Optimiser les flux logistiques par l'IA dans des chaînes d'approvisionnement connectées — Financement OPCO possible | Jobconnex
Le programme Optimiser les flux logistiques par l'IA dans des chaînes d'approvisionnement connectées a été conçu pour des professionnels en poste.
Cette formation vise à outiller les professionnels de la logistique et des transports pour exploiter les potentialités de l'intelligence artificielle dans leurs chaînes d'approvisionnement. Elle couvre les technologies clés (IoT, blockchain, analyse prédictive) et leur application concrète pour optimiser les coûts, réduire les délais et améliorer la traçabilité. Les participants repartent avec des méthodes directement transposables dans leur entreprise.
Objectifs
- Identifier les leviers technologiques pour une supply chain connectée", "Appliquer des outils d'analyse prédictive aux flux logistiques", "Intégrer l'IoT et la blockchain dans les processus existants", "Évaluer l'impact économique des solutions IA", "Mettre en place une feuille de route d'innovation logistique"]
Programme
[{"module": "Fondamentaux de l'IA et de la logistique connectée", "content": "Panorama des technologies clés : IA, IoT, blockchain, jumeaux numériques. Illustration par des études de cas dans le transport et la logistique. Analyse des gains potentiels : réduction des coûts, amélioration des délais, traçabilité renforcée.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Analyse prédictive appliquée aux flux logistiques", "content": "Méthodologies pour exploiter les données logistiques. Outils d'analyse : machine learning, algorithmes de routage. Exercices pratiques sur des jeux de données réels. Critères de choix des solutions.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "IoT et blockchain : optimiser les processus", "content": "Intégration des capteurs connectés dans les entrepôts et les camions. Blockchain
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).