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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