Intelligence Artificielle pour la logistique & Supply Chain
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000299999
Organisme responsable :
PEPITE FORMATION
(ouvre dans un nouvel onglet)
Présentation de la formation
Objectifs
Comprendre les applications de l'IA dans la supply chain de bout en bout Utiliser l'IA pour la prévision de la demande et l'optimisation des stocks Optimiser les tournées et le transport grâce aux algorithmes d'IA Mettre en place une maintenance prédictive pour réduire les arrêts machines Exploiter l'IA pour la gestion d'entrepôt (WMS augmenté, robotique) Analyser les données supply chain avec des outils d'IA no-code Définir une feuille de route IA…
- Comprendre les applications de l'IA dans la supply chain de bout en bout
- Utiliser l'IA pour la prévision de la demande et l'optimisation des stocks
- Optimiser les tournées et le transport grâce aux algorithmes d'IA
- Mettre en place une maintenance prédictive pour réduire les arrêts machines
- Exploiter l'IA pour la gestion d'entrepôt (WMS augmenté, robotique)
- Analyser les données supply chain avec des outils d'IA no-code
- Définir une feuille de route IA pour sa supply chain
Programme de la formation
IA et Supply Chain : le nouveau paradigme État de l'art de l'IA en logistique Cas d'usage clés (Amazon, DHL, Decathlon) ROI mesurés Maturité numérique de sa supply chain Enjeux et obstacles Prévision de la demande et gestion des stocks Machine Learning pour le forecasting Modèles de prévision (ARIMA, XGBoost) sans code Segmentation ABC-XYZ augmentée Optimisation des niveaux de stock Détection des anomalies Atelier sur données réelles Optimisation du…
- État de l'art de l'IA en logistique
- Cas d'usage clés (Amazon, DHL, Decathlon)
- ROI mesurés
- Maturité numérique de sa supply chain
- Enjeux et obstacles
Prévision de la demande et gestion des stocks
- Machine Learning pour le forecasting
- Modèles de prévision (ARIMA, XGBoost) sans code
- Segmentation ABC-XYZ augmentée
- Optimisation des niveaux de stock
- Détection des anomalies
- Atelier sur données réelles
Optimisation du transport et des tournées
- Algorithmes de routing IA
- TMS intelligent
- Optimisation multimodale
- Prédiction des délais de livraison
- Track & trace avancé
- Réduction de l'empreinte carbone
Entrepôt augmenté et maintenance prédictive
- WMS et IA
- Vision par ordinateur pour le contrôle qualité
- Cobots et automatisation
- Maintenance prédictive (IoT + ML)
- Gestion des ressources humaines en entrepôt
- Sécurité
Data et pilotage supply chain
- Data lake logistique
- Tableaux de bord supply chain (Power BI)
- KPIs et alertes intelligentes
- Supply Chain Control Tower
- Traçabilité blockchain + IA
- DDMRP augmenté
Plan de transformation IA Supply Chain
- Benchmark sectoriel
- Audit de maturité digitale
- Priorisation ROI
- Business case IA
- Roadmap 12 mois
- Présentation des plans en groupe
Validation et sanction
Type de formation
Non certifiante
Niveau de sortie
Sans niveau spécifique
Durée, rythme, financement
Financement
- Conventionnement
- Non
- Conditions de prise en charge
- Financement OPCO possible Financement AIF possible
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Informations sur les publics
Responsables Supply Chain Responsables d'entrepôt et de plateforme logistique Chargés d'approvisionnement et gestionnaires de stocks Responsables transport et affrètement Chefs de projet transformation digitale logistique
Niveau d'entrée
Sans niveau spécifique
Conditions spécifiques et prérequis
Expérience en logistique ou supply chain (minimum 2 ans) Maîtrise des processus logistiques fondamentaux (gestion des stocks, transport, entrepôt) Utilisation d'un ERP ou WMS (SAP, Oracle, Sage ou équivalent) Niveau intermédiaire sur Excel ou un outil de données
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement à distance
Adresse
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
PEPITE FORMATION
75001 Paris - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates permanentes