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課程簡介
模組 1: 物流與供應鏈中的 AI 入門
- 理解人工智能：概念與應用
- 物流與燃料配送中的 AI：機會與影響
- 無程式碼 AI 工具：Excel AI、ChatGPT、Power BI 及其他
- 來自運輸和燃料行業的實用示例
模組 2: 結構化與分析營運數據
- 識別關鍵的物流與供應鏈數據集（路線、儲罐、配送）
- 組織容積控制和庫存數據以供 AI 使用
- 在 Excel 中進行數據清理、格式化和驗證
- 創建動態表格和透視圖表以產生洞察
模組 3: AI 輔助的燃料需求預測
- 理解需求預測及影響變量
- 使用 Excel 的 AI 功能和 ChatGPT 進行預測分析
- 預測短期（1–2 週）燃料需求趨勢
- 實戰練習：使用現有數據構建簡單的預測模型
模組 4: 路線規劃與資源優化
- 路線優化與排程的關鍵概念
- 使用 AI 工具建議最佳路線和配送順序
- 應用 Excel 和 ChatGPT 進行具有真實約束條件的路線規劃
- 動手活動：為配送單元生成路線選項
模組 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、運費
- 使用 AI 模型估算物流成本
- 比較手動與 AI 輔助的成本規劃
- 構建具有動態輸入的成本計算模板
模組 6: 儀表板與 KPI 視覺化
- Power BI 和 Excel 儀表板簡介
- 為物流與供應鏈 KPI 設計視覺報告
- 整合來自容積控制系統的數據
- 動手操作：創建實時物流績效儀表板
模組 7: 將 AI 整合至物流工作流程
- 自動化重複性的報告和數據整合任務
- 使用 Power Automate 或 Excel 宏進行任務自動化
- 為庫存或配送閾值創建警報系統
- 實戰示例：用於儲罐補貨排程的 AI 警報
模組 8: 物流與供應鏈的 90 天 AI 採用計劃
- 制定逐步的 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分享的實踐
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 Microsoft Excel 或 Google Sheets 的基本操作能力
- 無需具備人工智能的先前經驗
目標受眾
- 燃料運輸和銷售行業的物流與供應鏈專業人士
- 營運和庫存協調員
- 負責管理車隊路線和燃料配送的監督人員和計劃人員
14 小時
