ИНТехнО • Повышение квалификации
ИИ в логистике и управлении цепями поставок
Освойте современные технологии искусственного интеллекта и научитесь применять их для прогнозирования спроса, управления запасами, оптимизации закупок, маршрутизации перевозок, повышения эффективности складских операций и снижения рисков в цепях поставок.
Актуальность программы
Логистика и управление цепями поставок становятся всё более сложными и зависимыми от качества данных, скорости принятия решений и способности компаний оперативно реагировать на изменения спроса, дефицит товаров, транспортные ограничения, рост затрат и сбои в работе поставщиков.
Искусственный интеллект помогает автоматизировать обработку больших объёмов информации, повышать точность прогнозирования, выявлять отклонения, моделировать сценарии и формировать рекомендации для специалистов и руководителей.
Программа отвечает актуальной потребности рынка в специалистах, способных применять ИИ для практических задач логистики, закупок, складирования, транспортировки и управления цепями поставок.
Цель программы
Сформировать у слушателей знания и практические навыки применения искусственного интеллекта для анализа, планирования, автоматизации и повышения эффективности логистических процессов и цепей поставок.
В ходе обучения слушатели освоят современные ИИ-инструменты, работу с логистическими данными, создание прогнозных и рекомендательных решений, оценку рисков и проектирование пилотных проектов внедрения ИИ.
Задачи программы
- Сформировать понимание принципов работы современных систем искусственного интеллекта.
- Освоить работу с машинным обучением, генеративными, языковыми и мультимодальными моделями.
- Научиться грамотно формулировать запросы и организовывать эффективное взаимодействие с генеративным ИИ.
- Освоить применение ИИ для работы с текстами, таблицами, документами, изображениями и презентациями.
- Научиться выявлять процессы, пригодные для автоматизации, и проектировать ИИ-ассистентов.
- Освоить применение ИИ для прогнозирования спроса, управления запасами, закупками, перевозками и складскими операциями.
- Разработать пилотный проект применения искусственного интеллекта в логистике или управлении цепями поставок.
Целевая аудитория
- Руководители и специалисты логистических подразделений.
- Специалисты по управлению цепями поставок, логисты и диспетчеры.
- Специалисты по закупкам, снабжению, управлению запасами, планированию спроса и поставок.
- Руководители и сотрудники складских комплексов, транспортных и экспедиторских компаний.
- Логистические и закупочные аналитики, специалисты по работе с поставщиками.
- Руководители операционных подразделений, сотрудники производственных и торговых организаций, предприниматели.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное образование.
- Лица, имеющие высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное образование.
- Лица, получающие высшее образование.
Для прохождения обучения не требуется углублённое знание программирования. Практические задания ориентированы на использование доступных ИИ-инструментов и no-code/low-code решений.
Итог обучения
Слушатель разработает пилотный проект применения искусственного интеллекта для выбранного логистического процесса: прогнозирования спроса, закупок, управления запасами, транспортировки, складирования или контроля поставок.
Проект включает описание проблемы, данные, логику решения, участников, этапы реализации, показатели результата, ограничения, порядок проверки рекомендаций и условия перехода от пилота к промышленной эксплуатации.
После обучения вы будете знать
- Основные понятия и этапы развития искусственного интеллекта.
- Принципы работы машинного обучения и современных генеративных моделей.
- Возможности и ограничения ИИ-технологий, причины неточности результатов.
- Методы промптинга, управления контекстом и принципы построения ИИ-ассистентов.
- Требования к безопасной работе с персональными и конфиденциальными данными.
- Подходы к прогнозированию спроса, управлению запасами, закупками и поставщиками с применением ИИ.
- Методы прогнозирования рисков и оценки эффективности внедрения ИИ в логистике.
После обучения вы сможете
- Подготавливать данные о продажах, заказах, остатках, возвратах и дефиците для анализа.
- Строить краткосрочные и среднесрочные прогнозы спроса с учётом сезонности, трендов и внешних факторов.
- Проводить ABC-, XYZ- и комбинированную сегментацию ассортимента.
- Рассчитывать целевые уровни запасов, точки заказа и страховые запасы.
- Анализировать закупки, ранжировать поставщиков и формировать рекомендации по их оптимизации.
- Оптимизировать маршруты, загрузку транспорта, складские операции и распределение товаров.
- Выявлять узкие места, прогнозировать сбои, моделировать альтернативные сценарии и создавать систему раннего предупреждения о рисках.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Полученные компетенции применимы в торговых, производственных, транспортных, логистических, складских, дистрибьюторских, консалтинговых и сервисных организациях.
- Специалист по логистике и управлению цепями поставок.
- Специалист по управлению запасами и планированию спроса.
- Специалист по закупочной деятельности и снабжению.
