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Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in die KI in Logistik und Versorgung
- Verständnis von Künstlicher Intelligenz: Konzepte und Anwendungen
- KI in der Logistik und Kraftstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
- No-Code-KI-Tools: Excel AI, ChatGPT, Power BI und andere
- Praxisbeispiele aus der Transport- und Kraftstoffindustrie
Modul 2: Strukturierung und Analyse operativer Daten
- Identifizierung wesentlicher Logistik- und Versorgungsdatensätze (Routen, Tanks, Lieferungen)
- Organisation von Mengenmanagement- und Inventardaten für den KI-Einsatz
- Datenbereinigung, Formatierung und Validierung in Excel
- Erstellung dynamischer Tabellen und Pivot-Diagramme zur Generierung von Erkenntnissen
Modul 3: KI-gestützte Prognose für die Kraftstoffnachfrage
- Verständnis der Nachfrageprognose und beeinflussender Variablen
- Nutzung der KI-Funktionen von Excel und ChatGPT für prädiktive Analysen
- Prognose kurzfristiger (1–2 Wochen) Kraftstoffnachfrage-Trends
- Praxisübung: Aufbau eines einfachen Prognosemodells mit vorhandenen Daten
Modul 4: Routenplanung und Ressourcenoptimierung
- Wichtige Konzepte der Routenoptimierung und Planung
- Verwendung von KI-Tools zur Vorschlag optimaler Routen und Liefersequenzen
- Anwendung von Excel und ChatGPT für die Routenplanung unter Berücksichtigung realer Einschränkungen
- Praxisaktivität: Generierung von Routenoptionen für Lieferfahrzeuge
Modul 5: Kostenschätzung und Logistikoptimierung
- Identifizierung von Kostentreibern: Distanz, Maut, Kraftstoffverbrauch, Fracht
- Nutzung von KI-Modellen zur Schätzung der Logistikkosten
- Vergleich manueller vs. KI-gestützter Kostenplanung
- Erstellung von Kalkulationsvorlagen mit dynamischen Eingabewerten
Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung
- Einführung in Power BI und Excel-Dashboards
- Gestaltung visueller Berichte für Logistik- und Versorgungskennzahlen (KPIs)
- Integration von Daten aus Mengenmanagementsystemen
- Praxis: Erstellung eines Echtzeit-Dashboards für die Logistikleistung
Modul 7: Integration von KI in Logistikworkflows
- Automatisierung repetitiver Berichte und Aufgaben der Datenkonsolidierung
- Verwendung von Power Automate oder Excel-Makros zur Aufgabenautomatisierung
- Erstellung von Warnsystemen für Inventar- oder Liefergrenzwerte
- Praxisbeispiel: KI-gestützte Warnung für die Tankfüllungsplanung
Modul 8: 90-Tage-Plan für die KI-Einführung in Logistik und Versorgung
- Entwicklung einer schrittweisen KI-Implementierungs-Strategie
- Identifizierung von Pilotanwendungsfällen und Erfolgskennzahlen
- Skalierung KI-gestützter Workflows über Teams hinweg
- Etablierung von kontinuierlicher Verbesserung und Wissens-sharing-Praktiken
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Microsoft Excel oder Google Sheets
- Keine Vorerfahrung mit Künstlicher Intelligenz erforderlich
Zielgruppe
- Logistik- und Versorgungsfachkräfte in der Kraftstoffverteilungs- und -vertriebsbranche
- Operative und Inventar-Koordinatoren
- Vorgesetzte und Planer, die Flottenrouten und Kraftstofflieferungen verwalten
14 Stunden
