课程大纲

模块1:物流与供应链中的AI简介

  • 理解人工智能:概念与应用。
  • AI在物流和燃料配送中的机会与影响。
  • 无代码AI工具:Excel AI、ChatGPT、Power BI等。
  • 来自运输和燃料行业的实际案例。

模块2:结构化与分析操作数据

  • 识别关键的物流与供应链数据集(路线、储罐、交付)。
  • 为AI使用组织容量控制和库存数据。
  • 在Excel中进行数据清理、格式化和验证。
  • 创建动态表格和数据透视表以生成洞察。

模块3:AI辅助的燃料需求预测

  • 理解需求预测及影响因素。
  • 使用Excel的AI功能和ChatGPT进行预测分析。
  • 预测短期(1-2周)燃料需求趋势。
  • 实践练习:使用现有数据构建简单的预测模型。

模块4:路线规划与资源优化

  • 路线优化和调度的关键概念。
  • 使用AI工具建议最佳路线和交付顺序。
  • 应用Excel和ChatGPT进行实际约束下的路线规划。
  • 实践活动:为交付单位生成路线选项。

模块5:成本估算与物流优化

  • 识别成本驱动因素:距离、过路费、燃料消耗、货运。
  • 使用AI模型估算物流成本。
  • 比较手动与AI辅助的成本规划。
  • 构建具有动态输入的成本计算模板。

模块6:仪表板与KPI可视化

  • Power BI和Excel仪表板简介。
  • 设计物流与供应链KPI的可视化报告。
  • 整合来自容量控制系统的数据。
  • 实践活动:创建实时物流绩效仪表板。

模块7:将AI整合到物流工作流程中

  • 自动化重复的报表和数据整合任务。
  • 使用Power Automate或Excel宏进行任务自动化。
  • 为库存或交付阈值创建警报系统。
  • 实践案例:基于AI的储罐补货调度警报。

模块8:物流与供应链的90天AI采用计划

  • 构建分步的AI实施路线图。
  • 识别试点用例和成功指标。
  • 在团队中扩展AI辅助的工作流程。
  • 建立持续改进和知识共享的实践。

总结与下一步

要求

  • 具备Microsoft Excel或Google Sheets的基本操作能力。
  • 无需人工智能的先前经验。

受众

  • 燃料运输和销售行业的物流与供应链专业人士。
  • 运营和库存协调员。
  • 管理车队路线和燃料交付的主管和规划者。
 14 小时

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