用数据分析挖掘供应链价值
培训讲师:高老师
时间地点:
2024年11月23-24日 广州
培训费用:4800元
赠送积分:4800
用数据分析挖掘供应链价值详细内容
《用数据分析挖掘供应链价值》
【课程对象】供应链业务相关的专业人员、主管
【课程时间】2024年11月23-24日
【课程地点】广州开课
【课程费用】4800元/人,费用包含:学费、资料费、休闲点心及其它服务费,交通和食宿费用自理,学习卡会员享受折扣。
主讲老师:高老师
v 原西门子高级供应链经理
v 中物联专家委员会委员
v 实战经验——曾先后任职于西门子(城市快消事业部)、舍弗勒(汽车事业部)等知名外企的供应链经理,16年以上供应链管理实践经验,拥有数年跨国公司管理经验。擅长数字化供应链、产销协同、ERP系统上线、供应链团队搭建等相关项目,曾带领团队获得集团全球最佳实践奖项(Integrate Planning—整合计划&敏捷供应链)。
v 专业背景——SCMP(供应链管理专家)授权讲师、教材编委;中物联供应链运营1+X项目专家组成员。
v 授课特点——有着数年留学、跨国企业工作经历,掌握多文化下的企业管理精髓,气场强,思路清晰,善于互动。会引导学员进入导师创造出的场景中,使得学员可以深刻认知并领会培训内容。擅用亲身实践的真实案例和客户面临的实际情况,现场分析实际问题。
v 主讲课程——高周转快交付--高效库存管理实战技巧©、数字化供应链与产销协同©、用数据分析挖掘供应链价值等。
v 服务客户——Vivo、百丽集团、361°、小罐茶、元气森林、洽洽瓜子、大疆、美团、DR珠宝、盼盼食品、绝味鸭脖、西贝莜面村、博世、北京汽车、东风本田、威孚集团、绿控集团、药明康德、正泰、盛虹集团、立讯精密、奥克斯集团、浙江中广、日立电梯、广州视源、安克创新、极飞科技、高盛达、中国电信、中南置业、华润置业、艾默生、华星光电、梁玉玺、法速电子……
课程背景
v 这是一个市场环境多变、不确定、系统复杂、信息模糊的无常时代,这是一个新技术、新模式层出不穷的时代,这是一个以客户需求为导向、供应链协同的时代。市场竞争的游戏规则正在改写,环境在变,谁不改变,谁就会被市场淘汰!用数据进行运营管理、公司决策,得到越来越多企业的认可;华为、苹果、亚马逊,这些行业的佼佼者,对公司的数据化管理尤为重视。
Ø 面对你无法改变的“需求多变”,我们该如何应对?
Ø 如何从“琐碎的日常救火”中逃离出来?
Ø 如何提升供应链决策能力,以应对越来越多的行业剧变?
Ø 如果我们不转型,我们很快就会回到“石器时代。”
v 针对以上问题,我们特邀原西门子高级供应链经理、中物联专家委员会委员高上先生,与我们一同分享《用数据分析挖掘供应链价值》的精彩课程。本课程详细介绍了供应链管理的原理与结构,核心框架及流程,聚焦于如何通过数据看趋势,通过趋势找到真正问题,如何基于根源问题得到实际方案,助力大家提升供应链决策能力。
课程收获
【企业收益】
1、帮助企业培养供应链数据分析的人才;
2、通过数据分析,提升客户服务水平,改善供应商合作关系,提高企业竞争力。
【岗位收益】
1、提高供应链部门决策质量,降低决策风险;
2、学会用数据定义问题;分析问题;解决问题;
3、通过具体案例展示关键绩效指标考核;
4、掌握分类分级分层管理能力,提升精细化管理能力。
课程特色
v 案例教学:企业自己的案例和其他企业案例结合。
v 工具方法实操性强:工具全部免费开源,课上确保学员通过电脑操作,当场学会计划工具的运用。
v 授课老师资质:高老师拥有9门软技能沟通课程的版权资质,有数年一线企业辅导经验。
v 高老师在外企,从基层计划员做到亚太供应链经理,了解各类学员的实际问题,可提供落地方案。关键知识点
学员评价
课程效果很好,课上分享的方法论和工具,非常值得借鉴,特别是根据产品族分到下层物料supply分析的那个工具,可以立即用在我们的日常工作当中。
——艾默生亚太供应链总监 Jonathan.Liu
