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Durée 14 heures
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 ensembles de données logistiques et d'approvisionnement clés (itinéraires, réservoirs, livraisons)
- Organisation des données de contrôle volumétrique et de stocks pour l'utilisation de l'IA
- Nettoyage, mise en forme et validation des données dans Excel
- Création de tableaux dynamiques et de graphiques croisés dynamiques pour générer des insights
Module 3 : Prévision assistée par l'IA de la demande de carburant
- Comprendre la prévision de la demande et les variables influentes
- 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 de l'optimisation des itinéraires et de la planification
- Utilisation d'outils IA pour suggérer les itinéraires et les séquences de livraison optimaux
- Application d'Excel et de ChatGPT pour la planification des itinéraires avec 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 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 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 logistique et d'approvisionnement
- Intégration de données provenant 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 récurrents 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 de 90 jours pour l'adoption de l'IA dans la logistique et l'approvisionnement
- Construction d'une feuille de route d'implémentation de l'IA étape par étape
- Identification des cas d'usage pilotes et des indicateurs de succès
- Passage à l'échelle des flux de travail assistés par l'IA entre les équipes
- Établissement de pratiques d'amélioration continue et de partage des connaissances
Conclusion et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de base de 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 de flotte et la livraison de carburant