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中國企業培訓講師
《用數據分析挖掘供應鏈價值》
 
講(jiang)師:高老師 瀏覽次數:2587

課程描述INTRODUCTION

· 采購經理· 采購專員· 采購工程師

培訓講師:高老(lao)師    課程價格:¥3800元/人    培訓天數:2天(tian)   

日(ri)程安排SCHEDULE

2024-11-23 廣州

課程大(da)綱Syllabus

數據分析挖(wa)掘供(gong)應鏈公(gong)開課

課程對象:供應(ying)鏈(lian)業務相關的專業人員、主管

課程背景
這是一個市場環境多變、不確定、系統復雜、信息模糊的無常時代,這是一個新技術、新模式層出不窮的時代,這是一個以客戶需求為導向、供應鏈協同的時代。市場競爭的游戲規則正在改寫,環境在變,誰不改變,誰就會被市場淘汰!用數據進行運營管理、公司決策,得到越來越多企業的認可;華為、蘋果、亞馬遜,這些行業的佼佼者,對公司的數據化管理尤為重視。
-面對你無法改變的“需求多變”,我們該如何應對?-如何從“瑣碎的日常救火”中逃離出來?
-如何提升供應鏈決策能力,以應對越來越多的行業劇變?
-如果(guo)我們不轉型(xing),我們很快(kuai)就(jiu)會回到“石器時代。”

課程收獲
企業收益:
1、幫助企業培養供應鏈數據分析的人才;
2、通過數據分析,提升客戶服務水平,改善供應商合作關系,提高企業競爭力。
崗位收益:
1、提高供應鏈部門決策質量,降低決策風險;
2、學會用數據定義問題;分析問題;解決問題;
3、通過具體案例展示關鍵績效指標考核;
4、掌握分(fen)類分(fen)級(ji)分(fen)層管理能力,提(ti)升(sheng)精細化(hua)管理能力。

課程大綱
一、后疫情年代我們面臨的挑戰:從成本到風險,從安全到韌性
1、數字化時代,企業供應鏈面臨的挑戰
2、全球供應鏈正在向區域化、本地化轉變;中國制造+全球供應鏈
3、智能化的供應鏈決策體系是保證轉型成功的基石
4、SCM跨(kua)部門協同:研(yan)發、銷售(shou)、生產、采購、物流一體化運作

二、供應鏈體系&邏輯概述
1、策略與改進
(1)供應鏈戰略與愿景
(2)供應鏈管理目標
(3)持續改進
2、供應鏈組織結構與人員能力
(1)組織流程、程序
(2)資源計劃與人員能力
(3)勝任力模型
3、生產與能力計劃
(1)產品實現、能力計劃
(2)生產計劃、系統整合
4、客戶需求管理標準
(1)溝通、發運、客戶滿意度反饋
5、供應商高效管理
(1)供應商選擇、評估

三、數據助力運營之理論篇:如何運用大數據的供應
鏈分析方法,提升決策質量
1、數據:數據收集/數據挖掘/數據處理/數據分析
2、趨勢:目標設定/現狀比對/定期跟蹤/反饋機制
3、問題:思維模式/分析方法/理論工具/常見誤區
4、方案:計劃梳理/實施執行/審核驗證/應急預防
5、決策:確定目標/聚焦關鍵/轉化理論/夯實標準
【專題討論】:如何進行數據分析?
第一步:明確分析目標和確定分析思路
第二步:數據收集
第三步:數據處理
第四步:數據分析
第五步:數據展現
第六步:報(bao)告撰寫

四、數據助力運營之落地篇:有哪些數據需要分析
1、需求端:
(1)規格、尺寸等需求信息(可量化)
(2)歷史消耗數據
(3)品類需求特征分析-二維分析法
2、采購端:
(1)請購單數據(PR)
(2)尋源數據 – 卡拉杰克矩陣
(3)供應商數據
(4)訂單數據
(5)收貨數據
(6)供應商交付績效
3、供應端:
(1)銷售、毛利、庫存現狀與銷售同期比
(2)商品結構分析
(3)庫存周轉與現金流
(4)缺斷貨狀況報表(OUT OF STOCK)
4、庫存端:
(1)庫存周轉率 – 庫存模擬報表
(2)庫存持有成本
(3)缺貨成本
(4)月均庫存量/年均庫存量
(5)呆滯庫存比率
(6)安全庫存量設定

五、數據助力運營之流程篇:如何實現高效供應鏈協同(內部)
1、需求的概念、特征
2、預測的概念、影響預測的要素
3、供應鏈計劃管理的理想狀態
4、供應計劃體系
5、產銷協同架構
【專題】:需求預測管理中的關鍵技術和方法論
(1)產品目錄和客戶分類管理的重要性
(2)影響需求預測的內部和外部因素
(3)理解為何預測調整說明比數據本身更加重要
(4)理解常用統計技術的基本原理以及應用環境要求
【專題】:如何做數據清洗
【工具】:預測影(ying)響性因子澄清與(yu)模型搭(da)建(jian)

六、數據助力運營之流程篇:供方選培,供應鏈協同(外部)
1、戰略尋源的過程當中,如何獲取潛在供應商信息
2、如何提高“搜商”,通過網絡綜合了解供應商
3、用組合分析驅動采購戰略與智能管理
4、多種采購方式的數字化管理應用
5、供應商主數據與供應商數據庫
6、各類工業超市,采購平臺的發展
【探討】:有哪些采購數據值得分(fen)析?

七、全面庫存管理(全鏈數據化)
1、庫存可以掩蓋所有運營的問題,如何實現實時庫存數據可視化?
2、講解:如何提高庫存周轉率(ITO)
3、講解:庫存結構梳理&庫存計劃制定
4、庫存預警可視化系統
5、呆滯物料(liao)處理方案

專家簡介
高上
原西門子高級供應鏈經理
中物聯專家委員會委員
【實戰經驗】
曾先后任職于西門子(城市快消事業部)、舍弗勒(汽車事業部)等知名外企的供應鏈經理,16年以上供應鏈管理實踐經驗,擁有數年跨國公司管理經驗。擅長數字化供應鏈、產銷協同、ERP系統上線、供應鏈團隊搭建等相關項目,曾帶領團隊獲得集團全球*實踐獎項(Integrate Planning—整合計劃&敏捷供應鏈)。
【專業背景】
SCMP(供(gong)應鏈(lian)管理專家)授權(quan)講師(shi)、教材編委;中物聯供(gong)應鏈(lian)運營(ying)1+X項目專家組(zu)成員。

數據分(fen)析挖(wa)掘供應鏈公開課


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