Sesuai dengan laporan Masa Depan Pekerjaan 2025, dilaksanakan oleh Forum Ekonomi Dunia, para pekerja Brasil memperkirakan bahwa fungsi spesialis dalam Transformasi Digital, dalam AI danPembelajaran Mesindan diRantai Pasokandan Logistik akan tumbuh hingga 2030.
Pertumbuhan ini mengisi kekosongan besar di sektor Logistik dan Manajemen Rantai Pasokan: kurangnya keterampilan teknis untuk menerapkan ilmu data, yang telah menonjol sebagai kompetensi esensial untuk sektor tersebut.
Dengan meningkatnya ketergantungan pada keputusan yang didasarkan pada informasi yang akurat untuk meningkatkan efisiensi, menjadi sangat penting untuk berinvestasi dalam bakat internal, atau merekrut karyawan yang tahu menerapkan praktik integrasi yang baik, pemrosesan dan analisis data.
Untuk membuat panorama, ilmu data memungkinkan pandangan mendetail tentang informasi di sepanjang semua tahap rantai logistik. Alat analitik canggih membawa banyak manfaat: dari analisis mendalam data, perusahaan dapat memprediksi permintaan, mengelola persediaan dan mengoptimalkan rute, selain mengurangi pemborosan.
Dengan analisis ini, juga mungkin untuk mengidentifikasi pola, anomali dan tren tersembunyi, memungkinkan perusahaan untuk mengantisipasi masalah dan potensi hambatan. Praktik-praktik ini tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga menjamin respons yang cepat dan tepat terhadap perubahan pasar dan kebutuhan internal.
penelitian operasional, sebaliknya, menggunakan metode canggih untuk menyelesaikan masalah kompleks dan mengoptimalkan alokasi sumber daya. Aplikasi Anda mencakup mulai dari pemilihan lokasi ideal untuk pusat distribusi hingga penentuan rute dan tingkat persediaan yang ideal. Pendekatan ini juga memungkinkan untuk mensimulasikan skenario dan mengevaluasi dampak dari berbagai keputusan sebelum menerapkannya, meminimalkan risiko dan memaksimalkan efisiensi.
Dalam sebuah lingkungan yang semakin kompetitif, menguasai teknik penelitian operasional ini adalah keunggulan strategis bagi para profesional di sektor tersebut. Pada saat yang sama, kemampuan untuk mengubah volume besar data menjadi wawasan yang dapat diterapkan menjadikan ilmu data keterampilan penting untuk logistik modern dan manajemen jaringan pasokan.
Tantangan di sepanjang jalan
Meskipun menjanjikan, area-area ini masih relatif baru, dan salah satu tantangan terbesar adalah integrasi antara sistem TI lama dan teknologi baru dalam ilmu data. Banyak perusahaan masih menggunakan alat yang tidak kompatibel dengan solusi modern, menyulitkan pengumpulan dan integrasi data yang relevan.
Tantangan lain adalah ketahanan budaya terhadap keputusan yang didasarkan pada data. Banyak profesional masih lebih memilih untuk mengandalkan pengalaman dan intuisi, apa yang diperlukan untuk perubahan organisasi yang dimulai dari kepemimpinan, mempromosikan penghargaan terhadap keputusan yang didasarkan pada bukti. Selain itu, kualitas dan integritas data sangat penting untuk menghindari kesalahan analisis yang dapat mengarah pada keputusan yang salah, meminta proses tata kelola yang kuat untuk memastikan informasi yang akurat, lengkap dan konsisten.
Meskipun ada kesulitan ini, hambatan dapat diatasi dengan investasi dalam teknologi, pelatihan dan perubahan budaya. Ilmu data dan penelitian operasional adalah keterampilan penting untuk logistik modern, tidak hanya untuk mengoptimalkan efisiensi, tetapi juga karena menawarkan pandangan strategis tentang bisnis. Perusahaan yang memanfaatkan seluruh potensi disiplin ini akan lebih baik diposisikan di garis depan inovasi dan lebih siap untuk bersaing di pasar
