Objetivo do cargo:
Coletar, tratar, analisar e transformar dados logísticos em informações estratégicas, fornecendo suporte à tomada de decisão através de dashboards, relatórios e análises preditivas que otimizem processos de armazenagem, transporte, distribuição e logística reversa.
Principais atividades:
1. Coleta e tratamento de dados
– Extrair dados de sistemas como WMS, TMS, ERP e planilhas operacionais.
– Garantir a integridade, consistência e atualização das bases de dados.
– Automatizar rotinas de coleta de dados via scripts, APIs ou ferramentas de integração.
2. Análise de desempenho logístico
– Analisar indicadores como: OTIF (On Time In Full), SLA de entrega, tempo de ciclo logístico, produtividade de armazém, lead time de transporte, etc.
– Monitorar performance de transportadoras, centros de distribuição e processos de logística reversa.
– Identificar desvios e propor ações corretivas/preventivas.
3. Desenvolvimento de dashboards e relatórios
– Criar e manter painéis dinâmicos em ferramentas como Power BI, entre outros
– Desenvolver relatórios gerenciais e operacionais periódicos (diários, semanais, mensais).
– Apresentar insights e tendências para áreas operacionais e estratégicas.
4. Modelagem e projeções
– Construir modelos preditivos (ex.: previsão de demanda, volumes logísticos, ocupação de armazém).
– Utilizar técnicas de estatística e machine learning para apoiar a tomada de decisão.
5. Gestão e melhoria de indicadores (KPIs)
– Estruturar KPIs alinhados às metas logísticas.
– Apoiar a construção de metas realistas e acompanháveis.
– Automatizar o acompanhamento de SLAs com alertas e notificações.
6. Apoio a projetos e decisões estratégicas
– Fornecer dados e análises para projetos de redução de custo logístico, otimização de rotas, melhorias em layout de CD, entre outros.
– Participar de reuniões multidisciplinares como suporte técnico e analítico.
7. Governança de dados
– Criar e manter dicionários de dados logísticos.
– Garantir padronização e nomenclatura das métricas.
– Apoiar a implementação de cultura data-driven na logística.
