ИНТехнО • Повышение квалификации
Искусственный интеллект в транспорте и управлении автопарком
Освойте современные технологии искусственного интеллекта и научитесь применять их для анализа эффективности автопарка, планирования перевозок, оптимизации маршрутов, прогнозирования технического состояния автомобилей, контроля топлива, затрат, водителей и безопасности перевозок.
Актуальность программы
Современная транспортная отрасль характеризуется большим объёмом эксплуатационных данных, необходимостью постоянного контроля расходов, повышенными требованиями к безопасности, сокращению простоев и эффективности использования транспортных средств.
Искусственный интеллект позволяет автоматизировать обработку транспортных заявок, анализировать показатели работы автопарка, выявлять отклонения, прогнозировать технические неисправности, оптимизировать маршруты и загрузку автомобилей, контролировать расход топлива и формировать рекомендации для руководителей, диспетчеров и технических специалистов.
Программа отвечает потребности транспортных организаций в специалистах, которые способны применять ИИ в реальных процессах управления автопарком с учётом требований безопасности, законодательства, достоверности данных и обязательного человеческого контроля.
Цель программы
Сформировать у слушателей практические компетенции в области применения искусственного интеллекта для анализа, автоматизации и повышения эффективности транспортных операций и процессов управления автопарком.
Задачи программы
- Изучить основы ИИ, машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Освоить методы постановки задач и подготовки эффективных запросов для генеративного ИИ.
- Научиться использовать ИИ для работы с текстами, документами, таблицами, изображениями, аудиоматериалами и презентациями.
- Освоить принципы создания ИИ-ассистентов, агентных систем и автоматизированных сценариев.
- Научиться подготавливать и анализировать эксплуатационные данные автопарка.
- Освоить ИИ для обработки заявок, подбора автомобилей, построения маршрутов, технического обслуживания и контроля затрат.
- Разработать прототип прикладного ИИ-решения и дорожную карту его пилотного внедрения.
Целевая аудитория
- Руководители транспортных организаций, подразделений и автотранспортных предприятий.
- Начальники транспортных отделов и автоколонн, управляющие автопарками.
- Транспортные диспетчеры, логисты и специалисты по эксплуатации транспорта.
- Механики и руководители ремонтных подразделений.
- Специалисты по безопасности дорожного движения, контролю топлива и эксплуатационных затрат.
- Аналитики транспортных и логистических компаний, специалисты по цифровизации и автоматизации процессов.
Кто может поступить
- Лица, имеющие среднее профессиональное образование.
- Лица, имеющие высшее образование.
- Лица, получающие среднее профессиональное или высшее образование.
Программа подойдёт как специалистам с опытом работы в транспортной сфере, так и слушателям, которые планируют освоить цифровые инструменты управления транспортными процессами. Углублённое знание программирования не требуется: обучение ориентировано на доступные ИИ-инструменты, аналитику и no-code/low-code технологии.
Итог обучения
Слушатель разработает и защитит практический проект применения искусственного интеллекта в транспортной организации.
Итоговая работа может быть выполнена как аналитическая панель автопарка, ИИ-помощник диспетчера, система контроля топлива, модель прогнозирования ТО, инструмент оптимизации маршрутов или система оценки транспортных рисков.
После обучения вы будете знать
- Основные понятия и этапы развития искусственного интеллекта.
- Принципы работы машинного обучения, генеративных, языковых и мультимодальных моделей.
- Возможности и ограничения современных ИИ-систем, методы проверки результатов.
- Принципы работы ИИ-ассистентов и агентных систем.
- Требования к безопасной обработке персональных и конфиденциальных данных.
- Состав эксплуатационных данных автопарка и показатели эффективности транспорта.
- Принципы планирования перевозок, маршрутов, прогнозного обслуживания и анализа топлива, затрат и рисков.
После обучения вы сможете
- Подготавливать данные о рейсах, автомобилях, ремонтах, топливе и водителях для анализа.
- Выявлять отклонения, рассчитывать показатели эффективности и создавать аналитические панели автопарка.
- Структурировать транспортные заявки, подбирать транспорт под параметры заказа и формировать маршруты.
- Оптимизировать загрузку автомобилей и объединять совместимые заявки.
- Создавать цифровую историю эксплуатации и выявлять признаки приближающихся неисправностей.