感恩高老师,非常敬业,具有丰富的实战经验,让我们在前行的路上信心满满。
——百丽集团 蒋总
起初以为,供应链方面的课程会非常的枯燥乏味,但是整堂课下来,段子和笑料特别多,老师通过生动的日常案例,让我们很轻松的明白,整个供应链背后的逻辑,受益颇多。
——极飞科技 高级运营总裁 汤总
以前以为我之前的公司,在供应链管理这块做的已经非常细了,今天看到高老师的这些图表,觉得没有最细致,只有更细致。通过课堂上当场的演练,让我可以很轻松的领会到,工具背后的逻辑。
——美团某事业部 采购负责人
课程大纲
一、后疫情年代我们面临的挑战:从成本到风险,从安全到韧性
1、数字化时代,企业供应链面临的挑战
2、全球供应链正在向区域化、本地化转变;中国制造+全球供应链
3、智能化的供应链决策体系是保证转型成功的基石
4、SCM跨部门协同:研发、销售、生产、采购、物流一体化运作
二、供应链体系&逻辑概述
1、策略与改进
(1)供应链战略与愿景
(2)供应链管理目标
(3)持续改进
2、供应链组织结构与人员能力
(1)组织流程、程序
(2)资源计划与人员能力
(3)胜任力模型
3、生产与能力计划
(1)产品实现、能力计划
(2)生产计划、系统整合
4、客户需求管理标准
(1)沟通、发运、客户满意度反馈
5、供应商高效管理
(1)供应商选择、评估
三、数据助力运营之理论篇:如何运用大数据的供应链分析方法,提升决策质量
1、数据:数据收集/数据挖掘/数据处理/数据分析
2、趋势:目标设定/现状比对/定期跟踪/反馈机制
3、问题:思维模式/分析方法/理论工具/常见误区
4、方案:计划梳理/实施执行/审核验证/应急预防
5、决策:确定目标/聚焦关键/转化理论/夯实标准
【专题讨论】:如何进行数据分析?
第一步:明确分析目标和确定分析思路
第二步:数据收集
第三步:数据处理
第四步:数据分析
第五步:数据展现
第六步:报告撰写
四、数据助力运营之落地篇:有哪些数据需要分析
1、需求端:
(1)规格、尺寸等需求信息(可量化)
(2)历史消耗数据
(3)品类需求特征分析-二维分析法
2、采购端:
(1)请购单数据(PR)
(2)寻源数据 – 卡拉杰克矩阵
(3)供应商数据
(4)订单数据
(5)收货数据
(6)供应商交付绩效
3、供应端:
(1)销售、毛利、库存现状与销售同期比
(2)商品结构分析
(3)库存周转与现金流
(4)缺断货状况报表(OUT OF STOCK)
4、库存端:
(1)库存周转率 – 库存模拟报表
(2)库存持有成本
(3)缺货成本
(4)月均库存量/年均库存量
(5)呆滞库存比率
(6)安全库存量设定
五、数据助力运营之流程篇:如何实现高效供应链协同(内部)
1、需求的概念、特征
2、预测的概念、影响预测的要素
3、供应链计划管理的理想状态
4、供应计划体系
5、产销协同架构
【专题】:需求预测管理中的关键技术和方法论
(1)产品目录和客户分类管理的重要性
(2)影响需求预测的内部和外部因素
(3)理解为何预测调整说明比数据本身更加重要
(4)理解常用统计技术的基本原理以及应用环境要求
【专题】:如何做数据清洗
【工具】:预测影响性因子澄清与模型搭建
六、数据助力运营之流程篇:供方选培,供应链协同(外部)
1、战略寻源的过程当中,如何获取潜在供应商信息
2、如何提高“搜商”,通过网络综合了解供应商
3、用组合分析驱动采购战略与智能管理
4、多种采购方式的数字化管理应用
5、供应商主数据与供应商数据库
6、各类工业超市,采购平台的发展
【探讨】:有哪些采购数据值得分析?
七、全面库存管理(全链数据化)
1、库存可以掩盖所有运营的问题,如何实现实时库存数据可视化?
2、讲解:如何提高库存周转率(ITO)
3、讲解:库存结构梳理&库存计划制定
4、库存预警可视化系统
5、呆滞物料处理方案
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