Сформировать у слушателей комплексное понимание ключевых современных технологий и трендов в логистике, а также развить практические навыки их применения для оптимизации логистических процессов, повышения операционной эффективности и получения конкурентных преимуществ для своих организаций
- навыками сбора, обработки и анализа больших объемов данных из различных источников с помощью различных методов статистического анализа и визуализации; - навыками применения методов прогнозирования (временных рядов, регрессии, машинного обучения) для прогнозирования спроса, объемов перевозок, затрат и других показателей; - навыками расчета и анализа ключевых показателей эффективности (KPI) логистических процессов, оценки эффективности внедренных технологий; - навыками владения специализированным программным обеспечением для логистики (TMS, WMS, ERP-модули), включая настройку, управление и анализ данных; - навыками работы с базами данных, включая извлечение, обработку и анализ данных; использования инструментов бизнес-аналитики (например, Power BI, Tableau) для визуализации данных, создания отчетов и дашбордов; - навыками управления проектами внедрения новых технологий, включая планирование, координацию, контроль и оценку результатов.
По итогам освоения программы слушатель должен
Знать
- функциональность, преимущества и недостатки систем управления транспортом (TMS) и их роль в оптимизации маршрутов, планировании перевозок, управлении автопарком и снижении затрат; - функциональность, преимущества и недостатки систем управления складом (WMS) и их роль в оптимизации складских процессов, автоматизации, управлении запасами и повышении точности; - основные модули ERP-систем, связанные с логистикой (управление запасами, управление производством, управление закупками) и их роль в интеграции логистических процессов с другими функциями предприятия; - основные технологии автоматизации и роботизации складов (конвейерные системы, автоматизированные системы хранения и поиска, роботы-манипуляторы, автоматизированные транспортные средства) и их применение; - принципы работы IoT-устройств (датчики, трекеры), их применение для мониторинга и контроля различных параметров логистической цепочки (отслеживание грузов, контроль температуры, мониторинг состояния транспортных средств); - принципы работы больших данных, методы аналитики (описательная, диагностическая, предиктивная, предписывающая) и их применение в логистике (прогнозирование спроса, оптимизация запасов, оптимизация маршрутов, управление рисками); - принципы работы AI и ML, их применение в логистике (оптимизация маршрутов, прогнозирование спроса, автоматизация принятия решений, управление складом); - принципы работы блокчейн, его потенциальное применение в логистике (отслеживание товаров, управление документами, обеспечение прозрачности и безопасности); - другие современные технологии, используемые в логистике (например, беспилотные летательные аппараты (дроны) для доставки, 3D-печать для производства запчастей) и основные тренды и инновации в области логистики, такие как устойчивая логистика, логистика последней мили, логистика обратного потока и т.д.
Программа
Модуль 1. Цифровая трансформация логистики: ключевые тренды и технологии
Фундаментальные изменения, происходящие в логистике под влиянием цифровых технологий. Ключевые тренды цифровизации: IoT, Big Data, облачные технологии, машинное обучение (ML), блокчейн и их влияние на цепи поставок.
Инструменты и платформы для цифровой трансформации логистических процессов.
Цифровизация ключевых логистических процессов: управление складом (WMS), транспортное управление (TMS), управление заказами (OMS), управление запасами, взаимодействие с клиентами (CRM).
Кибербезопасность в цифровой логистике: риски и меры защиты цифровых логистических систем.
Модуль 2. Управление данными и аналитика в логистике: Big Data, BI и прогнозирование
Использование данных для принятия обоснованных решений в логистике.
Концепции Big Data для логистики: платформы хранения и обработки больших данных.
Бизнес-аналитика (BI) в логистике: инструменты BI, визуализация данных, создание дашбордов и отчетов.
Прогнозирование спроса и оптимизация запасов на основе данных: методы прогнозирования, моделирование, инструменты для управления запасами.
Принятие решений на основе данных: интерпретация аналитических данных, принятие стратегических и операционных решений.
Модуль 3. Инновационные технологии на складе и в транспорте: автоматизация и роботизация
Практическое применении технологий автоматизации и роботизации в ключевых областях логистики – складской и транспортной.
Современные складские технологии: автоматизированные системы хранения и выдачи (AS/RS), конвейерные системы, сортировочные системы, автоматизированные погрузчики, дроны для инвентаризации.
Инновации в транспортной логистике: беспилотный транспорт (грузовики, дроны), интеллектуальные транспортные системы (ITS), оптимизация маршрутов с помощью AI. Системы управления складом (WMS) и транспортом (TMS) нового поколения.
Модуль 4. Цепи поставок 4.0 и перспективные технологии логистики: IoT, блокчейн, AI.
Концепция цепей поставок 4.0: основные принципы, ключевые характеристики.
Интернет вещей (IoT) в цепях поставок: IoT-датчики и трекеры, мониторинг состояния грузов, отслеживание местоположения, управление активами.
Блокчейн в логистике и цепях поставок: прозрачность и отслеживаемость, безопасность и защита от подделок, смарт-контракты, упрощение документооборота.
Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для оптимизации цепей поставок: прогнозирование, оптимизация маршрутов, управление рисками, персонализация сервисов.
Перспективные технологии логистики: 3D-печать для локализации произ-водства, дополненная реальность (AR) для складских операций и обучения.
