AI w LOGISTYCE. Kurs (szkolenie) dla managerów i specjalistów ds. logistyki

O szkoleniu

AI w Logistyce - Kurs dla managerów i specjalistów ds. logistyki został zaprojektowany z perspektywy osoby odpowiedzialnej za proces, koszt i stabilność operacji. Nie jest to kurs technologiczny. Nie koncentruje się na algorytmach ani kodowaniu. Skupia się na tym, jak manager logistyki lub specjalista procesowy powinien rozumieć, oceniać i wykorzystywać AI w swojej codziennej pracy.

Uczestnicy uczą się rozpoznawać, gdzie AI realnie poprawia jakość decyzji, a gdzie staje się kosztownym dodatkiem bez wpływu na wynik. Rozumieją, jakie warunki muszą być spełnione, aby projekt przyniósł efekt, oraz jak przygotować organizację do wdrożenia w sposób odpowiedzialny i kontrolowany.

Sztuczna inteligencja w logistyce przestała być tematem futurystycznym. W wielu organizacjach działa już w tle - w systemach planistycznych, narzędziach predykcyjnych, rozwiązaniach optymalizacyjnych czy raportowych. Problem polega na tym, że często jest wdrażana bez pełnego zrozumienia jej wpływu na decyzje operacyjne i wynik biznesowy.

Szkolenie buduje dojrzałość decyzyjną, a nie entuzjazm technologiczny.

Kurs (szkolenie) AI w Logistyce - grupa docelowa

Program kursu (szkolenia) skierowany jest do osób pracujących w obszarze logistyki i łańcucha dostaw, które mają realny wpływ na procesy oraz wskaźniki operacyjne.

W szczególności do:

• managerów logistyki i supply chain,
• kierowników magazynów i centrów dystrybucyjnych,
• planistów popytu i podaży,
• specjalistów ds. transportu,
• analityków procesów logistycznych,
• liderów projektów optymalizacyjnych.

Poziom podstawy+ oznacza, że uczestnik zna procesy logistyczne i pracuje na danych operacyjnych, ale nie musi posiadać wiedzy technicznej z zakresu programowania czy data science. Szkolenie porządkuje wiedzę i przekłada ją na perspektywę decyzyjną.

Nie jest wymagana wiedza techniczna ani doświadczenie z AI.

Cele szkolenia

Głównym celem programu jest rozwinięcie kompetencji świadomego wykorzystania AI w logistyce - w sposób wspierający wynik operacyjny i ograniczający ryzyko.

Po ukończeniu szkolenia uczestnik:

• rozumie różnicę między klasyczną automatyzacją, modelami predykcyjnymi a generatywną AI,
• potrafi ocenić, czy dany proces logistyczny jest gotowy na wdrożenie AI,
• rozumie znaczenie jakości danych i ich wpływ na trafność modeli,
• potrafi zdefiniować mierzalny cel biznesowy dla projektu AI,
• zna typowe pułapki wdrożeniowe i potrafi im przeciwdziałać.

Z perspektywy organizacji szkolenie wspiera bardziej racjonalne decyzje inwestycyjne, lepszą współpracę z IT oraz dostawcami technologii, a także większą stabilność procesów planistycznych i operacyjnych.

Metoda prowadzenia kursu

Szkolenie łączy uporządkowaną wiedzę ekspercką z analizą rzeczywistych sytuacji operacyjnych. Uczestnicy pracują na przykładach odzwierciedlających realne wyzwania logistyczne, a część ćwiczeń ma charakter decyzyjny - polega na ocenie sensowności wdrożenia konkretnego rozwiązania.

W wersji zamkniętej program może być dostosowany do specyfiki procesów danej organizacji. W formule 1:1 szkolenie przybiera formę pogłębionej konsultacji, obejmującej analizę aktualnych procesów i wstępną mapę potencjału wdrożeniowego.

AI w Logistyce - forma realizacji kursu (szkolenia)

• Szkolenie otwarte - uniwersalny program, wymiana doświadczeń między uczestnikami.
• Szkolenie zamknięte - dostosowanie do branży, oferty i procesów logistycznych.
• 1:1 / szkolenie indywidulane - praca na realnych przypadkach uczestnika, indywidualne tempo.

Program szkolenia

1. AI W LOGISTYCE - PERSPEKTYWA OPERACYJNA I DECYZYJNA

• Definicja AI w kontekście procesów logistycznych i łańcucha dostaw.
• Różnice między automatyzacją regułową, analityką statystyczną a modelami predykcyjnymi.
• Warunki skuteczności AI: jakość danych, skala operacji, powtarzalność decyzji.
• Typowe błędy wdrożeniowe i ich konsekwencje operacyjne.
• Rola managera w środowisku wspieranym przez algorytmy i granice odpowiedzialności.

2. PLANOWANIE I PROGNOZOWANIE WSPIERANE AI

• Modele predykcyjne w prognozowaniu popytu i ich wpływ na stabilność planowania.
• Zarządzanie zapasem bezpieczeństwa w środowisku zmiennego popytu.
• Redukcja overstock i out-of-stock przy wsparciu modeli analitycznych.
• Analiza odchyleń i decyzje korekcyjne.
• Symulacje scenariuszowe „what-if” w warunkach zakłóceń.
• Wpływ na KPI: trafność prognozy, rotacja zapasu, poziom braków.

3. AI W TRANSPORCIE I OPERACJACH MAGAZYNOWYCH

• Dynamiczne planowanie tras i optymalizacja wykorzystania floty.
• Predykcja opóźnień oraz zarządzanie ryzykiem transportowym.
• Optymalizacja rozmieszczenia towarów w magazynie.
• Wsparcie decyzji kompletacyjnych i alokacyjnych.
• Predykcyjne utrzymanie infrastruktury logistycznej.
• Wpływ AI na OTIF, lead time, koszt jednostkowy oraz jakość operacji.

4. GENERATYWNA AI W PRACY MANAGERA LOGISTYKI

• Automatyzacja raportów operacyjnych i analiz cyklicznych.
• Interpretacja danych opisowych i wsparcie analizy przyczyn problemów.
• Identyfikacja ryzyk i przygotowanie scenariuszy decyzyjnych.
• Przygotowanie argumentacji inwestycyjnej i komunikacji z zarządem.
• Ograniczenia, bezpieczeństwo danych oraz walidacja wniosków.

5. PRZYGOTOWANIE ORGANIZACJI DO WDROŻENIA AI

• Identyfikacja procesu o wysokim potencjale zwrotu.
• Ocena jakości danych i dojrzałości procesowej.
• Definiowanie mierzalnego celu biznesowego i KPI.
• Pilotaż jako narzędzie ograniczania ryzyka.

6. WARSZTAT KOŃCOWY – PLAN WYKORZYSTANIA AI W ORGANIZACJI UCZESTNIKA

• Wybór jednego realnego procesu z własnej organizacji.
• Identyfikacja problemu operacyjnego wymagającego poprawy.
• Ocena gotowości danych i ryzyk.
• Zdefiniowanie oczekiwanego efektu biznesowego.
• Wstępny szkic planu działania na 90 dni.