Opis szkolenia
Szkolenie wprowadza uczestników w praktyczne zastosowania AI w logistyce: prognozowanie popytu, planowanie zapasów, optymalizację tras, automatyzację magazynu oraz monitoring łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym. Uczestnicy poznają, jakie dane są potrzebne, jak łączyć AI z systemami ERP/WMS/TMS oraz jak oceniać opłacalność projektów AI i ich wpływ na jakość obsługi. Program obejmuje studia przypadków, ćwiczenia warsztatowe i elementy bezpieczeństwa oraz zgodności (RODO, cyberbezpieczeństwo, odpowiedzialność), tak aby przygotować organizację do wdrożeń ograniczających ryzyka.
Cele edukacyjne
- Uczestnicy potrafią wyjaśnić podstawowe pojęcia AI/ML/DL oraz wskazać, które podejścia najlepiej pasują do typowych problemów logistycznych.
- Uczestnicy potrafią zidentyfikować obszary w logistyce, w których AI daje największą wartość (popyt, zapasy, transport, magazyn, ryzyka w łańcuchu dostaw) oraz zdefiniować cel biznesowy projektu.
- Uczestnicy potrafią określić wymagania danych i integracji (ERP/WMS/TMS, IoT) oraz przygotować wstępny zakres pilotażu i mierniki sukcesu (KPI).
- Uczestnicy potrafią ocenić ryzyka wdrożenia AI (dane, błędy algorytmiczne, bezpieczeństwo, aspekty prawne) i zaplanować działania ograniczające te ryzyka.
Wymiar czasowy
1 dzień (8 godzin lekcyjnych)
Metody pracy
- Miniwykład z przykładami zastosowań AI w procesach logistycznych i omówieniem ograniczeń technologii.
- Analiza case studies (transport, magazyn, planowanie zapasów) i praca na wnioskach „co zadziałało i dlaczego”.
- Warsztaty grupowe: identyfikacja pomysłów na projekty AI w organizacji oraz przygotowanie krótkiej karty inicjatywy (cel, dane, KPI, ryzyka).
- Ćwiczenia decyzyjne: dobór narzędzi i podejścia (gotowe rozwiązania vs budowa własna) oraz ocena opłacalności i wpływu na jakość.
- Praca na checklistach bezpieczeństwa i zgodności: dane, RODO, cyberbezpieczeństwo, odpowiedzialność i procedury.
Program szkolenia*
- AI w logistyce – pojęcia, możliwości i realne ograniczenia
- definicje: AI, ML, DL; uczenie nadzorowane i nienadzorowane
- jak działają modele w praktyce i co wpływa na jakość wyników
- trendy i kierunki rozwoju AI w logistyce
- Dane jako paliwo AI – jakość, dostępność i przygotowanie
- jakie dane są potrzebne: popyt, zamówienia, stany, czasy, trasy, zdarzenia
- problemy jakości danych: braki, duplikaty, błędne kody, niespójne źródła
- podstawy przygotowania danych i rola procesu MDM
- Prognozowanie popytu i planowanie zapasów z AI
- wykorzystanie danych historycznych i sezonowości
- redukcja braków i nadwyżek: poziomy bezpieczeństwa, rotacja, ryzyko przeterminowania
- KPI: dostępność, OOS, koszt zapasu, rotacja, OTIF
- Optymalizacja transportu i floty – routing i decyzje w czasie rzeczywistym
- dynamic routing, optymalizacja tras i okien czasowych
- redukcja pustych przebiegów i lepsze wykorzystanie pojazdów
- KPI: koszt dostawy, terminowość, emisje, wykorzystanie floty
- AI w magazynie – automatyzacja i wsparcie kompletacji
- robotyka, sortowanie, systemy wizyjne (vision), pick-by i kontrola jakości
- optymalizacja layoutu i ścieżek kompletacji
- KPI: wydajność, błędy kompletacji, czas cyklu, bezpieczeństwo pracy
- Monitoring łańcucha dostaw i przewidywanie zakłóceń
- detekcja anomalii i alerty (opóźnienia, odchylenia, braki)
- predykcja ryzyk: dostawcy, transport, warunki operacyjne
- scenariusze reakcji i planowanie ciągłości działania
- Narzędzia i architektura – integracja AI z ERP/WMS/TMS oraz IoT
- przegląd rozwiązań komercyjnych i open source: kiedy które podejście ma sens
- integracja z systemami i automatyzacja przepływu informacji
- chmura, edge computing, sensory i Big Data – rola w projektach logistycznych
- Wdrożenie AI: case studies, ryzyka, etyka i plan pilotażu
- czynniki sukcesu: proces, dane, zespół, partner technologiczny
- ryzyka: RODO, bezpieczeństwo danych, bias, odpowiedzialność za decyzje
- plan pilotażu: zakres, KPI, harmonogram, budżet i zarządzanie zmianą
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy potrafią wskazać i opisać zastosowania AI w kluczowych procesach logistycznych (popyt, zapasy, transport, magazyn, monitoring łańcucha dostaw) oraz dobrać właściwe podejście i narzędzia do konkretnego problemu biznesowego. Uczestnicy potrafią również przygotować wstępny plan pilotażu AI, określić wymagania danych i integracji z ERP/WMS/TMS, zdefiniować KPI oraz ocenić ryzyka wdrożenia wraz z działaniami zabezpieczającymi.
*Przed każdym szkoleniem Trener kontaktuje się z Uczestnikami w celu ustalenia ewentualnych modyfikacji programu, zakresu kursu, dopasowania ćwiczeń i use-case do potrzeb Uczestników.
