Logistica e Supply Chain

Integrare nel processo di previsioni le potenzialità dell’AI per migliorare l’accuratezza e l’adattabilità delle analisi

Analizzare ed elaborare le sequenze dati attraverso funzioni e programmazione a oggetti per impostare attività di forecasting

Strategie e consigli pratici per affrontare i rischi legati alla crisi energetica e difendere le marginalità aziendali

Strumenti di automatizzazione e analisi dei dati della domanda per ottimizzare la movimentazione della merce e prevenire le carenze 

Aspetti operativi nella gestione del servizio di bilanciamento dei flussi per evitare incongruenze e penali

Strumenti di Statistical e Machine Learning per creare modelli di forecasting di domanda e prezzo e ottimizzare il portafoglio

Metodologia standard CRISP-DM per creare modelli avanzati basati su Deep Learning e per prevedere produzione, domanda e prezzo