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课程大纲
模块1：AI在物流与供应链中的简介
- 理解人工智能：概念与应用
- AI在物流与燃料分销中的应用：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：运营数据的结构化与分析
- 识别关键物流与供应链数据集（路线、油罐、交付）
- 组织容量控制和库存数据以供AI使用
- 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
- 实操练习：使用现有数据构建简单预测模型
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工具推荐最优路线和交付顺序
- 应用Excel和ChatGPT在真实约束下进行路线规划
- 实操活动：为交付单元生成路线选项
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、运费
- 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
- 集成容量控制系统的数据
- 实操：创建实时物流绩效仪表板
模块7：将AI集成到物流工作流中
- 自动化重复性报告和数据整合任务
- 使用Power Automate或Excel宏实现任务自动化
- 为库存或交付阈值创建警报系统
- 实际案例：基于AI的油罐补充调度警报
模块8：物流与供应链的90天AI采用计划
- 构建分步AI实施路线图
- 确定试点用例和成功指标
- 在团队中扩展AI辅助工作流
- 建立持续改进和知识共享实践
总结与后续步骤
要求
- 具备Microsoft Excel或Google Sheets的基本熟练度
- 无需人工智能相关经验
目标学员
- 燃料运输与销售行业的物流与供应链专业人士
- 运营与库存协调员
- 负责车队路线和燃料交付的主管与规划人员
14 小时
