Temario del curso
Visión general de la IA en la cadena de suministro y la logística
- Tendencias emergentes en la logística inteligente.
- IA frente al análisis tradicional en la gestión de la cadena de suministro.
- Tecnologías y plataformas clave.
IA para la previsión de la demanda
- Previsión de series temporales con aprendizaje automático.
- Gestión de la estacionalidad y los componentes de tendencia.
- Mejora de la precisión de las previsiones con datos históricos.
Optimización del inventario y reposición
- Predicción de niveles de stock impulsada por IA.
- Cálculo de stock de seguridad y puntos de reorden.
- Integración de la IA con sistemas ERP y WMS.
Optimización de rutas e inteligencia de flota
- Algoritmos de ruta más corta y enrutamiento de entregas.
- Planificación dinámica de rutas consciente del tráfico.
- Programación de transportes habilitada por IA.
Automatización de almacenes y robótica
- IA en la automatización de selección, clasificación y almacenamiento.
- Visión por computador para el monitoreo de estantes.
- Coordinación con AGV y brazos robóticos.
Análisis en tiempo real y tableros de control
- Tableros de control en tiempo real con Tableau y Python.
- Monitoreo de KPI mediante flujos de datos en tiempo real.
- Generación de alertas y manejo de excepciones.
Caso de estudio y proyecto de grado
- Análisis de un escenario de cadena de suministro multinodo.
- Aplicación de modelos de previsión y enrutamiento.
- Presentación de un plan de optimización logística basado en datos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de las operaciones de la cadena de suministro o de logística.
- Experiencia con herramientas de análisis de datos o inteligencia de negocios.
- Familiaridad básica con programación o scripting.
Audiencia objetivo
- Analistas de cadena de suministro.
- Gerentes de logística.
- Planificadores industriales.
Reseñas (4)
Cómo utilizar y explorar la IA para las tareas diarias
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