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
  • AI与传统分析在供应链管理中的对比
  • 关键技术与平台

AI在需求预测中的应用 Forecasting

  • 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
  • AI与ERP和WMS的集成

路径优化与车队智能

  • 最短路径算法与配送路线规划
  • 基于交通状况的动态路线规划
  • AI支持的运输调度

仓库自动化与Robotics

  • AI在拣选、分拣与存储自动化中的应用
  • 计算机视觉用于货架监控
  • 与AGV和机械臂的协同工作

实时分析与仪表盘

  • 使用Tableau和Python的实时仪表盘
  • 使用实时数据流监控KPI
  • 生成警报与异常处理

案例研究与毕业项目

  • 分析多节点供应链场景
  • 应用预测与路径优化模型
  • 展示数据驱动的物流优化方案

总结与下一步

要求

  • 了解供应链或物流运营
  • 有数据分析或商业智能工具的经验
  • 对编程或脚本有基本了解

受众

  • 供应链分析师
  • 物流经理
  • 工业规划师
 21 小时

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