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: 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