Optimiser la supply chain connectée par l'IA et les données temps réel — Montée en compétences | wbslab
De la théorie à la pratique : Optimiser la supply chain connectée par l'IA et les données temps réel met l'accent sur les cas réels.
Cette formation s'adresse aux managers logistiques souhaitant transformer leurs processus par l'intégration de solutions d'intelligence artificielle et de connectivité avancée. Les participants apprennent à analyser des flux en temps réel, optimiser les tournées, anticiper les ruptures et sécuriser les approvisionnements. La démarche repose sur des cas concrets et des outils opérationnels adaptés aux contraintes industrielles et logistiques actuelles. L'objectif est de réduire les coûts tout en améliorant la résilience et la réactivité des chaînes d'approvisionnement.
Objectifs
- Maîtriser les principes de la supply chain connectée et de l'IA appliquée", "Savoir intégrer des données temps réel dans les processus logistiques", "Optimiser les tournées et les flux par l'analyse prédictive", "Piloter les risques et les ruptures d'approvisionnement avec des outils IA", "Aligner les solutions technologiques sur les objectifs métiers"]
Programme
[{"module": "Transformation digitale de la supply chain : IA et connectivité au service de la performance", "content": "Introduction à la supply chain connectée : concepts clés et enjeux actuels. Panorama des solutions d'IA appliquées à la logistique (optimisation des stocks, prédiction de la demande, gestion des risques). Intégration des données temps réel : capteurs IoT, traçabilité GPS, plateformes analytiques. Études de cas : réduction des coûts logistiques par l'IA, amélioration des délais de livraison, sécurisation des approvisionnements. Atelier pratique : modélisation d'un flux logistique connecté avec simulation d'optimisation par IA.", "duration_hours": 7}]
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).