세계경제포럼이 수행한 2025년 미래 노동 보고서에 따르면, 브라질 고용주들은 디지털 전환 전문가, 인공지능 분야 전문가의 역할이 증가할 것으로 예상하고 있습니다.기계 학습그리고공급망물류 및 공급망은 2030년까지 성장할 것입니다.
이 성장은 물류 및 공급망 관리 분야의 큰 격차를 메우고 있습니다: 데이터 과학을 구현하는 데 필요한 기술적 역량의 부족으로, 이는 이 분야에서 필수적인 역량으로 부상하고 있습니다.
정확한 정보를 기반으로 한 의사결정에 대한 의존도가 높아짐에 따라 내부 인재에 투자하거나 통합, 처리 및 데이터 분석의 우수 사례를 적용할 수 있는 협력자를 채용하는 것이 필수적입니다.
개요를 위해 데이터 과학은 공급망 전체 단계에 걸친 정보에 대한 상세한 시야를 제공합니다. 고급 분석 도구는 수많은 이점을 제공합니다: 데이터의 심층 분석을 통해 기업은 수요를 예측하고, 재고를 관리하며, 경로를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 낭비를 줄일 수 있습니다.
이 분석을 통해 패턴, 이상 징후 및 숨겨진 추세를 식별할 수 있어 기업이 잠재적인 문제와 병목 현상을 미리 예측할 수 있습니다. 이러한 관행은 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 시장 변화와 내부 요구에 신속하고 정확하게 대응하는 것도 보장합니다.
운영 연구는 복잡한 문제를 해결하고 자원 배분을 최적화하기 위해 고급 방법을 사용합니다. 당신의 애플리케이션은 유통 센터의 최적 위치 선정부터 경로 및 이상적인 재고 수준 결정에 이르기까지 다양합니다. 이 접근법은 또한 시나리오를 시뮬레이션하고 다양한 결정의 영향을 평가하여 위험을 최소화하고 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
점점 더 경쟁이 치열해지는 환경에서 이러한 운영 연구 기법을 숙달하는 것은 업계 전문가들에게 전략적 차별화 요소입니다. 동시에, 방대한 데이터를 적용 가능한 통찰력으로 전환하는 능력은 데이터 과학을 현대 물류와 공급망 관리에 필수적인 기술로 만든다.
길 위의 도전들
비록 유망하지만, 이러한 분야는 아직 비교적 새로우며, 가장 큰 도전 과제 중 하나는 오래된 IT 시스템과 새로운 데이터 과학 기술 간의 통합입니다. 많은 기업들이 여전히 현대적인 솔루션과 호환되지 않는 도구를 사용하여 관련 데이터의 수집과 통합을 어렵게 하고 있습니다.
또 다른 도전은 데이터 기반 결정에 대한 문화적 저항입니다. 많은 전문가들은 여전히 경험과 직관에 의존하는 것을 선호하며, 이는 리더십에서 출발하는 조직적 변화와 증거에 기반한 의사결정을 중시하는 것을 요구합니다. 또한, 데이터의 품질과 무결성은 잘못된 분석으로 인해 잘못된 의사결정을 방지하는 데 필수적이며, 정확하고 완전하며 일관된 정보를 보장하기 위해 강력한 거버넌스 프로세스가 필요합니다.
이러한 어려움에도 불구하고, 장애물은 기술 투자, 역량 강화 및 문화 변화로 극복할 수 있습니다. 데이터 과학과 운영 연구는 현대 물류에 필수적인 역량으로, 효율성을 최적화할 뿐만 아니라 비즈니스에 대한 전략적 통찰력을 제공하기 위해서입니다. 이 모든 분야의 잠재력을 최대한 활용하는 기업들은 혁신의 최전선에 더 잘 자리 잡고 시장에서 경쟁할 준비가 더 잘 되어 있습니다.
