Согласно отчету Будущее работы 2025, проведено Всемирным экономическим форумом, бразильские работодатели ожидают, что функции специалиста по цифровой трансформации, в ИИ иМашинное обучениеи вЦепочка поставокЛогистика будет расти до 2030 года.
Этот рост заполняет большую нишу в секторе логистики и управления цепочками поставок: нехватка технических навыков для внедрения науки о данных, что выделяется как основное умение для сектора.
С увеличением зависимости от решений, основанных на точной информации, для повышения эффективности, становится необходимым инвестировать в внутренние таланты, вы нанимаете сотрудников, которые умеют применять хорошие практики интеграции, обработка и анализ данных.
Чтобы сделать панораму, наука о данных позволяет получить детальное представление о информации на всех этапах логистической цепи. Продвинутые аналитические инструменты приносят множество преимуществ: начиная с глубокого анализа данных, компании могут предсказывать спрос, управлять запасами и оптимизировать маршруты, кроме сокращения отходов.
С этими анализами, также возможно выявлять паттерны, аномалии и скрытые тенденции, позволяя компаниям предвидеть проблемы и потенциальные узкие места. Эти практики не только повышают операционную эффективность, но также обеспечивают быстрые и точные ответы на изменения рынка и внутренние потребности.
Операционное исследование, в свою очередь, использует передовые методы для решения сложных задач и оптимизации распределения ресурсов. Его приложения охватывают выбор идеального местоположения для распределительных центров, а также определение маршрутов и оптимальных уровней запасов. Этот подход также позволяет моделировать сценарии и оценивать влияние различных решений перед их реализацией, минимизируя риски и максимизируя эффективность.
В всё более конкурентной среде, овладение этими техниками операционного исследования является стратегическим преимуществом для специалистов в этой области. В то же время, способность преобразовывать большие объемы данных в применимые инсайты делает науку о данных необходимым навыком для современной логистики и управления цепями поставок.
Проблемы на пути
Хотя многообещающие, эти области все еще относительно новые, и одной из самых больших проблем является интеграция между старыми ИТ-системами и новыми технологиями науки о данных. Многие компании все еще используют инструменты, несовместимые с современными решениями, усложняя сбор и интеграцию релевантных данных.
Еще одной проблемой является культурное сопротивление решениям, основанным на данных. Многие профессионалы все еще предпочитают полагаться на опыт и интуицию, что требует организационных изменений, исходящих от руководства, продвижение ценности решений, основанных на доказательствах. Кроме того, качество и целостность данных являются основополагающими для предотвращения ошибок анализа, которые могут привести к неправильным решениям, требуя надежные процессы управления для обеспечения точной информации, полные и последовательные.
Несмотря на эти трудности, препятствия могут быть преодолены с инвестициями в технологии, обучение и культурные изменения. Наука о данных и операционные исследования являются основными компетенциями для современной логистики, не только для оптимизации эффективности, но также за то, что предлагает стратегический взгляд на бизнес. Компании, которые используют весь потенциал этих дисциплин, будут лучше подготовлены к передовым позициям в инновациях и более готовы к конкуренции на рынке
