Kurzusleírás

1. modul: Bevezetés az AI-ba a logisztikában és igényalkalmazásokban

  • A mesterséges intelligencia alapjai: fogalmak és alkalmazások
  • Az AI a logisztikában és az üzemanyag-szállításban: lehetőségek és hatásuk
  • Nocode AI eszközök: Excel AI, ChatGPT, Power BI és mások
  • Gyakorlati példák a szállítási és üzemanyag-iparban.

2. modul: Operatív adatok szerkezetének megalkotása és elemzése

  • Fontos logisztikai és igényalkalmazási adatkészletek azonosítása (útjelzés, csempék, szállítás)
  • Térfogat-ellenőrzési és készletadatok rendszerezése az AI használatára
  • Adatmentesítés, formázás és érvényesítés az Excelben
  • Dinamikus táblák és pivot-diagramok készítése bevilágítások előállítása érdekében.

3. modul: AI-segítségű üzemanyag-követelmények előrejelzése

  • Az üzemanyag követelmények előrejelzésének megértése és befolyásoló tényezők.
  • Az Excel AI funkcióinak és a ChatGPT használata az előrejelzési elemzéshez
  • Rövid távú (1-2 hét) üzemanyag követelmények trendjeinek előrejelzése.
  • Gyakorlati gyakorlófeladat: egyszerű előrejelző modell készítése meglévő adatokkal

4. modul: Útvonaltervezés és erőforrás-optimalizálás

  • Fontos fogalmak az útvonaloptimális és műveletek tervezéseben.
  • AI eszközök használata a legoptimálisabb útvonalak és szállítás sorrendjének javaslatára
  • Az Excel és ChatGPT alkalmazása az útvonaltervezéshez valós korlátozásokkal.
  • Gyakorlati tevékenység: szállítás egységek útvonalai generálása

5. modul: Költségbecslés és logisztikai optimalizálás

  • Költségszempontok azonosítása: távolság, útlevónak, üzemanyagfogyasztás, szállítmány.
  • AI modellek használata a logisztikai költségek becsléséhez
  • Manuális és AI-segítségű költségtervezés összehasonlítása.
  • Dinamikus bemenetekkel rendelkező költségkalkulációs sablonok készítése

6. modul: Irányítópultok és KPI vizualizáció

  • Bevezetés a Power BI és Excel irányítópultjaihoz.
  • Vizuális jelentések készítése logisztikai és igényalkalmazási KPI-k számára
  • Adatok integrálása a térfogat-ellenőrzési rendszerekből.
  • Gyakorlat: valós időben működő logisztikai teljesítményirányítópult készítése

7. modul: AI integrálása a logisztikai folyamataiba.

  • Ismétlődő jelentéskészítési és adatösszevont feladatok automatizálása
  • A Power Automate vagy Excel makrók használata a feladatok automatizálásához.
  • Riasztási rendszerek létrehozása az inventáriusz vagy szállítási küszöbértékekhez.
  • Gyakorlati példa: AI-alapú riasztás a csempék feltöltésének ütemezésére

8. modul: 90 napos AI bevezetési terv a logisztika és igényalkalmazások számára.

  • Lépésről lépésre haladó AI-implementálási útvonal készítése
  • Pilot alkalmazások és sikermetrikák azonosítása.
  • Az AI-segítségű folyamatok széleskörű alkalmazása a csoportok között
  • Folyamatos fejlesztési és tudásosztási gyakorlatok bevezetése.

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető Microsoft Excel vagy Google Sheets ismeretek
  • Nincs előzetes tapasztalat szükséges a mesterséges intelligenciával.

Célcsoport

  • Üzemanyag-szállítási és eladási ipar logisztikai és igényalkalmazás szakemberei
  • Műveletek- és készletkoordinátorok
  • Üzemanyag-szállítási folyamathálózatok és üzemanyag szállítás kezeléséért felelős felügyelők és tervezők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák