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 zaopatrzeniu
- Zrozumienie sztucznej inteligencji: pojęcia 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 zaopatrzeniowych (trasy, zbiorniki, dostawy)
- Organizacja danych kontroli objętościowej i zapasów do wykorzystania przez 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 czynników wpływających
- Korzystanie z funkcji AI w Excelu i ChatGPT do analiz predykcyjnych
- Prognozowanie krótkoterminowych (1–2 tygodnie) trendów zapotrzebowania na paliwo
- Ćwiczenie praktyczne: budowa prostego modelu prognostycznego na podstawie istniejących danych
Moduł 4: Planowanie tras i optymalizacja zasobów
- Kluczowe pojęcia w optymalizacji tras i harmonogramowaniu
- Wykorzystanie narzędzi AI do proponowania optymalnych tras i sekwencji dostaw
- Stosowanie Excela i ChatGPT do planowania tras przy rzeczywistych ograniczeniach
- Zajęcia praktyczne: generowanie opcji tras dla jednostek dostawczych
Moduł 5: Szacowanie kosztów i optymalizacja logistyki
- Identyfikacja czynników kosztowych: odległość, opłaty drogowe, zużycie paliwa, fracht
- Wykorzystanie modeli AI do szacowania kosztów logistycznych
- Porównanie ręcznego i wspomaganego AI planowania kosztów
- Budowa szablonów kalkulacji kosztów z dynamicznymi danymi wejściowymi
Moduł 6: Pulpity nawigacyjne i wizualizacja KPI
- Wprowadzenie do pulpitów Power BI i Excela
- Projektowanie raportów wizualnych dla KPI logistyki i zaopatrzenia
- Integracja danych z systemów kontroli objętościowej
- Zajęcia praktyczne: tworzenie pulpitu wydajności logistycznej w czasie rzeczywistym
Moduł 7: Integracja AI z procesami logistycznymi
- Automatyzacja powtarzalnych zadań raportowania i konsolidacji danych
- Korzystanie z Power Automate lub makr Excela do automatyzacji zadań
- Tworzenie systemów alertów dla progów zapasów lub dostaw
- Praktyczny przykład: alert oparty na AI dotyczący harmonogramu uzupełniania zbiorników
Moduł 8: 90-dniowy plan wdrożenia AI w logistyce i zaopatrzeniu
- Budowa krok po kroku mapy drogowej wdrożenia AI
- Identyfikacja pilotażowych przypadków użycia i wskaźników sukcesu
- Skalowanie procesów wspomaganych AI w zespołach
- Ustanowienie praktyk ciągłego doskonalenia i dzielenia się wiedzą
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa umiejętność obsługi Microsoft Excel lub Google Sheets
- Brak wcześniejszego doświadczenia ze sztuczną inteligencją
Grupa docelowa
- Specjaliści ds. logistyki i zaopatrzenia w branży transportu i sprzedaży paliw
- Koordynatorzy ds. operacji i zapasów
- Kierownicy i planiści zarządzający trasami floty i dostawami paliwa
14 godzin
