OBJETIVO
Conocer y analizar los componentes externos de la demanda, el mercado y la competencia, las herramientas contemporáneas avanzadas en planeación colaborativa, su cálculo en logística de redes y su uso en el desarrollo de las estrategias comerciales con aplicaciones prácticas por tipo de industria y nivel en la cadena logística.
EJES TEMÁTICOS PRINCIPALES
• Visión general de las técnicas y modelos del análisis predictivo.
• Modelos para análisis predictivos:
Series polinomiales LaGrange y Taylor,
Redes de Bayes, cadenas de Markov.
• Arboles de decisiones y "Rain Forest"
.
• Teoría de conjuntos y lógica simbólica
.
• Herramientas de análisis predictivo: Big Data y Digital Supply Chain.
• Construcción del modelo predictivo y
Formación del centro de desarrollo en la empresa.
• Integración del análisis predictivo en la
administración de la demanda.
• Aplicaciones en la gestión logística y
administración de la cadena de suministro.