La cadena de suministro moderna enfrenta desafíos sin precedentes: volatilidad de la demanda, disrupciones globales y la necesidad de eficiencia operativa máxima. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) surge como la tecnología clave para transformar la gestión logística, permitiendo una toma de decisiones más inteligente y proactiva.
El Curso IA para la Gestión de la Cadena de Suministro aborda la creciente demanda de profesionales capaces de implementar soluciones de IA que optimicen cada eslabón de la cadena, desde la previsión de la demanda hasta la gestión de inventarios y la optimización de rutas.
El alumnado aprenderá a aplicar algoritmos de Machine Learning para analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y predecir tendencias.
IA para la Gestión de la Cadena de Suministro
El Curso IA para la Gestión de la Cadena de Suministro está dirigido a profesionales de la cadena de suministro, logística, planificación de la demanda, dirección de operaciones, análisis de datos y consultoría que deseen integrar la Inteligencia Artificial para optimizar procesos logísticos.
35 h
Academia IA
Objetivos del curso
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Comprender el rol de la IA en la cadena de suministro.
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Predecir la demanda y optimizar inventarios mediante IA.
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Mejorar la eficiencia del transporte y las rutas.
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Aplicar IA para la gestión de almacenes inteligentes.
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Identificar y mitigar riesgos en la cadena mediante IA.
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Desarrollar soluciones de IA para la trazabilidad.
¿Para qué te prepara?
Al completar el curso, estarás preparado para diseñar e implementar soluciones de IA que optimicen la cadena de suministro, desde la previsión de la demanda hasta la gestión de inventarios y la optimización de rutas.
Adquirirás habilidades para analizar grandes volúmenes de datos logísticos, aplicar algoritmos predictivos y prescriptivos, y automatizar decisiones complejas.
Unidades didácticas
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LA CADENA DE SUMINISTROS Y EL ROL DE LA IA
El nacimiento de la producción en masa
La búsqueda de la flexibilidad y la logística global
Aparición del ecosistema ‘Big Data’
Agentes IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE DATOS Y BIG DATA EN LOGÍSTICA
Big Data vs. Inteligencia Artificial
Optimización y reducción de costos
Calidad de los datos: la clave del éxito
Ecosistema tecnológico en la gestión de datos
Casos de uso
Desafíos actuales en la implementación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PREVISIÓN DE LA DEMANDA CON MACHINE LEARNING
La previsión de la demanda en la cadena de suministro
Nuevos tiempos
Aplicaciones y especialización
Casos de uso
UNIDAD DIDÁCTICA 4. OPTIMIZACIÓN DE INVENTARIOS Y ALMACENES CON IA
Optimización de inventarios y almacenes con IA
La orquestación del almacén: El sistema WMS
El almacén del futuro
Casos de uso
Algunas conclusiones
UNIDAD DIDÁCTICA 5. OPTIMIZACIÓN DE RUTAS Y TRANSPORTE CON IA
La transformación de la logística a través de la IA, el Big Data y el IoT
Inicios de los procesos de planificación
Algorítmica al rescate
La IA y el cambio de paradigma
Responsabilidad medioambiental
Más allá de la optimización de rutas
Conclusión: La cadena de suministro como un flujo único
UNIDAD DIDÁCTICA 6. DETECCIÓN DE RIESGOS Y RESILIENCIA DE LA CADENA CON IA
IA en la logística: retos, inversión y resiliencia
Transición hacia la IA
Tipos de riesgos en la cadena de suministro
Casos de uso
Gestión de la cadena de suministro en crisis
El riesgo en la adopción de la IA
Conclusiones
UNIDAD DIDÁCTICA 7. IA Y AUTOMATIZACIÓN EN LA CADENA DE SUMINISTRO
Pilares de la cadena de suministro moderna: IA, datos y automatización
Stack tecnológico
Flujo de información
De los ERP y WMS a sistemas cognitivos: la evolución de la gestión de cadenas de suministro
Escalabilidad con cloud computing
Casos de uso del gemelo digital en diferentes industrias
Caso de estudio relevante: Inditex
Caso de estudio relevante: Mercadona, excelencia logística y automatización
El papel democratizador del Software as a Service (SaaS)
Conclusión: la tecnología al servicio de todos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. IMPLEMENTACIÓN, ÉTICA Y TENDENCIAS FUTURAS DE LA IA EN LOGÍSTICA
Gobernanza ética y sostenibilidad en la cadena de suministro
Cadenas de suministro: transparencia, IA y ética
El futuro de la IA en logística: tecnologías disruptivas
Aplicaciones en la logística y casos de uso
La computación cuántica en logística
Escenarios de futuro (más allá de 2030)
La ciberseguridad en la cadena de suministro: un desafío crítico
La brecha digital en la cadena de suministro