project supply chain

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات سلسلة التوريد لفهم أداء العمليات، تحديد المشكلات، وتحسين كفاءة التوريد باستخدام تقنيات تحليل البيانات. 📊 الخطوات المنهجية في المشروع: جمع البيانات: تم الحصول على بيانات سلسلة التوريد من مصادر مختلفة، بما في ذلك المشتريات، المخزون، المبيعات، وعمليات التوزيع. تنظيف البيانات: تم معالجة القيم الناقصة، وإزالة البيانات المكررة، وضمان جودة البيانات باستخدام Python (Pandas, NumPy) و SQL. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): دراسة الأنماط الموسمية في الطلب. تحليل مدة تسليم الطلبات (Lead Time) وتحسينها. تحديد المنتجات ذات الحركة البطيئة (Slow-moving Items). تصوير البيانات: تم إنشاء لوحات تحكم تفاعلية باستخدام Power BI و Tableau لعرض الأداء وتقديم رؤى واضحة لأصحاب القرار. النتائج والتوصيات: ✅ تحسين دقة التنبؤ بالطلب بنسبة X%. ✅ تقليل المخزون الزائد وتحسين الكفاءة التشغيلية بنسبة X%. ✅ تسريع عملية التسليم من خلال تحليل أوقات الدورة الزمنية (Cycle Time). 🛠 التقنيات والأدوات المستخدمة: 🔹 Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) لتحليل وتصوير البيانات 🔹 SQL لاستخراج البيانات وتنظيمها 🔹 Power BI / Tableau لإنشاء التقارير ولوحات المعلومات 🔹 Excel للتحليلات الإضافية والنماذج الحسابية 🎯 النتيجة النهائية: ساهم المشروع في تقديم رؤى تحليلية دقيقة حول أداء سلسلة التوريد، مما يساعد الشركات على تقليل التكاليف، تحسين التنبؤ بالطلب، واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بناءً على البيانات.