Schulungsübersicht

Modul 1: Einführung in KI für Logistik und Versorgung

  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz: Konzepte und Anwendungen
  • KI in Logistik und Brennstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
  • No-code-KI-Werkzeuge: Excel AI, ChatGPT, Power BI und andere
  • Praktische Beispiele aus dem Transport- und Brennstoffsektor

Modul 2: Strukturierung und Analyse von Operationsdaten

  • Identifizieren von wichtigen Logistik- und Versorgungsdatensätzen (Routen, Tanks, Lieferungen)
  • Organisieren von Volumenkontrolle und Bestandsdaten für die KI-Nutzung
  • Datensäuberung, -formatierung und -validierung in Excel
  • Erstellen von dynamischen Tabellen und Pivot-Charts zur Erkenntnisgenerierung

Modul 3: KI-unterstützte Vorhersage für die Brennstoffnachfrage

  • Grundlagen der Nachfragevorhersage und beeinflussende Variablen
  • Nutzung von Excels KI-Funktionen und ChatGPT zur prädiktiven Analyse
  • Vorhersage kurzfristiger (1–2 Wochen) Brennstoffnachfragetrends
  • Praktische Übung: Erstellen eines einfachen Vorhersagemodells mit vorhandenen Daten

Modul 4: Routeplanung und Ressourcenoptimierung

  • Schlüsselkonzepte der Routenoptimierung und Planung
  • Nutzung von KI-Werkzeugen zur Vorschlagsstellung für optimale Routen und Liefersequenzen
  • Anwendung von Excel und ChatGPT zur Routeplanung unter realen Bedingungen
  • Praktische Übung: Generieren von Routenoptionen für Lieferfahrzeuge

Modul 5: Kostenberechnung und Logistikoptimierung

  • Identifizieren von Kostenfaktoren: Distanz, Maut, Kraftstoffverbrauch, Fracht
  • Nutzung von KI-Modellen zur Berechnung von Logistikkosten
  • Vergleich manueller und KI-unterstützter Kostenplanung
  • Erstellen von Kostenberechnungsvorlagen mit dynamischen Eingaben

Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung

  • Einführung in Power BI und Excel-Dashboards
  • Gestaltung von visuellen Berichten für Logistik- und Versorgungs-KPIs
  • Integration von Daten aus Volumenkontrollsystemen
  • Praktische Übung: Erstellen eines Echtzeit-Logistikleistungs-Dashboards

Modul 7: Integration von KI in Logistikabläufe

  • Automatisierung wiederkehrender Berichterstattungs- und Datenkonsolidierungsaufgaben
  • Nutzung von Power Automate oder Excel-Makros zur Aufgabenautomatisierung
  • Erstellen von Warnsystemen für Bestand- oder Liefergrenzwerte
  • Praktisches Beispiel: KI-basierte Warnung für die Tankspeisungsplanung

Modul 8: 90-Tage-Plan zur Einführung von KI in Logistik und Versorgung

  • Erstellen eines schrittweisen KI-Implementierungsroadmaps
  • Identifizieren von Pilotanwendungsfällen und Erfolgsmetriken
  • Skalierung von KI-unterstützten Abläufen über Teams hinweg
  • Einrichten kontinuierlicher Verbesserungs- und Wissensaustauschpraktiken

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

  • Logistik- und Versorgungsprofis im Brennstoffverkehr und -handel
  • Operations- und Bestandskoordinatoren
  • Aufsichtspersonal und Planer, die sich mit Fahrzeugflottenrouten und Brennstofflieferungen befassen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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