Plan Szkolenia

Moduł 1: Wprowadzenie do AI w Logistyce i Dostawach

  • Zrozumienie Sztucznej Inteligencji: pojęcia i zastosowania
  • AI w logistyce i dystrybucji paliw: możliwości i ich wpływ
  • Bez-kodowe narzędzia AI: Excel AI, ChatGPT, Power BI i inne
  • Praktyczne przykłady z branży transportu i paliwowej

Moduł 2: Strukturowanie i Analiza Danych Operacyjnych

  • Identyfikacja kluczowych zestawów danych logistycznych i dystrybucyjnych (tras, zbiorników, dostaw)
  • Organizowanie danych kontroli objętościowej i zapasowej do użycia w AI
  • Czyszczenie, formatowanie i walidacja danych w Excelu
  • Tworzenie dynamicznych tabel i wykresów pivot do generowania wglądów

Moduł 3: Prognozowanie Popytu na Paliwa Asystowane przez AI

  • Zrozumienie prognozowania popytu i zmiennych wpływowych
  • Używanie funkcji AI w Excelu i ChatGPT do analizy przewidywawczej
  • Prognozowanie krótkoterminowych (1–2 tygodnie) trendów popytu na paliwa
  • Praktyczne ćwiczenie: budowanie prostej modelu prognozy na podstawie istniejących danych

Moduł 4: Planowanie Tras i Optymalizacja Zasobów

  • Kluczowe koncepcje w optymalizacji tras i harmonogramowania
  • Używanie narzędzi AI do sugerowania optymalnych tras i sekwencji dostaw
  • Stosowanie Excela i ChatGPT do planowania tras z rzeczywistymi ograniczeniami
  • Ćwiczenie praktyczne: generowanie opcji tras dla jednostek dostawczych

Moduł 5: Estymacja Kosztów i Optymalizacja Logistyczna

  • Identyfikacja czynników kosztujących: odległość, opłaty drogowe, zużycie paliwa, transport
  • Używanie modeli AI do estymacji kosztów logistycznych
  • Porównanie planowania kosztów ręcznego z asystowanym przez AI
  • Tworzenie szablonów do obliczania kosztów z dynamicznymi danymi wejściowymi

Moduł 6: Tablice Rozliczeniowe i Wizualizacja KPI

  • Wprowadzenie do tablic rozliczeniowych Power BI i Excela
  • Projektowanie wizualnych raportów dla logistycznych i dystrybucyjnych KPI
  • Integracja danych z systemów kontroli objętościowej
  • Ćwiczenie praktyczne: tworzenie czasowej tablicy rozliczeniowej dla wydajności logistycznej

Moduł 7: Integracja AI w Procesy Logistyczne

  • Automatyzowanie powtarzalnych raportów i zadań konsolidacyjnych danych
  • Używanie Power Automate lub makr Excela do automatyzacji zadań
  • Tworzenie systemów alertów dla progów zapasowych lub dostaw
  • Przykład praktyczny: alert oparty na AI do harmonogramowania uzupełniania zbiorników

Moduł 8: Plan Wprowadzenia AI w Ciągu 90 Dni dla Logistyki i Dystrybucji

  • Budowanie stopniowego planu implementacji AI
  • Identyfikacja pilotowych przypadków użycia i metryk sukcesu
  • Skalowanie procesów asystowanych przez AI w grupach
  • Ustanawianie praktyk ciągłego doskonalenia i dzielenia się wiedzą

Podsumowanie i Następne Kroki

Wymagania

  • Podstawowe umiejętności posługiwania się Microsoft Excel lub Google Sheets
  • Nie wymagane wcześniejsze doświadczenie z Sztuczną Inteligencją.

Grupa Docelowa

  • Profesjonalistów logistycznych i dystrybucyjnych w przemyśle transportu i sprzedaży paliw
  • Koordynatorów operacyjnych i zapasowych
  • Nadzorców i planistów zarządzających trasami floty i dostawami paliw
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie