Diseño de un sistema de previsión y reordenamiento con técnicas modernas de IA

Construir un sistema de previsión y reordenamiento en el que los planificadores realmente confíen requiere más que elegir el modelo correcto.Requiere datos limpios, características sensatas, evaluación robusta y transferencias claras a las personas que administran las excepciones.Este curso recorre esas opciones en el orden en que realmente surgen en un proyecto real. Trabajará a través de ejercicios de diseño escritos que reflejan cómo un pequeño equipo de operaciones o datos planearía un sistema de pronóstico y reordenamiento.El énfasis está en las compensaciones prácticas que deciden si el sistema se convierte en una herramienta confiable o en otro panel que nadie abre. Lo que aprenderás: - Preparar el historial de ventas, promociones y datos de eventos para la previsión de series temporales - Compare los enfoques de modelado, incluidos los métodos clásicos, el aumento de gradiente y las opciones modernas de aprendizaje profundo - Funciones de ingeniería para estacionalidad, promociones, vacaciones y comportamiento del proveedor - Construir rutinas de evaluación que midan la precisión del pronóstico de maneras operativamente significativas - Traduzca las previsiones en recomendaciones de reorden utilizando objetivos de nivel de servicio y stock de seguridad - Diseñe interfaces humanas en el bucle para que los planificadores puedan anular y explicar las decisiones cuando sea necesario El curso progresa desde la preparación de datos hasta el diseño de modelos, luego en la evaluación, la lógica de reordenamiento y la integración humana.Un ejercicio escrito final le pide que elabore un diseño de una página para un sistema de pronóstico y reordenamiento para una categoría específica de negocios y productos. Este curso está diseñado para principiantes con algún software o antecedentes de datos, incluidos científicos de datos que ingresan a operaciones, analistas de la cadena de suministro que exploran herramientas de IA y estudiantes de análisis de negocios.No se requiere experiencia previa en la cadena de suministro.El curso trata el sistema como un problema de diseño que puede razonar sobre el papel.