AI for Logistics and Supply: Practical No-Code Applications for the Fuel Industry培訓
這門課程提供一個免程式碼(No-Code)的實用入門,專為燃料運輸行業中的物流與供應運營量身打造。參加者將學習如何利用 AI 工具和自動化技術,透過 Excel、Power BI 和 ChatGPT 等易於使用的免程式碼平台,改進路線規劃、庫存預測、體積控制和物流成本估算。
此課程為由講師指導的實時培訓(線上或現場),旨在幫助希望在不具備編程或數據科學技能的情況下,將 AI 應用於實際物流場景的初級專業人員。
完成培訓後,參加者將能夠:
- 理解人工智慧(AI)的基本概念及其在物流和供應管理中的作用。
- 使用 AI 輔助工具分析來自路線、油罐和交付的運營數據。
- 開發用於短期燃料需求的簡單 AI 預測模型。
- 應用 AI 優化路線、調度和資源分配。
- 利用數據驅動的見解估算和追蹤物流成本。
- 創建供應鏈運營的性能儀表板和視覺化 KPI。
- 設計一個在物流和供應工作流程中採用 AI 的實用 90 天計劃。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實戰演練和真實運營案例研究。
- 逐步使用免程式碼 AI 工具和模板。
課程定制選項
- 如需為本課程申請定制培訓,請與我們聯繫以進行安排。
課程簡介
模組 1:物流與供應中的 AI 入門
- 理解人工智慧:概念與應用
- 物流與燃料配送中的 AI:機會與影響
- 免程式碼 AI 工具:Excel AI、ChatGPT、Power BI 及其他
- 來自運輸和燃料行業的實用範例
模組 2:結構化和分析運營數據
- 識別關鍵物流和供應數據集(路線、油罐、交付)
- 整理體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
- 創建動態表格和樞軸圖以生成見解
模組 3:AI 輔助的燃料需求預測
- 理解需求預測及其影響變量
- 使用 Excel 的 AI 功能和 ChatGPT 進行預測分析
- 預測短期(1–2 週)的燃料需求趨勢
- 實戰演練:利用現有數據構建簡單預測模型
模組 4:路線規劃與資源優化
- 路線優化和調度的關鍵概念
- 使用 AI 工具建議最佳路線和交付順序
- 應用 Excel 和 ChatGPT 進行帶有真實約束條件的路線規劃
- 實戰活動:為交付單位生成路線選項
模組 5:成本估算與物流優化
- 識別成本驅動因素:距離、通行費、燃料消耗、運費
- 使用 AI 模型估算物流成本
- 比較手工與 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 可視化
- Power BI 和 Excel 儀表板入門
- 為物流和供應 KPI 設計視覺化報告
- 整合體積控制系統的數據
- 實戰:創建實時物流性能儀表板
模組 7:將 AI 整合到物流工作流程中
- 自動化重複性的報告和數據匯總任務
- 使用 Power Automate 或 Excel 宏進行任務自動化
- 創建庫存或交付閾值的告警系統
- 實用範例:基於 AI 的油罐補給調度告警
模組 8:物流與供應的 90 天 AI 採用計劃
- 構建逐步的 AI 實施路線圖
- 識別試用案例和成功指標
- 在團隊中擴展 AI 輔助工作流程
- 建立持續改進和知識分享的實踐
總結與下一步
最低要求
- 基本的 Microsoft Excel 或 Google Sheets 使用能力
- 無需先前的人工智慧(AI)經驗
目標受眾
- 燃料運輸和銷售行業的物流和供應專業人員
- 運營和庫存協調員
- 管理車隊路線和燃料交付的監督員和規劃員
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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