Este curso está orientado a optimizar procesos logísticos mediante herramientas actuales, enfoques estratégicos y tecnologías propias de la logística 4.0. Los participantes aprenderán a analizar y rediseñar sistemas de inventario, mejorar la rotación de productos y reducir mermas, integrando soluciones de Inteligencia Artificial, en particular machine learning, mediante R Studio.
Se abordará el uso de modelos predictivos para la planificación de la demanda y la gestión eficiente de inventarios, combinando teoría y práctica para facilitar una toma de decisiones basada en datos.
Una formación clave para quienes buscan transformar la gestión de inventarios en una ventaja competitiva sostenible, aplicando analítica avanzada y automatización inteligente en entornos reales.
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19 SETIEMBRE
06 Sesiones
3 Horas
- Sesión 1: 19 de setiembre 19:00 - 22:00
- Sesión 2: 26 de setiembre 19:00 - 22:00
- Sesión 3: 03 de octubre 19:00 - 22:00
- Sesión 4: 10 de octubre 19:00 - 22:00
- Sesión 5: 17 de octubre 19:00 - 22:00
- Sesión 6: 24 de octubre 19:00 - 22:00
Inicio
Lugar
Online
Objetivos
- Aplicar técnicas de machine learning en R Studio para optimizar la gestión de inventarios, incluyendo pronósticos de demanda y segmentación de productos o clientes.
Analizar y transformar datos logísticos mediante herramientas estadísticas y de visualización, identificando patrones, valores atípicos y oportunidades de mejora en los sistemas de inventario.
Desarrollar modelos predictivos y analíticos que permitan anticipar necesidades de stock, mejorar la rotación de productos y reducir mermas, apoyando decisiones estratégicas basadas en datos.
Diseñar indicadores clave y variables calculadas para la toma de decisiones operativas y tácticas, como punto de reorden, stock de seguridad y clasificación ABC, integrando los resultados de análisis y modelos.
Dirigido a
Profesionales con un mínimo de 2 años de experiencia en áreas relacionadas con la gestión de inventarios, compras, almacén, logística e inteligencia de negocios. Está especialmente diseñado para quienes buscan mejorar el rendimiento de los procesos operativos y logísticos mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y análisis de datos.
Docente
Marco Espejo Gonzáles
Maestro en Ingeniería y Gestión en la Cadena de Suministros por la PUCP y Magister en Educación Superior por USIL. Especialista en Inteligencia de negocios y logística en empresas del sector retail y consumo masivo. Conferencista en Expo Logística Panamá 2012 y 2017, Logistic Summit & Expo México 2013, Expo Logistik 2018 y Logística para e-commerce Argentina 2019. Autor del libro Gestión de inventarios: Métodos cuantitativos – Fondo Editorial USIL, Segunda edición Marge Books – España.
Temario
Sesión 01:
- Fundamentos de IA y Aplicaciones Logísticas con R
Sesión 02:
- Agrupamiento de datos
Sesión 03:
- Clusterización
Sesión 04:
- Métodos de pronóstico
Sesión 05:
- Generación de variables calculadas para optimización y toma de decisiones.
Sesión 06:
- Presentación del trabajo final integrador
Inversión
Inversión
- S/ 484.00 (Incluido IGV)
Formas de pago:
- Online
Pago Seguro GS1 Perú vía Niubiz
- BCP
Depósito BANCO DE CRÉDITO DEL PERÚ
Cta. Cte. Soles Nº 193-1312369-0-51
CCI: 002-193-001312369051-16
(Razón Social: GS1 PERU / RUC: 20137868955)
- BBVA
Depósito BANCO BBVA
Cta. Cte. Soles: 001103780100061704
CCI: 011-378-000100061704-71
(Razón Social: GS1 PERU / RUC: 20137868955)
- IZIPAY
Tarjeta de Crédito
Pago en formato online
(Vía código previamente creado)
- Billeteras digitales: Yape y Plin
Informes e inscripciones
- Manuel Villegas
Coordinador Comercial Educación GS1 Perú
mvillegas@gs1pe.org.pe
Cel.: 963 967 257
Jr. Monterrey 373, Oficina 504,
Chacarilla - Santiago de Surco,
Lima 33 - Perú
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