Parcours Performance industrielle : optimiser la chaîne logistique par l’IA et l’analyse prédictive | Lecolenumerique

Le programme Performance industrielle : optimiser la chaîne logistique par l’IA et l’analyse prédictive a été conçu pour des professionnels en poste.

Cette formation s’adresse aux managers et responsables logistique, achats et production souhaitant transformer leur chaîne d’approvisionnement en un écosystème intelligent. Elle combine apports théoriques, cas concrets et ateliers pratiques pour intégrer les outils d’intelligence artificielle, les algorithmes de prédiction et les indicateurs clés de performance. L’objectif est de réduire les coûts, anticiper les risques et améliorer l’agilité opérationnelle grâce à une approche data-driven adaptée aux enjeux industriels actuels.

Objectifs

• Identifier les leviers d’optimisation de la supply chain via l’IA et les données temps réel", "Maîtriser les méthodologies Lean et les indicateurs clés pour piloter l’agilité industrielle", "Utiliser des outils d’analyse prédictive pour anticiper les ruptures et surcharges", "Intégrer des solutions d’automatisation intelligente dans les processus logistiques", "Déployer une démarche data-driven pour réduire les coûts et améliorer la résilience"]

Programme

[{"module": "Stratégie et outils pour une supply chain intelligente", "content": "Introduction aux enjeux de la supply chain moderne : volatilité des marchés, attentes clients, contraintes réglementaires. Présentation des solutions IA adaptées (machine learning pour la demande, optimisation des stocks, maintenance prédictive). Atelier pratique : analyse d’un cas réel avec construction d’un tableau de bord dynamique. Focus sur les indicateurs de performance (KPI) et leur pilotage en temps réel. Étude des risques et des plans de contingence intégrant l’IA.", "duration_hours": 7}]

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).