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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