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Diplomado: Supply Chain Analytics

Entender los elementos que afectan el movimiento y almacenamiento de productos a lo largo de la cadena de suministro y cómo la analítica de datos puede ser utilizada para tomar mejores decisiones y hacer el proceso más eficiente.

Duración: 108 horas

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$4.989.000

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Contenido del programa

Módulo 1: Introducción a la logística

Descripción general de la gestión de la cadena de suministros.
Introducción a los conceptos básicos de analítica.
Modelos, álgebra y funciones.
Gestión de datos.

Módulo 2: Aprovisionamiento e integración y negociación con proveedores

Entorno general de abastecimiento.
Matriz abastecimiento y percepción del proveedor.
Relaciones con los proveedores.
Selección de proveedores.
Evaluación e indicadores de gestión.
Certificación de proveedores.
Posición de privilegio.
Inteligencia emocional.
La comunicación en la negociación.
Perfil negociador.
Modelos de negociación.

Módulo 3: Almacenamiento transporte y distribución

Importancia del almacenamiento.
Operaciones en el almacén.
Analítica de datos en almacenes.
Práctica en el Warehousing Lab de la universidad.
Importancia de las redes de transporte en la Cadena de Suministro.
El VRP y la planificación de transporte.
Heurísticas para planificar transporte.
Aplicación del VRP usando el paquete VRPy de Python.

Módulo 4: Planeación de la demanda

Introducción a la planeación de la demanda.
Variabilidad de la demanda.
Las 3 verdades de los pronósticos.
Métricas de error en la planeación de la demanda.
Error Medio.
Desviación Media Absoluta.
Mape – Wape – Wmape.
RMSE.
Rutina para cálculo de los errores en Python.
Pronósticos de Series de tiempo.
Promedios móviles.
Suavización exponencial simple.
Rutina para cálculo de pronósticos de promedios móviles y suavización exponencial en Python.
Introducción a Machine Learning para planeación de la demanda.
Conceptos generales de machine learning.
Algoritmos más utilizados.
Ejemplo regresión lineal en Python.

Módulo 5: Gestión de inventarios

Segmentación ABC-XYZ Rutina para construcción de una clasificación ABC-XYZ en Python.
Costos relacionados con los inventarios y EOQ.
Costo de Ordenar.
Costo de Almacenar.
EOQ – Económica Order Quantity [Cantidad económica a ordenar].
Políticas de Inventarios.
Modelos de revisión continua.
Modelos de revisión periódica.
Simulación políticas de inventario en Python.

Módulo 6: Analítica para la toma de decisiones

Introducción a Python.
Introducción a la optimización.
Solución de problemas de optimización en Python usando PuLP.
Implementación en PuLP.
Solución de problemas usando PuLP.
Análisis de sensibilidad.
Simulación de montecarlo.

Dirigido a

Miembros de equipos de trabajo que se desempeñan alrededor de la cadena de abastecimiento, encargados de diseñar, administrar e implementar esfuerzos colaborativos de múltiples canales que generan valor a los procesos. Personas que desarrollan e integran recursos operativos, tecnológicos y de información que conduce a una integración exitosa de la cadena de abastecimiento.
Consultores que requieren herramientas y tendencias logísticas aplicadas en las compañías líderes mundiales en su ambiente nacional e internacional, empresas que tengan de su Core Business la transformación de productos y servicios, y aquellas que manejen compras de materiales, transporte, inventarios y mejoramiento continuo.
Profesionales que trabajan en áreas financieras, mercadeo y ventas que quieran conocer más de la cadena de suministros.
Nivel de conocimiento requerido: Nociones básicas o experiencia en las cadenas de abastecimiento, producción y distribución. Nociones básicas de programación.