"مشروع استراتيجي متقدم يركز على الجانب التشغيلي واللوجستي لإدارة سلاسل الإمداد (Supply Chain) لشركة شحن وتوزيع. تم بناء المشروع بالكامل باستخدام لغة Python لتحليل ومراقبة كفاءة عمليات الشحن، رصد أوقات التسليم، وتقليل الهدر المالي الناجم عن مشاكل المسارات اللوجستية وأداء شركات النقل.
🛠️ ما قمت به في المشروع (الخطوات التقنية باستخدام Python):
استيراد وهندسة البيانات (Data Engineering): استخدام مكتبات Pandas و NumPy لتنظيف ومعالجة البيانات المعقدة التي تشمل (أوقات الشحن، تكاليف الشحن، المسارات، وأداء الشاحنين Carriers).
التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): كتابة أكواد برمجية مخصصة لفحص التوزيع الإحصائي لأوقات الشحن وكشف نقاط الاختناق (Bottlenecks) في المسارات التشغيلية.
التمثيل البصري المتقدم (Data Visualization): استخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn لبناء رسوم بيانية احترافية تعكس الفروقات الجوهرية بين خطط الشحن المتوقعة والتنفيذ الفعلي على أرض الواقع.
💡 أهم الرؤى والنتائج المستخرجة (Supply Chain Insights):
تقييم أداء شركات النقل (Carrier Performance): رصد وتحليل كفاءة كل شركة شحن وتحديد الشركات الأكثر التزاماً بالمواعيد مقابل الشركات التي تتسبب في تأخير تسليم المنتجات للعملاء.
تحليل فجوة أوقات الشحن (Shipping Times): قياس الفارق الزمني بين وقت الشحن الفعلي والوقت المقدر (Estimated vs Actual) لتحديد المسارات الجغرافية التي تعاني من اختناقات ومشاكل في التوريد.
أداء التوريد والتحكم في التكاليف: مراقبة العلاقة بين تكلفة الشحن والمسافة المقطوعة لتوجيه الإدارة نحو اختيار وسائل شحن ونقل أكثر كفاءة واقتصادية للشركة."
🏷️ المهارات المستخدمة (Tags):
بايثون (Python)
تحليل سلاسل الإمداد (Supply Chain)
الخدمات اللوجستية (Logistics)
Pandas & NumPy
تحليل البيانات (Data Analytics)
Microsoft Excel
