Optimisation des chaînes d'approvisionnement SAP et de la durabilité avec l'IA/ML

Aperçu

Découvrez comment les services AI/ML d'AWS s'intègrent aux systèmes SAP pour optimiser les chaînes d'approvisionnement, réduire les coûts et améliorer la durabilité grâce à une planification de la demande améliorée et une consommation d'énergie réduite.

Programme

• Introduction au cours et objectifs
Aperçu des systèmes SAP et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement
Introduction aux services AWS AI/ML
Objectifs du cours : optimisation des chaînes d'approvisionnement, réduction des coûts et amélioration de la durabilité
• Fondamentaux de la gestion de la chaîne d'approvisionnement SAP
Structure et composants des chaînes d'approvisionnement SAP
Indicateurs clés de performance en gestion de la chaîne d'approvisionnement
Défis de la gestion traditionnelle de la chaîne d'approvisionnement
• Vue d'ensemble des services AWS AI/ML
Introduction aux outils et services AWS AI/ML
Cas d'utilisation de l'AI/ML dans diverses industries
Avantages de l'intégration de l'AI/ML avec les systèmes existants
• Intégration des services AWS AI/ML avec les systèmes SAP
Méthodes pour intégrer les services AWS AI/ML avec SAP
Outils et technologies pour une intégration fluide
Études de cas d'intégrations réussies
• Optimisation de la planification de la demande avec AI/ML
Techniques pour améliorer la prévision de la demande avec l'AI
Utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer la planification de la demande
Applications et résultats concrets
• Réduction des coûts de la chaîne d'approvisionnement avec AI/ML
Identification des facteurs de coût dans les chaînes d'approvisionnement
Stratégies d'apprentissage automatique pour la réduction des coûts
Exemples d'optimisation réussie des coûts
• Amélioration de la durabilité et réduction de la consommation d'énergie
Rôle de l'AI/ML dans l'amélioration de la durabilité
Solutions de gestion de l'énergie basées sur les données
Stratégies pour minimiser l'impact environnemental
• Applications pratiques et études de cas
Analyse d'exemples concrets et études de cas
Discussion sur les leçons apprises et les meilleures pratiques
Activité de groupe : conception d'une stratégie pour la mise en œuvre de l'AI/ML dans une chaîne d'approvisionnement exemple
• Considérations éthiques et légales
Aborder les préoccupations éthiques dans les applications AI/ML
Comprendre les implications légales et la confidentialité des données
Assurer la conformité avec les réglementations internationales
• Révision du cours et Q&R
Résumé des principaux sujets abordés
Espace ouvert pour les questions
Conseils sur l'apprentissage complémentaire et les ressources

Sujets

Affaires