Machine Learning et Supply Chain

Objectifs

Comprendre comment le machine learning optimise la performance et la résilience de la supply chain
Identifier les principaux cas d’usage du ML dans la logistique, les stocks et la prévision
Exploiter les données supply chain pour améliorer la prise de décision opérationnelle

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 dans la supply chain et la logistique
Utiliser des modèles prédictifs pour améliorer la prévision de la demande
Optimiser les niveaux de stock grâce aux algorithmes de réapprovisionnement intelligent
Détecter les anomalies et incidents dans les flux logistiques
Automatiser la planification des transports et des tournées
Exploiter les modèles non supervisés pour analyser les comportements inhabituels
Intégrer les modèles ML dans les outils ERP, WMS et systèmes décisionnels
Garantir la qualité et la cohérence des données logistiques utilisées
Interpréter les résultats des modèles pour accompagner les équipes métiers
Explorer les usages avancés du machine learning dans la supply chain moderne

Exercices pratiques

Identifier un cas d’usage machine learning adapté à un contexte supply chain
Simuler une prévision de la demande à partir d’un jeu de données simplifié
Construire une grille de priorisation des projets IA logistiques

Aptibox

Carte des cas d’usage du machine learning en supply chain par domaine métier
Modèle de tableau de bord logistique enrichi par l’analyse prédictive
Fiche méthode pour cadrer un projet IA appliqué à la 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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