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辛玉军

大数据技术应用于供应链管理

辛玉军 / 国内高德拉特组织认证的TOC应用讲师

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“这是**的时代,这是**糟的时代,这是理性的时代,这是困惑的时代,这是迷信的时代,这是怀疑的时代。这是希望之春,这是失望之冬。人们拥有一切,人们一无所有。由此将坠入地狱,由此将升上天堂。”

——狄更斯

物联网和工业软件的深度发展和广泛应用,我们每天产生和获取越来越海量的数据。让我们有机会可以对我们的市场,技术,产品,竞争对手,合作伙伴等经营环境有了越来越精准的描述和认知的可能。

数据是物理世界的DNA,精准、实时、多维度的场景化数据,转化精准、实时、多维度的信息,进而让我们可以快速做出精准的预测,并能够驱动企业的精准运营。

供应链中**大的麻烦就是不确定性。大数据技术可以依据深度,海量,颗粒度为一的数据做出精准预测,将对供应链的经营产生革命性的变革。

大数据预测是大数据**核心的应用,大数据预测将传统意义“预测”拓展到“现测”。大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题,而这是传统小数据集根本无法企及的。从预测的角度看,大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论,更能用于帮助企业经营决策,收集起来的资料还可以被规划,引导开发更大的消费力量。

企业的竞争已经变成生态圈的竞争,如何精准寻源,优化自己的生态,是供应链管理的一个全新的视角。大数据可以帮我们精准给每一个合作伙伴和潜在合作伙伴画像。同时,也可以帮助企业精准描述出自己理想合作伙伴的画像。这样就可以快速匹配出企业理想的生态圈的蓝图。

大数据可以协助供应链各个伙伴间的高效精准协同。大幅减少响应时间和提升响应的精准度。从而提升整个供应链的效能。

基于基础设施和广泛的数据,企业可以基于大数据进行物流网络设计和和优化。

大数据将用于供应链从需求产生,产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节,**大数据的使用对其供应链进行翔实的掌控,更清晰地把握库存量、订单完成率、物料及产品配送情况等;**预先进行数据分析来调节供求;利用新的策划来优化供应链战略和网络,推动供应链成为企业发展的核心竞争力。



课程大纲


一、大数据技术的历史、现状和未来

² 数据诉说真相的三个故事

² 数据分析和数据挖掘

² 大数据概念的产生

² 大数据和小数据

² 大数据,机器学习和人工智能

² 大数据实践

– Netflix—精准的客户推荐

– 美国太阳企业的精准营销

– 美国大通银行精准管理贷款风险

二、工业互联网和工业大数据

² 物联网——工业互联网的基础

– 从嵌入式系统到物理信息融合系统

– 智能化产品——物联网

– 敏感元件,通讯协议和技术标准物联网的地基

² 工业软件深度应用和集成

– 横向、纵向集成技术,打价值链上和企业内部通所有的系统和流程

– 端到端集成需求、设计、工艺、制造、物流和服务业务链上所有数据

² 供应链的数据采集、存储和计算

– 物联网,精准的数量,品种,人,地理位置

– 社交媒体,引导需求的事件和舆情

– 仓储、物流方式、路径、运费

三、互联网和移动互联网带来的需求大数据

² 互联网组织互联,信息共享

² 移动互联网,人人互联,自媒体盛行

四.智能化大数据时代带来的挑战

² 传统的营销和销售模式失灵了,精准的个性化营销和销售成为主流。

² 如果我们不转型,我们很快就会回到“石器时代。”

² 产品智能化是企业转型的加速器。

² 自适应的智能化的制造体系是保证转型成功的基石。

² 专家型公司将成为价值链上的明珠。

² 产品服务,服务化及时化是大势所趋。

五、大数据预测技术

² 大数据预测技术特征

– 实样而非抽样

– 效率而非精准

– 相关而非因果

² 大数据为基础的需求预测算法

– 回归分析

– 向量机

– 时间序列法

– ARIMA模型

– MTCA多层次因果分析

² 大数据预测实战案例

– 沃尔玛的供应链需求管理,数据驱动精准运营

– Target **购买记录精准营销、精准预测和精准备货

– GE**产品大数据精准预测产品故障,精准做备品备件管理

六、大数据应用于寻源和优化生态

² 企业竞争2.0——生态圈的竞争

² 数字化时代需要多维度的合作伙伴,企业依据蓝图整合社会各维度的能力(合作伙伴)

² 实时、全面、精准的信息为每一个合作伙伴画像

² 按图索骥,精准配对

七、大数据应用于网络规划和优化

² 网络规划——无限动态寻优

² 仓储、路径、运输费率、需求……多维数据多维约束的寻优

八、企业供应链数字化转型和大数据应用战略

² 领导的意识和领导变革的能力

² 人才储备和吸引

² 大数据战略部署从数据采集开始

² 构建数字化供应链战略

² 大数据从简单到高级

² 收获你的成果

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