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数字时代供应链发展趋势及智能体系分析 课程目标 ： 1、数字时代供应链管理发展的趋势 2、智慧供应链运营体系层级架构 3、数字时代供应链节点如何有效控制 ；包括更快 ，更准确 ，更稳定 ，成本更低的 运营模式。 4、如何规避供应链运营风险 ，结合市场环境 ，不同产业供应链运营风险的规避策 略分析。 课程形式 ： 1. 全案例引导 ：课程设计以充实案例做引导 ，结合企业实际供应链运行案例 ，将 供应链管理过程细化分析 ，并对供应链每一环节以对应案例进行讲解 ，立标杆 ， 找差距 ，优化企业供应链规划全过程。 2. 全流程演练 ：课程从开始到结束，以企业实际供应链运营的整体流程作为脉络 ， 通过不同的 step 模拟 ，让参训学员对企业供应链阶段流程进行思考 ，找到可 提升点进行优化。相比沙盘模拟的供应链管理培训 ，进行了全新的升级与提升。 课程大纲 ： 第一部分 ：何谓供应链中的大数据 1. 什么是大数据 2. 大数据的产生缘由 3. 大数据的特征有哪些 ？ 4. 大数据的 4V 特性 5. 大数据产业链形式是什么 ？
6. 企业大数据在哪里 ？ 7. 大数据对企业的作用 8. 大数据类型 ：结构化与非结构化数据 9. 大数据驱动架构概念图 10. 大数据时代的发展趋势 第二部分 ：数字化供应链如何体现价值 1. 再小的企业也要有大数据 2. 企业的用户不是一类人 ，而是每个人 ？ 3. 互联网思维重塑传统企业商业价值链 4. 如何获取大数据 5. 大数据处理技术 6. 大数据系统架构图 7. 数据挖掘与分析 8. 数据挖掘基本方法 9. 实战项目 1——携程数据库 (游客数据、点评记录) 10. 实战项目 2—— 数据分析及可视化应用 11. 案例分析 ：京东的大数据供应链应用案例分析 12. 案例分析 ：大数据影响的智能化供应链管理模式提升企业运营效率 13. 大数据如何支持高效供应链管理 ？ 14. 大数据能给供应链带来什么 ？ 15. 供应链协同带来的好处 16. 案例分析 ：协同式供应链管理分析
17. 案例分析 ：利用大数据优化整合供应链上游管控体系 18. 案例分析 ：三全食品的大数据应用提升供应链端到端运营效率 第三部分 ：数字化供应链体系中的供应商管理数据体系建设与应用 1. 互联网如何向物联网进化 2. 案例分析 ：供应商管理数据体系建设的模型是什么 ？ 3. 供应商哪些数据对采购过程至关重要 ？ 4. 基于大数据的供应商管控如何有效运行 ？ 5. 供应商信息库建设的内容与功能 6. 如何通过系统平台共享供应商评价数据 7. 供应商关系管理系统数据化运作模式 8. 案例分析 ：供应商管理数据体系的建立与运作 9. 案例分析 ：供应商管理数据筛选与应用 第四部分 ：互联时代的数字化供应链如何提升企业收益 1. 数字化供应链发展的趋势分析 ：中国消费升级引领全球消费增长 2. 新零售模式带给我们的挑战是什么 ？ 3. 制造产业供应链管理存在的问题与挑战是什么 ？ 4. 高效供应链信息化建设 5. 企业从研发到制造各方需求情况分析 6. 互联时代高效供应链管理如何转型 ？ 第五部分 ：供应链数字体系建设的顶层设计模式 1. 如何从研发到制造进行有效供应链管理规划 2. 案例分析 ：商业预测驱动一体化供应链计划
3. 如何进行端到端的供应链协同 ？ 4. 供应链中数据控制塔的作用如何体现 ？ 5. 供应链智能运营解决方案 6. 案例分析 ：算法与优化在供应链作业中的应用 7. 案例分析 ：仓储及可视化产品的供应链解决方案 8. 案例分析 ：大数据在品类分仓中的应用 9. 案例分析 ：如何进行供应链中台管理
第六部分 ：供应链数字体系建设的管理层设计模式 1. 供应链运作如何高效覆盖订单、仓储、运输的全产品线 2. 基于 WMS 构建的物流整体解决方案 3. 如何利用大数据进行仓储运输的全透明化管理 4. 互联时代 ，企业如何规避供应链所带来的风险 ？
第七部分 ：供应链数字体系建设的作业层设计模式 1. 智能仓储环境的提升模式 2. 智能物流系统设计 3. 智能配送平台的运作模式 4. 供应链运作如何有效对接个性化城配需求 5. 互联网平台如何提升供应链运输效力 6. 供应链操作环节中的智能化装置有哪些 ？
7. 供应链趋势分析 ：未来的数字化供应链模式 8. 厂区智慧物流园建设如何推动高效供应链管理的提升
第八部分 ：如何通过供应链绩效数据分析企业收益 1. 如何通过目视分析法绘制供应链运作图 2. 在目视分析法的基础上 ，加上内部数据 ，分析供应链绩效。 3. 与公司战略和项目目标相比较并识别问题 4. 对解决方案的收益进行定量评价 5. 在基本分析法的基础上 ，加上竞争者和业内绩效数据 6. 如何与标杆企业供应链比较 7. 供应链内外部成本划分
第九部分 ：如何利用供应链数字平台提高物资周转率 1. 采购供给和需求变量分析 ：产生库存的主要源头在哪里 ？ 2. 案例分析 ：智慧化仓储物流体系建设模式 3. 供应链中的信息畸变-牛鞭效应，如何利用数据平台有效规避。 4. 销售需求预测数据的处理方式及应对策略 5. 订单批量与价格波动对供应链影响有多大 6. 供应链伙伴协同策略规避销售预测风险 7. 需求不确定性和供货优先级提升销售预测精度
第十部分 ：标杆企业协同供应链管理提升解决方案
1. 案例分析 ：企业如何进行协同供应链管理 ？ 2. 案例分析 ：企业如何辅助好供应商？打好物流起点的基础？ 3. 案例分析 ：企业如何找寻良好的库存坐标 ，整合供应链 ？ 4. 案例探讨 ：成功的供应链伙伴关系提升 5. 案例分析 ：建立供应链合作伙伴关系优势在哪里 ？
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