- Специалист в области транспортной, складской или распределительной логистики.
- Логистический аналитик и специалист по управлению поставщиками.
- Руководитель логистического направления, отдела закупок или снабжения.
- Менеджер по управлению цепями поставок.
- Руководитель проекта цифровой трансформации.
- Специалист по внедрению прикладных ИИ-решений.
- Специалист по автоматизации бизнес-процессов и повышению операционной эффективности.
Содержание программы
Общая трудоёмкость программы — 102 часа: общая часть — 40 часов, специальная часть — 62 часа.
8 часов
- 1.1. Понятие искусственного интеллекта и основные этапы развития технологий — 2 часа.Сущность искусственного интеллекта и ключевые этапы развития ИИ-технологий.
- 1.2. Машинное обучение, генеративные, языковые и мультимодальные модели — 2 часа.Основные типы современных моделей и принципы их работы.
- 1.3. Возможности, ограничения и вероятностный характер результатов ИИ — 2 часа.Сильные стороны искусственного интеллекта, его ограничения и причины возможной неточности результатов.
- 1.4. Экосистема ИИ-инструментов и критерии выбора решения под задачу — 2 часа.Обзор современных ИИ-инструментов и выбор подходящего решения для конкретной профессиональной задачи.
8 часов
- 2.1. Декомпозиция профессиональной задачи и определение ожидаемого результата — 2 часа.Разделение сложной задачи на этапы и формулирование конкретного ожидаемого результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, позволяющие получать более точные и полезные ответы от ИИ.
- 2.3. Методы промптинга: примеры, шаблоны, критерии и пошаговое рассуждение — 2 часа.Практические методы составления запросов для решения различных профессиональных задач.
- 2.4. Итеративный диалог, управление контекстом и проверка качества ответа — 2 часа.Последовательное уточнение запросов, сохранение необходимого контекста и оценка качества результатов.
8 часов
- 3.1. Создание, редактирование, сокращение и структурирование текстов и документов — 2 часа.Применение ИИ для подготовки, редактирования и улучшения текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Использование ИИ для поиска данных, выделения главного и проверки достоверности информации.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа табличных данных, формулирования выводов и создания визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности искусственного интеллекта при работе с визуальным, аудиальным и презентационным контентом.
8 часов
- 4.1. Описание рабочего процесса и поиск задач, пригодных для автоматизации — 2 часа.Анализ рабочих процессов и выявление операций, которые можно автоматизировать.
- 4.2. Архитектура ИИ-ассистента: инструкции, память, знания и инструменты — 2 часа.Основные компоненты ИИ-ассистента и принципы их совместной работы.
- 4.3. ИИ-агенты и многошаговые сценарии в no-code/low-code среде — 2 часа.Создание агентных систем и автоматизированных сценариев без сложного программирования.
- 4.4. Проектирование пилота: метрики эффекта, ограничения и человеческий контроль — 2 часа.Подготовка пилотного ИИ-проекта, оценка его эффективности и организация контроля со стороны человека.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки ИИ и риски, возникающие при использовании его результатов в профессиональной деятельности.
- 5.2. Персональные и конфиденциальные данные: правила безопасной передачи — 2 часа.Требования и практические правила безопасной работы с персональными и закрытыми данными.
- 5.3. Интеллектуальные права и ответственность за материалы, созданные с помощью ИИ — 2 часа.Вопросы авторских прав и ответственности при создании и использовании ИИ-контента.
- 5.4. Проверка источников, человеческий контроль и правила использования ИИ в организации — 2 часа.Проверка результатов, организация человеческого контроля и разработка внутренних правил применения искусственного интеллекта.
12 часов
- 6.1. Подготовка логистических данных для прогнозирования спроса — 2 часа.Подготовка данных о продажах, заказах, остатках, сезонности, возвратах и дефиците. Выявление пропусков, выбросов, дублирования и несогласованности данных.
- 6.2. Построение прогнозов спроса с использованием ИИ — 2 часа.Формирование краткосрочных и среднесрочных прогнозов по товарам, категориям, регионам и каналам продаж с учётом сезонности, трендов и внешних факторов.
- 6.3. Сегментация товарного ассортимента средствами ИИ — 2 часа.Применение ABC-, XYZ- и комбинированной сегментации. Выделение товаров со стабильным, нестабильным и эпизодическим спросом.
- 6.4. Согласование спроса, запасов и производственных возможностей — 3 часа.Подготовка данных к процессам S&OP и IBP, выявление разрывов между прогнозом спроса, доступными запасами, мощностями и возможностями поставщиков.
- 6.5. Практикум по разработке сценарного плана поставок — 3 часа.Формирование базового, оптимистичного и стрессового сценариев, расчёт потребности в закупках, производстве, транспортировке и складских ресурсах.
