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Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in die KI in der Logistik und Versorgung
- Künstliche Intelligenz verstehen: Konzepte und Anwendungen
- KI in der Logistik und Kraftstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
- No-Code-KI-Werkzeuge: Excel AI, ChatGPT, Power BI und weitere
- Praxisbeispiele aus der Transport- und Kraftstoffindustrie
Modul 2: Strukturierung und Analyse betrieblicher Daten
- Identifizierung der wichtigsten Logistik- und Versorgungsdaten (Routen, Tanks, Lieferungen)
- Organisation von Daten zur volumetrischen Kontrolle und zu Beständen für den KIEinsatz
- Datenbereinigung, Formatierung und Validierung in Excel
- Erstellung dynamischer Tabellen und Pivot-Diagramme zur Generierung von Erkenntnissen
Modul 3: KI-gestützte Prognostik für die Kraftstoffnachfrage
- Verständnis der Nachfrageprognose und der beeinflussenden Variablen
- Nutzung der KI-Funktionen von Excel und ChatGPT für die prädiktive Analyse
- Prognose von kurzfristigen (1–2 Wochen) Trends der Kraftstoffnachfrage
- Praxisübung: Aufbau eines einfachen Prognosemodells mit vorhandenen Daten
Modul 4: Routenplanung und Ressourceneffizienz
- Zentrale Konzepte der Routenoptimierung und -planung
- Nutzung von KI-Werkzeugen zur Vorschlagstellung optimaler Routen und Lieferreihenfolgen
- Anwendung von Excel und ChatGPT für die Routenplanung unter Berücksichtigung realer Einschränkungen
- Praxisaufgabe: Generierung von Routenoptionen für Liefereinheiten
Modul 5: Kostenschätzung und Logistikoptimierung
- Identifikation der Kostenfaktoren: Distanz, Mautgebühren, Kraftstoffverbrauch, Frachtkosten
- Nutzung von KI-Modellen zur Schätzung der Logistikkosten
- Vergleich zwischen manueller und KI-gestützter Kostenplanung
- Erstellung von Kostenberechnungsvorlagen mit dynamischen Eingabewerten
Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung
- Einführung in Power BI und Excel-Dashboards
- Gestaltung visueller Berichte für Logistik- und Versorgungskennzahlen (KPIs)
- Integration von Daten aus volumetrischen Steuerungssystemen
- Praxisübung: Erstellung eines Echtzeit-Dashboards für die Logistikleistung
Modul 7: Integration von KI in Logistikworkflows
- Automatisierung wiederkehrender Berichts- und Datengenerierungsaufgaben
- Nutzung von Power Automate oder Excel-Makros für die Aufgabenautomatisierung
- Einrichtung von Alarmsystemen für Bestands- oder Liefergrenzwerte
- Praxisbeispiel: KI-basierte Alarmierung zur Terminplanung für das Befüllen von Tanks
Modul 8: 90-Tage-Plan für den KI-Einsatz in Logistik und Versorgung
- Erstellung einer schrittweisen Implementierungs-Roadmap für KI
- Identifizierung von Pilotanwendungsfällen und Erfolgsmetriken
- Skalierung von KI-gestützten Workflows auf ganze Teams
- Etablierung von kontinuierlicher Verbesserung und Wissensaustausch
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Microsoft Excel oder Google Sheets
- Keine Vorkenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz erforderlich
Zielgruppe
- Logistik- und Versorgungsfachleute in der Branche für Kraftstofftransport und -verkauf
- Koordinatoren für Betrieb und Bestandsmanagement
- Vorgesetzte und Planer, die Flottenrouten und Kraftstofflieferungen verwalten
14 Stunden
