根据《2025年工作未来报告》, 由世界经济论坛进行, 巴西雇主预计数字化转型专家的职位, 在人工智能和机器学习以及供应链物流将在2030年前增长.
这一增长填补了物流和供应链管理领域的一个重大空白：缺乏实施数据科学的技术技能, 在该行业中被视为一项重要的能力.
随着对基于准确信息的决策依赖的增加，以提高效率, 投资内部人才变得不可或缺, 你可以雇佣懂得应用良好整合实践的员工, 数据处理与分析.
为了做一个全景, 数据科学使我们能够在整个物流链的各个阶段详细了解信息. 先进的分析工具带来了无数好处：通过对数据的深入分析, 企业能够预测需求, 管理库存和优化路线, 除了减少浪费.
通过这些分析, 也可以识别模式, 异常和隐秘趋势, 允许企业提前识别潜在问题和瓶颈. 这些做法不仅提高了运营效率, 但也确保对市场变化和内部需求做出快速而准确的响应.
运筹学, 反过来, 使用先进的方法来解决复杂问题并优化资源分配. 它的应用范围从选择理想的配送中心位置到确定最佳路线和库存水平. 这种方法还可以模拟场景并评估在实施不同决策之前的影响, 最小化风险并最大化效率.
在一个日益竞争激烈的环境中, 掌握这些运筹学技术是该行业专业人士的战略优势. 同时, 将大量数据转化为可应用洞察的能力使数据科学成为现代物流和供应链管理的关键技能.
一路上的挑战
尽管有前景, 这些领域仍然相对较新, 其中一个最大的挑战是旧的IT系统与新的数据科学技术之间的集成. 许多公司仍在使用与现代解决方案不兼容的工具, 使相关数据的收集和整合变得困难.
另一个挑战是对基于数据的决策的文化抵制. 许多专业人士仍然更倾向于依赖经验和直觉, 领导层发起的组织变革需要什么, 促进基于证据的决策价值提升. 此外, 数据的质量和完整性对于避免可能导致错误决策的分析错误至关重要, 要求强有力的治理流程以确保信息的准确性, 完整且一致.
尽管有这些困难, 障碍可以通过对技术的投资来克服, 能力建设与文化变革. 数据科学和运筹学是现代物流的核心能力, 不仅是为了优化效率, 但也因为提供了对业务的战略视角. 那些充分挖掘这些学科潜力的公司将在创新的前沿更具竞争力，并更好地准备在市场上竞争
