After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Analitica în lanțul de aprovizionare transformă activitățile acestuia din decizii bazate pe intuiție în decizii fundamentate pe date. Un instrument esențial în acest domeniu este analiza de optimizare, care sprijină procesul decizional. Potrivit Deloitte, 79% dintre organizațiile cu lanțuri de aprovizionare performante înregistrează o creștere a veniturilor semnificativ peste medie. Acest curs îți prezintă PuLP, un instrument de modelare a programelor liniare scris în Python. Vei vedea cum să formulezi și să rezolvi probleme de optimizare în lanțul de aprovizionare – de exemplu, unde ar trebui amplasată o facilitate de producție sau cum să aloci cererea de producție între diferite facilități. Vom explora rezultatele modelelor și implicațiile acestora prin teste de sensibilitate și simulare. La finalul cursului, vei fi pregătit să îmbunătățești procesul decizional al unui lanț de aprovizionare, valorificând puterea Python și PuLP.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Bazele optimizării lanțului de aprovizionare și PuLP
Programarea liniară (PL) este o tehnică esențială pentru optimizarea lanțului de aprovizionare. Cadrul PuLP este un instrument ușor de utilizat pentru lucrul cu probleme de PL și îți permite să te concentrezi pe modelare. În acest capitol înveți elementele de bază ale problemelor de PL și primii pași pentru a le rezolva cu ajutorul PuLP.
2
Modelare în PuLP
În acest capitol continuăm să modelăm probleme de PL și de programare în numere întregi (PI) în PuLP. Explorăm cum se utilizează PuLP pentru probleme de mare amploare și începem studiul de caz dedicat rezolvării modelului de localizare a facilităților cu capacitate limitată.
3
Rezolvarea și evaluarea modelului
Acest capitol trece în revistă cele mai frecvente greșeli în definirea constrângerilor și parcurge pas cu pas procesul de rezolvare a modelului. Cum verificăm dacă soluția obținută este corectă? Vom explora un proces de verificare a plauzibilității rezultatelor. Continuăm, de asemenea, studiul de caz privind modelul de localizare a facilităților cu capacitate limitată, adăugând toate constrângerile necesare.
4
Teste de sensibilitate și simulare ale modelului
În ultimul capitol analizăm sensibilitatea constrângerilor prin prețuri umbră și variabile de relaxare. Explorăm, de asemenea, testarea prin simulare a modelelor de PL. Aceste tehnici ne permit să răspundem la întrebări de natură economică legate de modele, cum ar fi capacitatea disponibilă și costurile marginale. În final, finalizăm studiul de caz și ne concentrăm pe utilizarea analizei de sensibilitate și a simulării pentru a răspunde la întrebări despre modelul nostru.
Analitică în lanțul de aprovizionare cu Python
Curs
finalizat