- Прогнозировать сроки обслуживания, планировать ремонты, загрузку ремонтных зон и потребность в запасных частях.
- Выявлять аномальный расход топлива, оценивать стиль вождения, снижать затраты и повышать безопасность перевозок.
Перспективы трудоустройства и карьерного роста
Полученные компетенции применимы в транспортных, логистических, производственных, торговых, строительных, сервисных и государственных организациях, располагающих собственным или привлечённым автопарком.
- Руководитель транспортного подразделения или управляющий автопарком.
- Начальник автоколонны.
- Транспортный диспетчер или логист.
- Специалист по эксплуатации транспорта.
- Специалист по транспортной аналитике.
- Специалист по контролю топлива, затрат и безопасности дорожного движения.
- Специалист по цифровизации транспортных процессов.
- Координатор проектов автоматизации.
- Специалист по внедрению ИИ-решений.
- Аналитик транспортных и логистических процессов.
- Руководитель транспортного направления или проекта цифровой трансформации.
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 ИИ-инструментов и критерии выбора 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 результата.
- 2.2. Структура качественного запроса: роль, контекст, данные, ограничения и формат — 2 часа.Основные элементы запроса, позволяющие получать более точные и полезные ответы.
- 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 и улучшения текстовых материалов.
- 3.2. Поиск, обобщение и проверка информации с использованием ИИ — 2 часа.Поиск данных, выделение главного и проверка достоверности информации.
- 3.3. Работа с таблицами: первичный анализ, выводы и визуальное представление данных — 2 часа.Базовые приёмы анализа табличных данных, формулирование выводов и создание визуализаций.
- 3.4. Создание и проверка изображений, аудиоматериалов и презентаций — 2 часа.Возможности ИИ 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 могут быть автоматизированы.
- 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 человеческого контроля.
8 часов
- 5.1. Галлюцинации, неполнота, смещения и риски принятия решений на основе ИИ — 2 часа.Типичные ошибки искусственного интеллекта и риски использования его результатов.
- 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.Авторские права и ответственность 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 ИИ.
12 часов
- 6.1. Подготовка эксплуатационных данных автопарка для анализа с помощью ИИ — 2 часа.Работа с данными о транспорте, рейсах, пробеге, топливе, простоях, ремонтах и водителях. Очистка, унификация и объединение сведений из путевых листов, телематических систем и учётных программ.
- 6.2. Автоматическое выявление отклонений в работе транспортных средств — 2 часа.Обнаружение аномального расхода топлива, превышения пробега, незапланированных простоев, отклонений от маршрута и нестандартной продолжительности рейсов.
- 6.3. Сегментация автопарка по эксплуатационным показателям — 2 часа.Группировка транспортных средств по загрузке, затратам, техническому состоянию, интенсивности эксплуатации и эффективности использования.
- 6.4. Расчёт и интерпретация показателей эффективности автопарка — 3 часа.Расчёт технической готовности, использования пробега и грузоподъёмности, себестоимости километра, стоимости машино-часа, простоев и производительности транспорта.
- 6.5. Создание аналитической панели руководителя автопарка — 3 часа.Создание прототипа панели с ключевыми показателями, отклонениями, предупреждениями и рекомендациями для управленческих решений.Практический результат: структурированный массив данных, выявленные отклонения и аналитическая панель автопарка.
12 часов
- 7.1. Формирование цифровой модели транспортной заявки — 2 часа.Преобразование заявок в структурированный формат с адресами, временными окнами, характеристиками груза, требованиями к транспорту и приоритетами клиента.
- 7.2. Интеллектуальный подбор транспортного средства под заявку — 2 часа.Сопоставление параметров заказа с грузоподъёмностью, объёмом кузова, типом транспорта, технической готовностью, местоположением и графиком автомобилей.
- 7.3. Построение и корректировка маршрутов перевозки — 3 часа.Построение маршрутов с учётом расстояния, времени в пути, дорожных ограничений, временных окон, платных участков и характеристик транспорта.
- 7.4. Оптимизация загрузки и консолидация транспортных заявок — 2 часа.Объединение совместимых заявок, снижение порожнего пробега и повышение загрузки транспортных средств.
- 7.5. Разработка сценария работы ИИ-помощника транспортного диспетчера — 3 часа.Создание сценария обработки заявок, назначения транспорта, формирования маршрута, контроля исполнения и уведомления ответственных сотрудников.Практический результат: сценарий интеллектуальной обработки заявок, подбора автомобилей и оптимизации маршрутов.
