コース概要

モジュール1: 物流・供給におけるAIの概要

  • 人工知能の理解:概念と応用
  • 物流と燃料配布におけるAI:機会と影響
  • ノーコードAIツール:Excel AI、ChatGPT、Power BI など
  • 運輸・燃料業界からの実践例

モジュール2: 運用データの構造化と分析

  • 主要な物流・供給データセット(ルート、タンク、配送)の特定
  • 体積制御と在庫データのAI利用に向けた整理
  • Excel でのデータクリーニング、フォーマット、検証
  • 洞察生成のための動的テーブルとピボットチャートの作成

モジュール3: 燃料需要予測のAI支援

  • 需要予測と影響変数の理解
  • Excel のAI機能と ChatGPT を使用した予測分析
  • 短期(1-2週間)燃料需要トレンドの予測
  • 実践演習:既存データを使用して単純な予測モデルの作成

モジュール4: ルート計画とリソース最適化

  • ルート最適化とスケジューリングの基本概念
  • AIツールを使用した最適なルートと配送順序の提案
  • 実際の制約条件下でのExcelとChatGPTを用いたルート計画
  • 手実習:配送ユニット向けのルートオプションの生成

モジュール5: コスト推定と物流最適化

  • 距離、通行料、燃料消費量、運賃などのコストドライバーの特定
  • AIモデルを使用した物流コストの推定
  • 手動とAI支援によるコスト計画の比較
  • 動的入力を持つコスト計算テンプレートの作成

モジュール6: ダッシュボードとKPI視覚化

  • Power BI および Excel ダッシュボードの概要
  • 物流・供給KPIの視覚報告の設計
  • 体積制御システムからのデータ統合
  • 手実習:リアルタイム物流パフォーマンスダッシュボードの作成

モジュール7: 物流ワークフローへのAI統合

  • 定期的なレポーティングとデータ集約タスクの自動化
  • Power Automate や Excel マクロを使用したタスク自動化
  • 在庫や配送しきい値向けのアラートシステムの作成
  • 実践例:AIベースのタンク再充填スケジュールのアラート

モジュール8: 物流・供給向け90日間AI導入計画

  • ステップバイステップのAI実装ロードマップの作成
  • パイロットユースケースと成功指標の特定
  • AI支援ワークフローをチーム全体に展開する。
  • 持続的な改善と知識共有の実践の確立

まとめと次回のステップ

要求

  • Microsoft Excel や Google Sheets の基本的な操作能力
  • 人工知能の事前経験は不要

対象者

  • 燃料輸送・販売業界の物流・供給プロフェッショナル
  • 運用・在庫コーディネーター
  • フリートルートや燃料配送を管理する監督者とプランナー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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