物流與供應 AI：燃料產業的實務無程式碼應用培訓

模組 1：物流與供應中的人工智慧入門

• 理解人工智慧：概念與應用
• AI 在物流及燃料分銷中的機會與影響
• 無程式碼 AI 工具：Excel AI、ChatGPT、Power BI 及其他
• 來自運輸及燃料行業的實務案例

模組 2：結構化與分析營運數據

• 識別關鍵物流與供應數據集（路線、儲罐、配送）
• 整理體積控制及庫存數據以供應 AI 使用
• 在 Excel 中進行數據清理、格式化及驗證
• 建立動態表格及樞紐圖表以生成洞察力

模組 3：AI 輔助的燃料需求預測

• 理解需求預測及其影響變數
• 使用 Excel 的 AI 功能及 ChatGPT 進行預測分析
• 預測短期（1–2 週）的燃料需求趨勢
• 實作練習：利用現有數據建立簡單的預測模型

模組 4：路線規劃與資源優化

• 路線優化與排程的關鍵概念
• 使用 AI 工具建議最佳路線及配送順序
• 應用 Excel 和 ChatGPT 進行帶有真實約束條件的路線規劃
• 實作活動：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 vs. AI 輔助的成本規劃
• 建立具有動態輸入的成本計算模板

模組 6：儀表板與 KPI 視覺化

• Power BI 和 Excel 儀表板入門
• 為物流與供應 KPI 設計視覺化報告
• 整合體積控制系統的數據
• 實作：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

• 自動化重複性的報告及數據整合任務
• 使用 Power Automate 或 Excel 巨集進行任務自動化
• 為庫存或配送閾值建立警報系統
• 實務案例：用於儲罐補貨排程的 AI 警報

模組 8：物流與供應的 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
• 在團隊之間擴展 AI 輔助工作流程
• 建立持續改進及知識分享的實務做法

總結與後續步驟