L'optimisation est un élément important d'une chaîne d'approvisionnement agile. Dans ce cours, nous explorerons les composants de l'optimisation et la façon de configurer un problème d'optimisation dans Excel. Nous pratiquerons également l'optimisation des capacités et des ressources et explorerons des exemples des deux dans la chaîne d'approvisionnement. En nous appuyant sur notre pratique de l'optimisation, nous apprendrons ensuite à utiliser une simulation de Monte Carlo pour prendre la décision la moins risquée dans des situations incertaines de la chaîne d'approvisionnement. Enfin, nous combinerons nos compétences acquises dans ce cours et dans les deux cours précédents pour élaborer un modèle de demande et de stock et l'optimiser, à l'aide d'une simulation de Monte Carlo, afin d'atténuer les risques dans la chaîne d'approvisionnement.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement
Ce cours fait partie de Spécialisation "La science des données au service d'une chaîne d'approvisionnement plus agile"
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Paul Jan
7 436 déjà inscrits
Inclus avec
57 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identifier les composantes de l'optimisation de la capacité, de l'optimisation des ressources et de la simulation de Monte Carlo.
Définissez et résolvez des problèmes d'optimisation dans Excel.
Créez un instantané de la demande et des stocks et effectuez une simulation de Monte Carlo afin d'obtenir une chaîne d'approvisionnement plus souple.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Demand Planning
- Catégorie : Process Optimization
- Catégorie : Supply Chain Management
- Catégorie : Capacity Management
- Catégorie : Supply Chain Planning
- Catégorie : Simulation and Simulation Software
- Catégorie : Resource Allocation
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Operations Research
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Microsoft Excel
- Catégorie : Inventory Management System
Détails à connaître

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4 devoirs
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Révisé le 21 août 2025
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Révisé le 13 oct. 2025
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