Riepilogo finale

Analytics per la supply chain con Python

Aaren Stubberfield

Supply Chain Analytics Mgr.

Riepilogo

  • Ripasso: cos’è la Programmazione Lineare (LP)
  • Ripasso: PuLP e come usarlo con LP
  • Risolvere modelli su larga scala
    • LpSum()
    • LpVariable.dicts()
  • Vincoli logici
  • Errori comuni nei vincoli
  • Risolvere un modello PuLP
    • stampare variabili decisionali e obiettivo
Analytics per la supply chain con Python

Riepilogo

  • Controllo di sanità della soluzione
  • Analisi di sensibilità
    • Prezzi ombra
    • Slack (scarto)
  • Test tramite simulazione
  • Modello di localizzazione impianti con capacità - caso di studio
Analytics per la supply chain con Python

Congratulazioni!

persone che si stringono la mano

Analytics per la supply chain con Python

Risorse aggiuntive

Per approfondire PuLP, guarda queste risorse:

Analytics per la supply chain con Python

Risorse aggiuntive

Per i libri sull’argomento, vedi:

  • Bradley, Stephen P., et al. Applied Mathematical Programming. Addison-Wesley, 1977.
  • Chopra, Sunil, e Meindl, Peter. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operations. Pearson Prentice-Hall, 2007.
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Grazie!

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