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.
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