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Competências em Ascensão para Estudantes e Profissionais em Logística e Gestão de Redes de Suprimentos: Ciência de Dados e Pesquisa Operacional

Por Mauro Sampaio em 8 de janeiro de 2024 às 11h06
Mauro Sampaio

Profissionais e estudantes em diversas áreas, como Engenharia (produção, logística, elétrica, mecânica, química, entre outras), administração, matemática e economia, estão descobrindo caminhos promissores nas competências emergentes de Ciência de Dados e Pesquisa Operacional (PO). Essas competências são indispensáveis em setores diversos, incluindo indústria, empresas de software, consultorias, redes de suprimentos, finanças, saúde, governo e organizações sem fins lucrativos. Elas capacitam os profissionais a aplicarem suas habilidades em dados e matemática de maneira inovadora, otimizando produtos, processos e redes de suprimentos, além de lidar eficientemente com desafios operacionais complexos.

Ciência de Dados na Logística e Gestão de redes de Suprimentos

Primeiro, vamos começar com a carreira mais conhecida, a ciência de dados. Este campo tem sido bastante requisitado nos últimos 10 anos e provavelmente continuará assim. A Ciência de Dados, um campo em constante evolução, desempenha um papel fundamental no aprimoramento de processos em diversos setores. Especialistas utilizam técnicas sofisticadas de mineração e visualização de dados, juntamente com algoritmos avançados, para melhorar o desempenho em uma ampla gama de aplicações.  Você pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para muitas coisas, como prever a demanda, recomendar produtos, entender quando os clientes podem estar insatisfeitos, definir preços, melhorar a segurança, encontrar fraudes, reconhecer imagens ou ler texto. É importante reconhecer que, além de conceitos populares como inteligência artificial e aprendizado de máquina, a Ciência de Dados se baseia firmemente em estatísticas multivariadas, abrangendo algoritmos de classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade.

Valiosos recursos educacionais, como os livros Prediction Machines, Técnicas de machine learning e A ERA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL complementam a aprendizagem nessa área. Além disso, cursos online ministrados por especialistas renomados, como Andrew Ng, e materiais disponíveis em canais do YouTube, como 'cientistica' de Altay de Souza, contribuem para o enriquecimento do conhecimento. Instituições educacionais, como o Centro Universitário FEI, lançaram novos programas de graduação em Ciência de Dados, e mestrado em logística formando profissionais altamente qualificados para o mercado.

Pesquisa Operacional: Eficiência por meio de Otimização e Simulação

A Pesquisa Operacional, também conhecida como PO, está posicionada para ser uma das carreiras de crescimento mais rápido na próxima década, e foi o meu caminho escolhido na década de 1990, quando a Ciência de Dados ainda não existia. A PO permite que você use dados e matemática para resolver problemas complexos de maneira eficaz.

O que é a Pesquisa Operacional? Em essência, envolve a construção de modelos matemáticos de sistemas e a utilização ou desenvolvimento de algoritmos para otimizar, aprimorar ou entender esses sistemas. Os algoritmos de otimização dentro da PO são particularmente fascinantes. Eles envolvem a configuração de modelos com inúmeras alternativas e restrições. Posteriormente, os algoritmos analisam essa complexidade para gerar decisões ou soluções sólidas.

Mas a PO não se trata apenas de otimização; ela também envolve simulação. A simulação implica a criação de modelos computacionais que imitam processos do mundo real, permitindo que os profissionais experimentem e analisem o comportamento do sistema em um ambiente controlado.

A combinação de otimização e simulação dentro da PO é uma abordagem poderosa, especialmente na logística. Primeiramente, a otimização busca encontrar a melhor solução, enquanto a simulação é usada posteriormente para analisar detalhadamente o funcionamento do sistema e o impacto da variabilidade no seu desempenho. Juntas, essas técnicas permitem a criação de soluções inovadoras para desafios complexos, como planejamento de redes de suprimentos, otimização de transporte e gestão eficaz de estoques.

Competências em Ascensão para Estudantes e Profissionais em Logística e Gestão de Redes de Suprimentos: Ciência de Dados e Pesquisa Operacional

O site da INFORMS e CSCMP possui um bom FAQ para pessoas interessadas na área (e muitos outros recursos).

Oportunidades Educacionais

Oportunidades educacionais, como o curso MicroMasters® Program in Supply Chain Management online do MIT – CTL e o presencial MBA Tech em Digital Supply Chain da FEI, juntamente com o canal do Professor Pedro Munari da UFSCar, oferecem uma base sólida para especialização nessas competências.

Considerações Finais

Ambas a Ciência de Dados e a Pesquisa Operacional estão em alta demanda, oferecem salários atrativos e são necessárias em todos os lugares: indústria, empresas de software, consultorias, redes de suprimentos, finanças, saúde, governo e organizações sem fins lucrativos. Com essas carreiras, você usará dados e matemática para salvar vidas, economizar dinheiro e resolver problemas difíceis. Em resumo, esses campos oferecem oportunidades para que indivíduos se destaquem em competências dinâmicas e essenciais da rede de suprimento do futuro. 


*Pós-doutorado em Supply Chain Management pelo Fischer College of Business da Ohio State University (OSU-USA) e pela Chalmers University of Technology (CHALMERS-Suécia). Doutor e Mestre em Administração de Empresas pela EAESP/FGV. Engenheiro de Produção-Materiais pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Atualmente Diretor do Digital Supply Chain Lab e professor adjunto do Departamento de Engenharia de Produção do Centro Universitário FEI. 

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