A ciência de dados tem ganhado destaque crescente como uma competência crucial no setor de Logística & Gestão de Redes de Suprimentos. À medida que, para ganho de eficiência, as operações dependem cada vez mais de decisões baseadas em informações de qualidade, tornam-se indispensáveis boas técnicas de integração, processamento e análise.
Isto porque, antes de tudo, esta “ciência moderna” possibilita uma análise detalhada de informações coletadas em todas as etapas da cadeia. Com ferramentas analíticas avançadas, são inúmeros os benefícios dos quais as empresas podem usufruir: com análises aprofundadas dos dados coletados, facilita-se a previsão de demanda, o gerenciamento de inventário e a otimização de rotas. Isto para não mencionar, por exemplo, a redução de desperdícios.
Essas análises também permitem a identificação de padrões, anomalias e tendências ocultas nos dados, permitindo que as empresas conheçam antecipadamente onde gargalos e problemas podem surgir. São práticas que não apenas melhoram a eficiência operacional, como também permitem uma resposta mais rápida e precisa às mudanças nas condições do mercado e às necessidades das organizações.
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Já a pesquisa operacional utiliza métodos para a decisão quanto a problemas complexos e otimização da alocação de recursos. Essas técnicas têm diversas aplicações, partindo desde decisões estratégicas sobre qual a localização ideal para um centro de distribuição até o aperfeiçoamento de rotas e estoques. Também permite simular diferentes cenários e avaliar os impactos que teriam diversas decisões antes de efetivamente implementá-las, o que também é essencial para minimizar riscos e maximizar a eficiência.
Em um ambiente cada vez mais competitivo, a habilidade na aplicação desses métodos de pesquisa operacional para resolver problemas complexos e melhorar a tomada de decisões é um diferencial estratégico para profissionais deste setor. Ao mesmo tempo, a capacidade de transformar grandes volumes de informações em insights acionáveis torna a ciência de dados uma competência indispensável para a logística moderna e a gestão de redes de suprimentos.
Desafios pelo caminho
Por serem áreas de trabalho relativamente novas, um dos principais desafios enfrentados pelos profissionais de logística e gestão de redes de suprimentos é a integração de sistemas de TI desatualizados com novas tecnologias surgidas no campo da ciência de dados. Muitas empresas ainda dependem de programas que não são compatíveis com ferramentas modernas, o que pode dificultar a coleta e a integração de informações relevantes. Além disso, a falta de habilidades técnicas nos times pode ser outro grande obstáculo: é preciso ter conhecimentos especializados em estatística, programação e análise de grandes volumes de dados.
A resistência cultural a decisões baseadas em dados é outro obstáculo a ser superado. Muitos profissionais ainda preferem confiar em sua experiência e intuição. Vencer essa resistência requer uma mudança organizacional que parta das lideranças, valorizando a tomada de decisões baseada em evidências. Além disso, assegurar a qualidade e integridade das informações coletadas é fundamental para evitar análises erradas que podem levar a decisões equivocadas. As empresas precisam investir em processos robustos de governança para garantir que eles sejam precisos, completos e consistentes.
Mas são desafios que podem ser superados com investimento em tecnologia, treinamento e mudança cultural. Afinal, a ciência de dados e a pesquisa operacional são competências indispensáveis para a logística moderna e a gestão de redes de suprimentos, por melhorarem a eficiência operacional e, também, apoiarem uma visão estratégica do negócio. As empresas que aproveitarem ao máximo os benefícios dessas competências, certamente serão cada vez mais competitivas por se posicionarem na vanguarda da inovação no setor.
* Breno Barros é CTO da Falconi, e Leandro Mineti é diretor de Dados e Inteligência Artificial da Falconi
