Logistica e Supply Chain

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 

Potenziare il processo previsionale con l’intelligenza artificiale per migliorare l’accuratezza e l’adattabilità delle analisi

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

Dinamiche e strumenti operativi di trading e risk management per gestire la volatilità del mercato e prevenire i rischi

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