Optimización de la Cadena de Suministro con Excel: Planificación de Recursos y Análisis de Riesgos

Las cadenas de suministro modernas deben ser eficientes y resilientes para manejar interrupciones constantes y demandas cambiantes. Comprender cómo modelar recursos y simular riesgos matemáticamente es la clave para tomar decisiones operativas rentables y de bajo riesgo. Este curso escrito te guía a través de los conceptos fundamentales de la optimización de la cadena de suministro. Aprenderás a traducir desafíos logísticos complejos en modelos matemáticos claros, asignar eficientemente recursos escasos y analizar riesgos utilizando técnicas prácticas de hojas de cálculo. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología central de la optimización de la cadena de suministro, las restricciones y las variables de decisión. - Configurar modelos de programación lineal en Excel para optimizar la capacidad de producción y la asignación de recursos. - Aplicar fórmulas modernas de Excel y patrones de matrices dinámicas para estructurar modelos de optimización limpios y escalables. - Simular la incertidumbre y el riesgo de la cadena de suministro utilizando técnicas de Monte Carlo para evaluar diferentes escenarios. - Analizar las compensaciones entre los costos logísticos, las restricciones de capacidad y los niveles de servicio al cliente. El curso comienza con conceptos esenciales de planificación de la cadena de suministro antes de pasar a configuraciones prácticas de optimización. Progresarás desde problemas simples de asignación de recursos hasta simulaciones de riesgo, aprendiendo a través de explicaciones escritas detalladas y guías paso a paso de modelado en hojas de cálculo. Este curso está diseñado para principiantes en gestión de la cadena de suministro, logística, operaciones o análisis de datos que deseen desarrollar habilidades prácticas de modelado. No se requiere experiencia previa en optimización o estadísticas avanzadas. Comienza a construir modelos de cadena de suministro más inteligentes y resilientes hoy mismo.