O*NET-SOC কোড
13-1081.01

Design or analyze operational solutions for projects such as transportation optimization, network modeling, process and methods analysis, cost containment, capacity enhancement, routing and shipment optimization, or information management.

পেশার নাম ও কাজের বিবরণ প্রকাশিত রূপে ইংরেজিতে দেখানো হয়। লেবেল, কাজের ধরনসহ, অনূদিত।

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08

    অত্যন্ত উচ্চ· আপেক্ষিক

    কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চ

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)

    BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়

    উৎস ডেটাসেট (XLSX ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03

    0.157

    0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    O*NET টাস্কে ম্যাপ করা

    SOC 2018 পেশা স্তরে প্রকাশিত; একই SOC 2018 কোডের প্রতিটি O*NET পেশা এই মান পায়

    উৎস ডেটাসেট (CSV ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025

    0.46

    0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ স্তরে প্রকাশিত মান। মার্কিন শ্রম পরিসংখ্যান ব্যুরো (BLS)-এর সরকারি ক্রসওয়াক (ISCO-08 থেকে 2010 SOC, 2010 SOC থেকে 2018 SOC) প্রকাশিত রূপেই প্রয়োগ করে এই পেশার সঙ্গে যুক্ত করা হয়েছে; মিল সম্পূর্ণ বা আংশিক

    উৎস ডেটাসেট (PDF ফাইল ডাউনলোড)

এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে

BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।

AI এক্সপোজার (OpenAI রুব্রিক)

30 মূল্যায়িত কার্য · β ≥ 0.5 থাকা 30 কার্য (100.0%)

β = সরাসরি এক্সপোজার (E1) + 0.5 × সরঞ্জাম উপলব্ধ থাকলে এক্সপোজার (E2), উৎস রিপোজিটরির সংজ্ঞা অনুসারে।

  • উৎস একক: O*NET 27.2-এর কাজ → O*NET 31.0-এর পেশা কোড
  • মূল্যায়িত সব কাজ O*NET 31.0-এর কাজের তালিকায় আছে।
উৎস
OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
সংস্করণ
gh-main-0471612
লাইসেন্স
MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI

কাজ

O*NET® 31.0 Database-এর কাজের বিবরণ, মূল কাজগুলো আগে।

কাজধরনβ (OpenAI)
Propose logistics solutions for customers.মূল০.৫
Interview key staff or tour facilities to identify efficiency-improvement, cost-reduction, or service-delivery opportunities.মূল০.৫
Direct the work of logistics analysts.মূল০.৫
Design plant distribution centers.মূল০.৫
Develop specifications for equipment, tools, facility layouts, or material-handling systems.মূল০.৫
Review contractual commitments, customer specifications, or related information to determine logistics or support requirements.মূল০.৫
Prepare or validate documentation on automated logistics or maintenance-data reporting or management information systems.মূল১
Identify or develop business rules or standard operating procedures to streamline operating processes.মূল০.৫
Develop or maintain cost estimates, forecasts, or cost models.মূল০.৫
Determine feasibility of designing new facilities or modifying existing facilities, based on factors such as cost, available space, schedule, technical requirements, or ergonomics.মূল০.৫
Determine logistics support requirements, such as facility details, staffing needs, or safety or maintenance plans.মূল০.৫
Conduct logistics studies or analyses, such as time studies, zero-base analyses, rate analyses, network analyses, flow-path analyses, or supply chain analyses.মূল০.৫
Analyze or interpret logistics data involving customer service, forecasting, procurement, manufacturing, inventory, transportation, or warehousing.মূল০.৫
Provide logistics technology or information for effective and efficient support of product, equipment, or system manufacturing or service.মূল০.৫
Evaluate effectiveness of current or future logistical processes.মূল০.৫
Apply logistics modeling techniques to address issues, such as operational process improvement or facility design or layout.মূল০.৫
Evaluate the use of inventory tracking technology, Web-based warehousing software, or intelligent conveyor systems to maximize plant or distribution center efficiency.মূল০.৫
Develop logistic metrics, internal analysis tools, or key performance indicators for business units.মূল০.৫
Identify cost-reduction or process-improvement logistic opportunities.মূল০.৫
Evaluate the use of technologies, such as global positioning systems (GPS), radio-frequency identification (RFID), route navigation software, or satellite linkup systems, to improve transportation efficiency.মূল০.৫
Prepare logistic strategies or conceptual designs for production facilities.মূল০.৫
Design comprehensive supply chains that minimize environmental impacts or costs.মূল০.৫
Develop or document reverse logistics management processes to ensure maximal efficiency of product recycling, reuse, or final disposal.মূল০.৫
Conduct environmental audits for logistics activities, such as storage, distribution, or transportation.মূল০.৫
Create models or scenarios to predict the impact of changing circumstances, such as fuel costs, road pricing, energy taxes, or carbon emissions legislation.মূল০.৫
Review global, national, or regional transportation or logistics reports for ways to improve efficiency or minimize the environmental impact of logistics activities.মূল০.৫
Determine requirements for compliance with environmental certification standards.মূল০.৫
Provide logistical facility or capacity planning analyses for distribution or transportation functions.মূল০.৫
Develop or document procedures to minimize or mitigate carbon output resulting from the movement of materials or products.মূল০.৫
Assess the environmental impact or energy efficiency of logistics activities, using carbon mitigation software.সম্পূরক০.৫

