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    Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in KI in Logistik und Versorgung
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Konzepte und Anwendungen
 - KI in Logistik und Brennstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
 - Codierungslose KI-Tools: Excel AI, ChatGPT, Power BI und andere
 - Praktische Beispiele aus der Transport- und Brennstoffbranche
 
Modul 2: Strukturierung und Analyse von Betriebsdaten
- Identifizierung der wichtigsten Logistik- und Versorgungsdatensätze (Routen, Tanks, Lieferungen)
 - Organisieren von Volumenkontrolle- und Bestanddaten für die KI-Nutzung
 - Datensäuberung, -formatierung und -validierung in Excel
 - Erstellen dynamischer Tabellen und Pivot-Diagramme zur Erkenntnisgewinnung
 
Modul 3: KI-gestützte Vorhersage für die Brennstoffnachfrage
- Grundlagen der Nachfragevorhersage und beeinflussende Faktoren
 - Verwenden von KI-Funktionen in Excel und ChatGPT zur prädiktiven Analyse
 - Vorhersage kurzfristiger (1–2 Wochen) Brennstoffnachfragetrends
 - Praktische Übung: Erstellen eines einfachen Vorhersagemodells mit vorhandenen Daten
 
Modul 4: Routenplanung und Ressourcenoptimierung
- Schlüsselkonzepte der Routenoptimierung und -planung
 - Verwenden von KI-Tools zur Vorschlag von optimalen Routen und Liefersequenzen
 - Anwendung von Excel und ChatGPT für die Routenplanung unter realen Bedingungen
 - Praktische Übung: Generieren von Routenoptionen für Lieferfahrzeuge
 
Modul 5: Kostenschätzung und Logistikoptimierung
- Identifizieren von Kostenfaktoren: Strecke, Maut, Verbrauch, Fracht
 - Verwenden von KI-Modellen zur Schätzung von Logistik-Kosten
 - Vergleich manueller vs. KI-gestützter Kostenplanung
 - Erstellen von Kostenschätzungsvorlagen mit dynamischen Eingaben
 
Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung
- Einführung in Power BI- und Excel-Dashboards
 - Gestalten von visuellen Berichten für Logistik- und Versorgungskennzahlen (KPIs)
 - Integrieren von Daten aus Volumenkontrollsystemen
 - Praktische Übung: Erstellen eines Echtzeit-Logistik-Leistungsdashboards
 
Modul 7: Integration von KI in Logistikworkflows
- Automatisieren von wiederkehrenden Berichterstattungs- und Datensammlungsaufgaben
 - Verwenden von Power Automate oder Excel-Makros zur Aufgabenautomatisierung
 - Erstellen von Warnsystemen für Bestands- oder Liefergrenzwerte
 - Praktisches Beispiel: KI-basiertes Warnsystem zur Planung der Tankfüllung
 
Modul 8: 90-Tage-Plan für die Implementierung von KI in Logistik und Versorgung
- Erstellen eines schrittweisen KI-Implementierungsroadmaps
 - Identifizieren von Pilotanwendungen und Erfolgsmetriken
 - Skalieren von KI-gestützten Workflows über Teams hinweg
 - Etablieren kontinuierlicher Verbesserungs- und Wissensaustauschpraktiken
 
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Microsoft Excel oder Google Sheets
 - Keine Vorerfahrungen mit Künstlicher Intelligenz erforderlich
 
Zielgruppe
- Logistik- und Versorgungsprofis in der Brennstofftransport- und -verkaufsbranche
 - Betriebs- und Bestandskoordinatoren
 - Abteilungsleiter und Planer, die Flottenrouten und Brennstofflieferungen verwalten
 
             14 Stunden