Machine Learning et Supply Chain

Objectifs

Comprendre comment le machine learning améliore la performance, la résilience et l’anticipation dans la chaîne logistique
Identifier les cas d’usage concrets dans la prévision de la demande, la gestion des stocks ou l’optimisation des flux
Exploiter les données disponibles pour créer des modèles prédictifs applicables aux enjeux métiers de la supply chain
Intégrer les modèles dans les outils et processus existants pour une prise de décision augmentée

Participants

Responsables supply chain, data analysts, responsables logistique, DSI, chefs de projet SI, métiers industriels

Pré-requis

Connaissances de base en supply chain ou en data analytics

Programme

Découvrir les apports du machine learning pour mieux anticiper, piloter et optimiser les opérations logistiques
Utiliser des modèles prédictifs pour la prévision de la demande à partir des historiques, des promotions et des signaux externes
Optimiser les niveaux de stock et éviter les ruptures ou surstocks grâce aux modèles de réapprovisionnement intelligent
Prédire les délais, incidents ou anomalies dans les livraisons avec des algorithmes de classification ou de détection
Automatiser la planification des transports ou des tournées en fonction des données et des contraintes terrain
Détecter les écarts ou comportements inhabituels dans les chaînes d’approvisionnement à l’aide d’algorithmes non supervisés
Intégrer les modèles de machine learning dans des systèmes ERP, WMS ou outils de pilotage décisionnel
Mettre en place une boucle d’amélioration continue en actualisant régulièrement les données et modèles
S’assurer de la qualité, de la fraîcheur et de la cohérence des données logistiques utilisées
Interpréter les résultats des modèles pour faciliter leur adoption par les équipes opérationnelles
Renforcer la résilience de la supply chain face aux imprévus grâce à la simulation de scénarios avec l’IA
Explorer des cas d’usage avancés : maintenance prédictive, pricing dynamique, logistique inverse
Adopter une démarche éthique et responsable dans l’utilisation des données et des algorithmes

Exercices pratiques

Identifier un cas d’usage ML pertinent dans sa chaîne logistique ou industrielle
Simuler une prévision de la demande avec un jeu de données anonymisé
Proposer un plan d’optimisation des stocks basé sur un scoring prédictif
Construire une grille de priorisation des cas d’usage ML selon la valeur et la faisabilité

Aptibox

Carte des cas d’usage ML en supply chain par fonction (achat, stock, transport, prévision)
Modèle de tableau de bord de prévision enrichi par le machine learning
Liste d’outils et plateformes pour expérimenter le ML appliqué à la logistique
Fiche repère pour cadrer un projet IA logistique : données, indicateurs, impact attend

Référence

IAF156

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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