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期間 14 時間
コース概要
モジュール1:物流・サプライにおけるAIの紹介
- 人工知能の理解:概念と応用
- 物流および燃料配給におけるAI:機会とインパクト
- ノーコードAIツール:Excel AI、ChatGPT、Power BIなど
- 輸送・燃料業界の実践的な事例
モジュール2:運用データの構造化と分析
- 主要な物流・サプライデータセットの識別(ルート、タンク、配送)
- 体積制御および在庫データのAI利用に向けた整理
- Excelにおけるデータクリーニング、フォーマット設定、検証
- インサイト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:燃料需要に向けたAI支援予測
- 需要予測と影響変数の理解
- ExcelのAI機能とChatGPTを用いた予測分析
- 短期間(1〜2週間)の燃料需要トレンドの予測
- 実地演習:既存データを用いた簡易な予測モデルの構築
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主要な概念
- AIツールを用いた最適ルートと配送順序の提案
- 実際の制約条件を持つルート計画へのExcelとChatGPTの適用
- 実地活動:配送ユニット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
- コストドライバーの識別:距離、通行料、燃料消費量、運賃
- AIモデルを用いた物流コストの推定
- 手動コスト計画とAI支援コスト計画の比較
- 動的入力を用いたコスト計算テンプレートの構築
モジュール6:ダッシュボードとKPI可視化
- Power BIとExcelダッシュボードの紹介
- 物流・サプライKPI向けのビジュアルレポートの設計
- 体積制御システムからのデータ統合
- 実地: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:物流業務フローへのAI統合
- 反復的なレポート作成およびデータ集約タスクの自動化
- タスク自動化へのPower AutomateまたはExcelマクロの使用
- 在庫または配送しきい値用のアラートシステムの作成
- 実践例:タンクリフィルスケジューリングのためのAIベースのアラート
モジュール8:物流・サプライ向け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構築
- パイロットユースケースと成功メトリクスの特定
- チーム横断的なAI支援業務フローのスケーリング
- 継続的な改善と知識共有の実践確立
まとめと次のステップ
要求
- Microsoft ExcelまたはGoogle Sheetsの基本操作スキル
- 人工知能(AI)の既往経験は不要
対象者
- 燃料輸送・販売業界における物流・サプライのプロフェッショナル
- オペレーションおよび在庫コーディネーター
- 車隊のルートや燃料配送を管理するスーパーバイザーおよびプランナー