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敏捷供应链与供应链数字化转型 -凯发推荐

【课程编号】:mkt050086

【课程名称】:

敏捷供应链与供应链数字化转型

【课件下载】:

【所属类别】:

【时间安排】:2024年04月13日 到 2024年04月14日3600元/人

2024年04月27日 到 2024年04月28日3600元/人

2023年05月13日 到 2023年05月14日3600元/人

2023年04月22日 到 2023年04月23日3600元/人

【授课城市】:

【课程说明】:如有需求,我们可以提供敏捷供应链与供应链数字化转型相关内训

【其它城市安排】:

【课程关键字】:济南供应链培训

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课程介绍

新冠肺炎疫情的蔓延让全球供应链低迷的直接影响已经开始显现,大量汽车制造企业因疫情而停止生产,智能手机制造商零部件供应出现严重不足等。

制造业依赖复杂而完整的生产体系。一个关键领域或环节出现差池,“蝴蝶效应”就容易显现。市场波动、链条中断、成本上涨......疫情之下,不少制造企业感受到了来自供应链的压力。面对疫情,复工难题困扰了很多企业,资金链、供应链、人员安排等一系列问题都逐渐出现。

压力,总会倒逼企业思考与前行。危机之下,很多行业、企业开始了关于供应链的反思。疫情如同一次对制造业的全面体检,可以更好意识到哪些环节薄弱,及时补齐短板,有利于在变局中抓住机遇。

在大数据背景下,加快进行供应链的数字化转型,是当前制造业的机遇。供应链的数字化转型,势在必行。

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主观数据、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低效的企业行为。

本课程,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,并运用到企业的供应链中。

课程大纲:

一、如何让供应链变得更加敏捷与精益

何谓大数据,大数据在哪里

大数据并非是低成本可以运作的

何谓云计算,如何利用ai的优势把数据运营起来

数据运用如何让供应链变得更加敏捷与精益

二、采购成本管理与大数据模型

1.大数据离不开成本数据模板(双维度)

第一维度:以产品制造工艺为模版的数据基础

第二维度:12个要素的成本数据

如何搭建这样的成本分析模型

摈弃传统工作模式

专业能力的建设

2.内部数据:供应商准入时应获取的8个数据群

3张财表

税务登记证(三证合一中)

设备清单(此要素下又分为8个数据)

3.外部数据:利用爬虫技术获取数据

材料数据

税务数据(注意hscode等)

三大费用

4.日常积累很关键

物流数据

拜访报告

三、供应商管理的大数据模型体系

1.供应商数据的获取,从开发入手

开发时,我们的参与部门有哪些

开发的动因与渠道

2.合作过程中,如何对供应商进行绩效评估

评估指标的设立

权重分配

供应商评估结果数据的应用

订单份额的二次分配

对供应商结账的模式

对供应商结账的帐期

3.单一供应源的管理体系

指定供应商

有竞争关系的供应商

多品种小批量等

拒绝使用甲方合同

要求甲方100%预付全部货款

四、供应链的核心——预测计划模型|大数据应用下的预测、计划与紧急插单

1.计划的大数据平台建设应注意的问题

预测数据的来源

mto与mts的数据流转渠道

2.过滤体系

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

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)

引导健康循环,否则可能会导致插单后,每个计划都是插单

数据录入

紧急插单

五、万恶之源|安全库存数据模型与数字化仓库管理

1.安全库存设置的数据模型建设

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

ioi(institute of inventory)物流(仓库)字典

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

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)

仓库追溯

物料布局

agv的使用

rfid的数据(3个维度)

标准化的技术体系与数据体系

六、物流大数据的体系与物流服务(国际与国内)

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

熏蒸要素

船公司要素

收费要素(比如像baf等)

hs code要素……

7.的管理与评估数据群

马老师

马晓峰老师

资深供应链、采购及物流领域专家

美国运输工程师协会会员、美国物流管理协会会员

中欧商学院外聘教授

从事供应链相关行业20年,积累了丰厚的行业经验

现任世界著名500强企业中国区物流总监,全面负责各工厂的物流系统的改善和优化

曾任2家世界500强企业采购经理、物流经理

曾任中国第三方物流有限公司首席技术官

曾任中国物资储运总公司数码仓储实施技术总监

曾任上海张江高科控股公司mrp系统实施主管

曾任ibm战略咨询部(原普华永道)供应链设计的高级顾问,

受聘马森中国、埃森哲中国物流顾问

专注于供应链大数据、供应链区块链、智能供应链、采购、精益物流及智能物流、预测与计划、采购成本、库存控制、供应商管理、工业app应用等

其所服务的代表企业有:

中国中车、捷豹路虎、沈阳宝马、陕西重汽、吉利、雷诺

大陆电子、泰科、村田、博世、博泽、曼胡默尔、安道拓

ge风电、金风科技、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、日立建机

诺和诺德、强生、飞利浦、东软、迈瑞、扬子江药业

伊利、山东金锣、可口可乐、好时、不凡帝范梅勒

顺丰、天地华宇、中远海、海丰、dhl

中海化学、中化蓝天、巴斯夫、西太平洋、立邦、君正氯碱

海澜、报喜鸟、动力科技、迪卡侬户外

天地华宇供应链b2b项目、比泽尔包材循环项目

北汽福田康明斯采购成本模板搭建项目

李斯特数字化供应链转型体系方案

广州日立库存优化项目

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