12 часов
- 7.1. Оптимизация уровней запасов с применением ИИ — 2 часа.Расчёт целевых запасов с учётом прогнозируемого спроса, сроков поставки и требуемого уровня сервиса. Определение избыточных, дефицитных и неликвидных запасов.
- 7.2. Определение точек заказа и страхового запаса — 2 часа.Расчёт параметров пополнения запасов и моделирование влияния колебаний спроса и сроков поставки на страховой запас.
- 7.3. Интеллектуальная поддержка закупочной деятельности — 2 часа.Анализ истории закупок, цен, объёмов, сроков и условий поставки. Подготовка рекомендаций по консолидации заказов и времени закупки.
- 7.4. Оценка и ранжирование поставщиков средствами ИИ — 3 часа.Создание модели оценки поставщиков по стоимости, качеству, срокам, стабильности и количеству претензий. Выявление повышенного риска срыва обязательств.
- 7.5. Практикум по созданию системы рекомендаций для управления запасами и закупками — 3 часа.Разработка сценария рекомендаций по пополнению запасов, перераспределению продукции и размещению закупочных заказов.
12 часов
- 8.1. Интеллектуальная маршрутизация перевозок — 2 часа.Оптимизация маршрутов с учётом расстояния, времени доставки, грузоподъёмности, временных окон, ограничений и приоритетов клиентов.
- 8.2. Прогнозирование сроков доставки и транспортных отклонений — 2 часа.Расчёт ожидаемого времени прибытия груза и выявление вероятности задержек на основе истории перевозок, характеристик груза и работы перевозчиков.
- 8.3. Оптимизация загрузки транспорта и консолидации грузов — 2 часа.Рекомендации по распределению заказов между транспортными средствами, оптимизация загрузки по весу, объёму, совместимости грузов и направлениям.
- 8.4. Применение ИИ в управлении складскими операциями — 3 часа.Оптимизация размещения товаров, маршрутов комплектования и распределения заданий. Прогнозирование загрузки складских зон и выявление узких мест.
- 8.5. Практикум по проектированию интеллектуальной схемы распределения — 3 часа.Разработка модели распределения товаров между складами, центрами и клиентскими зонами с оценкой затрат, сроков, загрузки и доступности запасов.
12 часов
- 9.1. Выявление отклонений в логистических процессах средствами ИИ — 2 часа.Поиск нетипичных изменений в сроках поставки, стоимости перевозок, уровне запасов, объёмах заказов и складской производительности.
- 9.2. Прогнозирование сбоев в цепях поставок — 2 часа.Оценка вероятности задержек, дефицита, перегрузки складов, недостатка транспорта и невыполнения обязательств поставщиками.
- 9.3. Анализ первопричин логистических проблем — 2 часа.Выявление факторов роста затрат, снижения уровня сервиса, увеличения сроков доставки и возникновения дефицита. Подготовка корректирующих мероприятий.
- 9.4. Сценарное моделирование устойчивости цепи поставок — 3 часа.Моделирование отказа поставщика, закрытия маршрута, остановки склада, резкого изменения спроса и роста транспортных тарифов.
- 9.5. Практикум по созданию системы раннего предупреждения о рисках — 3 часа.Формирование перечня контролируемых показателей, пороговых значений и прогнозных сигналов, разработка матрицы рисков и сценариев реагирования.
14 часов
- 10.1. Выбор приоритетного логистического процесса для внедрения ИИ — 2 часа.Оценка процессов прогнозирования, закупок, управления запасами, транспортировки, складирования и контроля поставок.
- 10.2. Проектирование прикладного ИИ-решения для логистической задачи — 3 часа.Описание пользователей, входных данных, алгоритма обработки, рекомендаций и контрольных точек. Определение взаимодействия с ERP, WMS, TMS, CRM и аналитическими системами.
- 10.3. Оценка качества логистических рекомендаций ИИ — 3 часа.Разработка проверочных кейсов, сравнение рекомендаций ИИ с фактическими результатами и решениями специалистов, оценка точности прогнозов и выполнимости рекомендаций.
- 10.4. Расчёт эффекта от внедрения ИИ в цепи поставок — 3 часа.Оценка влияния решения на затраты, оборачиваемость запасов, уровень сервиса, сроки заказов, загрузку транспорта и производительность склада.
- 10.5. Итоговый практикум: разработка пилотного проекта применения ИИ — 3 часа.Подготовка проекта внедрения ИИ для выбранного логистического процесса: данные, логика решения, участники, показатели, ограничения, проверка рекомендаций и переход к промышленной эксплуатации.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, условиям поступления и формату обучения.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации.
- Сведения о выпускниках и выданных документах об образовании вносятся в ФИС ФРДО.
