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课程大纲

AI在供应链与物流中的概述

  • 智能物流的新兴趋势
  • 供应链管理中AI与传统分析方法的对比
  • 关键技术及平台

AI用于需求预测

  • 使用机器学习进行时间序列预测
  • 处理季节性和趋势成分
  • 利用历史数据提高预测准确性

库存优化与补货

  • AI驱动的库存水平预测
  • 安全库存与再订购点计算
  • 将AI集成到ERP和WMS系统中

路线优化与车队智能

  • 最短路径算法与配送路线规划
  • 考虑交通状况的动态路线规划
  • AI辅助的运输调度

仓库自动化与机器人技术

  • AI在拣选、分拣和存储自动化中的应用
  • 用于货架监控的计算机视觉
  • 与AGV和机械臂的协调

实时分析与仪表板

  • 使用Tableau和Python构建实时仪表板
  • 通过实时数据流监控关键绩效指标
  • 生成警报与异常处理

案例研究与顶点项目

  • 分析多节点供应链场景
  • 应用预测和路线规划模型
  • 展示数据驱动的物流优化方案

总结与后续步骤

要求

  • 了解供应链或物流运营
  • 具备数据分析或商业智能工具的使用经验
  • 熟悉基本的编程或脚本编写

目标受众

  • 供应链分析师
  • 物流经理
  • 工业规划师
 21 小时

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