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Duración 14 horas
Temario del curso
Módulo 1: Introducción a la IA en la logística y el aprovisionamiento
- Comprensión de la Inteligencia Artificial: conceptos y aplicaciones
- La IA en la logística y la distribución de combustibles: oportunidades e impacto
- Herramientas de IA sin código: Excel AI, ChatGPT, Power BI, entre otras
- Ejemplos prácticos de la industria del transporte y los combustibles
Módulo 2: Estructuración y análisis de datos operativos
- Identificación de conjuntos de datos clave de logística y aprovisionamiento (rutas, tanques, entregas)
- Organización de datos de control volumétrico e inventario para su uso con IA
- Limpieza, formato y validación de datos en Excel
- Creación de tablas dinámicas y gráficos de segmentación para la generación de conocimientos
Módulo 3: Previsión asistida por IA de la demanda de combustible
- Comprensión de la previsión de la demanda y variables influyentes
- Uso de las funciones de IA de Excel y ChatGPT para el análisis predictivo
- Previsión de tendencias de demanda de combustible a corto plazo (1–2 semanas)
- Ejercicio práctico: construcción de un modelo de previsión sencillo con datos existentes
Módulo 4: Planificación de rutas y optimización de recursos
- Conceptos clave en la optimización de rutas y la programación
- Uso de herramientas de IA para sugerir rutas y secuencias de entrega óptimas
- Aplicación de Excel y ChatGPT para la planificación de rutas con restricciones reales
- Actividad práctica: generación de opciones de ruta para unidades de entrega
Módulo 5: Estimación de costes y optimización logística
- Identificación de factores de coste: distancia, peajes, consumo de combustible, flete
- Uso de modelos de IA para estimar costes logísticos
- Comparación de la planificación de costes manual frente a la asistida por IA
- Construcción de plantillas de cálculo de costes con entradas dinámicas
Módulo 6: Paneles y visualización de KPIs
- Introducción a los paneles de Power BI y Excel
- Diseño de informes visuales para KPIs de logística y aprovisionamiento
- Integración de datos de sistemas de control volumétrico
- Práctica: creación de un panel de rendimiento logístico en tiempo real
Módulo 7: Integración de la IA en los flujos de trabajo logísticos
- Automatización de tareas repetitivas de informes y consolidación de datos
- Uso de Power Automate o macros de Excel para la automatización de tareas
- Creación de sistemas de alerta para umbrales de inventario o entrega
- Ejemplo práctico: alerta basada en IA para la programación del relleno de tanques
Módulo 8: Plan de adopción de la IA de 90 días para la logística y el aprovisionamiento
- Construcción de una hoja de ruta paso a paso para la implementación de la IA
- Identificación de casos de uso piloto y métricas de éxito
- Escala de flujos de trabajo asistidos por IA en los equipos
- Establecimiento de prácticas de mejora continua y compartición de conocimientos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Competencia básica en Microsoft Excel o Google Sheets
- No se requiere experiencia previa en Inteligencia Artificial
Público objetivo
- Profesionales de logística y aprovisionamiento en la industria de transporte y venta de combustibles
- Coordinadores de operaciones e inventarios
- Supervisores y planificadores que gestionan rutas de flota y entregas de combustible
