moodul #1 Sissejuhatus tehisintellekti tarneahela juhtimises Ülevaade tehisintellekti rakendustest tarneahela juhtimises, tähtsus ja eelised
moodul #2 Tarneahela põhialused Tarneahela juhtimise kontseptsioonide ülevaade, sh hankimine, tootmise planeerimine, varud juhtimine ja logistika
moodul #3 AI ja masinõppe põhitõed AI ja masinõppe kontseptsioonide sissejuhatus, sh tehisintellekti tüübid, masinõppe algoritmid ja andmenõuded
moodul #4 Tarneahela ennustav analüüs Ennustava analüütika kasutamine nõudluse prognoosimiseks, kõrvalekallete tuvastamiseks ja tarneahela toimingute optimeerimiseks
moodul #5 Nõudluse prognoosimine tehisintellektiga AI ja masinõppe algoritmide rakendamine nõudluse prognoosimise täpsuse parandamiseks
moodul #6 Varude haldamise optimeerimine tehisintellektiga AI kasutamine varude taseme optimeerimiseks, varude vähendamiseks ja tarneahela tõhususe parandamiseks
moodul #7 Intelligentne tarneahela võrgustik AI rakendamine tarneahela võrkude kavandamiseks ja optimeerimiseks, sh rajatise asukoha ja transpordi planeerimine
moodul #8 Tehisintellekt hankimisel ja hankimisel AI kasutamine hankeprotsesside optimeerimiseks, sh tarnijate valik, lepingute läbirääkimised ja riskijuhtimine
moodul #9 AI-põhine kvaliteedikontroll ja -tagamine AI rakendamine kvaliteedikontrolli ja kvaliteedi tagamise protsesside parandamiseks, sh defektide tuvastamine ja ennustav hooldus
moodul #10 Transpordihaldus tehisintellektiga AI kasutamine transpordi planeerimise, marsruutimise ja ajastamise optimeerimiseks
moodul #11 Laohaldus ja automatiseerimine tehisintellektiga AI rakendamine laotoimingute optimeerimiseks, sh varude haldamine, tellimuste täitmine ja tööviljakus
moodul #12 AI tarneahela riskijuhtimises AI kasutamine tarneahela riskide, sealhulgas häirete ja küberjulgeoleku ohtude tuvastamiseks, hindamiseks ja maandamiseks
moodul #13 AI-toega Supply Chain Visibility AI rakendamine tarneahela nähtavuse parandamiseks, sh reaalajas jälgimine, jälgimine ja analüüs
moodul #14 Looduskeelne töötlemine tarneahelas NLP kasutamine tekstipõhiste andmete analüüsimiseks ja genereerimiseks, sealhulgas vestlusrobotid, tundeanalüüs ja dokumendianalüüs
moodul #15 Arvutinägemine tarneahelas Arvutinägemise rakendamine visuaalsete andmete analüüsimiseks ja tõlgendamiseks, sh objektide tuvastamine, kujutiste klassifitseerimine ja anomaaliate tuvastamine
moodul #16 AI-toega varustus Ahela jätkusuutlikkus AI kasutamine tarneahela jätkusuutlikkuse parandamiseks, sealhulgas süsiniku jalajälje vähendamine, jäätmete minimeerimine ja sotsiaalne vastutus
moodul #17 AI rakendamine tarneahelas: väljakutsed ja võimalused Tegeliku tootmisharu rakendamisel esinevate tavaliste väljakutsete ja võimaluste käsitlemine tarneahela juhtimine
moodul #18 Juhtumiuuringud: tehisintellekt tarneahela juhtimises Tarneahela juhtimise tehisintellekti rakenduste tegelikud juhtumiuuringud, sealhulgas õnnestumised ja õppetunnid
moodul #19 AI eetika tarneahela juhtimises AI eetiliste mõjude uurimine tarneahela juhtimises, sealhulgas erapoolikus, läbipaistvus ja vastutus
moodul #20 Tarneahela tehisintellekti küpsuse mudel AI küpsuse hindamine ja parandamine tarneahela juhtimises, sealhulgas strateegia, inimesed, protsessid ja tehnoloogia
moodul #21 AI tarneahela talendihalduses AI-toega tarneahela juhtimise oskuste ja talentide arendamine, sealhulgas oskuste täiendamine, ümberostmine ja värbamine
moodul #22 AI ja plokiahel tarneahela juhtimises uurimine tehisintellekti ja plokiahela ristumiskoht tarneahela juhtimises, sealhulgas läbipaistvus, jälgitavus ja turvalisus
moodul #23 AI-põhine tarneahela uuendus AI rakendamine innovatsiooni edendamiseks tarneahela juhtimises, sealhulgas uued ärimudelid, tooted ja teenused
moodul #24 Kursuse kokkuvõte ja kokkuvõte Järgmiste sammude kavandamine AI-s tarneahela juhtimise karjääris
