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中國企業(yè)培訓講師
《數(shù)字化時代的供應鏈大數(shù)據(jù)分析與應用實踐》
 
講師:陶老師 瀏覽次數(shù):64

課程描述INTRODUCTION

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培訓講師:陶老師    課程價格:¥4880元/人    培訓天數(shù):2天   

日程安排SCHEDULE

2024-12-05 深圳

課程大綱Syllabus

供應鏈培訓公開課

授課對象:
供應鏈相關從業(yè)者、管理者。

課程背景:
在競爭日益激烈的商業(yè)環(huán)境中,高效的供應鏈是企業(yè)成功的關鍵。本課程旨在傳授如何運用數(shù)據(jù)分析在供應鏈中挖掘潛在價值。通過數(shù)據(jù)分析,企業(yè)能夠洞悉市場需求、優(yōu)化庫存水平、提高運營效率,并減少不確定性帶來的風險。課程從數(shù)據(jù)分析的基本原理出發(fā),逐步深入到具體技術的應用,再通過實際案例分析,讓學員系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)分析在供應鏈中的實際操作和戰(zhàn)略決策價值。

培訓目標:
掌握如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化需求預測和庫存管理
學會設定和監(jiān)控關鍵績效指標(KPIs),實時提升供應鏈性能
能夠識別和應對供應鏈風險,保障業(yè)務連續(xù)性和競爭優(yōu)勢

課程大綱:
第一講:引言與課程概述
一、供應鏈時代
1、透明化與柔性化供應鏈成為發(fā)展的核心
2、數(shù)字化與人工智能應用
3、大數(shù)據(jù)與算法成為供應鏈優(yōu)化的重要依托
二、 供應鏈管理的現(xiàn)代挑戰(zhàn) 
1、 全球化與市場變化的影響
2、 客戶需求多樣化對供應鏈的挑戰(zhàn)
三、數(shù)據(jù)分析的基本原理 
1、數(shù)據(jù)收集的重要性 
2、數(shù)據(jù)處理與清洗步驟 
四、數(shù)據(jù)分析與供應鏈管理的結合概述 
1、 供應鏈中的數(shù)據(jù)分析流程 
2、 成功案例簡介

第二講:數(shù)據(jù)分析在供應鏈管理的作用 
一、供應鏈中數(shù)據(jù)分析的基礎知識 
1、 關鍵數(shù)據(jù)類型與采集方法
2、 數(shù)據(jù)分析工具與平臺概覽
二、實例分析:數(shù)據(jù)分析如何改進需求預測 
1、預測模型的構建與驗證 
2、需求預測的準確性提升策略
三、數(shù)據(jù)可視化在供應鏈優(yōu)化中的應用 
1、可視化工具的選擇與使用 
2、決策支持中的可視化技巧

第三講:關鍵數(shù)據(jù)指標(KPIs)與性能監(jiān)控
一、定義KPIs:如何選擇合適的指標
1、KPIs的設定原則 
2、供應鏈關鍵績效指標案例 
二、實時數(shù)據(jù)監(jiān)控的價值 
1、 監(jiān)控系統(tǒng)的架構
2、 實時反饋在運營中的作用 
三、案例研討:通過KPIs監(jiān)控供應鏈績效 
1、 績效分析的方法與流程 
2、績效改進的策略與行動

第四講: 數(shù)據(jù)分析技術在供應鏈中的應用
一、描述性分析與運營效率 
1、過去數(shù)據(jù)的概況分析 
2、效率問題的診斷與改進 
二、預測性分析在庫存管理中的應用
1、庫存水平的動態(tài)預測模型
2、缺貨與過剩的成本分析 
三、規(guī)范性分析幫助決策制定 
1、決策樹與成本效益分析 
2、模擬與優(yōu)化技術
四、大數(shù)據(jù)與人工智能在供應鏈中的應用 
1、機器學習模型在預測中的應用 
2、AI在自動化與智能決策中的角色

第五講:供應鏈風險管理與數(shù)據(jù)分析 
一、風險識別與數(shù)據(jù)分析工具 
1、內(nèi)部與外部風險源的識別 
2、風險數(shù)據(jù)分析方法 
二、風險評估與量化 
1、風險評估模型 
2、風險量化的數(shù)據(jù)支持 
三、風險監(jiān)控與響應策略 
1、風險監(jiān)控的系統(tǒng)設計
2、應急預案的制定與實施

第六講: 數(shù)據(jù)分析案、數(shù)據(jù)分析案例研究
一、行業(yè)案例展示:數(shù)據(jù)分析如何幫助企業(yè)提高供應鏈透明度 
1、案例選擇與背景介紹 
2、數(shù)據(jù)分析在提高透明度中的具體應用 
二、成功案例討論與學習 
1、問題識別與數(shù)據(jù)分析的結合 
2、解決方案實施與效果評估

