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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 en logistique et distribution de carburant : opportunités et impacts
- Outils d’IA sans code : Excel AI, ChatGPT, Power BI et autres
- Exemples pratiques de l'industrie du transport et des carburants
Module 2 : Structuration et analyse des données opérationnelles
- Identification des ensembles de données clés en logistique et approvisionnement (itinéraires, réservoirs, livraisons)
- Organisation des données de contrôle volumétrique et d'inventaire pour l'IA
- Nettoyage, formatage et validation des données dans Excel
- Création de tableaux dynamiques et de graphiques pivot pour la génération d’insights
Module 3 : Prévision assistée par l'IA de la demande en carburant
- Comprendre la prévision de la demande et les variables influentes
- Utilisation des fonctionnalités d’IA d'Excel et de ChatGPT pour l'analyse prédictive
- Prévision des tendances de la demande en carburant à court terme (1–2 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 les itinéraires optimaux et les séquences de livraison
- Application de Excel et 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 entre la planification manuelle et assistée par l'IA des coûts
- Création de modèles de calcul de coûts avec des entrées dynamiques
Module 6 : Tableaux de bord et visualisation des KPIs
- Introduction aux tableaux de bord Power BI et Excel
- Conception de rapports visuels pour les KPIs logistiques et d'approvisionnement
- Intégration des données des systèmes de contrôle volumétrique
- Pratique : création d'un tableau de bord en temps réel pour la performance logistique
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 de 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 du remplissage des réservoirs
Module 8 : Plan d’adoption de l’IA de 90 jours pour la logistique et l'approvisionnement
- Construction d'un plan étape par étape d'implémentation de l’IA
- Identification des cas d'utilisation pilotes et des indicateurs de succès
- Élargissement des flux de travail assistés par l’IA aux équipes
- Mise en place de pratiques d'amélioration continue et de partage des connaissances
Synthèse et étapes suivantes
Pré requis
- Maîtrise de base de Microsoft Excel ou Google Sheets
- Aucune expérience préalable en Intelligence Artificielle n'est requise
Public cible
- Professionnels de la logistique et de l’approvisionnement dans l'industrie du transport et des ventes de carburants
- Coordonnateurs opérationnels et de stock
- Superviseurs et planificateurs gérant les itinéraires de flotte et la livraison de carburant
14 heures