Çevrimiçi Kurs – Tedarik Zinciri Esnekliğini Artırmak için Veri Biliminde Sertifikalı Profesyonel Staj – California Üniversitesi, Irvine

Tedarik zinciri yönetiminde veri bilimi stratejileri. Daha çevik bir tedarik zinciri oluşturmak için veri bilimi becerilerinizi bir araya getirin.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Veriye dayalı kararlar
  • Risk tanımlama
  • Kaynakların ve kapasitelerin optimizasyonu
  • Çevik tedarik zinciri planlaması
  • Endeks analizi

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Tedarik zinciri veri analisti
  • envanter yöneticisi
  • talep planlayıcı
  • Kapasite optimizasyon uzmanı
  • Tedarik zinciri risk yöneticisi
  • Lojistik süreç analisti
  • Tedarik zinciri proje yöneticisi
  • İş verileri analisti
  • Tedarik Planlama Müdürü
  • Lojistik simülasyon uzmanı

Staj – 3 bölümlük kurs serisi

Son yirmi yılda tedarik zinciri daha karmaşık hale geldi. İleri teknoloji şirketlerin çok fazla veri toplamasına olanak tanırken, bu verileri analiz etmek ve içgörüler elde etmek için gereken hıza ayak uyduramıyorlar. Bu staj, veri bilimi tekniklerinin daha çevik bir tedarik zinciri için ham verileri nasıl karar sürücülerine dönüştürebileceğini gösteren uygulamalı etkinlikleri içerir.

Temel teknikler

  • Talep tahmini
  • Talepteki değişkenlik ile envanter yönetimi
  • Fiyatı belirlemek için satıcı modelini kullanma

ileri teknikler

  • Kapasite ve kaynak optimizasyonu
  • Monte Carlo simülasyonunu kullanarak riskin azaltılması

Stajın sonunda şunları yapabileceksiniz:

  • Talep planlaması, tedarik planlaması ve kısıtlı tahminin nasıl ilişkili olduğunu açıklayın.
  • Geçmiş verileri analiz etmek ve gelecekteki ihtiyaçları tahmin etmek için Excel’i kullanın.
  • Sabit ve belirsiz talep durumlarında stok düzeylerini belirlemek için Excel kullanarak geçmiş verileri analiz edin.
  • Envanteri güvenli olmayan bir ortamda yönetin.
  • Satıcı modelini kullanarak bir dönemdeki kalemler için stok ihtiyaçlarını belirleyin.
  • Kapasite optimizasyonu, kaynak optimizasyonu ve Monte Carlo simülasyonunun bileşenlerini tanımlayın.
  • Excel’de optimizasyon problemlerini kurun ve çözün.
  • Tedarik zincirini iyileştirmek için bir talep ve envanter görünümü oluşturun ve bir Monte Carlo simülasyonu çalıştırın.

Pratik bir öğrenme projesi

Staj sırasında öğrenciler farklı senaryoları analiz etmek için gerçek tedarik zinciri verileriyle çalışırlar. Son olarak öğrenciler, tedarik zinciri karlarını artırmak için öğrendikleri veri bilimi becerilerini uygulamak için önceki iki dersteki terimleri uygularlar.

Details of the courses that make up the specialization

Tedarik zinciri planlaması

  • Kurs 1 • 5 saat • 4,5 (184 değerlendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:
  • Talep planlaması, tedarik planlaması ve sınırlı vizyonun birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu açıklayın.
  • Geçmiş verileri analiz etmek ve gelecekteki ihtiyaçları belirlemek için Excel’i kullanın.
  • İyileştirme için sonuçları ölçün ve sayısallaştırın.
Kazanacağınız beceriler:
  • Kategori: Veri Analizi
  • Kategori: talep planlaması
  • Kategori: tedarik planlaması
  • Kategori: sınırlı görüş
  • Kategori: tedarik zinciri

Envanter yönetimi

  • Kurs 2 • 5 saat • 4,6 (149 değerlendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:
  • Envanteri güvenli olmayan bir ortamda yönetin.
  • Sabit ve istikrarsız talep durumlarında stok seviyelerini belirlemek için Excel’i kullanarak geçmiş verileri analiz edin.
  • Haber satıcısı modelini kullanarak bir döneme ait öğeler için envanter ihtiyaçlarını ölçün.

tedarik zinciri optimizasyonu

  • Kurs 3 • 8 saat • 4,5 (22 değerlendirme)

Kurs detayları

Ne öğreneceksiniz:
  • Kapasite optimizasyonu, kaynak optimizasyonu ve Monte Carlo simülasyonunun bileşenlerini tanımlayın.
  • Excel’de optimizasyon problemlerini kurun ve çözün.
  • Daha esnek bir tedarik zinciri için bir talep ve envanter anlık görüntüsü oluşturun ve bir Monte Carlo simülasyonu çalıştırın.