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Schulungsübersicht

Modul 1: Einführung in KI in Logistik und Versorgung

  • Künstliche Intelligenz verstehen: Konzepte und Anwendungen
  • KI in Logistik und Kraftstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
  • No-Code-KI-Tools: Excel AI, ChatGPT, Power BI und weitere
  • Praxisbeispiele aus dem Transport- und Kraftstoffsektor

Modul 2: Strukturierung und Analyse operativer Daten

  • Identifizierung zentraler Logistik- und Versorgungsdatensätze (Routen, Tanks, Lieferungen)
  • Organisation von volumetrischen Steuerungs- und Bestandsdaten für den KI-Einsatz
  • Datenaufbereitung, Formatierung und Validierung in Excel
  • Erstellung dynamischer Tabellen und Pivot-Charts zur Erkenntnisgewinnung

Modul 3: KI-unterstützte Prognose der Kraftstoffnachfrage

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

Modul 4: Routenplanung und Ressourcenoptimierung

  • Kernkonzepte der Routenoptimierung und Terminplanung
  • Einsatz von KI-Tools zur Vorschlag optimaler Routen und Liefersequenzen
  • Anwendung von Excel und ChatGPT für die Routenplanung unter realen Randbedingungen
  • Praxisaktivität: Generierung von Routenoptionen für Liefereinheiten

Modul 5: Kostenschätzung und Logistikoptimierung

  • Identifizierung der Kostentreiber: Distanz, Maut, Kraftstoffverbrauch, Fracht
  • Einsatz von KI-Modellen zur Schätzung der Logistikkosten
  • Vergleich manueller vs. KI-unterstützter Kostenplanung
  • Erstellung von Kostenerrechnungs-Vorlagen mit dynamischen Eingaben

Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung

  • Einführung in Power BI und Excel-Dashboards
  • Gestaltung visueller Berichte für Logistik- und Supply-KPIs
  • Integration von Daten aus volumetrischen Steuerungssystemen
  • Praxis: Erstellung eines Echtzeit-Logistikleistungs-Dashboards

Modul 7: Integration von KI in Logistikarbeitsabläufe

  • Automatisierung sich wiederholender Reporting- und Datenkonsolidierungsaufgaben
  • Nutzung von Power Automate oder Excel-Makros zur Task-Automatisierung
  • Einrichtung von Alarmssystemen für Inventar- oder Liefergrenzwerte
  • Praxisbeispiel: KI-basierte Warnung zur Planung von Tank-Nachfüllungen

Modul 8: 90-Tage-KI-Einführungsplan für Logistik und Versorgung

  • Aufbau eines schrittweisen Implementierungsplans für KI
  • Identifizierung von Pilotanwendungsfällen und Erfolgsmessgrößen
  • Skalierung der KI-unterstützten Arbeitsabläufe über Teams hinweg
  • Etablierung von Praktiken für kontinuierliche Verbesserung und Wissensaustausch

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

  • Logistik- und Versorgungsprofis in der Kraftstofftransport- und Vertriebsbranche
  • Betriebs- und Bestandskoordinator:innen
  • Supervisors und Planer:innen, die Flottenrouten und Kraftstofflieferungen verwalten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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