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敏捷供應鏈與供應鏈數字化轉型

【課程編號】:MKT018953

【課程名稱】:

敏捷供應鏈與供應鏈數字化轉型

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:物流管理培訓

【時間安排】:2025年08月23日 到 2025年08月24日3600元/人

2025年05月10日 到 2025年05月11日3600元/人

【授課城市】:廣州

【課程說明】:如有需求,我們可以提供敏捷供應鏈與供應鏈數字化轉型相關內訓

【其它城市安排】:濟南

【課程關鍵字】:廣州供應鏈培訓

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課程介紹

新冠肺炎疫情的蔓延讓全球供應鏈低迷的直接影響已經開始顯現,大量汽車制造企業因疫情而停止生產,智能手機制造商零部件供應出現嚴重不足等。

制造業依賴復雜而完整的生產體系。一個關鍵領域或環節出現差池,“蝴蝶效應”就容易顯現。市場波動、鏈條中斷、成本上漲......疫情之下,不少制造企業感受到了來自供應鏈的壓力。面對疫情,復工難題困擾了很多企業,資金鏈、供應鏈、人員安排等一系列問題都逐漸出現。

壓力,總會倒逼企業思考與前行。危機之下,很多行業、企業開始了關于供應鏈的反思。疫情如同一次對制造業的全面體檢,可以更好意識到哪些環節薄弱,及時補齊短板,有利于在變局中抓住機遇。

在大數據背景下,加快進行供應鏈的數字化轉型,是當前制造業的機遇。供應鏈的數字化轉型,勢在必行。

沒有供應商的價格數據會怎樣?

沒有對供應商業績評估的數據會怎么樣?

沒有生產技術的數據會怎樣?

沒有庫存的數據會怎么樣?

沒有倉庫周轉率的數據又會怎么樣?

我們不得不隨意的使用的主觀數據、用垃圾般的歷史數據、用無厘頭的拷貝方式把本身就千瘡百孔的銷售預測用作生產計劃及采購計劃的依據那將是最低效的企業行為。

本課程,將會運用大數據技術把供應鏈條的數據進行全方位的整理及定位,并運用到企業的供應鏈中。

課程大綱:

一、如何讓供應鏈變得更加敏捷與精益

何謂大數據,大數據在哪里

大數據并非是低成本可以運作的

何謂云計算,如何利用AI的優勢把數據運營起來

數據運用如何讓供應鏈變得更加敏捷與精益

二、采購成本管理與大數據模型

1.大數據離不開成本數據模板(雙維度)

第一維度:以產品制造工藝為模版的數據基礎

第二維度:12個要素的成本數據

如何搭建這樣的成本分析模型

擯棄傳統工作模式

專業能力的建設

2.內部數據:供應商準入時應獲取的8個數據群

3張財表

稅務登記證(三證合一中)

設備清單(此要素下又分為8個數據)

3.外部數據:利用爬蟲技術獲取數據

材料數據

稅務數據(注意HSCODE等)

三大費用

4.日常積累很關鍵

物流數據

拜訪報告

三、供應商管理的大數據模型體系

1.供應商數據的獲取,從開發入手

開發時,我們的參與部門有哪些

開發的動因與渠道

2.合作過程中,如何對供應商進行績效評估

評估指標的設立

權重分配

供應商評估結果數據的應用

訂單份額的二次分配

對供應商結賬的模式

對供應商結賬的帳期

3.單一供應源的管理體系

指定供應商

有競爭關系的供應商

多品種小批量等

拒絕使用甲方合同

要求甲方100%預付全部貨款

四、供應鏈的核心——預測計劃模型|大數據應用下的預測、計劃與緊急插單

1.計劃的大數據平臺建設應注意的問題

預測數據的來源

MTO與MTS的數據流轉渠道

2.過濾體系

絕不能拷貝銷售預測用作生產計劃和采購計劃的數據來源

數據過濾的模型及全面應用

如何從銷售預測數據到生產計劃數據

如何從生產計劃數據到采購的PO

3.緊急插單的數據管理與插單邏輯(插單依據及如何解決插單)

引導健康循環,否則可能會導致插單后,每個計劃都是插單

數據錄入

緊急插單

五、萬惡之源|安全庫存數據模型與數字化倉庫管理

1.安全庫存設置的數據模型建設

安全庫存設置的7個數據

庫存周期

預測

實際銷售

平均絕對偏差值

前置時間(LT lead time)

市場的變化率

客戶滿意度

2.呆貨的形成,大數據給出的“殺手”排行榜

3.周準率的提升,如何提升倉庫的周轉1+8個方法

IOI(institute of inventory)物流(倉庫)字典

有條件或無條件退貨

4.數字化倉庫管理的核心,4.0倉庫其實離我們并不遠

打造可視化倉庫的基礎——異常報告數據的讀取(預警與報警功能)

倉庫追溯

物料布局

AGV的使用

RFID的數據(3個維度)

標準化的技術體系與數據體系

六、物流大數據的體系與物流服務(國際與國內)

1.國內運輸成本數據模版

2.跟車系統的管理與建設

3.國內運輸路線規劃數據——三維數據的使用

4.車輛數據管理-比如返程車輛的充分利用

5.國際運輸成本數據模版及周期模版——以EXW為主

6.國際承運商選擇依據的數據管理

熏蒸要素

船公司要素

收費要素(比如像BAF等)

HS CODE要素……

7.第三方物流的管理與評估數據群

馬老師

馬曉峰老師

資深供應鏈、采購及物流領域專家

美國運輸工程師協會會員、美國物流管理協會會員

中歐商學院外聘教授

從事供應鏈相關行業20年,積累了豐厚的行業經驗

現任世界著名500強企業中國區物流總監,全面負責各工廠的物流系統的改善和優化

曾任2家世界500強企業采購經理、物流經理

曾任中國第三方物流有限公司首席技術官

曾任中國物資儲運總公司數碼倉儲實施技術總監

曾任上海張江高科控股公司MRP系統實施主管

曾任IBM戰略咨詢部(原普華永道)供應鏈設計的高級顧問,

受聘馬森中國、埃森哲中國物流顧問

專注于供應鏈大數據、供應鏈區塊鏈、智能供應鏈、采購、精益物流及智能物流、預測與計劃、采購成本、庫存控制、供應商管理、工業APP應用等

其所服務的代表企業有:

中國中車、捷豹路虎、沈陽寶馬、陜西重汽、吉利、雷諾

大陸電子、泰科、村田、博世、博澤、曼胡默爾、安道拓

GE風電、金風科技、中船重工、阿特拉斯科普柯、美卓

三一重工、徐工、阿特拉斯-科普柯、日立建機

諾和諾德、強生、飛利浦、東軟、邁瑞、揚子江藥業

伊利、山東金鑼、可口可樂、好時、不凡帝范梅勒

順豐、天地華宇、中遠海、海豐、DHL

中海化學、中化藍天、巴斯夫、西太平洋、立邦、君正氯堿

海瀾、報喜鳥、動力科技、迪卡儂戶外

天地華宇供應鏈B2B項目、比澤爾包材循環項目

北汽福田康明斯采購成本模板搭建項目

李斯特數字化供應鏈轉型體系方案

廣州日立庫存優化項目

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