تأخير المسارات، والمخازن المكدّسة بالمخزون الزايد، وصيانة المعدات اللي بتحصل بس بعد ما تتعطل، كل ده بيستنزف أرباح العمليات اللوجستية من غير ما حد يرجّع السبب لأساليب التخطيط القديمة.

بتؤهّل هذه الدورة مديري اللوجستيات وخبراء سلاسل الإمداد والعاملين في العمليات لتطبيق الذكاء الاصطناعي عمليًا في وظيفة اللوجستيات، من التنبؤ بالطلب وتحسين المسارات لأتمتة المستودعات واكتشاف مخاطر الموردين.

يتنقّل المشاركون بين الأسس النظرية للذكاء الاصطناعي في اللوجستيات وتطبيقاته الواقعية، ويكتسبون القدرة على تحديد متى تكون الأتمتة والأدوات التنبؤية بتحسّن الأداء فعلًا مش بس بتزود التعقيد.

في نهاية الدورة، هيكون المشاركون قادرين على تصميم وتقييم حلول لوجستية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تحافظ على تنافسية عملياتهم مع تطور الصناعة.

الفئة المستهدفة

• المتخصصون في اللوجستيات وسلسلة التوريد والمشتريات وإدارة الموردين.
• مدراء ومشرفو المستودعات، ومدراء النقل وإدارة الأسطول.
• مدراء العمليات ومراقبة الجودة، وكل من يهمه فهم كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل اللوجستيات.

أهداف البرنامج

في نهاية البرنامج التدريبي، سيكون المشاركون قادرين على:

• فهم أساسيات اللوجستيات وكيفية دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملياتها الأساسية.
• تطبيق الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلب وإدارة المخزون وتخطيط المسارات لخفض التكاليف وزيادة الكفاءة.
• تنفيذ حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتتبع المركبات وإدارة الأسطول وأتمتة المستودعات، بما في ذلك الانتقاء والتعبئة.
• استخدام أدوات تنبؤية لتحسين مستويات المخزون وتجنب نفاده.
• فهم دور الروبوتات والأتمتة في المستودعات الحديثة.
• تعزيز إدارة علاقات الموردين واكتشاف مخاطر الموردين والاحتيال باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

• المحور الأول: مسارات أذكى وأساطيل تعمل في الوقت الحقيقي
  • خوارزميات تحسين تخطيط المسارات والتوصيل.
  • التتبع والمراقبة اللحظية للمركبات بدعم الذكاء الاصطناعي.
  • دراسات حالة لإدارة أساطيل ناجحة بالذكاء الاصطناعي.
• المحور الثاني: ليه اللوجستيات محتاجة الذكاء الاصطناعي دلوقتي
  • أساسيات اللوجستيات ودورها في سلسلة التوريد.
  • تطبيقات التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية على بيانات سلسلة التوريد.
  • فوائد وتحديات دمج الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات.
• المحور الثالث: إدارة المخزون والطلب بشكل تنبؤي
  • تحسين المخزون باستخدام التنبؤات الذكية.
  • التسعير الديناميكي واستراتيجيات المخزون المعتمدة على الطلب.
  • تنفيذ التنبؤ بالطلب المعتمد على الذكاء الاصطناعي لتجنب نفاد المخزون.
• المحور الرابع: الروبوتات والأتمتة داخل المستودع
  • الأنظمة الآلية والروبوتات في المستودعات الحديثة.
  • الانتقاء والفرز باستخدام الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
  • اعتبارات السلامة والأخلاقيات في المستودعات المؤتمتة.
• المحور الخامس: الذكاء الاصطناعي في علاقات الموردين وضمان الجودة
  • تحسين إدارة علاقات الموردين واكتشاف مخاطر الموردين والاحتيال بالذكاء الاصطناعي.
  • مراقبة الجودة واكتشاف العيوب باستخدام رؤية الحاسوب.
  • الصيانة التنبؤية لتقليل فترات التوقف.
• المحور السادس: الأخلاقيات والخصوصية والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي
  • التحيّز والشفافية في اللوجستيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
  • الامتثال للوائح خصوصية البيانات وأمنها.
  • ضمان نشر مسؤول للذكاء الاصطناعي.
• المحور السابع: التعلّم من تطبيقات واقعية
  • تحليل دراسات حالة واقعية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات.
  • مناقشات جماعية وحل مشكلات وتطوير حلول مخصصة لقطاعات معينة.
• المحور الثامن: الاتجاه القادم - الثورة الصناعية الرابعة والتكيّف المستمر
  • مستقبل الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات.
  • الثورة الصناعية الرابعة ودمج إنترنت الأشياء مع الذكاء الاصطناعي.
  • مواكبة التقنيات المتطورة باستمرار.