AI in Demand Forecasting and Inventory Management
Supply Chain Management (SCM) / Demand Planning

AI in Demand Forecasting and Inventory Management

Dominate the Market: Drive Efficiency with AI-Powered Forecasting & Inventory Control

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Mittel
English
Dieser Kurs beinhaltet:
  • 2h 30m
  • 27 Lektion
  • Lebenslanger Zugriff
  • Zugriff über Mobildgerät und Fernseher
  • Zertifikat nach Abschluss

Überblick

Was werden AIXplorers in diesem Kurs lernen?
  • Use the power of AI to predict demand with laser precision, ensuring you never miss a sale and always have the right stock at the right time.
  • Say goodbye to costly stockouts and overstocking! Learn how to use AI to optimize your inventory management, slash operational costs, and boost profits.
  • Automate your inventory and replenishment processes with AI, cutting down manual work, reducing errors, and making your supply chain a well-oiled machine.
  • Get hands-on experience with the top AI tools and learn how to easily integrate them into your operations to elevate supply chain performance.
Was sind die Anforderungen oder Voraussetzungen für die Teilnahme an diesem Kurs?
  • Basic Understanding of Supply Chain Concepts
  • Some experience working with data, whether through Excel, ERP systems, or other business analytics tools
  • A general curiosity or interest in Artificial Intelligence
  • Access to a Computer and Internet
An wen richtet sich der Kurs?
  • Supply Chain Managers and Professionals
  • Business Leaders and Decision Makers
  • Data Analysts and IT Professionals
  • Technology Enthusiasts and Innovators
  • Professionals guiding companies in supply chain optimization or AI adoption
Beschreibung

Kursinhalte

  • 8 Kapitel
  • 27 Lektion
  • 2h 30m Gesamtlänge
Kapitel 1
Introduction to AI-Powered Demand Forecasting and Inventory Management

Step into the Future! Discover how AI is revolutionizing the supply chain world. Get ready to boost efficiency, cut costs, and take full control of your demand forecasting and inventory management.

Zeit 20m
Lektion 3
Overview of Inventory Management
0:07:31
Basics of Demand Forecasting
0:06:27
Importance of AI in Modern Forecasting and Management
0:06:44
Kapitel 2
Data Collection and Preprocessing

This section focuses on the types of data necessary for forecasting, and how to clean, prepare, and transform data to ensure it is accurate and ready for analysis by AI systems. By understanding these processes, participants will learn how to feed data into AI systems to optimize decision-making.

Zeit 16m
Lektion 3
Kapitel 3
Fundamentals of Machine Learning

This section provides a comprehensive overview of machine learning, focusing on its key concepts, how algorithms are trained, and their application in forecasting and inventory management. Participants will explore the differences between supervised and unsupervised learning and how to evaluate mach

Zeit 16m
Lektion 3
Kapitel 4
Time Series Forecasting

Time series forecasting is crucial in supply chain management. This section delves into understanding time-series data, its components, and how advanced forecasting models like ARIMA and exponential smoothing can be applied to make more accurate predictions.

Zeit 16m
Lektion 3
Kapitel 5
Machine Learning Models for Forecasting

This section dives into the different machine learning models used for forecasting, such as regression models, decision trees, and neural networks. Participants will understand the power of each model and how to implement them for more accurate forecasting and inventory management.

Zeit 18m
Lektion 4
Kapitel 6
Integrating AI into Inventory Management

This section discusses the practical application of AI in automating key inventory management processes, such as replenishment and stock optimization, using case studies to illustrate real-world success.

Zeit 17m
Lektion 3
Kapitel 7
Practical AI Solutions for Demand Forecasting and Inventory Management

This section provides step-by-step guides for implementing AI solutions in demand forecasting and inventory management, helping participants evaluate AI tools and navigate the technical aspects of deployment.

Zeit 17m
Lektion 3
Kapitel 8
Implementation and Ethics

This final section focuses on the limitations and ethical considerations of AI implementation, addressing the challenges businesses face and the importance of responsible AI use in supply chain management.

Zeit 27m
Lektion 5

Über Tutor

Marc Kloepfel
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Biographie


Marc Kloepfel ist ein erfahrener Experte im Bereich Supply Chain Management (SCM) und Beschaffung mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Leitung der Kloepfel Group. Seine Karriere konzentriert sich darauf, innovative Lösungen zur Kostenoptimierung bereitzustellen und modernste künstliche Intelligenz-Technologien zu integrieren, um die Einkaufs- und Supply-Chain-Management-Strategien von mittelständischen Unternehmen zu revolutionieren.

Als KI-Enthusiast moderiert Marc einen Podcast, in dem er sich mit weltweit erfahrenen SCM- und Beschaffungsmanagern austauscht und die Auswirkungen von KI auf Branchentrends, Herausforderungen und Chancen diskutiert. Er ist ein gefragter Redner bei Branchenveranstaltungen, bei denen er Einblicke in die Integration von KI in Lieferkettenprozesse und Nachhaltigkeitspraktiken gibt. Darüber hinaus trägt Marc durch spezialisierte Artikel und Bücher zur Branche bei, in denen er das transformative Potenzial von KI im Beschaffungswesen betont.

Marcs Investitionsportfolio umfasst Start-ups, die im Bereich SCM, KI, Umwelt-, Sozial- und Governance-Kriterien (ESG) und Schulungen innovativ sind. Seine unternehmerische Reise hat ihn erfolgreich dazu gebracht, Unternehmen in den Bereichen professionelle Dienstleistungen, Lieferkettenmanagement, Handel und Immobilien zu gründen, zu führen und zu verkaufen, wobei er stets KI zur Verbesserung der Geschäftsabläufe nutzt.

Mit einer globalen Perspektive, die durch umfangreiche Reisen geprägt ist, bringt Marc einen international ausgerichteten Ansatz in Investitionen und Engagements ein und hebt die Interconnectedness der globalen Wirtschaft hervor. Sein Engagement für den Fortschritt von KI im Beschaffungswesen, in der Nachhaltigkeit und in der Innovation unterstreicht seine vielfältige Expertise und seinen zukunftsorientierten Ansatz.

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