仓储AI大数据应用｜企业内训课程

课程大纲

课程总览

内容重点

导入： 2024 年企业 AI 使用情况调查报告

AI于企业的应用趋势分析

一、AI的发展与趋势

1. 24年AI重大事件
2. AI产业发展趋势

二、AI布局关键三问

1. 选什么模型
图：大模型排名
2. 开源OR闭源
3. AI+业务

三、企业应用AI的场景分析

1. AI Agent 通用技术框架
2. 企业AI应用的探索路径
3. 企AI落地的四大困境
4. 超级个体与超级组织

仓储大数据AI的应用

一、AI供应链可视化控制塔的构建

1. 认识智能供应链控制塔
1. AI智能供应链控制塔概念
示例：AI供应链业务控制分析塔
示例：AI供应链控制塔的应用
2. AI供应链控制塔的主要作用
3. AI供应链控制塔的主要特点
2. AI供应链控制塔应用场景
1. 企业业务前端应用层
2. 供应链业务场景分析
3. 数据仓库建模与分析

二、仓储大数据AI的应用价值

1. 从被动等待到自主分析
2. 从重复开发到高效赋能
3. 从经验决策到数据洞察

三、实施方式AI+BI的深度融合

1. 智能分析能力降低技能门槛
2. 实现业务场景化敏捷的搭建
3. 激发企业智能知识库的效能
4. 提升跨部门协作供应链效率

四、仓储大数据AI的应用

1. 大数据在仓储需求预测中的应用
1. 数据收集与整理
2. 预测模型选择与训练
3. 预测结果评估与优化
2. 大数据驱动的库存管理优化
1. 库存分类与策略制定
2. 实时库存监控与预警
3. 库存周转率提升
3. 大数据在仓储资源配置中的应用
1. 仓储空间优化

适合对象

仓储管理人员

课程定位与主要问题

工具会用但流程接不上、结果不好验时，课程可以用于梳理现状、练习方法，并明确课后的跟进责任

核心收益

场景边界更清楚：AI 应用趋势与策略
提升多领域 AI 应用能力
突破企业 AI 应用的困境
增强企业竞争力与创新力

课程背景与交付信息

在数字化浪潮席卷下，AI 技术成为推动企业变革的核心力量，深刻重塑仓储管理模式。根据《2024 年仓储行业数字化转型报告》，尽管多数仓储企业意识到 AI 的巨大潜力，但在实际应用中仍面临诸多阻碍。如难以筛选契合自身业务的 AI 技术方案，数据整合与分析能力不足，导致 AI 难以深度融入仓储核心业务流程

较多企业在仓储管理方面同样面临挑战，取数困难限制了数据驱动的决策制定，效率影响了客户满意度，作业量不能实现线上化使得工作流程繁琐且易出错，管理看板无法实时、直观地呈现关键信息。本课程旨在帮助企业的仓储管理人员突破这些困境，深入理解 AI 在仓储管理中的应用，掌握实用的技术与方法，提升仓储管理的智能化水平和运营效率，增强企业在市场中的竞争力

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01课程总览：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

02AI于企业的应用趋势分析：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

03仓储大数据AI的应用：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

讲师介绍

陈庆兰

供应链全流程管理实战专家

陈庆兰，供应链全流程管理实战专家，拥有23年实战经验。专注电力能源、制造及汽车行业，擅长采购成本控制、仓储物流精细化管理及绿色供应链建设。曾辅导近百家企业，服务南方电网等头部央企，助力实现供应链降本增效与数字化转型。本课程与其供应链管理方向相关

电力能源制造业汽车行业纺织服装烟草通信

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课程差异说明

本课程页面围绕《仓储AI大数据应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

仓储管理人员。

学习这门课可以获得什么收益？

掌握 AI 应用趋势与策略；提升多领域 AI 应用能力。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配

仓储AI大数据应用