Курс "ИИ (AI) в логистике и транспорте. Решения искусственного интеллекта по оптимизации логистики и по управлению складами и парками машин. Реальные кейсы и успешные решения от экспертов"
В эпоху цифровизации логистические и транспортные компании сталкиваются с необходимостью обработки огромных массивов данных и оптимизации взаимосвязанных процессов. Для обеспечения эффективности требуется одновременный мониторинг грузов, маршрутов, складских запасов, состояния оборудования, финансовых показателей, сроков доставки, экологических аспектов и удовлетворённости клиентов. Чтобы узнать о применении решений искусственного интеллекта для автоматизации этих процессов, присоединяйтесь к курсу «AI (ИИ) в логистике и транспортной отрасли».
Не упустите шанс превратить вызовы цифровой эпохи в конкурентные преимущества!
Спикеры курса расскажут, как управлять складами и сократить время доставки на 15%, оптимизировать маршруты и снизить затраты на топливо на 20% и автоматизировать 70% рутинных операций с помощью технологий искусственного интеллекта. Участники научатся внедрять ИИ-решения, сохраняя контроль над процессами, что позволит снизить затраты и повысить эффективность.
Цель курса – предоставить участникам инструменты и знания для успешной цифровой трансформации логистического и транспортного бизнеса.
Наши преимущества: реальные кейсы от спикеров, обзор инструментов искусственного интеллекта для логистических и транспортных компаний, очный формат, предполагающий коммуникации со спикерами и networking профессионалов отрасли, возможность подключиться к онлайн-трансляции для организаций из регионов РФ и иностранных компаний.
Для кого курс:
- Руководители логистических и транспортных компаний
- Директора по развитию и ВЭД
- Специалисты по управлению цепочками поставок
- Участники с базовым пониманием AI (ИИ), желающие внедрить технологии для оптимизации логистического и транспортного бизнеса.
Ключевые темы:
- Автоматизация обработки документов
- Оптимизация маршрутов с помощью искусственного интеллекта
- Прогнозирование спроса и управление запасами.
Что вас ждёт:
- Кейсы внедрения искусственного интеллекта для таможенного оформления грузов — сокращение обработки документов на 40%
- Кейсы использования генеративных моделей и мультиагентных систем для управления роботизированными складами, парками оборудования и машин
- Стратегии защиты данных в цепочках поставок от экспертов в области цифровизации логистики
- Чек-лист для оценки готовности компании к внедрению AI (ИИ)и для расчёта ROI.
- Обзор 10+ AI (ИИ) -платформ для транспорта и логистики
- Разбор типовых ошибок при внедрении AI (ИИ) (например, проблемы с качеством данных).
Результаты обучения:
- Понимание принципов цифровой трансформации в логистике
- Навыки внедрения AI (ИИ)-технологий в транспортные процессы
- Знание методов автоматизации документооборота и таможенных операций
- Практические инструменты оптимизации логистических операций
Среди приглашенных спикеров: руководитель бюро высоких технологий «Тех Тим» (techteam.su), эксперт с 15-летним опытом в IT. Автор более 250 проектов по автоматизации бизнес-процессов в логистике и транспорте. Руководит акселератором IT-стартапов в РЭУ; руководитель «Бафси» (dbcv.ru) и разработчик мультиагентной платформы DBCV β для управления парком техники. Специализируется на внедрении ИИ в бизнес-процессы и разработке информационных систем; директор Центра компетенций ИИ АНО «Цифровые платформы» (diplatforms.ru). Руководит командой специалистов по внедрению ИИ-решений в ключевые отрасли экономики.
Также выступят другие эксперты отрасли.
Модуль 1. Автоматизация документооборота в логистике
- AI-инструменты для работы с документацией: классификация документов, дата-майнинг, построение логических связей (включая таможенные данные).
- Клиентские сервисы с AI-аналитикой: персонализация взаимодействия, прогнозирование потребностей.
- Кейс: Внедрение искусственного интеллекта для таможенного брокера КВТ — сокращение времени обработки документов на 40%.
Модуль 2. Генеративные модели в управлении транспортом
- Интеллектуальные системы управления транспортными потоками: оптимизация маршрутов с учётом трафика, погоды и загруженности дорог.
- Автоматизация работы складской техники: управление роботизированными системами, коботы (коллаборативные роботы).
- Симбиоз человеческого и машинного управления: примеры внедрения искусственного интеллекта для снижения ошибок и повышения производительности.
- Кейс: Снижение затрат на обслуживание транспорта на 25% за счёт предсказательного анализа
Модуль 3. Практическое применение искусственного интеллекта в транспортной логистике
- Оптимизация цепочек поставок: алгоритмы, сокращающие время доставки на 15%.
- Прогнозирование спроса и управление запасами: системы, уменьшающие излишки на 20%.
- Мониторинг состояния транспортных средств: предиктивная аналитика для предотвращения поломок.
- Экологические решения на основе AI: оптимизация маршрутов для снижения выбросов CO₂.
- Кейс: Интеграция ИИ в транспортную компанию — увеличение пропускной способности на 30%.
Модуль 4. Стратегия внедрения AI-решений
- Оценка готовности компании: чек-лист для анализа инфраструктуры и данных.
- Риски и безопасность: защита данных в цепочках поставок, соответствие GDPR и CCPA.
- Масштабирование решений: переход от пилотных проектов к корпоративной системе.
- Кейс: Внедрение мультиагентной платформы DBCV β для управления логистическими процессами.
©РФОП Экономика и Управление, 2026г.
Все материалы данного сайта являются объектами авторского права. Запрещается копирование, распространение (в том числе путем копирования на другие сайты и ресурсы в сети Интернет) и любое коммерческое использование без письменного разрешения РФОП Экономика и управление. При выявлении фактов нарушения авторских прав будут применяться методы их защиты, предусмотренные гражданским, административным и уголовным законодательством.
Славянская площадь, д. 2/5/4, стр.3, подъезд №1, этаж №5, конферец зал.
