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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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