供應鏈管理的數字化轉型 ——供應鏈管理的數字化、網絡化和智能化
講(jiang)師：辛(xin)玉軍 瀏(liu)覽次(ci)數：2576
課程描述INTRODUCTION
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培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
供應鏈管理的數字化轉型
課程背景
“這是最好的時代，這是最糟的時代，這是理性的時代，這是困惑的時代，這是迷信的時代，這是懷疑的時代。這是希望之春，這是失望之冬。人們擁有一切，人們一無所有。由此將墜入地獄，由此將升上天堂。”
——狄更斯
物聯網和工業軟件的深度發展和廣泛應用，我們每天產生和獲取越來越海量的數據。讓我們有機會可以對我們的市場，技術，產品，競爭對手，合作伙伴等經營環境有了越來越精準的描述和認知的可能。
數據是物理世界的DNA，精準、實時、多維度的場景化數據，轉化精準、實時、多維度的信息，進而讓我們可以快速做出精準的預測，并能夠驅動企業的精準運營。
供應鏈中*的麻煩就是不確定性。大數據技術可以依據深度，海量，顆粒度為一的數據做出精準預測，將對供應鏈的經營產生革命性的變革。
供應鏈的數字化轉型，把供應鏈的中管理對象（供應商、價格、訂單、物流、計劃、采購策略、質量管理）數字化、網絡化、智能化。從而打破時間、空間、知識、流程、信息和知識的限制，賦能企業高效精準運營，快速高質量的決策，提升企業的適應能力和應變能力。
制造業的傳統的物流信息系統CRM、S&OP、APS、ERP、SCM、WMS和WCS等信息系統和現在廣泛的物聯網的部署和實時，讓制造業有了來自各個銷售營銷、物料的長中短各時間維度的供應鏈計劃，以及在訂單執行過程中的排程，協同、監控和優化有了基于數據和對市場、技術、質量、制造和供應商的深度洞察基礎上的精準運營管理的條件。進而深度優化企業的整個物流管理水準。
大數據預測是大數據最核心的應用，大數據預測將傳統意義“預測”拓展到“現測”。大數據預測的優勢體現在它把一個非常困難的預測問題，轉化為一個相對簡單的描述問題，而這是傳統小數據集根本無法企及的。從預測的角度看，大數據預測所得出的結果不僅僅得到處理現實業務簡單、客觀的結論，更能用于幫助企業經營決策，收集起來的資料還可以被規劃，引導開發更大的消費力量。
企業的競爭已經變成生態圈的競爭，如何精準尋源，優化自己的生態，是供應鏈管理的一個全新的視角。大數據可以幫我們精準給每一個合作伙伴和潛在合作伙伴畫像。同時，也可以幫助企業精準描述出自己理想合作伙伴的畫像。這樣就可以快速匹配出企業理想的生態圈的藍圖。
大數據可以協助供應鏈各個伙伴間的高效精準協同。大幅減少響應時間和提升響應的精準度。從而提升整個供應鏈的效能。
基于基礎設施智能化和物聯網所獲取的廣泛全面實時的數據，企業可以基于大數據進行物流網絡設計和和優化。
大數據將用于供應鏈從需求產生，產品設計到采購、制造、訂單、物流以及協同的各個環節，通過大數據的使用對其供應鏈進行翔實的掌控，更清晰地把握庫存量、訂單完成率、物料及產品配送情況等；通過預先進行數據分析來調節供求；利用新的策劃來優化供應鏈戰略和網絡，推動供應鏈成為企業發展的核心競爭力。
課程大綱
一、 必然——數字化轉型是制造企業*出路
a) 數字化轉型為企業帶來的六大競爭力
i、構建以客戶為中心的更好的客戶體驗，得到更多，更忠心的客戶
ii、鏈接科技創新和客戶體驗，進行快速產品創新
iii、精準的運營，得到速度，敏捷型，質量和成本的競爭優勢
iv、基于“長板哲學”快速構建良好生態
v、服務創新，基于結果和體驗的服務延伸，創造更大的價值，進而推進商業模式的創新。
vi、充分發揮人的創造性、工匠精神實現人生價值，進而可以充分挖掘和吸引優秀的人才。
b) 數字化技術如何改變制造業
i、泛在連接、數據驅動、AI賦能、智能硬件，實現數據的感知、采集加工、使用。
ii、工業軟件，大數據和云計算，AR/VR，微服務賦予的實時全面無縫，簡單，易用知識泛在化，同步化；
iii、數字化技術讓客戶、技術、企業和生態圈的資源高效協同，精準運作，實現產品和業務模式的快速迭代和創新。
c) 顛覆式、破壞式創新改造制造業版圖，
d) 什么阻礙了的企業數字化轉型
二、 供應鏈管理的數字化
a) 數字化尋源
b) 價格管理數字化
c) 采購策略數字化部署
d) 物聯網和采購訂單的數字化監控
e) APS中物料計劃和采購計劃
f) 供應鏈質量管理的數字化、網絡化和智能化
三、 物聯網技術在供應鏈、物流中的應用
a) 物聯網技術簡介
b) 物聯網技術在需求預測，場外物流、倉儲備料、車間物流作業中的應用實踐。
四、 傳統物流信息化系統精要和實踐案例分享
a) 需求管理與S&OP、ERP、SCM、CRM信息系統原理和實踐案例分享
b) 供應商訂單協同、生產計劃、倉儲物流、質量管理和APS、SCM、MES、WMS、WCS、QMS信息系統原理和實踐案例分享
五、 工業互聯網和工業大數據
a) 工業軟件深度應用和集成
i、橫向、縱向集成技術，打價值鏈上和企業內部通所有的系統和流程
ii、端到端集成需求、設計、工藝、制造、物流和服務業務鏈上所有數據
b) 供應鏈的數據采集、存儲和計算
i、物聯網，精準的數量，品種，人，地理位置
ii、社交媒體，引導需求的事件和輿情
iii、倉儲、物流方式、路徑、運費
六、物聯網、互聯網和移動互聯網帶來的需求大數據
a) 客戶行為追蹤、畫像和需求預測
b) 精準營銷、深度活動、機制客戶體驗
七、大數據預測技術
a) 大數據預測技術特征
i、實樣而非抽樣
ii、效率而非精準
iii、相關而非因果
b) 大數據為基礎的需求預測算法
i、回歸分析
ii、向量機
iii、時間序列法
iv、ARIMA模型
v、MTCA多層次因果分析
c) 大數據預測實戰案例
i、沃爾瑪的供應鏈需求管理，數據驅動精準運營
ii、Target 通過購買記錄精準營銷、精準預測和精準備貨
iii、GE通過產品大數據精準預測產品故障，精準做備品備件管理
八、大數據應用于尋源和優化生態
a) 企業競爭2.0——生態圈的競爭
b) 數字化時代需要多維度的合作伙伴，企業依據藍圖整合社會各維度的能力（合作伙伴）
c) 實時、全面、精準的信息為每一個合作伙伴畫像
d) 按圖索驥，精準配對
九、大數據應用于網絡規劃和優化
a) 網絡規劃——無限動態尋優
b) 倉儲、路徑、運輸費率、需求……多維數據多維約束的尋優
八、企業供應鏈數字化轉型和大數據應用戰略
a) 領導的意識和領導變革的能力
b) 人才儲備和吸引
c) 大數據戰略部署從數據采集開始
d) 構建數字化供應鏈戰略
e) 大數據從簡單到高級
f) 收獲你的成果
供應鏈管理的數字化轉型
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