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        4006-900-901

        用數據分析挖掘供應鏈價值

        參加對象:供應鏈業務相關的專業人員、主管
        課程費用:電話咨詢
        授課天數:2天
        授課形式:內訓
        聯系電話:4006-900-901 / 17821361800(小威)

        微信咨詢&報名

        課程背景  COURSE BACKGROUND

               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?

        ● 如果我們不轉型,我們很快就會回到“石器時代?!?/span>

               在外企研究了16年供應鏈數據分析的高老師,將告訴大家,如何通過數據看趨勢,通過趨勢找到真正問題,如果基于根源問題得到實際方案,助力大家提升供應鏈決策能力。

        課程收益  PROGRAM BENEFITS

        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、掌握分類分級分層管理能力,提升精細化管理能力


        課程特色:

        1、 案例教學:企業自己的案例和其他企業案例結合

        2、 工具方法實操性強:工具全部免費開源,課上確保學員通過電腦操作,當場學會計劃工具的運用

        3、 授課老師資質:高老師擁有9門軟技能溝通課程的版權資質,有數年一線企業輔導經驗

        4、 高老師在外企,從基層計劃員做到亞太供應鏈經理,了解各類學員的實際問題,可提供落地方案

         

        培訓形式:前沿理念分享,互動式講授,實戰案例分析與解讀,現場演練等多種形式

        課程大綱  COURSE OUTLINE

        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跨部門協同:研發、銷售、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

           供應鏈戰略與愿景

           供應鏈管理目標

           持續改進

        2、供應鏈組織結構與人員能力

           組織流程、程序

           資源計劃與人員能力

           勝任力模型

        3、生產與能力計劃

           產品實現、能力計劃

           生產計劃、系統整合

        4、客戶需求管理標準

           溝通、發運、客戶滿意度反饋

        5、供應商高效管理

        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

        • 數據:數據收集、數據挖掘、數據處理、數據分析

        • 趨勢:目標設定、現狀比對、定期跟蹤、反饋機制

        • 問題:思維模式、分析方法、理論工具、常見誤區

        • 方案:計劃梳理、實施執行、審核驗證、應急預防

        • 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:報告撰寫

         

        四、數據助力運營之落地篇:有哪些數據需要分析

        需求端:

           及時交付率

           物料主數據可靠性

           預測準確率

           生產計劃達成率

           供應鏈響應時間

           產能規劃數據

        采購端:

           請購單數據(PR

           尋源數據

           供應商數據

           合同數據

           訂單數據

           收貨數據

           付款數據

           供應商交付績效

        供應端:

           銷售、毛利、庫存現狀與銷售同期比

           商品結構分析

           庫存周轉與現金流

           缺斷貨狀況報表(OUT OF STOCK)

           顧客需求調查與促銷分析報告

           市場調查數據分析與經營策略研究

        庫存端:

           庫存周轉率

           庫存持有成本

           缺貨成本

           月均庫存量/年均庫存量

           呆滯庫存比率

           帳卡物相符率

           倉庫面/容積利用率

           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:預測影響性因子澄清與模型搭建

         

        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析?

         

        七、全面庫存管理(全鏈數據化)

        1、  在途物料的管理(供應商在途、內部轉倉、外部借料、發貨在途…)

        2、  超期物料的管理

        3、  來料不良的監控與管理

        4、  呆壞帳的監控與管理

        5、  物料低周轉\物料呆滯產生原因的分析

        6、  如何監控與處理呆滯物料(處理的原則、要求、途經…)

        7、  如何及時處理呆滯物料(替代、消耗、變買…)

        8、  庫存積壓資金的原因分析

        9、  內部物流的監控與風險管理

        我們的服務  OUR SERVICES
        服務流程

        業務范疇
        量身定制化的經典內訓課程
        人力資源
        勞動法
        培訓發展
        職業技能
        市場營銷
        經營股權
        戰略管理
        行政商務
        財務管理
        研發管理
        生產管理
        物流管理
        采購管理
        職業素養
        通用管理
        獨具特色的系統解決方案
        人力資源
        勞動法
        企業文化
        戰略經營
        組織變革
        股權激勵
        領導力
        技術研發
        財務管理
        生產管理
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