Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Moduł 1: Wprowadzenie do AI w logistyce i dostawach
- Zrozumienie sztucznej inteligencji: koncepcje i zastosowania
- AI w logistyce i dystrybucji paliw: możliwości i wpływ
- Narzędzia AI bez kodowania: Excel AI, ChatGPT, Power BI i inne
- Praktyczne przykłady z branży transportowej i paliwowej
Moduł 2: Strukturyzacja i analiza danych operacyjnych
- Identyfikacja kluczowych zbiorów danych logistycznych i dostaw (trasy, zbiorniki, dostawy)
- Organizacja danych kontroli objętościowej i zapasów do wykorzystania w AI
- Czyszczenie, formatowanie i walidacja danych w Excelu
- Tworzenie dynamicznych tabel i wykresów przestawnych do generowania wniosków
Moduł 3: Prognozowanie zapotrzebowania na paliwo wspomagane AI
- Zrozumienie prognozowania popytu i zmiennych wpływających
- Wykorzystanie funkcji AI Excela i ChatGPT do analizy predykcyjnej
- Prognozowanie krótkoterminowych (1–2 tygodniowych) trendów zapotrzebowania na paliwo
- Ćwiczenie praktyczne: budowanie prostego modelu prognozowania z istniejących danych
Moduł 4: Planowanie tras i optymalizacja zasobów
- Kluczowe koncepcje optymalizacji tras i harmonogramowania
- Wykorzystanie narzędzi AI do sugerowania optymalnych tras i sekwencji dostaw
- Zastosowanie Excela i ChatGPT do planowania tras z uwzględnieniem rzeczywistych ograniczeń
- Ćwiczenie praktyczne: generowanie opcji tras dla jednostek dostawczych
Moduł 5: Szacowanie kosztów i optymalizacja logistyki
- Identyfikacja czynników kosztowych: odległość, opłaty, zużycie paliwa, fracht
- Wykorzystanie modeli AI do szacowania kosztów logistyki
- Porównanie planowania kosztów manualnego i wspomaganego AI
- Tworzenie szablonów obliczeń kosztów z dynamicznymi danymi wejściowymi
Moduł 6: Pulpity nawigacyjne i wizualizacja KPI
- Wprowadzenie do pulpitów nawigacyjnych Power BI i Excel
- Projektowanie wizualnych raportów dla KPI logistyki i dostaw
- Integracja danych z systemów kontroli objętościowej
- Ćwiczenie praktyczne: tworzenie pulpitu nawigacyjnego wydajności logistycznej w czasie rzeczywistym
Moduł 7: Integracja AI w procesy logistyczne
- Automatyzacja powtarzalnych zadań raportowania i konsolidacji danych
- Wykorzystanie Power Automate lub makr Excela do automatyzacji zadań
- Tworzenie systemów alertów dla progów zapasów lub dostaw
- Praktyczny przykład: alert oparty na AI do planowania uzupełniania zbiorników
Moduł 8: 90-dniowy plan wdrożenia AI w logistyce i dostawach
- Tworzenie krok po kroku planu wdrożenia AI
- Identyfikacja przypadków pilotażowych i wskaźników sukcesu
- Skalowanie procesów wspomaganych AI w zespołach
- Ustanowienie praktyk ciągłego doskonalenia i dzielenia się wiedzą
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość Microsoft Excel lub Google Sheets
- Wymagane jest wcześniejsze doświadczenie w zakresie sztucznej inteligencji
Grupa docelowa
- Profesjonaliści z zakresu logistyki i dostaw w branży transportu i sprzedaży paliw
- Koordynatorzy operacji i zapasów
- Kierownicy i planiści zarządzający trasami floty i dostawami paliwa
14 godzin