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数字化时代的供应链大数据分析及应用实践SH-Xiaoxi

培训对象: 供应链总监、数字化供应链经理、供应链数据管理人员、流程优化经理、计划经理、IT经理、对供应链领域的大数据应用感兴趣,希望开拓眼界、提升相关技能的供应链从业人员(生产、采购、物流、计划等领域)

课程目标: 学习供应链大数据体系,了解各方面知识在这个体系中的位置 学习企业供应链数据框架,掌握对数据管理的基本认知。 掌握数据分析的四大分析模式,以及数据分析师常用框架 学习供应链大数据分析的实用工具(数据可视化、BI、SPSS、Weka等) 了解前沿技术对供应链大数据的应用影响 学习行业领先的实践案例,借鉴其在数据分析和供应链提升方面的先进经验 了解可用于后续学习和工作的实用资源。

费用说明: 5600/人(含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶

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数字化时代的供应链大数据分析及应用实践SH-Xiaoxi课程介绍

课程大纲

一、概述

供应链领域新技术趋势下的“矛盾”

逐步成为历史包袱的ERP?

供应链价值飞跃需要探索数据的力量

本次课程中可以带给您的收获

二、供应链中的数据管理

供应链数据的口径问题

从业务数据到主数据管理

从主数据到元数据治理

建立数据标准体系

供应链业务规则的数据沉淀

案例:订单履约交付流程的数据

小组讨论:供应链数据管理的4P

三、外部数据对供应链的改变

来自外部市场与供应商的数据带来重要洞察

基于供应数据的Cognitive Sourcing认知采购

基于供应商数据的风险监控评估

基于行业研发数据的采购降本

四、描述并分析你的供应链业务

四种数据分析:描述性分析-诊断性分析-预测性分析-决策性分析

需求/生产/供应商/产能数据的描述性分析

实操教学:Excel/BI工具进行描述性分析

生产计划中对于产能影响要素的诊断性分析

实操教学:SPSS工具进行诊断性分析

五、增强供应链洞察力的分析方法

针对成本的预测与敏感性分析

实操教学:Weka工具进行预测性分析

基于绩效的生产排程的**优决策

实操教学:Solver进行决策性分析

案例分析:供应链控制塔对于端到端绩效/流程的监控预警优化

六、大数据应用前沿方向

CMMM五级智能制造成熟度模型

生产排程的数据模型结构

生产排程的数据决策过程

生产排程的大数据优化

小组讨论:工厂订单交付流程可以采用大数据优化的方向?

七、DCM基于供应网络的数字能力模型

案例分析:智能需求管理对传统预测的颠覆

案例分析:数字化流程孪生带来虚拟世界的S/L大法

案例分析:MBD基于模型设计驱动的供应链成本

八、总结

学习资源介绍

讨论答疑


授课方式与老师风格

授课风格生动活泼,浅显易懂,擅长理论结合实践案例。更**小组讨论增加对授课主题的交流沟通。课程内容从供应链数据的产生,消费,管理,到描述,分析,预测,**终到决策,层层递进将整个知识体系逐步展开。

讲师介绍

Xiao xi  他是国际认证的 CPIM 生产运营管理/TTT-LDI培训师/SCOR供应链模型师 /DDMRP需求驱动计划/CMA管理会计/IPMP项目管理/智能制造成熟度评估师认证。毕业于浙江大学硕士,中国科学技术大学MBA。先后在两家Gartner supply chain Top 25企业从事数字化供应链产品与战略项目管理,多年从事数字化项目咨询培训实施工作,负责项目曾入选国家**批新基建项目,曾主导山东大学、北京航空航天大学的数字化财务/供应链硕士的课程设计与教学工作。



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