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 課程時長 14 時間:

課程簡介

模組1:物流與供應鏈中的AI入門

  • 理解人工智慧:概念與應用
  • AI在物流與燃料配送中的機會與影響
  • 免程式碼AI工具:Excel AI、ChatGPT、Power BI及其他
  • 來自運輸與燃料行業的實務案例

模組2:運營數據的結構化與分析

  • 識別關鍵物流與供應鏈數據集(路線、油罐、配送)
  • 組織容積管控及庫存數據以供AI使用
  • 在Excel中進行數據清洗、格式化及驗證
  • 建立動態表格及透視圖以生成洞察

模組3:AI輔助的燃料需求預測

  • 理解需求預測及影響變數
  • 使用Excel的AI功能及ChatGPT進行預測分析
  • 預測短期(1至2週)燃料需求趨勢
  • 實務演練:利用現有數據建立簡單預測模型

模組4:路線規劃與資源優化

  • 路線優化與調度的核心概念
  • 使用AI工具建議最佳路線及配送順序
  • 應用Excel及ChatGPT進行帶有真實約束條件的路線規劃
  • 實操活動:為配送單元生成路線選項

模組5:成本估算與物流優化

  • 識別成本驅動因素:距離、通行費、燃料消耗、運費
  • 使用AI模型估算物流成本
  • 比較人工規劃與AI輔助成本規劃
  • 建立具有動態輸入的成本計算模板

模組6:儀表板與KPI可視化

  • Power BI及Excel儀表板入門
  • 為物流與供應鏈KPI設計可視化報告
  • 整合來自容積管控系統的數據
  • 實操:建立即時物流績效儀表板

模組7:將AI整合至物流工作流程

  • 自動化重複性報告及數據整合任務
  • 使用Power Automate或Excel宏進行任務自動化
  • 建立庫存或配送門檻的警報系統
  • 實務案例:基於AI的油罐補貨調度警報

模組8:物流與供應鏈的90天AI導入計劃

  • 建立逐步的AI實施路線圖
  • 識別試點用例及成功指標
  • 在團隊中擴展AI輔助工作流程
  • 確立持續改進及知識共享實踐

總結與下一步

最低要求

  • 熟練使用Microsoft Excel或Google Sheets
  • 無需人工智慧相關經驗

受眾

  • 燃料運輸與銷售產業的物流與供應鏈專業人員
  • 運營與庫存協調員
  • 管理車隊路線及燃料配送的監督者與規劃師

人數


每位參與者的報價

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