您好,欢迎来到诺达名师!
客服热线:18898361497

当前位置: 首页 > 采购物流 > 供应链管理 > 供应链数智化实战

王明哲

供应链数智化实战

王明哲 / 工业、金融数字化、智能化实战专 家

课程价格: 具体课酬和讲师商量确定

常驻地: 呼市

预定该课 下载课纲

咨 / 询 / 热 / 线 18898361497

在线咨询

课程大纲

【课程收益】

掌握1套思维框架,将所有数字化转型技术串联起来

盘点数字化技术对供应链降本增效的四个阶段

理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路

建立数据思维,解封你未曾意识到的资源和力量

理解智慧供应链的5大痛点

了解大量相关案例,以及背后的经验与教训

在动手实战中将智慧供应链知识内化

【课程特色】够专业,内容前沿且正确;讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;重互动,巧妙设计提升参与感;能落地,反复验证的方法及真实案例。

【课程对象】供应链相关中高层管理者。

【课程时间】2天(6小时/天)

【课程大纲】

一、数字化的顶层思维

1、数字化转型是什么

企业中的流程与人类的神经

企业中的信息与人类的神经信号

数字化:在数字世界中帮助企业构造神经系统

2、数字化顶层思维框架

感知:获取原始数据

认知:抽取关键信息

推理决策:形成计划

反馈动作:实施计划

小互动:如果你在跟心仪的女神约会……

3、我们应该关注哪些数字化技术

基础设施:解除计算机的能力封印

数据应用:搬金砖VS挖金矿

案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测

4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”

信息化:固化流程/信息流转/数据积累

人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术

5、数字化转型有哪三个必经阶段

Digitization:无纸化

Digitalization:高效化

Digital transformation:无人化

每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术

案例:人员绩效智能评估系统

二、供应链核心概念导入

1、供应链在企业中的地位

企业中唯二能“挣钱”的部门

工业领域的企业竞争核心是供应链

案例:通用电气供应链案例

2、供应链的管理要素

供应商基础管理

招标及寻源管理

订单及物流管理

供应商绩效考核

合同管理

兑付账款管理

案例:特斯拉供应链解析,戴尔的基本供应链

3、工业企业供应链的管理痛点

20%的间接物料吃掉企业80%的时间成本

传统采购中的:低、慢、差、弱、散

案例:海尔生产外包装模块化,通用汽车与波音公司供应链挑战

4、供应链金融概念导入

供应链金融的核心玩法

供应链金融的不同种类

汽车领域供应链金融案例

案例:UPS物流金融业务

5、数字化供应链标杆

事务性工作系统处理

寻源与采购高效处理

品类管理及采购策略着重处理

数字化供应链的提质、降本、增效、风控

案例:华能集团如何解决电力行业供应链数字化挑战,传统供应链与数字化供应链比较

三、供应链数字化转型

1、供应链数字化转型战略

供应链数字化转型的时代契机

供应链数字化转型的战略思维

供应链数字化转型的战略趋势

案例:世界**大航空发动机公司供应链转型案例、IBM数字化供应链转型案例

2、数字化引发的供应链变革

数字化引发采购计划变革

案例:COSTA采购需求预测平台

数字化引发采购过程变革

案例:海尔数字化采购

数字化引发生产过程变革

案例:海尔数字化采购

数字化引发供应链运营变革

案例:世界500强电子生产企业数字供应链解决方案

数字化引发的逆向供应链变革

案例:亚马逊可持续发展供应链计划

数字化供应链控制塔概念导入

案例:宝洁供应链控制塔

3、供应链数字化经典案例

京东的智慧供应链

案例:京东无界智能供应链

阿里巴巴的数智化供应链

案例:菜鸟供应链网络

数字化技术重塑美的供应链

案例:美的智联供应链-制造业供应链标杆

联想的数字化供应链及背后方法

案例:联想供应链数字化转型全过程回顾

4、供应链数字化的度量方法

传统供应链度量方法

数字化供应链成熟度指标

数字意识成熟度指标

如何使用上述指标

四、智能化底层原理,及其带给供应链的新可能

1、人工智能的2大底层原理

逻辑固化:师傅“教”徒弟

知识抽取:师傅“带”徒弟

案例:预测男生是否会受女生欢迎

2、人工智能的6大底层套路

X-Ypairs:知识抽取

Y→X:生成万物

X1-X2 pairs:推荐匹配

X only:聚类算法

Y only:超越人类

Dot & Line:知识图谱

人工智能发展的终点

案例:百度智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机

3、人工智能的6步落地法

价值驱动 or 数据驱动

机器学习 ≠ 江湖算命

数据模型 VS 机理模型

大数据   ∪ 深度学习

行业专家 ||  客观事实

行政可行 ≈  **大门槛

案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,工业智能无损检测,自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000%

4、人工智能的在智慧供应链中的应用

预测需求提前备战

仓储机器人替代人工

路径**优化提升效率

案例:某著名汽车品牌销量预测,亚马逊VS京东仓储机器人对比,百度AI物流调度**优化案例

五、数智化项目推进方法

1、方法串讲:先发散再收敛

2、以价值为导向的头脑风暴

痛点问题罗列

痛点问题排序

3、数据准备阶段的可行性收敛

数字化项目机理分析

数字化项目数据关联性分析

数字化项目数据质量分析

4、数据使用阶段的可行性收敛

谁可以成为AI的“师傅”

我们能否请得起这个“师傅”

5、行政可行性收敛

横向行政跨越分析

纵向行政跨越分析

6、方案展示及讨论

专业可行性提升

行业可行性提升

上一篇: 智慧供应链 下一篇:数字时代供应链需求预测与库存优化

下载课纲

X
""