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

  • 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。
  • 安全库存和补货点计算。
  • 将AI与ERP和WMS集成。

路线优化与车队智能

  • 最短路径算法与配送路线。
  • 基于交通的动态路线规划。
  • AI驱动的运输调度。

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技术。
  • 与AGV和机械臂的协调。

实时分析与仪表盘

  • 使用Tableau和Python创建实时仪表盘。
  • 通过实时数据流监控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。
  • 应用预测与路线模型。
  • 提出数据驱动的物流优化方案。

总结与下一步

要求

  • 对供应链或物流操作有一定了解。
  • 具备数据分析或商业智能工具的使用经验。
  • 对编程或脚本有基本了解。

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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