IA en Logistique : OPTIMISER LA CHAĂŽNE D'APPROVISIONNEMENT AVEC DES SOLUTIONS IA
Description
- Les bases de la logistique et de l'intelligence artificielle.
- L’automatisation des processus logistiques et l’utilisation de robots.
- La gestion des données et l’analyse prédictive pour anticiper et répondre à la demande.
- Les meilleures pratiques en matière de sécurité et d’éthique dans l’utilisation de l’IA.
- Les stratégies de mise en œuvre de l’IA pour améliorer les opérations logistiques
Objectifs PĂ©dagogiques
- Les bases de la logistique et de l'intelligence artificielle.
- L’automatisation des processus logistiques et l’utilisation de robots.
- La gestion des données et l’analyse prédictive pour anticiper et répondre à la demande.
- Les meilleures pratiques en matière de sécurité et d’éthique dans l’utilisation de l’IA.
- Les stratégies de mise en œuvre de l’IA pour améliorer les opérations logistiques
Public Visé
- Professionnels de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement
- Managers et cadres souhaitant intégrer l'IA dans leurs opérations logistiques
- Ingénieurs et techniciens en systèmes logistiques
- Toute personne souhaitant développer des compétences en IA appliquée à la logistique
Spécificités
BEST OF TESMA
Programme de la formation
Introduction Ă la Logistique et Ă l'Intelligence Artificielle
Introduction Ă la Logistique
- DĂ©finition et importance de la logistique
- Principales activités logistiques : approvisionnement, stockage, distribution
- Tendances actuelles et défis du secteur
• Introduction à l'Intelligence Artificielle
- DĂ©finition et concepts de base de l'IA
- Histoire et Ă©volution de l'IA
- Domaines d'application de l'IA
Applications de l'IA en Logistique
- Automatisation des entrepĂ´ts et robots logistiques
- Prévision de la demande et gestion des stocks
- Optimisation des itinéraires de livraison
Études de Cas:Analyse de cas réels d'entreprises ayant intégré l'IA dans leurs processus logistiques
Outils et Technologies de l'IA en Logistique
Algorithmes de l'IA et Logistique
- Algorithmes de machine learning : types et applications
- Algorithmes d'optimisation : réseaux de neurones, régression, etc.
Technologies et Infrastructures
- Capteurs IoT et collecte de données
- Systèmes de gestion d'entrepôts (WMS)
- Plateformes de gestion du transport (TMS)
Big Data et Analyse Prédictive
- Collecte et traitement des données logistiques
- Techniques d'analyse prédictive pour la logistique
- Visualisation des données pour la prise de décision
Automatisation et Robotique en Logistique
Automatisation des Processus Logistiques
- Processus automatisables dans la chaîne logistique
- Technologies d'automatisation : RPA (Robotic Process Automation)
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