Курс, семинар, тренинг ИИ (AI) в логистике и транспорте. Решения искусственного интеллекта по оптимизации логистики и по управлению складами и парками машин.

В эпоху цифровизации логистические и транспортные компании сталкиваются с необходимостью обработки огромных массивов данных и оптимизации взаимосвязанных процессов. Для обеспечения эффективности требуется одновременный мониторинг грузов, маршрутов, складских запасов, состояния оборудования, финансовых показателей, сроков доставки, экологических аспектов и удовлетворённости клиентов. Чтобы узнать о применении решений искусственного интеллекта для автоматизации этих процессов, присоединяйтесь к курсу «AI (ИИ) в логистике и транспортной отрасли».

Не упустите шанс превратить вызовы цифровой эпохи в конкурентные преимущества!

Спикеры курса расскажут, как управлять складами и сократить время доставки на 15%, оптимизировать маршруты и снизить затраты на топливо на 20% и автоматизировать 70% рутинных операций с помощью технологий искусственного интеллекта. Участники научатся внедрять ИИ-решения, сохраняя контроль над процессами, что позволит снизить затраты и повысить эффективность.

Цель курса – предоставить участникам инструменты и знания для успешной цифровой трансформации логистического и транспортного бизнеса.

Наши преимущества: реальные кейсы от спикеров, обзор инструментов искусственного интеллекта для логистических и транспортных компаний, очный формат, предполагающий коммуникации со спикерами и networking профессионалов отрасли, возможность подключиться к онлайн-трансляции для организаций из регионов РФ и иностранных компаний.

Для кого курс:

• Руководители логистических и транспортных компаний
• Директора по развитию и ВЭД
• Специалисты по управлению цепочками поставок
• Участники с базовым пониманием AI (ИИ), желающие внедрить технологии для оптимизации логистического и транспортного бизнеса.

Ключевые темы:

• Автоматизация обработки документов
• Оптимизация маршрутов с помощью искусственного интеллекта
• Прогнозирование спроса и управление запасами.

Что вас ждёт:

• Кейсы внедрения искусственного интеллекта для таможенного оформления грузов — сокращение обработки документов на 40%
• Кейсы использования генеративных моделей и мультиагентных систем для управления роботизированными складами, парками оборудования и машин
• Стратегии защиты данных в цепочках поставок от экспертов в области цифровизации логистики
• Чек-лист для оценки готовности компании к внедрению AI (ИИ)и для расчёта ROI.
• Обзор 10+ AI (ИИ) -платформ для транспорта и логистики
• Разбор типовых ошибок при внедрении AI (ИИ) (например, проблемы с качеством данных).

Результаты обучения:

• Понимание принципов цифровой трансформации в логистике
• Навыки внедрения AI (ИИ)-технологий в транспортные процессы
• Знание методов автоматизации документооборота и таможенных операций
• Практические инструменты оптимизации логистических операций

Среди приглашенных спикеров: руководитель бюро высоких технологий «Тех Тим» (techteam.su), эксперт с 15-летним опытом в IT. Автор более 250 проектов по автоматизации бизнес-процессов в логистике и транспорте. Руководит акселератором IT-стартапов в РЭУ; руководитель «Бафси» (dbcv.ru) и разработчик мультиагентной платформы DBCV β для управления парком техники. Специализируется на внедрении ИИ в бизнес-процессы и разработке информационных систем; директор Центра компетенций ИИ АНО «Цифровые платформы» (diplatforms.ru). Руководит командой специалистов по внедрению ИИ-решений в ключевые отрасли экономики.

Также выступят другие эксперты отрасли.

Модуль 1. Автоматизация документооборота в логистике

• AI-инструменты для работы с документацией: классификация документов, дата-майнинг, построение логических связей (включая таможенные данные).
• Клиентские сервисы с AI-аналитикой: персонализация взаимодействия, прогнозирование потребностей.
• Кейс: Внедрение искусственного интеллекта для таможенного брокера КВТ — сокращение времени обработки документов на 40%.

Модуль 2. Генеративные модели в управлении транспортом

• Интеллектуальные системы управления транспортными потоками: оптимизация маршрутов с учётом трафика, погоды и загруженности дорог.
• Автоматизация работы складской техники: управление роботизированными системами, коботы (коллаборативные роботы).
• Симбиоз человеческого и машинного управления: примеры внедрения искусственного интеллекта для снижения ошибок и повышения производительности.
• Кейс: Снижение затрат на обслуживание транспорта на 25% за счёт предсказательного анализа

Модуль 3. Практическое применение искусственного интеллекта в транспортной логистике

• Оптимизация цепочек поставок: алгоритмы, сокращающие время доставки на 15%.
• Прогнозирование спроса и управление запасами: системы, уменьшающие излишки на 20%.
• Мониторинг состояния транспортных средств: предиктивная аналитика для предотвращения поломок.
• Экологические решения на основе AI: оптимизация маршрутов для снижения выбросов CO₂.
• Кейс: Интеграция ИИ в транспортную компанию — увеличение пропускной способности на 30%.

Модуль 4. Стратегия внедрения AI-решений

• Оценка готовности компании: чек-лист для анализа инфраструктуры и данных.
• Риски и безопасность: защита данных в цепочках поставок, соответствие GDPR и CCPA.
• Масштабирование решений: переход от пилотных проектов к корпоративной системе.
• Кейс: Внедрение мультиагентной платформы DBCV β для управления логистическими процессами.