Optimiser la supply chain connectée par l’intelligence artificielle appliquée — Formation certifiante | Arokosma
De la théorie à la pratique : Optimiser la supply chain connectée par l’intelligence artificielle appliquée met l'accent sur les cas d'usage réels.
Cette formation professionnelle sur une journée s’adresse aux managers, responsables logistique et supply chain souhaitant transformer leurs processus par l’intégration de solutions d’intelligence artificielle. Axée sur la mobilité et les chaînes d’approvisionnement connectées, elle combine théorie et cas pratiques pour développer des compétences opérationnelles immédiates. Les participants apprendront à analyser des données logistiques complexes, anticiper les risques et optimiser les flux grâce à des outils d’IA adaptés aux besoins industriels. La formation est conçue pour être directement applicable en entreprise, avec un accompagnement personnalisé.
Objectifs
- Identifier les applications concrètes de l’IA dans la supply chain", "Automatiser le traitement des données logistiques pour réduire les délais", "Anticiper les ruptures de stock grâce à des algorithmes prédictifs", "Optimiser les coûts de transport par l’analyse des flux connectés", "Déployer des tableaux de bord décisionnels intégrant l’IA"]
Programme
[{"module": "Mobilité et supply chain connectées : enjeux et solutions IA", "content": "Introduction aux concepts clés de la supply chain connectée et de la mobilité intelligente. Présentation des outils d’IA adaptés (machine learning, traitement automatique du langage, vision par ordinateur). Études de cas sur l’optimisation des itinéraires, la gestion des entrepôts connectés et l’intégration des véhicules autonomes. Ateliers pratiques : configuration d’un modèle prédictif pour les ruptures de stock et création d’un tableau de bord temps réel.", "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).