Описание
Аудитория бизнес-тренинга
Владельцы бизнеса
Руководство
Директор по закупкам
Директор по логистике
Директор по ИТ
Финансовый директор
Главный бухгалтер
Директор по внутреннему аудиту
Директор по внутреннему контролю
Менеджер по рискам
Руководители и ответственные сотрудники всех подразделений компании
Бизнес-тренинг по операционной логистике и применению искусственного интеллекта (AI) в логистике компании поможет вам решить практические задачи:
Изучить технологии искусственного интеллекта (AI), которые повышают эффективность, прозрачность и устойчивость логистических процессов — от планирования поставок и управления запасами до оптимизации маршрутов, мониторинга рисков и снижения затрат
Научиться применять AI для оптимизации цепочек поставок (Supply Chain), прогнозирования и принятия решений на основе данных
Изучить, как AI трансформирует цепочки поставок и логистику
Освоить методы прогнозирования, планирования и оптимизации
Изучить инструменты AI для снижения затрат и повышения надёжности поставок
Научиться разрабатывать AI-ориентированные стратегии логистики
Ключевые темы бизнес-тренинга:
Роль искусственного интеллекта в современной логистике
Цель: понять стратегическую роль AI в повышении эффективности логистических процессов.
Темы:
- Цифровая трансформация логистики: переход от реактивного к предиктивному управлению
- Технологии AI: машинное обучение, нейросети, IoT и Big Data
- Основные направления применения AI в логистике
- Влияние AI на скорость, стоимость и устойчивость цепочек поставок
- Этические и правовые аспекты использования AI
Практикум: диагностика цифровой зрелости логистики компании
Прогнозирование спроса и планирование поставок
Цель: освоить применение AI для повышения точности планирования и прогнозирования.
Темы:
- Применение AI-моделей для прогнозирования спроса
- Использование нейросетей для выявления сезонных и рыночных трендов
- Прогнозирование загрузки производственных и транспортных мощностей
- Синхронизация планов закупок, производства и доставки
- Оптимизация запасов с помощью предиктивной аналитики
Практикум: построение AI-модели прогнозирования спроса и запасов
Управление запасами и складской логистикой с применением AI
Цель: повысить эффективность складских операций с помощью интеллектуальных систем.
Темы:
- AI-решения для управления складскими запасами (WMS + AI)
- Прогнозирование дефицита и излишков
- Оптимизация размещения товаров на складе (Slotting Optimization)
- Роботизация и автоматизация складских операций
- Компьютерное зрение для учёта, контроля и безопасности
Практикум: оптимизация складского пространства с помощью AI
AI в транспортной логистике и управлении маршрутами
Цель: научиться использовать AI для оптимизации транспортных потоков.
Темы:
- Интеллектуальное планирование маршрутов (Route Optimization)
- Прогнозирование времени доставки и задержек
- Управление автопарком и топливной эффективностью
- Применение AI для динамического распределения заказов
- Использование IoT-датчиков и AI-аналитики в мониторинге перевозок
Практикум: создание AI-модели оптимизации маршрутов и мониторинга
Аналитика и управление рисками в логистике с помощью AI
Цель: использовать AI для прогнозирования рисков и непрерывного контроля.
Темы:
- Анализ рисков цепочек поставок (Supply Chain Risk Analytics)
- Предсказание сбоев, дефицита и форс-мажоров
- Мониторинг устойчивости поставщиков
- Использование AI-дашбордов для визуализации KPI
- Комплексное управление рисками в режиме реального времени
Практикум: построение AI-дашборда рисков в цепочке поставок
Применение AI для устойчивой и «зелёной» логистики
Цель: изучить возможности AI в повышении экологической и экономической эффективности.
Темы:
- Оптимизация транспортных маршрутов для снижения выбросов CO₂
- Прогнозирование потребления энергии и топлива
- Использование AI в устойчивом планировании поставок
- ESG-мониторинг и оценка поставщиков с помощью AI
- Применение AI для “умных” складов и экотранспорта
Практикум: расчёт экологического эффекта AI-оптимизации логистики
Внедрение AI в систему логистики компании
Цель: разработать стратегию цифровизации логистики с использованием AI.
Темы:
- Этапы внедрения AI в логистические процессы
- Интеграция AI-решений с ERP, WMS, TMS
- Управление изменениями и обучение персонала
- Метрики эффективности (ROI, KPI, SLA)
- Кейсы применения AI в логистике (Amazon, DHL, Maersk, Alibaba и др.)
Практикум: разработка дорожной карты внедрения AI в логистику компании
Продолжительность обучения: 2 дня
