Formation IA pour la logistique et l’approvisionnement : Applications pratiques sans code pour le secteur des combustibles

Module 1 : Introduction à l’IA dans la logistique et l’approvisionnement

• Compréhension de l’intelligence artificielle : concepts et applications
• IA dans la logistique et la distribution de carburants : opportunités et impacts
• Outils d’IA sans code : Microsoft Excel AI, ChatGPT, Power BI et autres
• Exemples pratiques issus des industries 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 des stocks pour une utilisation par l’IA
• Nettoyage, formatage et validation des données dans Microsoft Excel
• Création de tableaux dynamiques et de graphiques croisés dynamiques pour générer des analyses

Module 3 : Prévision assistée par l’IA de la demande de carburant

• Compréhension de la prévision de la demande et des variables influentes
• Utilisation des fonctionnalités d’IA de Microsoft 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 à l’aide de données existantes

Module 4 : Planification des itinéraires et optimisation des ressources

• Concepts clés de l’optimisation des itinéraires et de la planification de la production
• Utilisation d’outils d’IA pour suggérer des itinéraires optimaux et des séquences de livraison
• Application de Microsoft Excel et de ChatGPT à 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 des coûts avec des entrées dynamiques

Module 6 : Tableaux de bord et visualisation des KPI

• Introduction à Power BI et aux tableaux de bord de Microsoft Excel
• Conception de rapports visuels pour les KPI de la logistique et de l’approvisionnement
• Intégration des données des systèmes de contrôle volumétrique
• Travail pratique : création d’un tableau de bord de performance logistique en temps réel

Module 7 : Intégration de l’IA dans les processus de travail de la logistique

• Automatisation des tâches de rapportage répétitives et de consolidation des données
• Utilisation de Power Automate ou de macros Microsoft Excel pour l’automatisation des tâches
• Création de systèmes d’alertes pour les seuils de stock ou de livraison
• Exemple pratique : alerte basée sur l’IA pour la planification de la recharge 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 indicateurs de succès
• Généralisation des processus de travail assistés par l’IA à travers les équipes
• Instauration de pratiques d’amélioration continue et de partage des connaissances

Résumé et prochaines étapes