Machine Learning aplicado ao S&OP/E | 3ª Edição

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OBJETIVO

O Curso MachineLearning aplicado ao S&OP/E tem por objetivo capacitar os participantes a desenvolverem seus próprios scripts de inteligência artificial através da linguagem de programação R, bem como oferecer um deep dive nas melhores práticas dos processos de S&OP (Sales and Operations Planning), S&OE (Sales and Operations Execution) e especificamente em Planejamento de Demanda (Demand Planning).

POR QUE O CURSO FOI DESENVOLVIDO

O S&OP está amplamente difundido no meio empresarial, figurando como a principal ferramenta de gestão tática do negócio. Já o S&OE é um processo mais recente, ganhando força nos últimos anos como processo para execução da cadeia de suprimentos em curto/curtíssimo. Ambos possuem como principal input o planejamento de demanda, que devido volatilidade crescente dos cenários mercadológicos, tem-se tornado um desafio em tanto obter adequado grau de acuracidade. Neste contexto, a adoção da inteligência artificial é uma tendência para um planejamento de demanda mais preciso. 

DIFERENCIAIS

Ofereceremos o ÚNICO curso de curta duração no Brasil com enfoque PRÁTICO em Machine Learning aplicado aos processos de S&OP e S&OE. Além disso, serão ministrados 4 cursos em 1: S&OP, S&OE, Planejamento de Demanda, e Linguagem R.

PARA QUEM É INDICADO

Destinado aos profissionais nas diferentes fases de carreiras, que atuam com S&OP, IBP, S&OE, PPCP, Planejamento de Demanda, Planejamento Comercial, Marketing ou nos diversos subsistemas de Supply Chain. 

PRÉ-REQUISITOS

Vivência direta ou correlata no processo de Planejamento de Demanda empresarial;

Conhecimento intermediário em Excel;

NÃO é pré-requisito conhecer nenhuma linguagem de programação;

PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS

Exposição oral e visual dos conteúdos abordados, por meio da apresentação de slides; 

Atividades práticas em todos os módulos, incluindo Games e Quizzesem S&OP/E;

Atividades assíncronas para fixação do conteúdo nos módulos IV e V (linguagem R);

INSTRUTOR

Guilherme Gomes

Sócio-fundador da Value Chain Consultoria, é responsável pelas iniciativas de Supply Chain Planning. Engenheiro de Produção (UDESC), pós-graduado em Gestão de Projetos (PUC-PR) e mestre em Supply Chain Management pela Zaragoza Logistics Center (Espanha), instituição do Programa MIT Global Scale Network. Certificado pela APICS em CPIM – Certified in Production and Inventory Management. Carreira desenvolvida em empresas de grande porte, com projetos no Brasil, Espanha e Eslováquia.

INCLUÍDO

Certificado de participação;

Material didático digital (atenção ao copyright);

Programa de Assessment em S&OP/E, que diagnostica o estágio de implementação de S&OP/E na sua empresa, e oferece devolutiva customizada

CALENDÁRIO

Módulo I – S&OP | Sales and Operations Planning (9 horas)

25, 27 e 28 de Outubro

Módulo II – S&OE | Sales and Operations Execution (9 horas)

03, 04 e 08 de Novembro

Módulo III – Deep Dive em Planejamento de Demanda (6 horas)

10 e 11 de Novembro

Módulo IV – Fundamentos de R (12 horas)

17, 18, 22 e 24 de Novembro

Módulo V – R aplicado ao S&OP/E (12 horas)

25 , 29 de Novembro e 01, 02 de Dezembro

Aulas online e ao vivo via Zoom;

2ª, 4ª e 5ª feiras, das 18h30 até 21h30;

Carga horária 48 horas/aula;

EMENTA COMPLETA

MÓDULO I - S&OP | SALES AND OPERATIONS PLANNING

1. Introdução ao S&OP 

2. Cinco etapas do S&OP 

3. Estrutura Organizacional 

4. Indicadores
5. Integração
6. Níveis de Maturidade 

7. Tendências

8. Tecnologia
9. Fatores Críticos de Sucesso 

10. Estratégia de Implementação

11. Cases
12. S&OP Assessment
13. S&OP Quiz 

MÓDULO II - S&OE | SALES AND OPERATIONS EXECUTION

1. Introdução ao S&OE

2. Estrutura Organizacional

3. Ciclo Semanal de S&OE

4. Gestão de Demanda

5. Gestão de Produção

6. Gestão de Estoques

7. Gestão abrangente de capacidades

8. Indicadores

9. Tendências

MÓDULO III – DEEP DIVE EM PLANEJAMENTO DE DEMANDA

1. Introdução ao Planejamento de Demanda

2. Previsão x Planejamento

3. Métodos Estatísticos

4. Formação de Consenso

5. Aferição de acuracidade

6. Métodos para NPI (New Product Introduction)

7. Ferramentas para colaboração na cadeia

8. Data Science aplicado ao planejamento de demanda

MÓDULO IV – FUNDAMENTOS DE R

1. Linguagens de programação mais utilizadas para análise de dados 

2. Tipos de dados em data Science

3. Análise exploratória de dados

4. Estatística descritiva

5. Introdução à linguagem R: princípios básicos (ambiente R e Instalação)

6. Estrutura de dados no R, indexação, criação de funções e estruturas de controle

7. Visualização gráfica no R, função plot, função hist, função boxplot, pacote ggplot2: gráficos elegantes no R

MÓDULO V – R APLICADO AO S&OP/E

1. Correlação. Regressão Linear Simples. Testes estatísticos básicos e Teste t-Student

2. Inteligência artificial: introdução à machine learning (aprendizado de máquina). Técnicas: KNN (k-nearest neighbor), RNA (Redes Neurais Artificiais) e Clusterização 

3. Inteligência artificial: introdução à machine learning (aprendizado de máquina). Técnicas: SVM (Support Vector Machine), Random Forest e Regras de Associação

4. Aplicação de técnicas de machine learning à linguagem R (exemplos de SVM, Random Forest e Regras de Associação) 

5. Manipulação de banco de dados, SQL

6. Aplicação de técnicas de deep learning

CONTATO

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