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课 题：大数据背景下精细供应链的运营 课程时间：2天 受训人数：以45人为最佳 课程背景： 大数据互联网＋以迅雷不及掩耳之势呼啸而来，在本身供应链还未立足之际当头棒喝，留给我们的还没来得及思考什么是供应链数据的情况下，又得重新启程来认识什么是互联网＋的数据，因为，他的冲击比供应链更加无情和彻底。试想，在我们的供应链条里：没有供应商的价格数据会怎样、没有对供应商业绩评估的数据会怎么样、没有生产技术的数据会怎样、没有库存的数据会怎么样、没有仓库周转率的数据又会怎么样，我们不得不随意的使用的领导主观的数据、用垃圾般的历史数据、用无厘头的拷贝方式把本身就千疮百孔的销售预测用作生产计划及采购计划的依据那将是最愚蠢的企业行为。这里是数据的海洋，我们将会运用大数据技术把供应链条的数据进行全方位的整理及定位，并运用到企业的生命链——供应链中。 培训对象： 总经理、供应链总监、物流经理、采购经理、仓库经理、生产总监、生产经理、数据经理、IT经理、审计部负责人及相关领导或及相关从业人士。 课程收益： 1、 采购价格模版及模版中的数据要素 2、 如何获取价格数据并建立数据标杆 3、 供应商评估体系的权重数据体系的设立、及评估指标数据 4、 供应商数据共享系统对其账期及订单份额的影响 5、 客户的预测数据的使用，如何把预测准确率提高 6、 销售预测数据的过滤体系 7、 生产计划的数据的来源及如何建立精确的生产计划数据体系 8、 仓库周转数据的获取 9、 库存与呆货的界定，数学模型的建立 10、 二维码数据的建立，如何打破流水码对我们链条的威胁 11、 IT如何建立庞大的数据群并分配至各运营部门 12、 ERP的模块化操作对数据的利与弊是什么，我们如何最大限度的防范数据风险 13、 减少数据盲区 课程大纲： 第一天：9:00-16:30 第一部分：何谓大数据，大数据在哪里 （约1.5小时） 主题：大数据 目的： 通过对本部分内容的了解，让学员清楚我们企业供应链的数据到底沉淀在哪里，他们的作用什么，如何更好通过什么样的载体把数据利用起来。 时间：9:00-10:30 要点： （1） 大数据并非是低成本可以运作的 （2） 大数据其实我们企业身边的企业行为产生的数据积淀，任何公司都存在，但数据到底在哪里 （3） 何谓云计算，互联网＋的运营让数据集中于云计算的麾下，如何利用ERP的优势把数据运营起来 （4） 数据运用如何让供应链变得更加敏捷与精益 教学方法： （1） 教师讲解 （2） 学员互动为主 （3） 案例分析 课间休息 第二部分：大数据的获取——采购成本部分 （约3小时） 主题：采购成本数据的载体——模版、及模版数据填充 目的：引导学员设计成本数据的模版 时间：10:45-下午的14:45（中间有一小时的午餐时间） 1、 成本数据模版的设计（约1小时） （1） 以产品制造工艺为模版的数据基础 （2） 建立人、机、料、法、环的数据模型 （3） 这样工作的瓶颈是什么 l 注意企业文化 l 注意工作环境和上司的重视程度 教学方法： （4） 教师讲解 （5） 学员互动为主，自主提问 （6） 案例分析 2、 成本控制依然是现在供应链时代下头等大事，成本控制从成本数据开始,我们要从份利用数据技术（DT:DATA TECHNOLOGY），瀑布流数据的应用（约2小时） （1） 供应链成本体系一：采购成本数据 ——从供应商得报价模版中得数据开始介入 l 如何建立benchmarketing（标杆数据），如何甄别供应商报价的合理性 l 如何汲取数据以便于形成benchmarketing（标杆数据） l 子数据模块的形成 （2） 数据共享及数据分配 l 如何共享至合同 l 税、费的调整内容 3、 互联网＋的运用，电子报价平台与ERP 教学方法： （7） 教师讲解 （8） 学员互动为主，自主提问 （9） 案例分析 课间休息 第三部分：供应商管理数据体系建设与应用 主题：管理供应商的数据库内容及利用数据管理供应商 目的：学会获取供应商管理数据及利用数据管理供应商 时间：15:00-16:30 1、 供应商数据的获取，从开发入手 （1） 开发时，我们的参与部门有哪些 （2） 开发时，我们都获取些什么样的数据 2、 合作过程中，我们如何对供应商的评估体系 （1） 评估指标的设立 （2） 权重分配 （3） 供应商评估结果数据的应用 l 订单份额的二次分配 l 对供应商结账的模式 l 对供应商结账的帐期 教学方法： （10） 教师讲解 （11） 学员互动为主，自主提问 （12） 案例分析 第一天结束 第四部分：大数据应用下的预测、计划与紧急插单 主题：大数据与大计划 目的：通过学习，使学员掌握如何通过数据模型进行数据过滤，而避免用传统的办法来解决计划的顽疾。 时间：9:00-12：00 （中间有休息时间15分钟） 1、 生产形式的分类 （1） MTS与MTO（注意非标部件） （2） MTS的预测与MTO的预测有何区别 2、 过滤体系的建设及数据流转 （1） 绝不能拷贝销售预测用作生产计划和采购计划的数据来源 （2） 数据过滤的模型及全面应用 如何从销售预测数据到生产计划数据 如何从生产计划数据到采购的PO 3、 紧急插单的的数据及数据流转 ——如何引导使其健康循环，否则可能会导致插单后，每个计划都是插单。 4、互联网＋的运用，手机APP的使用让数据实现无缝对接 教学方法： （13） 教师讲解 （14） 学员互动为主，自主提问 （15） 案例分析、数据分析与数据使用 午餐一个小时 第五部分：库存数据模型及仓库周转 主题：提高库存周转率及仓库的二维码数据库建设 目的：利用数据库提高对呆货的防范体系并最大限度地防止呆货 时间：13:00-15:00 1、 技术变更会引起的库存变化，那吗对技术工程师的变更行为的数据模型是什么，如何跟其沟通 l 个人偏好设置数据报告 l 边际成本分析数据报告 2、 杜邦分析的库存模型 3、 灵活分析模型——对库存最大的帮助 4、 仓库二维码的数据库建立 ——区别条形码与二维码数据差别 5、 打造可视化仓库的基础——异常报告数据的读取 教学方法： （16） 教师讲解 （17） 学员互动为主，自主提问 （18） 案例分析 第六部分：国际运输与国内运输体系的成本数据与周期数据模型 主题：打造真正的运输成本数据管理体系与运输周期管理体系 目的：使我们对运输途中的货物做到了如指掌 时间：15:00-16:30 1、 国内运输成本数据模版 2、 跟车系统的管理与建设 3、 国内运输路线规划数据——三维数据的使用 4、 车辆数据管理－比如返程车辆的充分利用 5、 国际运输成本数据模版及周期模版——以EXW为主 6、 国际承运商选择依据的数据管理 ——熏蒸要素 ——船公司要素 ——收费要素（比如像BAF等） ——HS CODE要素…… …… 教学方法： （19） 教师讲解 （20） 学员互动为主，自主提问 （21） 案例分析，数据讲解 全部课程结束
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