A 2025-ös Munka jövője jelentés szerint, a Világgazdasági Fórum által végrehajtva, a braziliai munkaadók előre látják, hogy a Digitális Átalakítás szakértőinek feladatai, mesterséges intelligenciában ésGépi tanulásés ésEllátási láncés és logisztika 2030-ig fognak növekedni.
Ez a növekedés kitölti a logisztikai és ellátási lánc menedzsment szektorában egy nagy hiányt a technikai készségek terén az adattudomány megvalósításához, amely kiemelkedően fontos készségként szerepel a szektorban.
A pontosabb információkra alapozott döntések iránti függőség növekedésével a hatékonyság javítása érdekében, elengedhetetlen belső tehetségekbe fektetni, hol alkalmazottakat, akik képesek jó integrációs gyakorlatokat alkalmazni, adatfeldolgozás és -elemzés.
Egy panoráma készítéséhez, Az adatelemzés lehetővé teszi az információk részletes áttekintését a logisztikai lánc összes szakaszában. Fejlett elemző eszközök számos előnyt nyújtanak: az adatok alapos elemzésétől kezdve, a vállalatok képesek előre jelezni a keresletet, készletek kezelése és útvonalak optimalizálása, a hulladékok csökkentése mellett.
Ezekkel az elemzésekkel, szintén lehetséges mintázatokat azonosítani, rejtett anomáliák és trendek, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy előre jelezzék a potenciális problémákat és szűk keresztmetszeteket. Ezek a gyakorlatok nemcsak növelik az operatív hatékonyságot, de também garantem respostas rápidas e precisas às mudanças do mercado e às necessidades internas.
Operációs kutatás, a maga módján, Fejlett módszereket alkalmaz a komplex problémák megoldására és az erőforrások allokációjának optimalizálására. Alkalmazásai kiterjednek a distributionális központok ideális helyének kiválasztásától a útvonalak és készletszintek meghatározásáig. Ez a megközelítés lehetővé teszi forgatókönyvek szimulálását és különböző döntések hatásának értékelését azok végrehajtása előtt, kockázatok minimalizálása és hatékonyság maximalizálása.
Egyre versenyképesebb környezetben, az operációs kutatási technikák elsajátítása stratégiai előnyt jelent az ágazat szakemberei számára. Ugyanakkor, Az adatok nagy mennyiségének hasznosítható betekintésekké alakításának képessége teszi az adat tudományt elengedhetetlen képessé a modern logisztikában és az ellátási láncok irányításában.
Út közbeni kihívások
Bár ígéretes, ezek a területek még viszonylag újak, és egyik legnagyobb kihívás az régi informatikai rendszerek és az új adat tudományi technológiák integrációja. Sok vállalat még mindig nem kompatibilis eszközöket használ a modern megoldásokkal, megnehezítve a releváns adatok gyűjtését és integrálását.
Egy másik kihívás a kulturális ellenállás az adat-alapú döntésekkel szemben. Sok szakember még mindig inkább bízik a tapasztalatban és a megérzésben, Mit igényel szervezeti változást a vezetésből kiindulva, az eredmények alapjául szolgáló döntések értékelésének előmozdítása. Ezenkívül, Az adatok minősége és integritása alapvető fontosságú a hibás elemzések elkerülése érdekében, amelyek téves döntésekhez vezethetnek, szilárd irányítási folyamatokat követel a pontos információk biztosítása érdekében, teljes és következetes.
Ezek a nehézségek ellenére, a akadályokat technológiai beruházásokkal lehet legyőzni, képzés és kulturális változás. Az adatelemzés és a műveleti kutatás alapvető készségek a modern logisztikában, csak az hatékonyság növelése érdekében, de também por oferecer uma visão estratégica do negócio. Azok a vállalatok, amelyek kiaknázza ezeknek a diszciplínáknak a teljes potenciálját, jobban pozícionálják magukat az innováció élvonalában és jobban felkészültek a piaci versenyre
