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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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