大数据时代下的供应链运营培训

　　大数据互联网＋以迅雷不及掩耳之势呼啸而来，在本身供应链还未立足之际当头棒喝，留给我们的还没来得及思考什么是供应链数据的情况下，又得重新启程来认识什么是互联网＋的数据，因为，他的冲击比供应链更加无情和彻底。试想，在我们的供应链条里：没有供应商的价格数据会怎样、没有对供应商业绩评估的数据会怎么样、没有生产技术的数据会怎样、没有库存的数据会怎么样、没有仓库周转率的数据又会怎么样，我们不得不随意的使用的领导主观的数据、用垃圾般的历史数据、用无厘头的拷贝方式把本身就千疮百孔的销售预测用作生产计划及采购计划的依据那将是最愚蠢的企业行为。这里是数据的海洋，我们将会运用大数据技术把供应链条的数据进行全方位的整理及定位，并运用到企业的生命链——供应链中。

　　参训要求：企业具备能覆盖到供应链上所有要素的ERP系统（比如像SAP的MM、PP、WF、CO、QM等模块）、VPN以及APP；友情提醒：由于本课程的特殊性，希望大数据必须作用在信息系统上方能发挥大数据的价值，如贵司无系统或系统的覆盖面积较小（只几个部门），望参与本课程时需谨慎。

　　总经理、供应链总监、采购总监；供应链经理/主管、采购经理/主管、仓库经理/主管、物流经理/主管、生产经理/主管、数据经理/主管、IT经理/主管；审计部负责人及相关领导或及相关从业人士

　　供应链体系的7大数据群建设

　　采购价格模版及模版中的数据要素

　　如何获取价格数据并建立数据标杆

　　供应商评估体系的权重数据体系的设立、及评估指标数据

　　供应商数据共享系统对其账期及订单份额的影响

　　客户的预测数据的使用，如何把预测准确率提高

　　销售预测数据的过滤体系

　　生产计划的数据的来源及如何建立精确的生产计划数据体系

　　仓库周转数据的获取

　　库存与呆货的界定，数学模型的建立

　　二维码数据的建立，如何打破流水码对我们链条的威胁

　　IT如何建立庞大的数据群并分配至各运营部门

　　ERP的模块化操作对数据的利与弊是什么，我们如何最大限度的防范数据风险

　　减少数据盲区

　　第一天9：00-16：30

　　一、何谓大数据，大数据在哪里

　　1.大数据并非是低成本可以运作的

　　2.大数据其实我们企业身边的企业行为产生的数据积淀，任何公司都存在，但数据到底在哪里

　　3.何谓云计算，如何利用AI的优势把数据运营起来

　　4.数据运用如何让供应链变得更加敏捷与精益

　　二、采购成本大数据

　　1.大数据离不开成本数据模板（双维度）

　　（1）第一维度是以产品制造工艺为模版的数据基础

　　（2）第二维度是12个要素的成本数据

　　（3）如何搭建这样的成本分析模型

　　2.大数据的获取是头等大事

　　（1）内部数：供应商准入时应获取的8个数据群

　　（2）外部数据：利用爬虫技术获取以下数据：材料数据、税务数据（注意HSCODE等）、三大费用等

　　（3）日常积累很关键：物流数据数据、拜访报告等

　　三、供应商管理大数据体系

　　1.供应商数据的获取，从开发入手

　　（1）开发时，我们的参与部门有哪些

　　（2）开发的动因与渠道

　　2.合作过程中，我们如何对供应商的绩效评估

　　（1）评估指标的设立

　　（2）权重分配

　　（3）供应商评估结果数据的应用：

　　3.单一供应源的管理体系：8种表现（课上详述）

　　（1）指定供应商

　　（2）有竞争关系的供应商

　　（3）多品种小批量等

　　（4）拒绝使用甲方合同

　　（5）要求甲方100%预付全部货款等等

　　第二天9：00-16：30

　　四、大数据应用下的预测、计划与紧急插单（供应链的核心）

　　1.计划的大数据平台建设应注意的问题

　　（1）预测数据的来源

　　（2）MTO与MTS的数据流转渠道

　　2.过滤体系

　　（1）绝不能拷贝销售预测用作生产计划和采购计划的数据来源

　　（2）数据过滤的模型及全面应用：如何从销售预测数据到生产计划数据、如何从生产计划数据到采购的PO

　　3.紧急插单的数据管理与插单逻辑（插单依据及如何解决插单）

　　（1）如何引导使其健康循环，否则可能会导致插单后，每个计划都是插单。

　　五、安全库存数据模型及周转提升

　　1.安全库存设置的数据体系建设

　　（1）安全库存设置的7个数据

　　库存周期

　　预测

　　实际销售

　　平均绝对偏差值

　　前置时间（LT lead time）

　　市场的变化率

　　客户满意度

　　2.呆货的形成，大数据给出的“杀手”排行榜

　　3.周准率的提升，如何提升仓库的周转1+8个方法

　　（1）IOI（institute of inventory）物流（仓库）字典

　　（2）有条件或无条件退货

　　4.数字化仓库管理的核心，4.0仓库其实离我们并不远

　　（1）打造可视化仓库的基础——异常报告数据的读取（预警与报警功能）

　　（2）仓库追溯

　　（3）物料布局

　　（4）AGV的使用

　　（5）RFID的数据（3个维度）

　　（6）标准化的技术体系与数据体系

　　六、物流数据系统（国际与国内）国内运输成本数据模版

　　1.国内运输成本数据模版

　　2.跟车系统的管理与建设

　　3.国内运输路线规划数据——三维数据的使用

　　4.车辆数据管理－比如返程车辆的充分利用

　　5.国际运输成本数据模版及周期模版——以EXW为主

　　6.国际承运商选择依据的数据管理

　　（1）熏蒸要素

　　（2）船公司要素

　　（3）收费要素（比如像BAF等）

　　（4）HS CODE要素……

　　第三方物流的管理与评估数据群

　　马老师

　　专业背景

　　“供应链与物流”金牌讲师，管理学专业，从事供应链相关行业20年，积累了丰厚的行业经验

　　授课风格

　　用案例来解释您的困惑，用经验解决问题

　　专长领域

　　供应链、采购、物流及智能物流、计划、采购成本、库存控制、供应商管理、ERP建设等

　　服务企业

　　电子通讯：比比电子、西门子、通用半导体、菲利浦电子、NEC、电气电器：五星电器、海尔集团、美的集团、实达电脑集团、

　　汽车交通：福特马自达、佳通轮胎、

　　医药医疗：西安杨森、安盛药业、惠氏制药、巴斯夫维生素、史克、……

　　机械行业：东风康明斯、BOSCH电动工具、欧瑞康科技、英维斯控制器、……

　　化工行业：汉高化工、国际香料中国、德莎胶带、扬子巴斯夫、液化空气、ICI卜内门油漆、物流行业：瑞士迅达电梯上海物流中心、上药物流、APL上海公司、K-LINE中国、NYK……食品饮料：高乐高、

　　其他：大亚湾电站、罗地亚稀土、北斗科技、大全集团、烽火网络、苏泊尔厨房用品、……..

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