करने से पहले परिदृश्यों का अनुकरण करने और उनके प्रभाव का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है, जिससे जोखिम कम होते हैं और दक्षता अधिकतम होती है।
एक अधिक प्रतिस्पर्धात्मक वातावरण में, इन परिचालन अनुसंधान तकनीकों का ज्ञान क्षेत्र के पेशेवरों के लिए एक रणनीतिक लाभ है। एक ही समय में, बड़े डेटा को उपयोगी अंतर्दृष्टियों में बदलने की क्षमता आधुनिक लॉजिस्टिक्स और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के लिए डेटा विज्ञान को एक आवश्यक कौशल बनाती है।
रास्ते में चुनौतियाँ
हालांकि ये क्षेत्र आशाजनक हैं, ये अभी भी अपेक्षाकृत नए हैं, और सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक पुरानी आईटी प्रणालियों और नई डेटा विज्ञान तकनीकों के बीच एकीकरण है। कई कंपनियां अभी भी आधुनिक समाधानों के साथ असंगत उपकरणों का उपयोग कर रही हैं, जिससे संबंधित डेटा एकत्र करना और एकीकृत करना कठिन हो जाता है।
एक और चुनौती डेटा-आधारित निर्णयों के प्रति सांस्कृतिक प्रतिरोध है। कई पेशेवर अभी भी अनुभव और अंतर्ज्ञान पर भरोसा करना पसंद करते हैं, जिसके लिए नेतृत्व से शुरू होने वाले संगठनात्मक परिवर्तन की आवश्यकता है, जो साक्ष्यों पर आधारित निर्णयों का मूल्यांकन बढ़ावा देता है। इसके अलावा, डेटा की गुणवत्ता और अखंडता विश्लेषण में त्रुटियों से बचने के लिए महत्वपूर्ण हैं जो गलत निर्णयों की ओर ले सकते हैं, सटीक, पूर्ण और सुसंगत जानकारी सुनिश्चित करने के लिए मजबूत शासन प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है।
इन कठिनाइयों के बावजूद, बाधाओं को प्रौद्योगिकी, क्षमता निर्माण और सांस्कृतिक परिवर्तन में निवेश करके पार किया जा सकता है। डेटा विज्ञान और परिचालन अनुसंधान आधुनिक लॉजिस्टिक्स के लिए आवश्यक क्षमताएँ हैं, न केवल दक्षता को अनुकूलित करने के लिए बल्कि व्यवसाय का रणनीतिक दृष्टिकोण प्रदान करने के लिए भी। जो कंपनियां इन विषयों की पूरी क्षमता का अन्वेषण करेंगी, वे नवाचार के अग्रभाग में बेहतर स्थिति में होंगी और बाजार में प्रतिस्पर्धा करने के लिए अधिक तैयार होंगी।
