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 课程时长 14 小时

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
  • 物流与燃料配送中的 AI:机遇与影响
  • 无代码 AI 工具:Excel AI、ChatGPT、Power BI 等
  • 运输和燃料行业的实际案例

模块 2:结构化与运营数据分析

  • 识别关键的物流与供应链数据集(路线、油罐、交付)
  • 为 AI 使用整理体积控制和库存数据
  • 在 Excel 中进行数据清洗、格式化与验证
  • 创建动态表和透视图以生成洞察

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)的燃料需求趋势
  • 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

  • 路线优化与调度的核心概念
  • 使用 AI 工具建议最佳路线和交付顺序
  • 应用 Excel 和 ChatGPT 进行带有实际约束的路线规划
  • 动手活动: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、通行费、燃料消耗、运费
  • 使用 AI 模型估算物流成本
  • 比较手动 vs. 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
  • 集成体积控制系统数据
  • 动手实践:创建实时物流绩效仪表盘

模块 7:将 AI 整合到物流工作流程中

  • 自动化重复性报告和数据整合任务
  • 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
  • 实际示例:基于 AI 的油罐加油调度警报

模块 8:物流与供应链的 90 天 AI 采用计划

  • 构建逐步实施的 AI 路线图
  • 确定试点用例和成功指标
  • 在团队间扩展 AI 辅助工作流程
  • 建立持续改进和知识分享机制

总结与下一步

要求

  • 具备 Microsoft Excel 或 Google Sheets 的基本操作能力
  • 无需事先具备人工智能经验

受众

  • 燃料运输和销售行业的物流与供应链专业人员
  • 运营和库存协调员
  • 管理车队路线和燃料交付的监督人员及计划员

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