Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.        
        
        
            Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.        
    Đề cương khóa học
Mô-đun 1: Giới thiệu về AI trong Logistics và Cung ứng
- Hiểu biết về Trí tuệ nhân tạo: khái niệm và ứng dụng
 - AI trong logistics và phân phối nhiên liệu: cơ hội và tác động
 - 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
 
Mô-đun 2: Cấu trúc và Phân tích Dữ liệu Hoạt động
- Xác định các bộ dữ liệu logistics và cung ứng quan trọng (tuyến đường, bồn chứa, việc giao hàng)
 - Tổ chức dữ liệu kiểm soát thể tích và hàng tồn kho cho AI sử dụng
 - Làm sạch, định dạng, và xác thực dữ liệu trong Excel
 - Tạo bảng động và biểu đồ pivot để sinh ra thông tin hữu ích
 
Mô-đun 3: Dự báo AI Hỗ trợ cho Nhu cầu Nhiên liệu
- Hiểu về dự báo nhu cầu và các biến số ảnh hưởng
 - Sử dụng tính năng AI của Excel và ChatGPT cho 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
 
Mô-đun 4: Quy hoạch Tuyến Đường và Tối ưu Hóa Tài Nguyên
- Các khái niệm cơ bản về tối ưu hóa tuyến đường và lập lịch trình
 - Sử dụng công cụ AI để gợi ý các tuyến đường và thứ tự giao hàng tối ưu
 - Áp dụng Excel và ChatGPT cho quy hoạch tuyến đường với ràng buộc thực tế
 - Hoạt động thực hành: tạo các tùy chọn tuyến đường cho đơn vị giao hàng
 
Mô-đun 5: Ước tính Chi phí và Tối ưu Hóa Logistics
- Xác định các yếu tố chi phí: khoảng cách, phí đường bộ, tiêu thụ nhiên liệu, vận chuyển
 - Sử dụng mô hình AI để ước tính chi phí logistics
 - So sánh lập kế hoạch chi phí thủ công và hỗ trợ AI
 - Xây dựng các mẫu tính toán chi phí với đầu vào động
 
Mô-đun 6: Bảng Điều khiển và Trực quan Hóa KPI
- Giới thiệu về bảng điều khiển Power BI và Excel
 - Thiết kế các báo cáo trực quan cho KPI logistics và cung ứng
 - Tích hợp dữ liệu từ hệ thống kiểm soát thể tích
 - Hoạt động thực hành: tạo bảng điều khiển hiệu suất logistics thời gian thực
 
Mô-đun 7: Tích hợp AI vào Quy trình Logistics
- Tự động hóa các công việc báo cáo lặp đi lặp lại và tổng hợp dữ liệu
 - Sử dụng Power Automate hoặc macro Excel để tự động hóa công việc
 - Tạo hệ thống cảnh báo cho ngưỡng hàng tồn kho hoặc giao hàng
 - Ví dụ thực tế: cảnh báo AI dựa trên lịch trình bơm nhiên liệu
 
Mô-đun 8: Kế hoạch Áp dụng AI 90 Ngày cho Logistics và Cung ứng
- Xây dựng bản đồ lộ trình triển khai AI từng bước
 - Xác định các trường hợp sử dụng thử nghiệm và chỉ số thành công
 - Mở rộng quy trình hỗ trợ AI ra toàn bộ nhóm
 - Thiết lập thực hành cải tiến liên tục và chia sẻ kiến thức
 
Tóm tắt và Bước Tiếp theo
Yêu cầu
- Kỹ năng cơ bản sử dụng Microsoft Excel hoặc Google Sheets
 - Không cần kinh nghiệm về Trí tuệ nhân tạo
 
Đối tượng
- Chuyên gia logistics và cung ứng trong ngành vận tải và bán nhiên liệu
 - Điều phối viên hoạt động và hàng tồn kho
 - Quản lý và lập kế hoạch đội xe vận tải và giao nhiên liệu
 
             14 Giờ học