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
Ce cours fait partie de Spécialisation La science des données au service d'une chaîne d'approvisionnement plus agile
Instructeur : Paul Jan
4 295 déjà inscrits
Inclus avec
(29 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.
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4 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue au module 1, Définition de l'optimisation. Le mot optimisation a envahi nos vies au cours de la dernière décennie. Partout où nous nous tournons, nous entendons ou voyons le mot optimisation, en particulier pour les personnes impliquées dans le marketing, la chaîne d'approvisionnement et les opérations. Dans ce module, nous définirons l'optimisation et décrirons son rôle dans la chaîne d'approvisionnement. Nous identifierons également les composants d'un algorithme d'optimisation et verrons comment utiliser une fonction objectif dans Excel. Dans notre activité, nous nous entraînerons à formuler une fonction de maximisation.
Inclus
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Bienvenue dans le module 2, Optimisation de la capacité. Dans le module précédent, nous avons décrit l'optimisation en général et vu comment configurer un problème d'optimisation dans Excel. Au cours des deux prochains modules, nous nous pencherons sur deux exemples spécifiques d'optimisation : l'optimisation de la capacité et l'optimisation des ressources. Dans ce module, nous identifierons l'objectif de l'optimisation des capacités et présenterons quelques exemples de son utilisation dans la chaîne d'approvisionnement. Nous montrerons également les étapes de création d'un problème d'optimisation de la capacité dans Excel et nous rappellerons ces étapes pour notre quiz. Dans notre activité, nous décrirons comment les tâches ou fonctions quotidiennes peuvent bénéficier de l'optimisation des capacités.
Inclus
1 vidéo1 lecture1 devoir1 sujet de discussion
Bienvenue dans le module 3, Optimisation des ressources. Dans ce module, nous identifierons l'objectif de l'optimisation des ressources, nous verrons en quoi elle diffère de l'optimisation des capacités et nous passerons en revue quelques exemples de l'industrie. Nous apprendrons à configurer un problème d'optimisation des ressources dans Excel grâce à notre vidéo de démonstration et nous rappellerons ces étapes dans notre quiz. Enfin, nous mettrons en pratique ce que nous avons appris en créant et en résolvant un problème d'optimisation des ressources dans Excel.
Inclus
1 vidéo1 lecture1 devoir1 sujet de discussion
Bienvenue dans le module 4, Simulation de Monte Carlo. Dans ce module, nous définirons ce qu'est une simulation de Monte Carlo et quand il convient de l'utiliser. Grâce à notre vidéo de démonstration, nous apprendrons à mettre en place une simulation de Monte Carlo dans Excel, ce qui nous préparera à identifier les entrées clés et les fonctionnalités d'Excel nécessaires à l'exécution d'une simulation de Monte Carlo pour notre quiz. Pour clore cette spécialisation, ce module comporte un devoir noté par les pairs. Dans notre devoir, nous mettrons en pratique les compétences acquises dans les trois cours pour construire un instantané de la demande et des stocks, puis nous utiliserons une simulation de Monte Carlo pour minimiser les coûts. Enfin, dans notre discussion, nous réfléchirons à la manière dont les compétences acquises au cours des trois derniers cours peuvent être appliquées à nos carrières actuelles ou futures.
Inclus
1 vidéo4 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
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Avis des étudiants
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Révisé le 26 nov. 2023
Very good! The course provide solid knowledge in Operations Research methods of Supply Chain for dynamic and stochastic decision variables.
Révisé le 31 oct. 2023
Great introduction to tools all supply chain professionals should be leveraging to optimize their supply chain!
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