IA para la Gestión de la Cadena de Suministro

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LA CADENA DE SUMINISTROS Y EL ROL DE LA IA El nacimiento de la producción en masa La búsqueda de la flexibilidad y la logística global Aparición del ecosistema ‘Big Data’ Agentes IA UNIDAD DIDÁCTICA 2. ANÁLISIS DE DATOS Y BIG DATA EN LOGÍSTICA Big Data vs. Inteligencia Artificial Optimización y reducción de costos Calidad de los datos: la clave del éxito Ecosistema tecnológico en la gestión de datos Casos de uso Desafíos actuales en la implementación UNIDAD DIDÁCTICA 3. PREVISIÓN DE LA DEMANDA CON MACHINE LEARNING La previsión de la demanda en la cadena de suministro Nuevos tiempos Aplicaciones y especialización Casos de uso UNIDAD DIDÁCTICA 4. OPTIMIZACIÓN DE INVENTARIOS Y ALMACENES CON IA Optimización de inventarios y almacenes con IA La orquestación del almacén: El sistema WMS El almacén del futuro Casos de uso Algunas conclusiones UNIDAD DIDÁCTICA 5. OPTIMIZACIÓN DE RUTAS Y TRANSPORTE CON IA La transformación de la logística a través de la IA, el Big Data y el IoT Inicios de los procesos de planificación Algorítmica al rescate La IA y el cambio de paradigma Responsabilidad medioambiental Más allá de la optimización de rutas Conclusión: La cadena de suministro como un flujo único UNIDAD DIDÁCTICA 6. DETECCIÓN DE RIESGOS Y RESILIENCIA DE LA CADENA CON IA IA en la logística: retos, inversión y resiliencia Transición hacia la IA Tipos de riesgos en la cadena de suministro Casos de uso Gestión de la cadena de suministro en crisis El riesgo en la adopción de la IA Conclusiones UNIDAD DIDÁCTICA 7. IA Y AUTOMATIZACIÓN EN LA CADENA DE SUMINISTRO Pilares de la cadena de suministro moderna: IA, datos y automatización Stack tecnológico Flujo de información De los ERP y WMS a sistemas cognitivos: la evolución de la gestión de cadenas de suministro Escalabilidad con cloud computing Casos de uso del gemelo digital en diferentes industrias Caso de estudio relevante: Inditex Caso de estudio relevante: Mercadona, excelencia logística y automatización El papel democratizador del Software as a Service (SaaS) Conclusión: la tecnología al servicio de todos UNIDAD DIDÁCTICA 8. IMPLEMENTACIÓN, ÉTICA Y TENDENCIAS FUTURAS DE LA IA EN LOGÍSTICA Gobernanza ética y sostenibilidad en la cadena de suministro Cadenas de suministro: transparencia, IA y ética El futuro de la IA en logística: tecnologías disruptivas Aplicaciones en la logística y casos de uso La computación cuántica en logística Escenarios de futuro (más allá de 2030) La ciberseguridad en la cadena de suministro: un desafío crítico La brecha digital en la cadena de suministro