Trí tuệ nhân tạo cho Logistics và Cung ứng: Các ứng dụng thực tế không cần lập trình cho ngành nhiên liệu Khóa Học Đào Tạo

Module 1: Giới thiệu về AI trong Logistics và Cung ứng

• Hiểu về Trí tuệ nhân tạo: khái niệm và ứng dụng
• AI trong logistics và phân phối nhiên liệu: cơ hội và tác động
• Các công cụ AI không cần lập trình: Excel AI, ChatGPT, Power BI và các công cụ khác
• Các ví dụ thực tế từ ngành vận tải và nhiên liệu

Module 2: Xây dựng cấu trúc và Phân tích Dữ liệu Vận hành

• Xác định các bộ dữ liệu logistics và cung ứng chính (tuyến đường, bể chứa, giao hàng)
• Tổ chức dữ liệu kiểm soát thể tích và tồn kho cho việc sử dụng AI
• Làm sạch, định dạng và xác minh dữ liệu trong Excel
• Tạo bảng động và biểu đồ pivot để tạo ra các thông tin chuyên sâu

Module 3: Dự báo hỗ trợ bằng AI cho Nhu cầu Nhiên liệu

• Hiểu về dự báo nhu cầu và các biến số ảnh hưởng
• Sử dụng các tính năng AI của Excel và ChatGPT để phân tích dự đoán
• Dự báo xu hướng nhu cầu nhiên liệu ngắn hạn (1–2 tuần)
• Bài tập thực hành: xây dựng một mô hình dự báo đơn giản với dữ liệu hiện có

Module 4: Lập kế hoạch Tuyến đường và Tối ưu hóa Nguồn lực

• Các khái niệm chính trong tối ưu hóa tuyến đường và lập lịch
• Sử dụng các công cụ AI để đề xuất các tuyến đường và trình tự giao hàng tối ưu
• Áp dụng Excel và ChatGPT để lập kế hoạch tuyến đường với các ràng buộc thực tế
• Hoạt động thực hành: tạo ra các lựa chọn tuyến đường cho các đơn vị giao hàng

Module 5: Ước tính Chi phí và Tối ưu hóa Logistics

• Xác định các yếu tố chi phí: khoảng cách, phí cầu đường, mức tiêu thụ nhiên liệu, cước vận tải
• Sử dụng các mô hình AI để ước tính chi phí logistics
• So sánh lập kế hoạch chi phí thủ công so với có hỗ trợ AI
• Xây dựng các mẫu tính toán chi phí với các đầu vào động

Module 6: Bảng điều khiển và Trực quan hóa KPI

• Giới thiệu về Power BI và bảng điều khiển Excel
• Thiết kế báo cáo trực quan cho KPI logistics và cung ứng
• Tích hợp dữ liệu từ các hệ thống kiểm soát thể tích
• Thực hành: tạo bảng điều khiển hiệu suất logistics theo thời gian thực

Module 7: Tích hợp AI vào Luồng công việc Logistics

• Tự động hóa các nhiệm vụ báo cáo và tích hợp dữ liệu lặp đi lặp lại
• Sử dụng Power Automate hoặc macro Excel để tự động hóa tác vụ
• Tạo các hệ thống cảnh báo cho ngưỡng tồn kho hoặc giao hàng
• Ví dụ thực tế: cảnh báo dựa trên AI để lập lịch nạp lại bể chứa

Module 8: Kế hoạch Áp dụng AI trong 90 ngày cho Logistics và Cung ứng

• Xây dựng lộ trình triển khai AI theo từng bước
• Xác định các trường hợp sử dụng thí điểm và các chỉ số thành công
• Mở rộng các luồng công việc có hỗ trợ AI trên khắp các đội ngũ
• Thiết lập các thực hành cải tiến liên tục và chia sẻ kiến thức

Tóm tắt và Các bước tiếp theo