Machine Learning et Supply Chain

Objectifs

Comprendre comment le machine learning améliore la Supply Chain.
Identifier les cas d’usage en logistique, stocks et prévision.
Exploiter les données pour améliorer la prise de décision.

Participants

Responsables supply chain, data analysts, logistique, DSI, chefs de projet SI.

Pré-requis

Connaissances de base en supply chain ou data analytics.

Programme

Découvrir les apports du machine learning en supply chain.
Utiliser des modèles prédictifs pour la prévision de la demande.
Optimiser les stocks via des réapprovisionnements intelligents.
Détecter anomalies et incidents dans les flux logistiques.
Automatiser la planification des transports et tournées.
Identifier des comportements atypiques via modèles non supervisés.
Intégrer le ML dans ERP, WMS et systèmes décisionnels.
Garantir la qualité et la cohérence des données utilisées.
Interpréter les résultats des modèles pour les métiers.
Explorer les usages avancés du machine learning.

Exercices pratiques

Identifier un cas d’usage ML en supply chain.
Simuler une prévision de demande sur données simples.
Construire une grille de priorisation de projets IA.

Aptibox

Carte des cas d’usage ML par métier supply chain.
Modèle de tableau de bord logistique prédictif.
Fiche méthode de cadrage projet IA supply chain.

Référence

IAF156

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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