Bądźmy w kontakcie
 Czas trwania 14 godzin

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 wpływ
  • Bezkodowe narzędzia AI: 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)
  • Organizowanie danych dotyczących kontroli objętościowej i zapasów pod kątem wykorzystania przez AI
  • Czyszczenie, formatowanie i walidacja danych w Excelu
  • Tworzenie dynamicznych tabel i wykresów przestawnych do generowania wniosków

Moduł 3: Prognozowanie wspierane przez AI dla popytu na paliwa

  • Zrozumienie prognozowania popytu i zmiennych wpływających
  • Wykorzystywanie funkcji AI w Excelu i ChatGPT do analizy predykcyjnej
  • Prognozowanie krótkoterminowych (1–2 tygodnie) trendów popytu na paliwa
  • Ćwiczenie praktyczne: budowanie prostego modelu prognozy na istniejących danych

Moduł 4: Planowanie tras i optymalizacja zasobów

  • Kluczowe pojęcia w optymalizacji tras i harmonogramowaniu
  • Wykorzystywanie narzędzi AI do sugerowania optymalnych tras i kolejności dostaw
  • Zastosowanie Excela i ChatGPT do planowania tras z uwzględnieniem rzeczywistych ograniczeń
  • Aktywność praktyczna: generowanie opcji tras dla jednostek dostawczych

Moduł 5: Szacowanie kosztów i optymalizacja logistyki

  • Identyfikacja czynników kosztowych: dystans, opłaty drogowe, zużycie paliwa, fracht
  • Wykorzystywanie modeli AI do szacowania kosztów logistyki
  • Porównanie planowania kosztów ręcznego z planowaniem wspieranym przez AI
  • Tworzenie szablonów kalkulacji kosztów z dynamicznymi danymi wejściowymi

Moduł 6: Tablice wyników i wizualizacja KPI

  • Wprowadzenie do tablic wyników w Power BI i Excelu
  • Projektowanie raportów wizualnych dla KPI logistyki i dostaw
  • Integracja danych z systemów kontroli objętościowej
  • Ćwiczenie praktyczne: tworzenie tablicy wyników wydajności logistycznej w czasie rzeczywistym

Moduł 7: Integracja AI w procesach logistycznych

  • Automatyzacja powtarzalnych zadań raportowych i konsolidacji danych
  • Wykorzystywanie Power Automate lub makr w Excelu do automatyzacji zadań
  • Tworzenie systemów alertów dla progów zapasów lub dostaw
  • Praktyczny przykład: alert oparty na AI do harmonogramowania napełniania zbiorników

Moduł 8: 90-dniowy plan wdrożenia AI w logistyce i dostawach

  • Budowanie stopniowej ścieżki wdrożenia AI
  • Identyfikacja pilotażowych przypadków użycia i metryk sukcesu
  • Skalowanie procesów wspieranych przez AI w zespołach
  • Wdrażanie praktyk ciągłego doskonalenia i dzielenia się wiedzą

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa biegłość w obsłudze Microsoft Excela lub Google Sheets
  • Brak konieczności posiadania wcześniejszego doświadczenia w obszarze Sztucznej Inteligencji

Grupa docelowa

  • Specjaliści ds. logistyki i dostaw w branży transportu i sprzedaży paliw
  • Koordynatorzy operacji i zapasów
  • Nadzorcy i planiści zarządzający trasami flot i dostawami paliw

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie