I henhold til rapporten Fremtiden for arbeid 2025, utarbeidet av Verdens økonomiske forum, forventer brasilianske arbeidsgivere at funksjoner som spesialist innen digital transformasjon, AI ogMaskinlæringog ogForsyningskjedeogistikk vil vokse frem til 2030.
Denne veksten fyller et stort hull i logistikk- og forsyningsnettverksstyringssektoren: mangelen på tekniske ferdigheter for å implementere datavitenskap, som har blitt fremhevet som en essensiell kompetanse for sektoren.
Med økningen i avhengigheten av beslutninger basert på nøyaktig informasjon for å forbedre effektiviteten, blir det nødvendig å investere i interne talenter eller ansette medarbeidere som kan anvende gode praksiser for integrasjon, behandling og analyse av data.
For å lage et overblikk, gjør datavitenskap det mulig å få en detaljert oversikt over informasjonen gjennom alle trinn i forsyningskjeden. Avanserte analytiske verktøy gir utallige fordeler: gjennom grundig dataanalyse kan bedrifter forutsi etterspørsel, håndtere lager og optimalisere ruter, i tillegg til å redusere svinn.
Med disse analyser er det også mulig å identifisere mønstre, anomalier og skjulte trender, noe som gjør det mulig for bedrifter å forutse potensielle problemer og flaskehalser. Disse praksiser øker ikke bare den operative effektiviteten, men sikrer også raske og nøyaktige svar på markedets endringer og interne behov.
Operasjonsforskning bruker avanserte metoder for å løse komplekse problemer og optimalisere ressursallokering. Dine applikasjoner spenner fra å velge den ideelle plasseringen for distribusjonssentre til å fastsette ruter og ideelle lager nivåer. Denne tilnærmingen gjør det også mulig å simulere scenarier og vurdere virkningen av ulike beslutninger før de implementeres, noe som minimerer risiko og maksimerer effektiviteten.
I et stadig mer konkurransepreget miljø er det en strategisk fordel for fagfolk i sektoren å mestre disse teknikkene innen operasjonsanalyse. Samtidig gjør evnen til å omdanne store mengder data til anvendelige innsikter data science til en viktig ferdighet for moderne logistikk og forsyningskjedeledelse.
Utfordringer underveis
Selv om de er lovende, er disse områdene fortsatt relativt nye, og en av de største utfordringene er integrasjonen mellom gamle IT-systemer og ny datavitenskapsteknologi. Mange bedrifter bruker fortsatt verktøy som er inkompatible med moderne løsninger, noe som gjør innsamling og integrering av relevante data vanskelig.
En annen utfordring er den kulturelle motstanden mot datadrevne beslutninger. Mange fagfolk foretrekker fortsatt å stole på erfaring og intuisjon, noe som krever en organisasjonsendring som starter med ledelsen, og fremmer verdsettelsen av beslutninger basert på bevis. I tillegg er kvaliteten og integriteten til dataene avgjørende for å unngå analysefeil som kan føre til feilaktige beslutninger, og krever robuste styringsprosesser for å sikre nøyaktig, fullstendig og konsistent informasjon.
Til tross for disse vanskelighetene kan hindringene overvinnes gjennom investeringer i teknologi, opplæring og kulturell endring. Dataanalyse og operasjonsforskning er essensielle ferdigheter for moderne logistikk, ikke bare for å optimalisere effektiviteten, men også for å tilby en strategisk innsikt i virksomheten. Bedrifter som utnytter hele potensialet i disse disiplinene vil være bedre posisjonert i frontlinjen av innovasjon og mer forberedt på å konkurrere i markedet.
