“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

数据诉说真相的三个故事

数据分析和数据挖掘

大数据概念的产生

大数据和小数据

大数据，机器学习和人工智能

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

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

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

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

互联网组织互联，信息共享

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

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。

如果我们不转型，我们很快就会回到“石器时代。”

产品智能化是企业转型的加速器。

自适应的智能化的制造体系是保证转型成功的基石。

专家型公司将成为价值链上的明珠。

产品服务，服务化及时化是大势所趋。

五、大数据预测技术

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

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

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

企业竞争2.0——生态圈的竞争

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）

实时、全面、精准的信息为每一个合作伙伴画像

按图索骥，精准配对

七、大数据应用于网络规划和优化

网络规划——无限动态寻优

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

领导的意识和领导变革的能力

人才储备和吸引

大数据战略部署从数据采集开始

构建数字化供应链战略

大数据从简单到高级

收获你的成果