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供应链数字化转型及先进实践

培训对象: 采购供应链管理相关人士

课程目标: 间接推断型数据模型和IT系统开发

费用说明: 5200

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供应链数字化转型及先进实践课程介绍

课程背景:

随着信息技术的快速发展,数据的获取成本变得越来越低,采购与供应链管理也迎来了“大数据”时代。如何从海量的数据中洞悉供应市场的变化,找到**优的供应链管理模式,成为公司及采购管理人员能否脱颖而出的关键。本课程对采购与供应链管理中的各个环节按照“分析何种数据,如何获取数据,怎样分析数据”的思路,配合贴近实际的18个实操案例与案例分享,使学员切实掌握“从历史数据出发,以模型经验判断”的数据思维,快速应用到实际采购管理工作中,产生增值。

课程大纲:

第1天:通用性知识培训和主观决策型数据模型

1.数据时代采购的格局观

采购职能的四种发展模式

采购的使命——降本,寻源,保持供应

采购人应具备的基本素质和核心竞争力

数据时代采购人的终极目标——实现增值

2.有效的数据获取和分析技巧

“为什么要分析数据”——数据分析的应用逻辑

“如何获取数据”——“定性”与“定量”数据收集方法

“如何分析数据”——数据的清洗,解析与建模方法

“数据分析的结论”——基于数据的决策与误差分析

案例分享1:某电商西南大区总仓运营数据的采集与分析

3.直观决策型数据——库存管理中的数据分析应用

库存的类型及隐藏成本

常用的库存考核指标(ITO,DOS)

案例分享2:从财务视角看ITO和其他财务指标对库存控制的推动

**经济订货量的确认

推拉结合供应链及**优结合点

基于数据的**优订货决策——柔性供应链

实操案例3:安全库存,周转库存设置实操

4.决策型数据——物流运营中的数据分析应用

端到端的数据流——高效的订单传递

物流数据类型及5种配送方式(Milk-run,VMI,Cross-Docking同步物流,Direct直送)

公司内部物流规划核心考察点

建立中转仓库主要评估因素

如何规划**优的物流配送方案

案例分享4:家居服务商在大促销到来前基于数据分析的运营准备

5.直观决策型数据——供应商财务风险评估中的数据分析应用

非财务人员如何看待财务报表——核心数据及获取方法

常见的财务分析指标及其内在意义(流动比率,速动比率,负债率…)

财务中的3张表——资产负债表,损益表,现金流量表

让数字说话——如何在财务报表中衡量供应商能力

新的蓝海市场——供应链金融

实操案例5:从某医疗用品企业的财务报表的解读分析其供应链战略

第2天:间接推断型数据模型和IT系统开发

6.间接推断型数据——Sourcing中的数据分析应用

要价格,还是质量?——供应商选择的5种数据考量

潜在供应商评估——SMART原则的应用

战略寻源和普通寻源对数据要求的差异

外包还是自制?——采购永恒的主题

案例分享6:某跨国企业对自制/外包决策的分析

7.间接推断型数据——成本优化中的数据分析应用

成本的构成与数据拆解

案例分享7:边际成本分析方法

成本分析与价格分析

案例分享8:设备采购中TCO成本优化案例

供应商报价分析及应对策略

成本分析工具及成本优化方法(目标成本法、LPP、LCCS、标准化、精益生产、E-采购…)

案例分享9:贴标和喷码服务的流程优化与成本节约

案例分享10:Learning Curve(学习曲线)在劳动密集型生产中的应用

8.间接推断型数据——需求预测管理中的数据分析应用

需求管理集中化——用同一组数据说话

挖掘历史数据中的“宝藏”——用数据管理需求

基于数据的合理预测(加权平均法,平滑指数法,泊松曲线法,回归分析法…)

案例分享11:新产品或服务研发过程中的需求预测管理

9.间接推断型数据——采购管理中的数据分析应用

采购的支出分析与产品分级

实操案例12:采购支出分析与采购优化决策

采购项目的预算制定与管理

供应商关系管理

案例分享13:某企业在多品类采购中的供应商关系管理模型

供应商绩效管理优化

10.IT系统的开发和升级

IT系统解决了什么问题?它在企业管理中扮演了什么角色?

各种供应链相关的IT系统的功能介绍

SRM系统(采购管理系统)的基本逻辑架构和发展现状简介

IT系统开发的流程

IT系统开发失败的原因

案例分享14:某企业SRM系统开发失败的案例分享

IT系统开发中,用户的角色和职责

案例分享15:某企业招标软件开发中的需求描述和UAT测试

11.大数据时代采购人的数字化转型(DT)

数字化转型时代的背景和特点

人工智能在制造业和零售业中的实战案例

大数据革命——数据的收集与清洗

云计算与云应用

神经网络,深度机器学习在采购管理中的潜在应用

传统采购人的危机——如何做好采购领域的数字化转型

案例分享16:大数据分析和人工智能在现代制造业和互联网产业中的应用

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