Optimisation des flux logistiques par l'intelligence artificielle pour décideurs industriels : programme complet | Aylid

De la théorie à la pratique : Optimisation des flux logistiques par l'intelligence artificielle pour décideurs industriels met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation d'une journée permet aux professionnels de la logistique industrielle de comprendre comment exploiter les données internes et externes pour optimiser leurs processus d'entreposage. Elle aborde l'analyse des temps de cycle, la prédiction des besoins en stockage et la réduction des erreurs grâce à des algorithmes simples de machine learning. Les participants apprennent à évaluer la pertinence des solutions IA disponibles sur le marché et à mettre en place des indicateurs de performance adaptés à leur environnement. Méthodes pédagogiques : études de cas réels, démonstrations logicielles et ateliers pratiques sur jeux de données fournis par les stagiaires si disponibles.

Objectifs

• Identifier les leviers d'amélioration des processus logistiques grâce à l'analyse de données", "Évaluer l'impact des solutions IA sur la réduction des coûts et des délais", "Mettre en place des indicateurs de performance adaptés aux flux physiques", "Sélectionner des outils analytiques simples pour prioriser les actions d'optimisation", "Piloter un projet pilote d'intégration de l'IA dans un processus logistique"]

Programme

[{"module": "Analyse des données logistiques et identification des axes d'optimisation", "content": "Introduction aux données exploitables en logistique (temps de traitement, erreurs, stocks). Méthodes pour nettoyer et structurer ces données. Atelier pratique : analyse d'un jeu de données logistique fourni par l'organisme ou apporté par les participants. Identification des goulots d'étranglement et des sources de gaspillage.", "duration_hours": 2}, {"module": "Solutions IA pour la logistique : concepts et applications concrètes", "content": "Présentation des algorithmes simples adaptés à la logistique (classification, régression, clustering). Démonstrations sur des outils accessibles (Excel avec Power Query, Power BI, ou logiciels spécialisés). Étude de cas : prédiction des besoins en stoc

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures) - en présentiel ou à distance
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).