Курс, семинар, тренинг AI в логистике: транспорт, склад, закупки

Практический 1-дневный курс по внедрению искусственного интеллекта в логистику. Разбор реальных AI-решений для транспорта, склада и закупок с расчетом ROI и дорожной картой внедрения.

Цель тренинга

Рост затрат на фоне кадрового дефицита, ошибки ручного прогнозирования, простои транспорта и техники, неоптимальное размещение товаров на складе, зависимость от «человеческого фактора» в закупках, отставание от конкурентов, которые уже используют AI

• Решение: Системный обзор работающих AI-инструментов по трем ключевым направлениям логистики с готовыми сценариями их внедрения и понятной методикой расчета окупаемости.

Результат: Участники получат персональную дорожную карту внедрения AI в своем подразделении, научатся отличать реальные решения от маркетингового хайпа, освоят алгоритм выбора вендоров и расчета ROI для обоснования инвестиций перед собственником.

Для кого предназначен тренинг

Директора по логистике, начальники складов, руководители транспортных отделов, директора по закупкам, руководители цепей поставок, собственники логистического бизнеса.

Модуль 1. Архитектура AI в логистике 2026: от хайпа к реальной ценности
Классификация AI-решений: предиктивная аналитика, компьютерное зрение, LLM-агенты, цифровые двойники, автономные системы.
Карта зрелости: какие технологии уже дают ROI «здесь и сейчас», а какие находятся на стадии пилотов.
Критерии готовности компании к внедрению AI: данные, процессы, люди.
Типовые ошибки внедрения: почему 70% AI-проектов в логистике не выходят из стадии пилота.

Модуль 2. AI в транспортной логистике: оптимизация, которая окупается за квартал
Динамическая оптимизация маршрутов с учетом пробок, погоды, ограничений ТС и времени доставки.
Предиктивное техническое обслуживание транспорта: снижение простоев на 30–40%.
AI-анализ стиля вождения и расхода топлива: практические кейсы экономии.
Динамическое ценообразование и фрахтовые алгоритмы для 3PL-операторов.
Автономные решения: беспилотный транспорт, дроны, роботизированные терминалы — где это уже работает в РФ.

Модуль 3. AI на складе: от «умного» размещения до компьютерного зрения
Предиктивное размещение товаров (slotting): AI-алгоритмы, сокращающие время подбора на 25–35%.
Компьютерное зрение для приемки, инвентаризации и контроля комплектации.
Голосовые AI-ассистенты и носимые устройства для кладовщиков.
Предиктивная аналитика пиковых нагрузок и оптимального staffing.
Роботизация (AMR, AGV) в связке с AI-диспетчеризацией: как выбрать решение под свой склад.

Модуль 4. AI в закупках и управлении запасами
Предиктивное прогнозирование спроса: переход от Excel и «метода последнего года» к ML-моделям.
Автоматизация тендерных процедур: AI-анализ коммерческих предложений и оценка рисков поставщиков.
Оптимизация уровня запасов: расчет страховых запасов с учетом волатильности спроса и сроков поставки.
AI-скоринг поставщиков: мониторинг надежности, финансовой устойчивости и репутации в реальном времени.
LLM-агенты для автоматизации рутинной коммуникации с поставщиками и обработки запросов.

Модуль 5. Практикум: дорожная карта внедрения и расчет ROI
Пошаговый алгоритм выбора AI-решения под конкретную задачу компании.
Методика расчета ROI и срока окупаемости AI-проекта в логистике.
Обзор рынка российских и международных вендоров AI-решений 2026: сравнение функционала, стоимости, интеграционных возможностей.
Разработка и защита индивидуальной дорожной карты внедрения AI в своем подразделении на ближайшие 6 месяцев.
Экспертная обратная связь и рекомендации по приоритизации шагов.