পেশাগত তথ্য

উৎস ও স্বীকৃতি

This page includes information from the O*NET® 31.0 Database (https://www.onetcenter.org/database.html) by the U.S. Department of Labor, Employment and Training Administration (USDOL/ETA). Used under the CC BY 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). O*NET® is a trademark of USDOL/ETA. AI Changing Work has modified all or some of this information: the O*NET-SOC code, title and task statements are reproduced in English without change; task-type labels are shown in the page's language and tasks are listed core first; any Korean occupation title shown on the Korean-language page is AI Changing Work's translation; any KSCO-8 unit groups linked to this occupation were paired with it by AI Changing Work's judgment, and the relation labels and statuses are AI Changing Work's additions. USDOL/ETA has not approved, endorsed, or tested these modifications.

Any AI exposure figures on this page are published by third parties, not by AI Changing Work, and none is part of the O*NET information. OpenAI publishes task-level scores (MIT License) for O*NET 27.2 task statements; each is shown next to the O*NET 31.0 task statement with the same task ID, whose wording can differ from the 27.2 statement that was scored. OpenAI also publishes occupation-level scores for O*NET-SOC codes in the same release, and any such score is shown on the O*NET occupation with the same code. Anthropic publishes an observed exposure index in the Anthropic Economic Index (CC-BY), and the U.S. Bureau of Labor Statistics publishes relative AI exposure categories (public domain); both are published per SOC code, and each value is shown on every O*NET occupation with that code. The International Labour Organization publishes a generative AI exposure index in ILO Working Paper 140 (CC BY 4.0) for ISCO-08 unit groups; AI Changing Work links those groups to O*NET occupations by applying the U.S. Bureau of Labor Statistics ISCO-08 to 2010 SOC and 2010 SOC to 2018 SOC crosswalks as published, without case-by-case selection, and these crosswalks match many groups only in part. Where several unit groups are linked, each group's published value is listed, and any summary shows only the lowest and highest of those values with the number of groups; no exposure figure is averaged or recalculated. Any employment figures are published by the U.S. Bureau of Labor Statistics for the SOC group containing this occupation. Each source is credited where its figures are shown.

O*NET OnLine: 13-1081.01 Logistics Engineers

KSCO 코드·명칭: 한국표준직업분류(제8차 개정) — 통계청 고시 제2024-328호 (2024-07-01 고시, 2025-01-01 시행). 저작권법 제7조 제2호의 고시 항목이다. 명칭 표기(가운뎃점·띄어쓰기)는 해설서 2차 정오 반영판의 표기를 따랐으며, 고시 항목표와는 18개 명칭에서 가운뎃점 글리프나 띄어쓰기만 다르다. 통계청은 2025년 10월 국가데이터처로 개편되었다. 이 페이지의 KSCO 연결은 통계청·국가데이터처의 공식 연계표가 아니다.

পূর্ণ স্বীকৃতি ও লাইসেন্স