1. Monitoramento de processos: Isso inclui observar de perto o fluxo de mercadorias no centro de distribuição para identificar possíveis áreas de risco onde a perda possa ocorrer.

2. Auditorias regulares: Realização de auditorias periódicas nos processos de recebimento, movimentação e expedição de mercadorias para garantir conformidade com os procedimentos estabelecidos e identificar quaisquer discrepâncias.

3. Controle de inventário: Manutenção de registros precisos de estoque e realização de reconciliações frequentes para detectar desvios e identificar possíveis falhas no sistema.

4. Treinamento de equipe: Educação dos funcionários sobre práticas seguras de manuseio de mercadorias e procedimentos para reduzir perdas, como técnicas adequadas de embalagem e movimentação de produtos.

5. Investigação de incidentes: Investigação de qualquer incidente de perda, seja devido a roubo, danos durante o transporte ou erros de processamento, e implementação de medidas corretivas para evitar recorrências.

6. Colaboração com outras equipes: Trabalho em estreita colaboração com equipes de logística, segurança e gestão de qualidade para garantir uma abordagem integrada na prevenção de perdas.

7. Implementação de tecnologia: Utilização de sistemas de monitoramento por vídeo, sensores de RFID e outras tecnologias para melhorar a segurança e rastreabilidade das mercadorias.

8. Análise de dados: Análise de dados para identificar padrões e tendências de perdas, permitindo a implementação de estratégias proativas de prevenção.

Um analista de prevenção de perdas com foco em controles e construção de dados automatizados desempenha um papel crucial na identificação de oportunidades para reduzir perdas e melhorar a eficiência operacional. Aqui estão algumas responsabilidades e aspectos importantes dessa função:

1. Desenvolvimento de sistemas de monitoramento automatizado: Projetar e implementar sistemas automatizados para monitorar continuamente os processos de recebimento, movimentação e expedição de mercadorias. Isso pode incluir o uso de sensores, RFID, câmeras de segurança e outros dispositivos para coletar dados em tempo real.

2. Análise de dados: Utilizar ferramentas de análise de dados para examinar grandes conjuntos de dados e identificar padrões, tendências e anomalias que possam indicar áreas de risco ou oportunidades de melhoria.

3. Construção de modelos preditivos: Desenvolver modelos preditivos utilizando técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para prever possíveis incidentes de perda com base em dados históricos e em tempo real. Isso permite a tomada de medidas preventivas antes que ocorram perdas significativas.

4. Automação de relatórios: Criar sistemas automatizados para gerar relatórios regulares sobre métricas de prevenção de perdas, como taxas de quebra, roubo, danos durante o transporte, entre outros. Isso ajuda a manter a equipe informada sobre o desempenho e a identificar áreas que exigem atenção adicional.

5. Identificação de oportunidades de otimização: Analisar os processos existentes e identificar oportunidades para melhorar a eficiência operacional e reduzir perdas. Isso pode envolver a implementação de novas tecnologias, aprimoramento de procedimentos ou treinamento da equipe.

6. Colaboração interdepartamental: Trabalhar em estreita colaboração com equipes de logística, segurança, TI e outras áreas para garantir uma abordagem integrada na prevenção de perdas e na implementação de soluções automatizadas.

7. Avaliação de soluções tecnológicas: Pesquisar e avaliar constantemente novas tecnologias e ferramentas de análise de dados que possam melhorar a eficácia dos sistemas de prevenção de perdas e dos processos de controle.

Essa posição requer habilidades avançadas em análise de dados, conhecimento em sistemas de automação, familiaridade com técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina, além de uma compreensão profunda dos processos operacionais de um centro de distribuição.

COMPETÊNCIAS TÉCNICAS

1. Análise de dados: Capacidade de coletar, organizar e analisar grandes conjuntos de dados usando ferramentas como Excel, SQL, Python, R ou outras ferramentas de análise de dados.

2. Modelagem estatística: Conhecimento em técnicas estatísticas para análise de dados, como regressão, análise de séries temporais, clustering, entre outros, para identificar padrões e tendências nos dados

3. Automação de processos: Experiência em automação de processos utilizando ferramentas como scripts Python, macros do Excel, ferramentas de automação de fluxo de trabalho (por exemplo, Zapier) para construir sistemas automatizados de monitoramento e relatórios.

4. Conhecimento em tecnologias de captura de dados: Familiaridade com tecnologias de captura de dados como RFID, sensores IoT, câmeras de vigilância, que são fundamentais para coletar dados em tempo real sobre as operações de um centro de distribuição.

5. Ferramentas de visualização de dados: Capacidade de criar visualizações de dados claras e informativas usando ferramentas como Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, etc., para comunicar insights e tendências de forma eficaz.

6. Conhecimento em sistemas de gerenciamento de banco de dados: Compreensão dos princípios de bancos de dados e experiência em trabalhar com sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS) para armazenar, manipular e recuperar dados de forma eficiente.

7. Conhecimento do setor: Compreensão dos processos operacionais específicos de um centro de distribuição, bem como dos desafios comuns de prevenção de perdas no setor de logística e distribuição.

Competências Comportamentais/ Soft Skills:

1. Atenção aos detalhes: Capacidade de identificar padrões sutis e anomalias nos dados, garantindo a precisão e integridade das análises.

2. Pensamento analítico: Habilidade para analisar problemas complexos, decompor em partes menores e desenvolver soluções eficazes baseadas em dados.

3. Orientação para resultados: Foco em alcançar metas e objetivos, com capacidade de priorizar tarefas e tomar decisões orientadas pelos resultados desejados.

4. Iniciativa: Proatividade para buscar constantemente melhorias e identificar oportunidades de otimização nos processos de prevenção de perdas.

5. Resolução de problemas: Capacidade de enfrentar desafios de forma criativa e eficaz, encontrando soluções pragmáticas para problemas complexos.

6. Trabalho em equipe: Habilidade para colaborar efetivamente com membros de outras equipes, comunicando-se de forma clara e construtiva para alcançar objetivos comuns.

7. Flexibilidade: Capacidade de se adaptar a mudanças nos requisitos do trabalho, nos processos ou nas tecnologias, mantendo um alto nível de desempenho em diferentes situações.

8. Comunicação eficaz: Habilidade para transmitir informações de forma clara e concisa, tanto verbalmente quanto por escrito, garantindo que os insights e recomendações sejam compreendidos por todas as partes interessadas.

9. Ética profissional: Compromisso com padrões éticos elevados, incluindo integridade, confidencialidade e responsabilidade no manuseio de dados sensíveis.

10. Gestão do tempo: Capacidade de gerenciar eficientemente o tempo e os recursos disponíveis, priorizando tarefas de acordo com sua importância e urgência.

Formação:

Nível Superior em Andamento em Administração, Engenharia de Produção

Diferenciais: 

• Nível Superior Completo
• Excel Avançado
• Power BI e afins