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Struttura del corso
Modulo 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale nella logistica e nella distribuzione
- Conoscenza dell’Intelligenza Artificiale: concetti e applicazioni pratiche
- L’AI nella logistica e nella distribuzione di carburanti: opportunità e impatti
- Strumenti AI senza codice: Excel AI, ChatGPT, Power BI e altri
- Esempi concreti tratti dal settore dei trasporti e del petrolio
Modulo 2: Strutturazione e analisi dei dati operativi
- Identificazione dei principali insiemi di dati logistici e distributivi (rotte, serbatoi, consegne)
- Organizzazione dei dati relativi al controllo volumetrico e alle scorte per un’analisi AI
- Pulizia, formattazione e validazione dei dati in Excel
- Creazione di tabelle dinamiche e grafici pivot per estrarre informazioni rilevanti
Modulo 3: Previsione della domanda di carburante assistita dall’AI
- Nozioni base sulla previsione della domanda e sui fattori che la influenzano
- Utilizzo delle funzionalità AI di Excel e di ChatGPT per analisi predittive
- Stima delle tendenze della domanda di carburante a breve termine (1-2 settimane)
- Esercitazione pratica: realizzazione di un modello predittivo semplice utilizzando i dati disponibili
Modulo 4: Pianificazione delle rotte e ottimizzazione delle risorse
- Concetti fondamentali relativi all’ottimizzazione delle rotte e alla pianificazione dei tempi
- Impiego di strumenti AI per suggerire le rotte e la sequenza ottimali delle consegne
- Utilizzo di Excel e ChatGPT per pianificare le rotte tenendo conto dei vincoli operativi reali
- Attività pratica: generazione di diverse opzioni di itinerario per i mezzi di consegna
Modulo 5: Stima dei costi e ottimizzazione logistica
- Analisi dei principali fattori che incidono sui costi: distanza, pedaggi, consumo di carburante, spedizioni
- Utilizzo di modelli AI per stimare i costi logistici in modo accurato
- Confronto tra pianificazione manuale e approccio assistito dall’AI
- Realizzazione di modelli di calcolo dei costi dotati di input dinamici
Modulo 6: Dashboard e visualizzazione dei KPI
- Introduzione alle dashboard realizzabili con Power BI ed Excel
- Progettazione di report visivi focalizzati sui KPI logistici e distributivi
- Integrazione dei dati provenienti dai sistemi di controllo volumetrico
- Esercitazione pratica: creazione di una dashboard in tempo reale per il monitoraggio delle prestazioni logistiche
Modulo 7: Integrazione dell’AI nei processi logistici
- Automatizzazione di compiti ripetitivi legati alla generazione di report e all’aggregazione dati
- Utilizzo di Power Automate o delle macro in Excel per l’automatizzazione operativa
- Creazione di sistemi di allerta per soglie critiche legate alle scorte o alle consegne previste
- Esempio pratico: sistema di notifiche basato sull’AI per la programmazione dei rifornimenti dei serbatoi
Modulo 8: Piano di adozione dell’Intelligenza Artificiale nella logistica e nella distribuzione (90 giorni)
- Definizione di un percorso strutturato per l’implementazione graduale dell’AI
- Identificazione dei casi d’uso pilota e delle metriche di successo da monitorare
- Scalabilità dei processi assistiti dall’Intelligenza Artificiale tra i vari team operativi
- Instaurazione di pratiche di miglioramento continuo e condivisione delle conoscenze acquisite
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base nell’utilizzo di Microsoft Excel o Google Sheets
- Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale
Destinatari
- Professionisti della logistica e della distribuzione attivi nel settore del trasporto e della vendita di carburanti
- Coordinatori operativi e di gestione delle scorte
- Supervisori e pianificatori incaricati dell’organizzazione delle rotte dei mezzi e della consegna del carburante
14 ore