数据科学与预测分析：驱动供应链设计与管理的革新

本文深入探讨了数据科学、预测分析和大数据（简称DPB）在供应链管理领域的革命性影响及其在未来设计和管理中的潜在作用。作者Matthew A. Waller和Stanley E. Fawcett指出，随着DPB技术的日益普及，它们不仅在学术界变得热门，而且与供应链研究和教育实践紧密相关。 数据科学作为一门交叉学科，需要深厚的领域专业知识和广泛的定量分析能力。然而，当前关于这个主题的研究文献相对匮乏，这反映出在培养供应链管理领域的数据科学家时，对所需技能的研究和理解存在缺口。作者强调了对供应链数据科学家所需技能的研究是至关重要的，包括如何平衡领域知识与数据分析技能，以及这些技能如何影响其工作效率和决策质量。 文章中，作者明确了数据科学和预测分析在供应链管理中的具体定义，强调了它们在诸如需求预测、库存优化、物流网络设计、合作伙伴协作和供应链整合等核心环节的应用潜力。通过实例，他们展示了如何将管理理论与DPB技术相结合，提出了一系列可供研究人员探索的问题，旨在推动这一交叉领域的深入研究。 此外，作者还为有兴趣的学者提供了一些建议，包括但不限于：开发针对供应链数据科学家培训的课程，建立跨学科研究团队，以及创建合作平台来共享研究成果。他们呼吁学术界、企业界和政策制定者共同关注这一趋势，以便更好地利用DPB技术来重塑和优化供应链管理体系，从而实现更高的效率和竞争力。 这篇文章是一篇前瞻性的研究论文，它揭示了数据科学、预测分析和大数据对供应链管理的深远影响，旨在引导更多的研究工作，以期在未来的供应链设计和管理中实现真正的变革。