Sztuczna inteligencja w logistyce

Sztuczna inteligencja w logistyce

„Sztuczna inteligencja w logistyce” to specjalistyczne szkolenie, które pokazuje, jak AI zmienia branżę logistyczną – od prognozowania popytu, przez optymalizację tras i automatyzację magazynów, po inteligentne systemy wsparcia decyzji. Uczestnicy poznają najnowsze narzędzia i technologie, praktyczne przykłady wdrożeń oraz ryzyka i aspekty regulacyjne związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Szkolenie łączy teorię z praktyką, umożliwiając identyfikację realnych projektów AI możliwych do zastosowania we własnej organizacji.

Cel szkolenia

Poznanie roli i potencjału sztucznej inteligencji w logistyce, praktycznych zastosowań i sposobów wdrażania AI w działalności operacyjnej.

Grupa docelowa

Menadżerowie logistyki, specjaliści ds. operacji, analitycy danych, IT, osoby odpowiedzialne za innowacje i poprawę efektywności procesów logistycznych.

Program szkolenia

1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji
   o Definicje: AI, ML (uczenie maszynowe), DL (sieci neuronowe), uczenie nadzorowane vs nienadzorowane
   o Główne technologie i algorytmy oraz jak działają w praktyce
   o Trendy rynkowe – adopcja AI w logistyce, dane statystyczne
2. Obszary zastosowania AI w logistyce
   o Prognozowanie popytu i planowanie zapasów
   o Optymalizacja tras transportu / dostaw – dynamic routing, optymalizacja floty
   o Montaż i automatyzacja magazynów – roboty, systemy vision, sortowanie, pick-by
   o Monitorowanie łańcuchów dostaw, detekcja anomalii i przewidywanie zakłóceń
   o Inteligentne systemy wsparcia decyzji – analiza danych, preskryptywne decyzje
3. Przegląd dostępnych rozwiązań i narzędzi AI
   o Platformy komercyjne i open source: co oferują, jakie wymagania wdrożeniowe
   o Integracja AI z istniejącymi systemami (ERP, WMS, TMS)
   o Technologie wspierające: IoT, sensory, Big Data, chmura, Edge Computing
4. Studia przypadków i dobre praktyki
   o Przykłady udanych wdrożeń AI w logistyce – lokalnie i globalnie
   o Analiza czynników sukcesu: dane, organizacja, zakupy, partnerzy technologiczni
   o Praktyczne ćwiczenie w grupach: identyfikacja potencjalnych AI‑projektów we własnej firmie
5. Ryzyka, etyka i aspekty regulacyjne
   o Ochrona danych osobowych, prywatność, bezpieczeństwo danych operacyjnych
   o Błędy algorytmiczne – bias, nieprzewidziane skutki automatyzacji
   o Aspekty prawne – normy, regulacje, odpowiedzialność

Przed każdym szkoleniem Trener kontaktuje się z Uczestnikami w celu ustalenia ewentualnych modyfikacji programu, zakresu kursu, dopasowania ćwiczeń i use-case do potrzeb Uczestników.