Supply Chain Predictor: Reduzindo Custos Logísticos com IA (96h)

Sobre o curso

Módulo 1: Previsão de Demanda e Machine Learning (20h)

Tecnologias/Apps: Datup (incluindo o assistente virtual SupplAI) e Forecast Pro.
Exemplo Prático: Utilização de modelos de Deep Learning para analisar o histórico de vendas do ERP combinado com variáveis externas (como clima e inflação), alcançando mais de 95% de precisão na previsão da demanda de novos produtos.

Módulo 2: Otimização de Estoque e Integração ERP (24h)

Tecnologias/Apps: SAP IBP (Integrated Business Planning) com IA e Microsoft Dynamics 365 (usando Copilot e Power Automate).
Exemplo Prático: Automação de processos operacionais e cálculo dinâmico de estoques de segurança, onde o sistema gera recomendações de reabastecimento de forma autônoma para prevenir a falta de produtos.

Módulo 3: Agentes de IA e Operações Autônomas (24h)

Tecnologias/Apps: IBM watsonx, CrewAI e LangChain (Sistemas Multiagentes).
Exemplo Prático: Configuração de agentes autônomos que monitoram dados de sensores IoT e notícias em tempo real para identificar interrupções (como atrasos em portos). O sistema toma decisões instantâneas para alterar as rotas de transporte sem intervenção humana.

Módulo 4: Resiliência e Simulação de Cenários “What-If” (16h)

Tecnologias/Apps: Kinaxis e Anaplan.
Exemplo Prático: Simulação do impacto financeiro de desastres naturais (ex: furacões) ou eventos geopolíticos nas rotas logísticas, permitindo que a empresa realoque fornecedores e estoques estrategicamente antes que a interrupção ocorra.

Módulo 5: Ética, Segurança e Governança da IA (12h)

Tecnologias/Apps: Frameworks de Explainable AI (IA Explicável) e ferramentas de criptografia de dados.
Exemplo Prático: Auditoria de algoritmos preditivos para identificar e mitigar preconceitos (viés) na seleção automatizada de fornecedores, além de proteger dados confidenciais de clientes e funcionários.

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