AI for Supply Chain and Manufacturing Logistics

• Znajomość operacji łańcucha dostaw lub logistyki
• Doświadczenie w analizie danych lub narzędziach biznesowej inteligencji
• Podstawowa znajomość programowania lub skryptowania

Grupa docelowa

• Analiści łańcucha dostaw
• Managerowie logistyki
• Planiści przemysłowi

Sztuczna inteligencja w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw to zastosowanie analityki predykcyjnej, uczenia maszynowego i automatyzacji w celu optymalizacji zapasów, trasowania i prognozowania popytu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów z dziedziny logistyki na poziomie średnim, którzy chcą stosować narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajności logistycznej, dokładnego prognozowania popytu oraz automatyzacji operacji w magazynach i transportie.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak sztuczna inteligencja jest stosowana w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw.
• Używać modeli uczenia maszynowego do prognozowania popytu i kontroli zapasów.
• Analizować trasy i optymalizować transport za pomocą technik opartych na sztucznej inteligencji.
• Automatyzować procesy decyzyjne w magazynach i procesach realizacji zamówień.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

Przegląd zastosowań AI w łańcuchach dostaw i logistyce

• Nowe trendy w inteligentnej logistyce
• AI vs. tradycyjne analityka w zarządzaniu łańcuchem dostaw
• Kluczowe technologie i platformy

AI dla prognozowania popytu Forecasting

• Prognozowanie szeregów czasowych z użyciem uczenia maszynowego
• Obsługa sezonowych i trendowych składowych
• Poprawa dokładności prognoz z użyciem historycznych danych

Optymalizacja i uzupełnianie zapasów

• Prognozowanie poziomu zapasów z użyciem AI
• Obliczanie bezpieczeństwa zapasów i punktu zamówienia
• Integracja AI z ERP i WMS

Optymalizacja tras i inteligencja floty

• Algorytmy najkrótszej trasy i planowanie dostaw
• Dynamiczne planowanie tras uwzględniające ruch uliczny
• Planowanie transportu z użyciem AI

Automatyzacja magazynów i Robotics

• AI w automatyzacji selekcji, sortowania i magazynowania
• Komputerowe widzenie do monitorowania regałów
• Koordynacja z AGV i robotycznymi ramionami

Analiza w czasie rzeczywistym i tworzenie dashboardów

• Live dashboards z Tableau i Python
• Monitorowanie KPI za pomocą strumieni danych w czasie rzeczywistym
• Generowanie alertów i obsługa wyjątków

Przewodnik po studium przypadku i projektów w ramach kursu

• Analiza scenariusza wielowęzłowego łańcucha dostaw
• Zastosowanie modeli prognozowania i trasowania
• Przekazanie planu optymalizacji logistycznej opartego na danych

Podsumowanie i następne kroki