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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 介紹
- 理解人工智慧:概念與應用
- 物流與燃料分銷中的 AI:機會與影響
- 無代碼 AI 工具:Excel AI、ChatGPT、Power BI 及其他
- 來自運輸與燃料行業的實用範例
模組 2:運營數據的結構化與分析
- 識別關鍵的物流與供應鏈數據集(路線、油罐、配送)
- 為 AI 應用整理量控及庫存數據
- 在 Excel 中進行數據清理、格式化與驗證
- 創建動態表格與樞紐圖表以生成洞察
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)燃料需求趨勢
- 實戰練習: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 與 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
- 比較手動與 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 可視化
- Power BI 與 Excel 儀表板介紹
- 為物流與供應鏈 KPI 設計可視化報告
- 整合來自量控系統的數據
- 實操:創建實時物流績效儀表板
模組 7:將 AI 整合到物流工作流程中
- 自動化重複性報告與數據整合任務
- 使用 Power Automate 或 Excel 巨集進行任務自動化
- 創建庫存或配送閾值的警報系統
- 實用範例:基於 AI 的油罐補貨排程警報
模組 8:物流與供應鏈的 90 天 AI 採用計劃
- 制定逐步的 AI 實施路線圖
- 識別試點用例及成功指標
- 在團隊中擴展 AI 輔助的工作流程
- 建立持續改進與知識共享的實踐
總結與下一步
最低要求
- 具備 Microsoft Excel 或 Google Sheets 的基本操作能力
- 無需具備先前的人工智慧經驗
目標受眾
- 燃料運輸與銷售行業的物流與供應鏈專業人士
- 運營與庫存協調員
- 管理車隊路線及燃料配送的主管與規劃人員