人工智能在物流与供应链中的应用:燃料行业的无代码实践 培训
本课程为燃料运输行业的物流与供应链操作提供了实践性的无代码人工智能(AI)应用入门。参与者将学习如何利用AI工具和自动化技术,通过Excel、Power BI和ChatGPT等易用的无代码平台,改进路线规划、库存预测、容量控制和物流成本估算。
本课程为讲师指导的线下或远程培训,面向希望在实际物流场景中应用AI的初级专业人士,无需编程或数据科学技能。
培训结束后,参与者将能够:
- 了解AI的基础知识及其在物流与供应链管理中的作用。
 - 使用AI辅助工具分析来自路线、储罐和交付的操作数据。
 - 开发简单的基于AI的短期燃料需求预测模型。
 - 应用AI优化路线、调度和资源分配。
 - 利用数据驱动的洞察估算和跟踪物流成本。
 - 创建供应链操作的性能仪表盘和可视化KPI。
 - 设计一个90天的实用计划,将AI引入物流与供应链工作流程。
 
课程形式
- 互动讲座和讨论。
 - 实践练习和真实操作案例研究。
 - 逐步使用无代码AI工具和模板。
 
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
 
课程大纲
模块1:物流与供应链中的人工智能简介
- 理解人工智能:概念与应用。
 - 人工智能在物流与燃料配送中的机会与影响。
 - 无代码AI工具:Excel AI、ChatGPT、Power BI等。
 - 运输与燃料行业的实际案例。
 
模块2:操作数据的结构化与分析
- 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中进行数据清洗、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
- 理解需求预测及其影响因素。
 - 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
- 路线优化与调度的关键概念。
 - 使用AI工具建议最佳路线和交付顺序。
 - 应用Excel和ChatGPT进行真实约束下的路线规划。
 - 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。
 - 构建带有动态输入的成本计算模板。
 
模块6:仪表盘与KPI可视化
- Power BI和Excel仪表盘简介。
 - 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:创建实时物流性能仪表盘。
 
模块7:将AI整合到物流工作流程中
- 自动化重复的报告和数据整合任务。
 - 使用Power Automate或Excel宏进行任务自动化。
 - 创建库存或交付阈值的警报系统。
 - 实际案例:基于AI的储罐补充调度警报。
 
模块8:90天物流与供应链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的基本使用能力。
 - 无需人工智能相关经验。
 
受众
- 燃料运输和销售行业的物流与供应链专业人士。
 - 操作和库存协调员。
 - 管理车队路线和燃料交付的监督员和规划员。
 
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培训结束后,参与者将能够:
- 在 Mistral 部署中实施隐私保护技术。
 - 应用数据驻留策略以满足法规要求。
 - 设置企业级控制,如 RBAC、SSO 和审计日志。
 - 评估供应商和部署选项以实现合规性。
 
课程形式
- 互动讲座和讨论。
 - 以合规为重点的案例研究和练习。
 - 企业 AI 控制的实际操作实施。
 
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
 
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14 小时Mistral模型是开源的人工智能技术,现已扩展到多模态工作流程,支持企业和研究应用中的语言和视觉任务。
本次由讲师主导的培训(线上或线下)面向中级ML研究人员、应用工程师和产品团队,旨在帮助他们使用Mistral模型构建多模态应用,包括OCR和文档理解流程。
培训结束后,参与者将能够:
- 为多模态任务设置和配置Mistral模型。
 - 实施OCR工作流程,并将其与NLP管道集成。
 - 为企业用例设计文档理解应用。
 - 开发视觉文本搜索和辅助UI功能。
 
课程形式
- 互动讲座和讨论。
 - 动手编码练习。
 - 多模态管道的实时实验室实施。
 
课程定制选项
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