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Plan du cours

Module 1 : Introduction à l'IA dans la logistique et l'approvisionnement

  • Comprendre l'Intelligence Artificielle : concepts et applications
  • L'IA dans la logistique et la distribution de carburants : opportunités et impact
  • Outils d'IA sans code : Excel AI, ChatGPT, Power BI, et autres
  • Exemples pratiques issus de l'industrie du transport et des carburants

Module 2 : Structuration et analyse des données opérationnelles

  • Identification des jeux de données clés de la logistique et de l'approvisionnement (itinéraires, réservoirs, livraisons)
  • Organisation des données de contrôle volumétrique et de stocks pour une utilisation par l'IA
  • Nettoyage, formatage et validation des données dans Excel
  • Création de tableaux dynamiques et de diagrammes croisés pour générer des analyses

Module 3 : Prévision assistée par l'IA de la demande de carburant

  • Comprendre la prévision de la demande et les variables d'influence
  • Utilisation des fonctionnalités IA d'Excel et de ChatGPT pour l'analyse prédictive
  • Prévision des tendances de la demande de carburant à court terme (1 à 2 semaines)
  • Exercice pratique : construction d'un modèle de prévision simple avec des données existantes

Module 4 : Planification des itinéraires et optimisation des ressources

  • Concepts clés en optimisation des itinéraires et planification
  • Utilisation d'outils d'IA pour suggérer des itinéraires optimaux et des séquences de livraison
  • Application d'Excel et de ChatGPT pour la planification d'itinéraires avec des contraintes réelles
  • Activité pratique : génération d'options d'itinéraire pour les unités de livraison

Module 5 : Estimation des coûts et optimisation de la logistique

  • Identification des facteurs de coût : distance, péages, consommation de carburant, fret
  • Utilisation de modèles d'IA pour estimer les coûts logistiques
  • Comparaison entre la planification des coûts manuelle et assistée par l'IA
  • Création de modèles de calcul des coûts avec des entrées dynamiques

Module 6 : Tableaux de bord et visualisation des KPI

  • Introduction à Power BI et aux tableaux de bord Excel
  • Conception de rapports visuels pour les KPI de la logistique et de l'approvisionnement
  • Intégration des données des systèmes de contrôle volumétrique
  • Pratique : création d'un tableau de bord de performance logistique en temps réel

Module 7 : Intégration de l'IA dans les flux de travail logistiques

  • Automatisation des tâches de reporting répétitives et de consolidation des données
  • Utilisation de Power Automate ou des macros Excel pour l'automatisation des tâches
  • Création de systèmes d'alerte pour les seuils de stock ou de livraison
  • Exemple pratique : alerte basée sur l'IA pour la planification de la remise à niveau des réservoirs

Module 8 : Plan d'adoption de l'IA sur 90 jours pour la logistique et l'approvisionnement

  • Élaboration d'une feuille de route d'implémentation de l'IA étape par étape
  • Identification des cas d'usage pilotes et des métriques de succès
  • Extension des flux de travail assistés par l'IA aux équipes
  • Instauration de pratiques d'amélioration continue et de partage des connaissances

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Compétences de base en Microsoft Excel ou Google Sheets
  • Aucune expérience préalable en Intelligence Artificielle requise

Public cible

  • Professionnels de la logistique et de l'approvisionnement dans l'industrie du transport et de la vente de carburants
  • Coordinateurs des opérations et des stocks
  • Superviseurs et planificateurs gérant les itinéraires des flottes et la livraison de carburants
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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