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Plan du cours
Module 1 : Introduction à l'IA dans la logistique et l'approvisionnement
- Compréhension de l'Intelligence Artificielle : concepts et applications
- L'IA dans la logistique et la distribution de carburant : opportunités et impact
- Outils d'IA sans code : Excel IA, ChatGPT, Power BI, et autres
- Exemples concrets tirés du secteur du transport et du carburant
Module 2 : Structuration et analyse des données opérationnelles
- Identification des principaux ensembles de données logistiques et d'approvisionnement (itinéraires, cuves, livraisons)
- Organisation des données de contrôle volumétrique et d'inventaire pour l'utilisation par l'IA
- Nettoyage, mise en forme et validation des données dans Excel
- Création de tableaux dynamiques et de graphiques croisés pour la génération d'analyses
Module 3 : Prévision de la demande de carburant assistée par l'IA
- Compréhension de la prévision de la demande et des 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 : création d'un modèle de prévision simple avec des données existantes
Module 4 : Planification des itinéraires et optimisation des ressources
- Concepts clés de l'optimisation des itinéraires et de la planification
- Utilisation d'outils d'IA pour suggérer les itinéraires optimaux et les séquences de livraison
- Application d'Excel et de ChatGPT pour la planification des itinéraires avec des contraintes réelles
- Activité pratique : génération d'options d'itinéraires pour les unités de livraison
Module 5 : Estimation des coûts et optimisation logistique
- Identification des facteurs de coût : distance, péages, consommation de carburant, fret
- Utilisation de modèles d'IA pour estimer les coûts logistiques
- Comparaison de la planification des coûts manuelle et assistée par l'IA
- Création de modèles de calcul de coûts avec des entrées dynamiques
Module 6 : Tableaux de bord et visualisation des KPI
- Introduction aux tableaux de bord Power BI et Excel
- Conception de rapports visuels pour les KPI logistiques et d'approvisionnement
- Intégration des données provenant des systèmes de contrôle volumétrique
- Prise en main : 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 répétitives de reporting 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 d'inventaire ou de livraison
- Exemple pratique : alerte basée sur l'IA pour la planification du ravitaillement des cuves
Module 8 : Plan d'adoption de l'IA sur 90 jours pour la logistique et l'approvisionnement
- Élaboration d'une feuille de route étape par étape pour la mise en œuvre de l'IA
- Identification des cas d'essai pilotes et des critères de succès
- Déploiement des flux de travail assistés par l'IA à travers les équipes
- Mise en place de pratiques d'amélioration continue et de partage des connaissances
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de base de Microsoft Excel ou Google Sheets
- Aucune expérience préalable avec l'Intelligence Artificielle n'est requise
Public cible
- Professionnels de la logistique et de l'approvisionnement dans le secteur du transport et de la vente de carburant
- Coordinateurs des opérations et des stocks
- Superviseurs et planificateurs gérant les itinéraires de flotte et les livraisons de carburant
14 Heures