الوحدة 1: مقدمة في الذكاء الاصطناعي في سلاسل الإمداد
- نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
- دور الذكاء الاصطناعي في إدارة سلاسل الإمداد الحديثة.
- تقنيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية (NLP، الرؤية الحاسوبية، التحليلات التنبؤية).
عن هذه الدورة
سلاسل الإمداد والذكاء الاصطناعي (Supply Chain & AI)
الذكاء الاصطناعي في إدارة سلاسل الإمداد (Artificial Intelligence in Supply Chain Management)
برنامج تدريبي مكثف لمدة 30 ساعة يزود المشاركين بالمهارات والاستراتيجيات الحديثة لاستغلال الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلب، أتمتة اللوجستيات، تحسين المخزون، وإدارة مخاطر سلاسل الإمداد.
نظرة عامة على الدورة
توفر هذه الدورة فهماً شاملاً وعملياً لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لإحداث تحول جذري في إدارة العمليات وسلاسل الإمداد.
يستكشف المشاركون أدوات النمذجة التنبؤية، أتمتة المستودعات والنقل، وتقنيات تحسين إدارة المخزون والعلاقات مع الموردين لرفع الكفاءة التشغيلية وخفض التكاليف.
لماذا هذه الدورة مهمة؟
تواجه سلاسل الإمداد العالمية تقلبات مستمرة وتحديات معقدة تتطلب الانتقال من الأساليب التقليدية إلى الحلول الذكية والتنبؤية.
تمنح هذه الدورة المختصين القدرة على بناء خطط تنبؤية دقيقة بالطلب، وتجنب انقطاع التوريد، وتحسين مسارات النقل، مما يمنح المؤسسات ميزة تنافسية وحصانة تشغيلية عالية.
ماذا ستتعلّم؟
- فهم أساسيات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في سلاسل الإمداد واللوجستيات.
- بناء وتطبيق نماذج التنبؤ بالطلب وتحسين مستويات المخزون بالذكاء الاصطناعي.
- تطوير خوارزميات تحسين مسارات النقل وأتمتة إدارة المستودعات والأساطيل.
- كشف الأنشطة الشاذة والاحتيال وإدارة المخاطر في التوريد باستخدام التحليلات التنبؤية.
- أتمتة عمليات الشراء وتقييم الموردين وإدارة العقود بذكاء.
- وضع استراتيجية عمل لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي والتغلب على عقبات التنفيذ.
الفئة المستهدفة
- مدراء ومحترفو سلاسل الإمداد (Supply Chain Managers)
- أخصائيو اللوجستيات والتخزين والعمليات
- محللو البيانات والمهتمون بالتكنولوجيا الذكية
- صانعو القرار وقادة الأعمال والشركات
- محترفو تقنية المعلومات ومطورو حلول سلاسل الإمداد
مخرجات التعلّم
بحلول نهاية الدورة، سيكون المشاركون قادرين على:
- تقليل الهدر التشغيلي وتحسين إدارة المخزون باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق حلول أتمتة النقل واللوجستيات لخفض التكاليف السرية.
- بناء نموذج استباقي للتنبؤ بالمخاطر وانقطاعات سلاسل التوريد.
- قيادة التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي داخل أقسام العمليات واللوجستيات.
محتويات الدورة التدريبية (30 ساعة)
الوحدة 2: الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب وتحسين المخزون
- أهمية التنبؤ الدقيق بالطلب في استقرار العمليات.
- نماذج التنبؤ بالطلب المعتمدة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
- تقنيات تحسين إدارة السلامة والمخزون المتقدمة.
الوحدة 3: الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات والنقل
- تحسين مسارات الشحن وإدارة أساطيل النقل بالذكاء الاصطناعي.
- أتمتة المستودعات والروبوتات الذكية والتخزين الرقمي.
- تقليل تكاليف النقل والمحروقات باستخدام التحليلات التنبؤية.
الوحدة 4: إدارة المخاطر والذكاء الاصطناعي في سلاسل الإمداد
- تحديد واحتواء مخاطر اضطراب سلاسل الإمداد والتوريد.
- كشف الاحتيال والأنشطة الشاذة القائم على التعلم الآلي.
- دراسات حالة حول إدارة المخاطر واستجابة الأزمات بالذكاء الاصطناعي.
الوحدة 5: إدارة العلاقات مع الموردين باستخدام الذكاء الاصطناعي
- استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم الموردين واختيار الشركاء.
- تعزيز استراتيجيات المشتريات والتوريد بناءً على رؤى البيانات.
- أتمتة العقود والمفاوضات الذكية مع الموردين.
الوحدة 6: التنفيذ والاتجاهات المستقبلية
- خطوات وإطار عمل دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات سلاسل الإمداد.
- التغلب على التحديات الفنية والتنظيمية للتطبيق.
- الاتجاهات الناشئة والابتكارات المستقبلية في اللوجستيات وسلاسل التوريد.
المشاريع العملية والمنهجية التدريبية
- محاضرات تفاعلية لربط أطر إدارة سلاسل الإمداد بخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
- ورش عمل عملية وتطبيقات على نماذج التنبؤ بالطلب وجدولة الشحن.
- دراسات حالة واقعية لكبرى الشركات العالمية في التوزيع واللوجستيات.
- مشروع تخرج تطبيقي لبناء خطة دمج للذكاء الاصطناعي في منظومة توريد حقيقية.
طور عمليات سلاسل الإمداد وقُد التحول الذكي
اكتسب المهارات العملية والأدوات الحديثة لتحسين اللوجستيات والتنبؤ بالطلب وأتمتة التوريد.
سجّل الآن عبر واتساب منهج الدورة
1
مقدمة في الذكاء الاصطناعي في سلاسل الإمداد
2
الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب وتحسين المخزون
3
الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات والنقل
4
إدارة المخاطر والذكاء الاصطناعي في سلاسل الإمداد
5
إدارة العلاقات مع الموردين باستخدام الذكاء الاصطناعي
6
التنفيذ والاتجاهات المستقبلية
