في عام 2026، يُعد مجال سلسلة التوريد أحد أكثر المجالات جاذبية لعلماء البيانات، ليس فقط بسبب كثافة البيانات، بل بسبب التأثير الحقيقي الذي يمكن أن يُحدثه التحليل على العمليات والربحية. بعد أكثر من عقد من الخبرة في هذا المجال، أرى أن سلسلة التوريد تمثل مختبرًا فريدًا لتطبيق المهارات التحليلية، من التوصيف البسيط إلى التحسين المتقدم. السبب الأول هو غنى البيانات: كل خطوة في سلسلة التوريد — من المصنع إلى المستودع، ومن التخزين إلى التسليم — تُسجّل بيانات تفاعلية ضخمة. هذه البيانات هي المدخل الوحيد لفهم الأداء الفعلي، خاصةً في ظل تعقيد العمليات التي يصعب مراقبتها يدويًا. في كثير من الشركات، لا يزال المسؤولون غير قادرين على تحديد عدد البلاطات في أكبر مستودعات التوزيع، ما يبرز الحاجة الملحة إلى التحليل الوصفي لتحسين الرؤية. لكن التحدي الحقيقي لا يكمن في جمع البيانات، بل في تحويلها إلى رؤى عملية. على سبيل المثال، في مشروع لمستودع توزيع لمنتجات تجميل، واجهت مشكلة في زيادة سعة التجهيز خلال موسم التسوق الصيني (11 نوفمبر)، رغم توظيف عمال إضافيين. من خلال مراقبة ميدانية ورسم خريطة حرارية (Heatmap) لاستخدام مساحات التخزين، اكتشفت أن بعض الأماكن كانت مزدحمة بسبب تراكم منتجات ذات دوران عالٍ، ما أدى إلى ازدحام في ممرات التجهيز. هذه المعلومة البسيطة — التي تُبنى على تحليل بيانات أولي (EDA) — ساهمت في إعادة توزيع المخزون وتحقيق اقتصاديات كبيرة، وحُسِّن عقد العميل. هذا يقودنا إلى التحليل التشخيصي: استخدام الأدوات الإحصائية مثل اختبار كاي-تربيع والتحقق المتقاطع (Cross-Validation) لاختبار الفرضيات. في حالة توريد مصنع في أمريكا الشمالية، اعتقد مدير النقل أن السائقين يتجنبون التخصيص للمنطقة الشمالية، ما يسبب تأخيرًا. لكن التحليل أظهر أن التخصيص لا يرتبط بالمنطقة، مما دفع الفريق لاستكشاف أسباب أخرى — مثل تأخيرات في التفتيش أو توزيع الحمولة. في المرحلة التالية، ننتقل إلى التحليل التنبؤي والتحفيزي: استخدام النماذج الرياضية (مثل البرمجة الخطية عبر مكتبة PuLP) لحل مشكلات مثل تصميم شبكة التوريد. الهدف هنا ليس فقط تقليل التكاليف، بل توازنها مع التأثير البيئي ومتطلبات السوق. لكن التحدي الأكبر غالبًا ما يكون في صياغة الدالة الهدف بدقة، خاصةً عندما تتعارض أهداف الفرق أو تؤثر على تكاليف البضائع (COGS) في دول ذات قوة شرائية منخفضة. لذلك، النجاح لا يعتمد فقط على المهارات البرمجية، بل على الفهم العملي للعمليات: كيف تعمل المستودعات؟ كيف تُدار الشحنات؟ كيف يتدفق المخزون؟ هذه المعرفة تبني الثقة مع الفرق التشغيلية، وتُمكّن من صياغة مشكلات دقيقة وتصميم حلول قابلة للتطبيق. لبدء هذا المسار، يُنصح بالبدء بفيديوهات شرح مدتها 5 دقائق تغطي أساسيات سلسلة التوريد، مع التركيز على العمليات والتمويل. كما يُمكن تجربة الحلول المنشورة على المدونة، التي تتضمن أكوادًا مفتوحة المصدر (GitHub) وتطبيقات ويب مبنية باستخدام Streamlit لتسهيل الاستخدام. في النهاية، سلسلة التوريد ليست مجرد مجال لتحليل البيانات، بل فرصة لتحويل الأفكار إلى تأثير حقيقي — من تحسين كفاءة المستودعات إلى إعادة تصميم شبكات التوريد العالمية. وعندما تُدمج المهارة التقنية بفهم عملي عميق، يصبح عالم البيانات ليس مجرد محلل، بل شريكًا استراتيجيًا في التحول الرقمي والمستدام للشركات.