第七講:數(shù)據(jù)分析在供應鏈中的未來趨勢
一、數(shù)據(jù)分析技術是供應鏈管理的核心部分
1、它能幫助組織更好地理解供應鏈的動態(tài)
2、預測市場變化
3、優(yōu)化運營效率
4、實現(xiàn)成本節(jié)約
二、數(shù)據(jù)分析在供應鏈中的幾個未來趨勢:
1、高級分析技術的發(fā)展方向:
(1)人工智能與機器學習的集成:
隨著人工智能和機器學習技術的發(fā)展,它們被越來越多地應用于供應鏈管理中,用于提高預測的準確性,優(yōu)化庫存管理,降低運營成本,并提高自動化水平。
(2)實時數(shù)據(jù)分析:
技術的進步使得實時數(shù)據(jù)分析成為可能。在未來,供應鏈系統(tǒng)將能夠實時收集和分析數(shù)據(jù),以便快速響應市場變動和供應鏈中斷。
(3)增強分析能力:
隨著大數(shù)據(jù)技術的進步,分析工具將變得更加強大和智能,能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,并提供更深入的洞察,以支持更復雜的決策過程。
(4) 云計算與分析:
云技術使得數(shù)據(jù)分析工具更加易于訪問,支持跨地域的數(shù)據(jù)共享和分析協(xié)作,加強了不同供應鏈節(jié)點間的信息同步和透明度。
2、預測性與自適應供應鏈的前瞻:
(1)預測性分析:
使用歷史數(shù)據(jù)和機器學習算法來預測未來事件,使供應鏈能夠在發(fā)生問題之前采取行動。這涉及對銷售趨勢、季節(jié)性波動、供應商風險等進行分析,以實現(xiàn)更準確的需求預測和庫存管理
(2)自適應供應鏈:
自適應供應鏈是能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和連續(xù)的分析自動調(diào)整自身操作的供應鏈。例如,通過實時監(jiān)控天氣、交通和市場需求變化,供應鏈系統(tǒng)可以自動重新規(guī)劃物流路徑和庫存配置。
(3)供應鏈可視化與透明度:
增強的數(shù)據(jù)分析工具將進一步提高供應鏈的可視化程度,幫助企業(yè)更好地監(jiān)控和管理其供應鏈中的每個環(huán)節(jié)。這包括對供應商績效的監(jiān)控、風險管理以及合規(guī)性追蹤。
(4)數(shù)字孿生技術:
通過創(chuàng)建供應鏈的虛擬副本(數(shù)字孿生),企業(yè)可以模擬和分析供應鏈中的各種情景,從而在實際發(fā)生前測試和優(yōu)化決策。

講師介紹:
陶威老師:
教育及資格認證:
湖北商會供應鏈協(xié)會首席顧問
深圳市互聯(lián)網(wǎng)學會特聘專家
講師經(jīng)歷及專長 
曾任:聯(lián)想(世界500強企業(yè))| 集團總協(xié)調(diào)員
曾任:香港凱利集團 | 總經(jīng)理
曾任:華南城集團(綜合商貿(mào)物流領航企業(yè))| 副總經(jīng)理
曾任:調(diào)車寶物流科技有限公司 | COO、聯(lián)合創(chuàng)始人
現(xiàn)任:深圳市大疆物流科技(3A企業(yè))| CEO、創(chuàng)始人
近20年供應鏈物流領域從業(yè)經(jīng)歷,9年世界500強高管,10年創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗。57家大型企業(yè)供應鏈物流整合與升級方案,優(yōu)化方案為企業(yè)節(jié)約成本數(shù)以千萬計。100余家企業(yè)供應鏈模塊設計咨詢顧問,協(xié)助搭建完善企業(yè)供應鏈體系。
陶威老師是供應鏈物流領域專家,多年的大型企業(yè)的管理經(jīng)驗和創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗,讓陶威老師積累了豐富的供應鏈物流領域實戰(zhàn)經(jīng)驗,曾提出供應鏈“零庫存、零資金、零溝通”的三個零理論,同時提出供應鏈的底層服務,三流融合,*分開的創(chuàng)新供應鏈體系設計,以及供應鏈的BIGDOS思維,并且率先將理論在行業(yè)中付諸實踐,在行業(yè)具有廣泛的美譽度。陶威老師曾受邀到政府機構、國企央企、高等院校、大型上市企業(yè)等知名企業(yè)授課,得到了企業(yè)和學員的一致好評。被學員稱為供應鏈的“百科全書”。
擅長領域:供應鏈設計及整合、供應鏈運營實踐及優(yōu)化、智慧供應鏈升級方案、物流平臺化戰(zhàn)略設計和規(guī)劃、供應鏈流程優(yōu)化與重組、數(shù)字化供應鏈、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、智慧物流體系建設、電子商務企業(yè)供應鏈優(yōu)化設計、生產(chǎn)制造企業(yè)供應鏈再造、物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)在供應鏈體系中的應用、供應鏈金融

供應鏈培訓公開課


轉載:http://szsxbj.com/gkk_detail/312843.html

已開課時間Have start time

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    參加課程:《數(shù)字化時代的供應鏈大數(shù)據(jù)分析與應用實踐》

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開戶行:中國銀行股份有限公司上海市長壽支行
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