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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Modul 1: Einführung in KI in der Logistik und Versorgung

  • Verstehen von Künstlicher Intelligenz: Konzepte und Anwendungen
  • KI in der Logistik und Treibstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
  • No-Code-KI-Tools: Excel AI, ChatGPT, Power BI und weitere
  • Praktische Beispiele aus der Transport- und Energiebranche

Modul 2: Strukturierung und Analyse operativer Daten

  • Identifizierung wesentlicher Logistik- und Versorgungsdatensätze (Routen, Tanks, Lieferungen)
  • Organisation von Mengenkontroll- und Bestandsdaten für den KIEinsatz
  • Datenbereinigung, Formatierung und Validierung in Excel
  • Erstellung dynamischer Tabellen und Pivotdiagramme zur Generierung von Erkenntnissen

Modul 3: KI-gestützte Prognostik für die Treibstoffnachfrage

  • Verstehen der Nachfrageprognose und beeinflussender Variablen
  • Nutzung der KI-Funktionen von Excel und ChatGPT für prädiktive Analysen
  • Prognose kurzfristiger (1–2 Wochen) Trends bei der Treibstoffnachfrage
  • Praxisübung: Aufbau eines einfachen Prognosemodells mit vorhandenen Daten

Modul 4: Routenplanung und Ressourcenoptimierung

  • Wesentliche Konzepte der Routenoptimierung und Zeitplanung
  • Verwendung von KI-Tools zur Vorschlag optimierter Routen und Liefersequenzen
  • Anwendung von Excel und ChatGPT zur Routenplanung unter Berücksichtigung realer Einschränkungen
  • Praxisübung: Generierung von Routenoptionen für Liefereinheiten

Modul 5: Kostenschätzung und Logistikoptimierung

  • Identifizierung von Kostentreibern: Distanz, Mautgebühren, Treibstoffverbrauch, Frachtkosten
  • Verwendung von KI-Modellen zur Schätzung von Logistikkosten
  • Vergleich der manuellen und der KI-gestützten Kostenplanung
  • Erstellung von Rechenvorlagen für Kosten mit dynamischen Eingaben

Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung

  • Einführung in Power BI und Excel-Dashboards
  • Gestaltung visueller Berichte für Logistik- und Versorgungs-KPIs
  • Integration von Daten aus Mengenkontrollsystemen
  • Praxisübung: Erstellung eines Echtzeit-Dashboards für die Logistikleistung

Modul 7: Integration von KI in Logistikprozesse

  • Automatisierung wiederkehrender Berichtsaufgaben und Datenkonsolidierung
  • Verwendung von Power Automate oder Excel-Makros zur Aufgabenautomatisierung
  • Erstellung von Warnsystemen für Bestands- oder Lieferungsenschwellenwerte
  • Praktisches Beispiel: KI-basierte Warnung für die Planung der Tankbefüllung

Modul 8: 90-Tage-Plan zur KI-Einführung in der Logistik und Versorgung

  • Erstellung einer schrittweisen Roadmap für die KI-Implementierung
  • Identifizierung von Pilotanwendungsbeispielen und Erfolgsmetriken
  • Skalierung KI-gestützter Workflows über Teams hinweg
  • Etablierung von kontinuierlicher Verbesserung und Wissensaustausch

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Microsoft Excel oder Google Sheets
  • Keine Vorerfahrung mit Künstlicher Intelligenz erforderlich

Zielgruppe

  • Logistik- und Versorgungsfachkräfte in der Treibstofftransport- und Vertriebsbranche
  • Operative und Lagerkoordinatorinnen und -koordinatoren
  • Aufsichtspersonen und Planer, die Fuhrparkrouten und Treibstofflieferungen verwalten

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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