โมดูล #3 พื้นฐานของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร การแนะนำ AI และแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องจักร รวมถึงประเภทของ AI อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร และข้อกำหนดข้อมูล
โมดูล #5 การคาดการณ์อุปสงค์ด้วย AI การนำ AI และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรมาใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์อุปสงค์
โมดูล #6 การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลังด้วย AI การใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลัง ลดสินค้าหมดสต็อก และปรับปรุงประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน
โมดูล #7 การออกแบบเครือข่ายห่วงโซ่อุปทานอัจฉริยะ การนำ AI มาใช้ในการออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงตำแหน่งของโรงงานและการขนส่ง การวางแผน
โมดูล #8 AI ในการจัดซื้อและการจัดหา การใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการจัดซื้อ รวมถึงการเลือกซัพพลายเออร์ การเจรจาสัญญา และการจัดการความเสี่ยง
โมดูล #9 การควบคุมคุณภาพและการรับรองที่ขับเคลื่อนด้วย AI การนำ AI มาใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการควบคุมคุณภาพและการรับรอง รวมถึงการตรวจจับข้อบกพร่องและการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
โมดูล #10 การจัดการการขนส่งด้วย AI การใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผน การกำหนดเส้นทาง และการจัดกำหนดการการขนส่ง
โมดูล #11 การจัดการคลังสินค้าและระบบอัตโนมัติด้วย AI การนำ AI มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการในคลังสินค้า รวมถึงการจัดการสินค้าคงคลัง การปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ และผลผลิตแรงงาน
โมดูล #12 AI ในการจัดการความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทาน การใช้ AI เพื่อระบุ ประเมิน และบรรเทาความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงการหยุดชะงักและภัยคุกคามทางไซเบอร์
โมดูล #13 การมองเห็นห่วงโซ่อุปทานที่เปิดใช้งาน AI การนำ AI มาใช้เพื่อปรับปรุงการมองเห็นห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงการติดตาม การตรวจสอบ และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
โมดูล #16 ความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนด้วย AI การใช้ AI เพื่อปรับปรุงความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงการลดปริมาณคาร์บอน การลดของเสีย และความรับผิดชอบต่อสังคม
โมดูล #17 การนำ AI มาใช้ในห่วงโซ่อุปทาน: ความท้าทายและโอกาส การจัดการกับความท้าทายและโอกาสทั่วไปเมื่อนำ AI มาใช้ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน
โมดูล #18 กรณีศึกษา: AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงของแอปพลิเคชัน AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงความสำเร็จและบทเรียนที่ได้รับ
โมดูล #19 จริยธรรมของ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน การตรวจสอบผลกระทบทางจริยธรรมของ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงอคติ ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ
โมดูล #20 แบบจำลองความเป็นผู้ใหญ่ของ AI ของห่วงโซ่อุปทาน การประเมินและการปรับปรุง AI ความเป็นผู้ใหญ่ในการบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงกลยุทธ์ บุคลากร กระบวนการ และเทคโนโลยี
โมดูล #21 AI ในการบริหารจัดการบุคลากรที่มีพรสวรรค์ในห่วงโซ่อุปทาน การพัฒนาทักษะและบุคลากรเพื่อการบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ใช้ AI รวมถึงการเพิ่มพูนทักษะ การฝึกทักษะใหม่ และการสรรหาบุคลากร
โมดูล #22 AI และ Blockchain ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน การสำรวจจุดตัดระหว่าง AI และ Blockchain ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงความโปร่งใส การตรวจสอบย้อนกลับ และความปลอดภัย
โมดูล #23 นวัตกรรมห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนด้วย AI การนำ AI ไปใช้เพื่อขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรมในการบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทาน รวมถึงรูปแบบธุรกิจใหม่ ผลิตภัณฑ์ และบริการ
โมดูล #24 สรุปและสรุปหลักสูตร วางแผนขั้นตอนต่อไปใน AI ในอาชีพการจัดการห่วงโซ่อุปทาน
