Volgens het rapport Toekomst van Werk 2025, uitgevoerd door het Wereld Economisch Forum, Braziliaanse werkgevers voorzien dat de functies van specialist in Digitale Transformatie, in AI enMachinaal lerenen inToeleveringsketenen Logistiek zal groeien tot 2030.
Deze groei vult een grote lacune in de sector van Logistiek en Supply Chain Management: het gebrek aan technische vaardigheden om datawetenschap toe te passen, die zich heeft onderscheiden als een essentiële competentie voor de sector.
Met de toename van de afhankelijkheid van beslissingen op basis van nauwkeurige informatie om de efficiëntie te verbeteren, het wordt essentieel om in interne talenten te investeren, of je medewerkers inhuurt die weten hoe ze goede integratiepraktijken kunnen toepassen, gegevensverwerking en -analyse.
Om een panorama te maken, de datawetenschap biedt een gedetailleerd inzicht in de informatie gedurende alle fasen van de logistieke keten. Geavanceerde analytische tools bieden talloze voordelen: op basis van de diepgaande analyse van gegevens, bedrijven kunnen vraag voorspellen, voorraad beheren en routes optimaliseren, naast het verminderen van afval.
Met deze analyses, het is ook mogelijk om patronen te identificeren, anomalieën en verborgen trends, waardoor bedrijven problemen en potentiële knelpunten kunnen anticiperen. Deze praktijken verhogen niet alleen de operationele efficiëntie, maar zorgen ook voor snelle en nauwkeurige antwoorden op veranderingen in de markt en interne behoeften.
Operationele research, op zijn beurt, maakt gebruik van geavanceerde methoden om complexe problemen op te lossen en de toewijzing van middelen te optimaliseren. De toepassingen omvatten alles van het kiezen van de ideale locatie voor distributiecentra tot het bepalen van de optimale routes en voorraadniveaus. Deze benadering maakt het ook mogelijk om scenario's te simuleren en de impact van verschillende beslissingen te evalueren voordat ze worden geïmplementeerd, risico's minimaliseren en efficiëntie maximaliseren.
In een steeds competitiever wordende omgeving, het beheersen van deze technieken voor operationeel onderzoek is een strategisch voordeel voor professionals in de sector. Tegelijkertijd, het vermogen om grote hoeveelheden gegevens om te zetten in toepasbare inzichten maakt datawetenschap een essentiële vaardigheid voor moderne logistiek en supply chain management.
Uitdagingen onderweg
Hoewel veelbelovend, deze gebieden zijn nog relatief nieuw, en een van de grootste uitdagingen is de integratie tussen oude IT-systemen en nieuwe technologieën voor datawetenschap. Veel bedrijven gebruiken nog steeds tools die niet compatibel zijn met moderne oplossingen, het bemoeilijken van de verzameling en integratie van relevante gegevens.
Een andere uitdaging is de culturele weerstand tegen op gegevens gebaseerde beslissingen. Veel professionals geven er nog steeds de voorkeur aan om te vertrouwen op ervaring en intuïtie, wat vereist een organisatieverandering die vanuit het leiderschap komt, het bevorderen van de waardering van op bewijs gebaseerde beslissingen. Bovendien, de kwaliteit en integriteit van gegevens zijn essentieel om analyfouten te voorkomen die kunnen leiden tot verkeerde beslissingen, eisen van robuuste governanceprocessen om nauwkeurige informatie te waarborgen, volledig en consistent.
Ondanks deze moeilijkheden, de obstakels kunnen worden overwonnen met investeringen in technologie, capaciteit en culturele verandering. Data science en operationele research zijn essentiële vaardigheden voor moderne logistiek, niet alleen om de efficiëntie te optimaliseren, maar ook omdat het een strategisch inzicht in de onderneming biedt. De bedrijven die het volledige potentieel van deze disciplines benutten, zullen beter gepositioneerd zijn aan de voorhoede van innovatie en beter voorbereid om te concurreren op de markt
