التخصصات التدريبية
قم بتحميل محتويات الدورة :
مقدمة:
تُعد إدارة سلاسل الإمداد في القطاع الحكومي أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق الكفاءة والشفافية في توفير الموارد والخدمات العامة. ومع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن تحسين تحليل سلاسل الإمداد بشكل كبير من خلال تعزيز دقة التنبؤ، تقليل التكاليف، وتحسين استجابة الإمدادات للطلب. يهدف برنامج “تحليل سلاسل الإمداد في القطاع الحكومي باستخدام الذكاء الاصطناعي” إلى تمكين العاملين في القطاع الحكومي من الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الضخمة، تحسين الكفاءة التشغيلية، وتعزيز المرونة في سلاسل الإمداد الحكومية. يقدم البرنامج استراتيجيات لتطبيق الذكاء الاصطناعي على جميع مراحل سلسلة الإمداد، بدءًا من التخطيط وحتى التسليم، لضمان استدامة الإمدادات وتقليل الفاقد.
أهداف البرنامج:
- فهم مفهوم سلاسل الإمداد وأهميتها في القطاع الحكومي.
- التعرف على التحديات التي تواجه إدارة سلاسل الإمداد الحكومية.
- إتقان مهارات جمع وتحليل البيانات اللوجستية.
- استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات واستخلاص رؤى قيمة.
- تطوير نماذج تنبؤية لتوقع الطلب والتخطيط للمخزون.
- تحسين عمليات الشراء والتوريد والتوزيع باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق المعرفة المكتسبة في تحسين كفاءة وفعالية سلاسل الإمداد الحكومية.
الفئة المستفيدة:
- مدراء سلاسل الإمداد في المؤسسات الحكومية.
- مسؤولو المشتريات واللوجستيات في القطاع الحكومي.
- المستشارون والمختصون في مجال الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
- مسؤولو التخطيط والتوريد في الهيئات الحكومية.
- مسؤولو إدارة المخاطر والجودة في المؤسسات الحكومية.
محتويات الدروة :
اليوم التدريبي الأول:
مقدمة إلى سلاسل الإمداد والذكاء الاصطناعي
- مفهوم سلاسل الإمداد ومكوناتها الرئيسية.
- أهمية سلاسل الإمداد في القطاع الحكومي.
- التحديات التي تواجه إدارة سلاسل الإمداد الحكومية.
- دور الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة وفعالية سلاسل الإمداد.
- أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سلاسل الإمداد (التنبؤ بالطلب، تحسين المخزون، إدارة المخاطر).
- ورشة عمل: تحليل سلسلة إمداد حكومية حالية وتحديد فرص التحسين باستخدام الذكاء الاصطناعي.
اليوم التدريبي الثاني:
جمع وتحليل بيانات سلاسل الإمداد
- مصادر البيانات اللوجستية (بيانات المشتريات، بيانات المبيعات، بيانات المخزون، بيانات النقل، بيانات الموردين).
- تقنيات جمع البيانات (مثل RFID، الباركود، إنترنت الأشياء).
- تنظيف وتحضير البيانات للتحليل.
- استكشاف البيانات وتحليلها باستخدام أدوات الإحصاء والذكاء الاصطناعي.
- ورشة عمل: تطبيق أدوات تحليل البيانات على مجموعة بيانات لوجستية.
اليوم التدريبي الثالث:
التنبؤ بالطلب والتخطيط للمخزون
- أهمية التنبؤ بالطلب في إدارة المخزون.
- أنواع نماذج التنبؤ بالطلب (مثل السلاسل الزمنية، الانحدار، الشبكات العصبية).
- بناء وتقييم نماذج تنبؤية لتوقع الطلب.
- تحديد مستويات المخزون المثلى بناءً على التنبؤات.
- ورشة عمل: بناء نموذج تنبؤي لتوقع الطلب على سلعة أو خدمة حكومية.
اليوم التدريبي الرابع:
تحسين عمليات الشراء والتوريد والتوزيع
- استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات اختيار الموردين.
- أتمتة عمليات الشراء والتوريد.
- تحسين عمليات التوزيع والتخزين.
- إدارة المخاطر في سلسلة التوريد.
- ورشة عمل: تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحسين عملية شراء أو توريد حكومية.
اليوم التدريبي الخامس:
أفضل الممارسات والتحديات
- أفضل الممارسات في استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة سلاسل الإمداد الحكومية.
- التحديات التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي وكيفية التغلب عليها.
- أهمية التعاون بين مختلف الإدارات في تطبيق التحليلات.
- تقييم البرنامج التدريبي وحلقة نقاش مفتوحة.
- إعداد خطط عمل لتطبيق المعرفة المكتسبة.
أساليب التدريب :
- نقاشات مفتوحة لتحليل وجهات النظر.
- دراسة حالات.
- قصص وأمثلة واقعية .
- التمارين واختبارات الشخصية.
- العصف الذهني.
- تكليف المتدربين بمشروعات جماعية أو فردية.
- ربط المحتوى بتجارب مألوفة.