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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