課程簡介

模塊1:物流與供應鏈中的人工智能簡介

  • 理解人工智能:概念與應用。
  • 人工智能在物流與燃料配送中的機會與影響。
  • 無代碼AI工具:Excel AI、ChatGPT、Power BI等。
  • 運輸與燃料行業的實際案例。

模塊2:操作數據的結構化與分析

  • 識別關鍵的物流與供應鏈數據集(路線、儲罐、交付)。
  • 爲AI使用組織容量控制和庫存數據。
  • 在Excel中進行數據清洗、格式化和驗證。
  • 創建動態表格和數據透視表以生成洞察。

模塊3:AI輔助的燃料需求預測

  • 理解需求預測及其影響因素。
  • 使用Excel的AI功能和ChatGPT進行預測分析。
  • 預測短期(1-2周)燃料需求趨勢。
  • 實踐練習:使用現有數據構建簡單的預測模型。

模塊4:路線規劃與資源優化

  • 路線優化與調度的關鍵概念。
  • 使用AI工具建議最佳路線和交付順序。
  • 應用Excel和ChatGPT進行真實約束下的路線規劃。
  • 實踐活動:爲交付單位生成路線選項。

模塊5:成本估算與物流優化

  • 識別成本驅動因素:距離、過路費、燃料消耗、貨運。
  • 使用AI模型估算物流成本。
  • 比較手動與AI輔助的成本規劃。
  • 構建帶有動態輸入的成本計算模板。

模塊6:儀表盤與KPI可視化

  • Power BI和Excel儀表盤簡介。
  • 設計物流與供應鏈KPI的可視化報告。
  • 整合來自容量控制系統的數據。
  • 實踐活動:創建即時物流性能儀表盤。

模塊7:將AI整合到物流工作流程中

  • 自動化重複的報告和數據整合任務。
  • 使用Power Automate或Excel宏進行任務自動化。
  • 創建庫存或交付閾值的警報系統。
  • 實際案例:基於AI的儲罐補充調度警報。

模塊8:90天物流與供應鏈AI採用計劃

  • 構建分步的AI實施路線圖。
  • 識別試點用例和成功指標。
  • 在團隊中擴展AI輔助的工作流程。
  • 建立持續改進和知識共享的實踐。

總結與下一步

最低要求

  • 具備Microsoft Excel或Google Sheets的基本使用能力。
  • 無需人工智能相關經驗。

受衆

  • 燃料運輸和銷售行業的物流與供應鏈專業人士。
  • 操作和庫存協調員。
  • 管理車隊路線和燃料交付的監督員和規劃員。
 14 時間:

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