تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأنشطة اللوجستية وسلاسل الامداد

0 views
Skip to first unread message

Arab Sara

unread,
Nov 10, 2024, 1:51:22 PM11/10/24
to

الدار العربية للتنمية الادارية

تدعوكم للمشاركة في

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأنشطة اللوجستية وسلاسل الامداد

من 17 – 21 نوفمبر  2024 م

 بالقاهرة – جمهوريه مصر العربية

او اونلاين بالقاعة الافتراضية زووووم

مقدمة:

تطبيقات الذكاء الاصطناعي لها تأثير كبير على الأنشطة اللوجستية والتوريد، وتساهم في تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف وتحسين سلاسل الإمداد. من أمثلة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذه الصناعات، تحسين تخطيط المخزون وإدارة الطلب يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات والتنبؤ بالطلبات المستقبلية، مما يساعد في تحسين تخطيط المخزون وإدارة الطلب بشكل أفضل، وتحسين النقل والتوزيع من خلال تحليل البيانات الخاصة بالمسارات والمركبات والظروف الجوية والمرور، ويمكن تحسين تخطيط الجداول الزمنية للشحن وتحسين التوجيه وتقليل الزمن والتكاليف.

الاهداف :

  • معرفة طرق تحسين كفاءة سلاسل الإمداد من خلال استخدام التحليل الذكي لتحسين التخطيط والتنبؤ بالطلب وتحسين إدارة المخزون.
  • معرفة تقليل التكاليف وزيادة الربحية في صناعة اللوجستيات والتوريد.
  • معرفة تحسين تجربة العملاء من خلال توفير خدمة أفضل وتوصيل الشحنات في الوقت المحدد، وتحسين عمليات النقل والتوزيع، يمكن تقديم تجربة سلسة وفعالة للعملاء.
  • معرفة تحسين الأمان وتقليل المخاطر في صناعة اللوجستيات والتوريد من خلال تحليل البيانات وتحسين إجراءات الأمان والتوجيه الذكي للمركبات.
  • معرفة تحقيق التحول الرقمي في صناعة اللوجستيات والتوريد من خلال استخدام التقنيات الذكية والتحليل الضخم لتحسين عمليات الإمداد والتوزيع وتحسين إدارة المخزون.

 المحاور :

مقدمة في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في اللوجستيات والتوريد

  • تعريف الذكاء الاصطناعي ومفاهيمه الأساسية، بالإضافة إلى استعراض تطبيقاته المحتملة في صناعة اللوجستيات والتوريد.

تحليل البيانات وتنبؤ الطلب

  • كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتنبؤ الطلبات المستقبلية.
  • تقنيات التحليل الضخم وتعلم الآلة لتحليل البيانات التاريخية وتحسين توقعات الطلب وتخطيط المخزون.

تحسين عمليات النقل والتوزيع

  • كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات النقل والتوزيع.
  • تحليل البيانات المتعلقة بالمركبات والمسارات والمرور وتطبيق تقنيات التحسين الذكي للتوجيه وتخطيط الجداول الزمنية وتقليل التكاليف وتحسين كفاءة التوزيع.

إدارة المخزون الذكية

  • كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة المخزون والمستودعات.
  • تحليل البيانات، وتنبؤ الطلب، وتحسين تخطيط المخزون، وتحسين استخدام المساحة، وتقليل الفاقد.

الأمان والتوجيه الذكي

  • كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز الأمان في صناعة اللوجستيات والتوريد، بما في ذلك التوجيه الذكي للمركبات، والكشف عن التهديدات، وإدارة المخاطر، وتحليل البيانات الأمنية.

تحسين تجربة العملاء

  • كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء في صناعة اللوجستيات والتوريد، بما في ذلك تتبع الشحنات، وتحسين خدمة العملاء، وتوفير الإشعارات والتحديثات.

 

 

المستهدفون :

·        محترفي الأعمال الذين يرغبون بتعزيز فهمهم لعلم البيانات وكيفية تطبيقه على ذكاء الأعمال.

·        محللو البيانات الذين يرغبون في زيادة معرفتهم بعلم البيانات والتعلم الآلي في سياق الأعمال.

·        الطلاب الذين يرغبون بمزاولة مهنة في مجال علم البيانات أو ذكاء الأعمال ويريدون اكتساب فهم أساسي لهذا التخصص.

·        المبتدئين الذين يرغبون بمزاولة مهنة في مجال علم البيانات أو ذكاء الأعمال

 

اسم البرنامج

مدة التدريب

الذكاء الاصطناعي في التمويل والخدمات المصرفية المفتوحة

5 ايام

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ادارة الاعمال

5 ايام

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأنشطة اللوجستية وسلاسل الامداد

5 ايام

علم البيانات لذكاء الأعمال

5 ايام

الذكاء الاصطناعي في إدارة التدريب و تطبيقاته لتطوير الموارد البشرية

5 ايام

الذكاء الاصطناعي للأعمال التجارية والمؤسسات

5 ايام

الادارة الاستراتيجية الرقمية وتكنولوجيا المعلومات

5 ايام

بناء و إستخدام مؤشرات الأداء الرئيسية KPI's من أجل الريادة المؤسسية

5 ايام

تخطيط وادارة مشروعات الرقمنة او التحول الرقمى للوثائق

5 ايام

حوكمة الشركات والتطوير المؤسسي

5 ايام

شهادة تنفيذي مبيعات معتمد

5 ايام

 

 

 

لمزيد من المعلومات يمكنكم التواصل مع

أ / ريهان سالم

جوال/ واتس :  00201006000691   ---  00201122006646

هاتف: 0020237800583 - 0020237800693

فاكس: 0020237800573 – 0020235866323

                                                        

 

 

 

Reply all
Reply to author
Forward
0 new messages