IA para logística y suministro: Aplicaciones prácticas sin código para la industria de combustible

Módulo 1: Introducción a la IA en la logística y el suministro

• Comprensión de la Inteligencia Artificial: conceptos y aplicaciones
• IA en la logística y la distribución de combustible: oportunidades e impacto
• Herramientas de IA sin código: Excel AI, ChatGPT, Power BI y otras
• Ejemplos prácticos de la industria del transporte y el combustible

Módulo 2: Estructuración y análisis de datos operativos

• Identificación de conjuntos de datos clave de logística y suministro (rutas, tanques, entregas)
• Organización de datos de control volumétrico e inventarios para su uso con IA
• Limpieza, formato y validación de datos en Excel
• Creación de tablas dinámicas y gráficos de segmento para generar información

Módulo 3: Previsión asistida por IA de la demanda de combustible

• Comprensión de la previsión de demanda y variables influyentes
• Uso de las funciones de IA de Excel y ChatGPT para el análisis predictivo
• Previsión de tendencias de demanda de combustible a corto plazo (1–2 semanas)
• Ejercicio práctico: construcción de un modelo de previsión simple con datos existentes

Módulo 4: Planificación de rutas y optimización de recursos

• Conceptos clave en la optimización de rutas y la programación
• Uso de herramientas de IA para sugerir rutas óptimas y secuencias de entrega
• Aplicación de Excel y ChatGPT para la planificación de rutas con restricciones reales
• Actividad práctica: generación de opciones de rutas para unidades de entrega

Módulo 5: Estimación de costes y optimización logística

• Identificación de impulsores de costes: distancia, peajes, consumo de combustible, flete
• Uso de modelos de IA para estimar los costes logísticos
• Comparación entre la planificación de costes manual y la asistida por IA
• Construcción de plantillas de cálculo de costes con entradas dinámicas

Módulo 6: Paneles de control y visualización de KPI

• Introducción a Power BI y paneles de Excel
• Diseño de informes visuales para KPIs de logística y suministro
• Integración de datos de sistemas de control volumétrico
• Práctica: creación de un panel de control de rendimiento logístico en tiempo real

Módulo 7: Integración de la IA en los flujos de trabajo logísticos

• Automatización de tareas repetitivas de informes y consolidación de datos
• Uso de Power Automate o macros de Excel para la automatización de tareas
• Creación de sistemas de alerta para umbrales de inventario o entrega
• Ejemplo práctico: alerta basada en IA para la programación de reabastecimiento de tanques

Módulo 8: Plan de adopción de IA de 90 días para logística y suministro

• Construcción de una hoja de ruta de implementación de IA paso a paso
• Identificación de casos de uso piloto y métricas de éxito
• Escalamiento de flujos de trabajo asistidos por IA entre equipos
• Establecimiento de prácticas de mejora continua y compartición de conocimientos

Resumen y siguientes pasos