After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Analitik Rantai Pasok mengubah aktivitas rantai pasok dari sekadar menebak menjadi pengambilan keputusan berbasis data. Salah satu alat penting dalam Analitik Rantai Pasok adalah analisis optimisasi untuk membantu pengambilan keputusan. Menurut Deloitte, 79% organisasi dengan kinerja rantai pasok tinggi mencapai pertumbuhan pendapatan yang jauh di atas rata-rata. Kursus ini akan memperkenalkan Anda pada PuLP, pemodel optimisasi Linear Programming yang ditulis dalam Python. Dengan PuLP, kursus ini akan menunjukkan cara merumuskan dan menjawab pertanyaan optimisasi rantai pasok seperti di mana fasilitas produksi sebaiknya berlokasi, bagaimana mengalokasikan permintaan produksi di berbagai fasilitas, dan lainnya. Kita akan menelaah hasil model serta implikasinya melalui analisis sensitivitas dan pengujian simulasi. Kursus ini akan membantu Anda memosisikan diri untuk meningkatkan pengambilan keputusan dalam rantai pasok dengan memanfaatkan kekuatan Python dan PuLP.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Dasar optimisasi rantai pasok dan PuLP
Linear Programming (LP) adalah teknik kunci untuk Optimisasi Rantai Pasok. Kerangka kerja PuLP merupakan alat yang mudah digunakan untuk menangani masalah LP dan memungkinkan pemrogram berfokus pada pemodelan. Pada bab ini kita mempelajari dasar-dasar masalah LP dan mulai mempelajari cara menggunakan kerangka kerja PuLP untuk menyelesaikannya.
2
Pemodelan di PuLP
Pada bab ini kita melanjutkan mempelajari cara memodelkan masalah LP dan IP di PuLP. Kita menyinggung cara menggunakan PuLP untuk masalah skala besar. Selain itu, kita memulai studi kasus tentang cara menyelesaikan model penentuan lokasi pabrik dengan kapasitas (Capacitated Plant Location).
3
Menyelesaikan dan mengevaluasi model
Bab ini meninjau beberapa kesalahan umum saat membuat kendala, dan membahas langkah-langkah penyelesaian model. Setelah kita memperoleh solusi untuk model LP, bagaimana kita tahu solusinya benar? Pada bab ini kita juga meninjau proses pemeriksaan kewajaran atau sanity check atas hasil. Selanjutnya, kita melanjutkan studi kasus model penentuan lokasi pabrik dengan kapasitas dengan melengkapi semua kendala yang diperlukan.
4
Uji sensitivitas dan simulasi model
Pada bab terakhir, kita meninjau analisis sensitivitas terhadap kendala melalui shadow price dan slack. Selain itu, kita meninjau pengujian simulasi pada model LP kita. Beragam teknik ini memungkinkan kita menjawab pertanyaan bisnis terkait model, seperti kapasitas yang tersedia dan biaya tambahan (inkremental). Terakhir, kita menuntaskan latihan studi kasus dan berfokus pada penggunaan analisis sensitivitas serta pengujian simulasi untuk menjawab pertanyaan tentang model kita.
Analitik Rantai Pasok dengan Python
Kursus
Selesai
