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供應鏈技術應用

課程安排
網(wang)絡課程(cheng)回(hui)放（有效(xiao)期(qi)90天(tian)）

課程背景
在(zai)數(shu)(shu)字化(hua)時代，各種新技(ji)(ji)術正(zheng)在(zai)顛覆(fu)傳統(tong)的(de)供(gong)應(ying)鏈(lian)模式(shi)，也深(shen)刻影響了供(gong)應(ying)鏈(lian)業(ye)(ye)者的(de)工(gong)作方式(shi)。本次講(jiang)(jiang)座將基(ji)于供(gong)應(ying)鏈(lian)大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)知識體系(xi)，按“數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)從何(he)而來(lai)(lai)”、“如何(he)分(fen)析(xi)和處理數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)” 、“如何(he)提(ti)升(sheng)供(gong)應(ying)鏈(lian)水平”三(san)個方面把相關知識串聯起來(lai)(lai)。針對轉型升(sheng)級的(de)實際需求(qiu)，講(jiang)(jiang)座會(hui)(hui)解(jie)析(xi)業(ye)(ye)務流(liu)程、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)組(zu)織等(deng)(deng)(deng)IT架構維度(du)之間的(de)關系(xi)，讓學員(yuan)懂得企業(ye)(ye)架構（EA）是大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)應(ying)用的(de)必要(yao)前提(ti)。講(jiang)(jiang)師(shi)也會(hui)(hui)講(jiang)(jiang)解(jie)近年出(chu)臺的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)相關法(fa)律(lv)法(fa)規，讓學員(yuan)能更好(hao)地(di)幫(bang)助(zhu)企業(ye)(ye)規避(bi)風險(xian)。在(zai)此(ci)基(ji)礎上，將詳(xiang)解(jie)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)的(de)主要(yao)工(gong)具（業(ye)(ye)務分(fen)析(xi)思維、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)可視(shi)化(hua)和BI、SQL語(yu)言等(deng)(deng)(deng)），幫(bang)助(zhu)學員(yuan)快速上手。隨后(hou)，會(hui)(hui)講(jiang)(jiang)解(jie)云(yun)計算、人工(gong)智能等(deng)(deng)(deng)領(ling)域(yu)的(de)知識要(yao)點，結(jie)合案例(li)闡釋(shi)它們(men)對供(gong)應(ying)鏈(lian)的(de)潛(qian)在(zai)影響。講(jiang)(jiang)座的(de)最后(hou)會(hui)(hui)結(jie)合汽車(che)、快消等(deng)(deng)(deng)行業(ye)(ye)的(de)標桿企業(ye)(ye)案例(li)，詳(xiang)細展示AI等(deng)(deng)(deng)技(ji)(ji)術給(gei)供(gong)應(ying)鏈(lian)帶(dai)來(lai)(lai)的(de)真(zhen)實提(ti)升(sheng)。課程最后(hou)會(hui)(hui)介紹大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)領(ling)域(yu)的(de)前沿工(gong)具和學習(xi)資源。

課程目的
-學習供應鏈大數據體系，了解各方面知識在這個體系中的位置
-關于“數據從何而來”：學習數字化系統的“前端”、”后端”等基本概念，以及企業架構知識
-了解*出臺的大數據相關法律法規，樹立數據合規意識
-掌握數據分析的基本步驟，以及數據分析師實用思維模式
-學習大數據應用的實用工具（數據可視化、BI、SQL語言）
-了解區塊鏈、人工智能等前沿技術對供應鏈大數據的影響
-學習汽車、新零售等行業的企業案例，借鑒其在數據分析和供應鏈提升方面的先進經驗
-了解(jie)可用于后續學習和工作的(de)實用資源。

課程大綱 
一、供應鏈大數據概述
-供應鏈和采購管理的根本使命
-供應鏈管理的*發展趨勢：七大要點
-供應鏈大數據體系劃分 -“獲取數據”、“分析處理數據”、“為供應鏈增值”
-您從本課程中(zhong)可以(yi)獲得的(de)五(wu)點收獲 

