Zgodnie z raportem Przyszłość Pracy 2025, przeprowadzone przez Światowe Forum Ekonomiczne, brazylijscy pracodawcy przewidują, że funkcje specjalisty ds. Transformacji Cyfrowej, w IA iUczenie maszynowei wŁańcuch dostawLogistyka będzie rosła do 2030 roku.
Ten wzrost wypełnia dużą lukę w sektorze logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw: brak umiejętności technicznych do wdrażania nauki o danych, co ma zyskała na znaczeniu jako kluczowa kompetencja dla sektora.
Wraz ze wzrostem zależności od decyzji opartych na dokładnych informacjach w celu poprawy efektywności, staje się niezbędne inwestowanie w talenty wewnętrzne, lub zatrudnić współpracowników, którzy potrafią stosować dobre praktyki integracji, przetwarzanie i analiza danych.
Aby zrobić panoramę, nauka o danych umożliwia szczegółowy wgląd w informacje na wszystkich etapach łańcucha logistycznego. Zaawansowane narzędzia analityczne przynoszą liczne korzyści: na podstawie dogłębnej analizy danych, firmy potrafią przewidywać popyt, zarządzanie zapasami i optymalizacja tras, oprócz zmniejszenia marnotrawstwa.
Z tymi analizami, można również zidentyfikować wzorce, anomalia i ukryte tendencje, pozwalając firmom na wcześniejsze przewidywanie problemów i potencjalnych wąskich gardeł. Te praktyki nie tylko zwiększają efektywność operacyjną, ale jednak zapewniają szybkie i precyzyjne odpowiedzi na zmiany na rynku i wewnętrzne potrzeby.
badania operacyjne, z kolei, używa zaawansowanych metod do rozwiązywania złożonych problemów i optymalizacji alokacji zasobów. Ich aplikacje obejmują wybór idealnej lokalizacji dla centrów dystrybucji, aż po określenie tras i optymalnych poziomów zapasów. To pode pode również symulować scenariusze i oceniać wpływ różnych decyzji przed ich wdrożeniem, minimalizując ryzyko i maksymalizując efektywność.
W coraz bardziej konkurencyjnym środowisku, opanowanie tych technik badań operacyjnych jest strategiczną przewagą dla profesjonalistów w branży. Jednocześnie, zdolność przekształcania dużych wolumenów danych w zastosowalne spostrzeżenia sprawia, że nauka o danych jest niezbędną umiejętnością w nowoczesnej logistyce i zarządzaniu sieciami dostaw.
Wyzwania na drodze
Chociaż obiecujące, te obszary są wciąż stosunkowo nowe, jednym z największych wyzwań jest integracja między starymi systemami IT a nowymi technologiami nauki o danych. Wiele firm wciąż korzysta z narzędzi niekompatybilnych z nowoczesnymi rozwiązaniami, utrudniając zbieranie i integrację istotnych danych.
Innym wyzwaniem jest opór kulturowy wobec decyzji opartych na danych. Wielu profesjonalistów wciąż woli polegać na doświadczeniu i intuicji, co wymaga zmiana organizacyjna, która wychodzi od przywództwa, promowanie wartościowania decyzji opartych na dowodach. Ponadto, jakość i integralność danych są kluczowe, aby unikać błędów analitycznych, które mogą prowadzić do błędnych decyzji, wymagając solidnych procesów zarządzania w celu zapewnienia dokładnych informacji, kompletne i spójne.
Pomimo tych trudności, przeszkody można pokonać dzięki inwestycjom w technologię, szkolenie i zmiana kulturowa. Nauka o danych i badania operacyjne są kluczowymi umiejętnościami dla nowoczesnej logistyki, nie tylko w celu optymalizacji efektywności, ale także dlatego, że oferuje strategiczny wgląd w biznes. Firmy, które wykorzystają cały potencjał tych dyscyplin, będą lepiej przygotowane do bycia na czołowej pozycji innowacji i bardziej gotowe do konkurowania na rynku