12 часов
- 8.1. Формирование цифровой истории эксплуатации транспортного средства — 2 часа.Объединение данных о пробеге, моточасах, ремонтах, заменах деталей, диагностических кодах и условиях эксплуатации.
- 8.2. Выявление признаков приближающейся неисправности — 3 часа.Анализ изменений эксплуатационных параметров, повторяющихся дефектов, диагностических сообщений и обращений водителей.
- 8.3. Прогнозирование сроков технического обслуживания и ремонта — 2 часа.Расчёт предполагаемой даты обслуживания по фактическому пробегу, интенсивности эксплуатации, условиям движения и истории неисправностей.
- 8.4. Планирование загрузки ремонтной зоны и запасных частей — 2 часа.Формирование календаря обслуживания, распределение автомобилей по ремонтным постам и оценка потребности в специалистах и комплектующих.
- 8.5. Создание системы предупреждений о технических рисках — 3 часа.Разработка реестра технических рисков с уровнями критичности, сроками реагирования и ответственными сотрудниками.Практический результат: модель прогнозного обслуживания и система предупреждения о рисках отказа транспорта.
12 часов
- 9.1. Интеллектуальный контроль расхода топлива — 2 часа.Сопоставление заправок, пробега, маршрутов, нормативов, показаний датчиков и условий эксплуатации. Выявление сливов, недоливов и аномальных заправок.
- 9.2. Анализ затрат и расчёт полной стоимости эксплуатации транспорта — 3 часа.Расчёт расходов на топливо, обслуживание, ремонт, страхование, оплату труда, шины, налоги и простои.
- 9.3. Оценка стиля вождения и эксплуатационных рисков — 2 часа.Анализ резких ускорений и торможений, превышений скорости, работы двигателя на холостом ходу и нарушений режима труда и отдыха.
- 9.4. Прогнозирование аварийных и претензионных ситуаций — 2 часа.Выявление факторов, повышающих вероятность ДТП, повреждения груза, нарушения сроков доставки или получения претензии.
- 9.5. Подготовка управленческих мероприятий по снижению затрат и рисков — 3 часа.Формирование рекомендаций по автомобилям, водителям и маршрутам, определение ответственных, сроков и ожидаемого эффекта.Практический результат: анализ расходов, топлива и поведения водителей, план снижения затрат и транспортных рисков.
14 часов
- 10.1. Выбор прикладной задачи и описание исходного транспортного процесса — 2 часа.Выбор задачи: сокращение простоев, снижение расхода топлива, прогнозирование ремонтов, оптимизация маршрутов, контроль водителей или повышение загрузки.
- 10.2. Проектирование данных и логики отраслевого ИИ-решения — 3 часа.Определение источников данных, показателей, правил обработки, алгоритма принятия решений и формата результата.
- 10.3. Создание прототипа ИИ-инструмента для автопарка — 3 часа.Разработка аналитического помощника, системы предупреждений, модели прогнозирования, диспетчерского помощника или панели руководителя.
- 10.4. Проверка прототипа на транспортных сценариях — 3 часа.Испытание решения на штатных, нестандартных и критических ситуациях, проверка точности расчётов и корректности обработки данных.
- 10.5. Защита итогового проекта внедрения ИИ в управление автопарком — 3 часа.Представление проблемы, разработанного решения, контрольных показателей и дорожной карты пилотного внедрения.Практический результат: готовый прототип прикладного ИИ-решения и план пилотного внедрения.
Стоимость обучения
11 800 ₽ 5 900 ₽
Рассрочка платежа — 0%.
В стоимость входит обучение по программе объёмом 102 часа, доступ к учебным материалам, выполнение практических заданий, защита итогового проекта и выдача удостоверения о повышении квалификации.
Записаться на программу
Оставьте заявку на обучение или получите консультацию по содержанию программы, условиям поступления и формату обучения.
Важная информация
- Формат программы: повышение квалификации с применением современных образовательных и цифровых технологий.
- Общая трудоёмкость: 102 часа.
- Продолжительность обучения: 1 месяц.
- Документ по завершении: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
- Сведения о выпускниках и выданных удостоверениях вносятся в ФИС ФРДО.