二、企業架構：大數據分析的基礎
-案例：工業4.0時代先進生產管理的視頻
-企業數字化體系介紹 -“前端”和“后端”的概念
-企業IT架構的類型 - 業務架構/應用架構/數據架構/技術架構
-數據管理六大原則 - 如何采集數據、分享數據、保障數據安全等
-企業架構的變遷史 - 從傳統運營時代到“新零售”時代
-大數(shu)據相(xiang)關的*法律法規

三、數據分析的五大步驟
-五大分析步驟 - 數據的收集、清洗、規整、使用和更新
-案例：某互聯網企業數據清洗步驟演示
-案例：供應鏈需求分析和預測功能的實現
-案例：用Excel“運籌優化”模塊來求解*成本問題
-Office軟件其它(ta)分析(xi)功能介(jie)紹(shao)

四、數據分析的核心思維模式
-數據分析師是什么樣的人才？ – 四大核心素質
-六種實用分析思維 – 結構化思維、維度思維等
-供應鏈優(you)化(hua)的幾種實用工(gong)具

五、數據可視化和BI工具應用
-如何讓數據“看得見”？- 常用的12種可視化圖表及適用場合
-讓管理者決策更簡單 – BI（商業智能）基本概念
-常用 BI 軟件入門及功能解析
-案(an)例(li)：知(zhi)名(ming)(ming)快消企業、知(zhi)名(ming)(ming)物流服務(wu)商的“管理者駕(jia)駛(shi)艙” 

六、SQL：最常用的數據庫語言
-企業數據管理的六個層次 – 從Excel到大數據架構
-SQL入門 – 軟件環境選擇和基本使用方式
-SQL語言實戰 - 常用語法介紹
-實用自學資源 

七、大數據前沿技術介紹
-企業架構思想 - SOA和微服務簡介
-計算技術 - 人工智能（AI）要點及其對供應鏈的意義
-數據庫技術 - 數據湖（Data Lake）簡介
-案例：某知名科技公司如何利用新技術來拓展業務范圍
-數據庫技術 - 區塊鏈（Blockchain）要點
-案(an)例：汽車、物流等行業公司是如(ru)何應用區塊鏈(lian)的 

八、優秀企業案例介紹
-新一代供應鏈管理理念 – “連接、配置、運營、優化、服務、傳播”
-案例：某大型制造業企業的數字化架構升級
-案例：某汽車制造廠的物流基礎數據管理
-案例：某食品企業的生產/物流數據采集
-案例：某高科技企業基于大數據的運營優化
-案例：某電器公司的工業大數據體系及其效果
-案例：某世界500強企業的廠內物流數字化管理
-案例：某知名車企的數字化供應鏈及其智慧提升
-案例：新零售巨頭基于大數據的運營優化和閉環管理
-其(qi)它(ta)前沿實(shi)踐分享

九、大數據分析相關資源 
-軟件供應商資源
-硬件供應商資源
-進一步學習資源推薦

講師介紹
Victor老師，在一家世界500強企業擔任物流領域高級經理。他是國際認證的CSCP供應鏈管理師和TOGAF企業IT架構師。Victor畢業于清華大學 (電子工程和工業工程專業)，曾在德國亞琛留學，并赴*威斯康星大學工業與系統工程系訪問。他在西門子德國和中國總部工作多年，并曾擔任管理咨詢顧問，為多家世界知名企業提供供應鏈管理咨詢，對供應鏈系統的設計和優化有著深刻的理解。
Victor也是工業(ye)4.0和(he)數字化領(ling)域的專家，曾在(zai)(zai)學(xue)術期(qi)刊和(he)知(zhi)名媒(mei)體(ti)上發表(biao)十余篇(pian)文章，并應邀在(zai)(zai)清華大學(xue)、西交利物浦(pu)大學(xue)、清華上海(hai)校友會(hui)IT與財經分會(hui)等機構授(shou)課，在(zai)(zai)業(ye)界有(you)著廣泛的影響。

供應鏈技術應用