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确定线上开课!相约3月19日供应链大数据分析!

数字化时代的供应链大数据分析与应用实践


课程背景:



随着信息技术的快速发展,数据的获取成本变得越来越低,采购与供应链管理也迎来了“大数据”时代。如何从海量的数据中洞悉供应市场的变化,找到最优的供应链管理模式,成为公司及采购管理人员能否脱颖而出的关键。本课程对采购与供应链管理中的各个环节按照“分析何种数据,如何获取数据,怎样分析数据”的思路,配合贴近实际的18个实操案例与案例分享,使学员切实掌握“从历史数据出发,以模型经验判断”的数据思维,快速应用到实际采购管理工作中,产生增值。


培训对象:



采购供应链管理相关人士


课程大纲(上下滑动查看)



一、数据时代采购的格局观

  • 采购职能的四种发展模式

  • 采购的使命——降本,寻源,保持供应

  • 采购人应具备的基本素质和核心竞争力

  • 数据时代采购人的终极目标——实现增值

二、有效的数据获取和分析技巧

  •  “为什么要分析数据”——数据分析的应用逻辑

  • 如何获取数据”——“定性”与“定量”数据收集方法

  • 如何分析数据”——数据的清洗,解析与建模方法

  • “数据分析的结论”——基于数据的决策与误差分析

三、直观决策型数据——库存管理中的数据分析应用

  • 库存的类型及隐藏成本

  • 常用的库存考核指标(ITO,DOS)

  • 案例分享1:ITO设置方法(九宫格法)及不同行业ITO设计

  • 最经济订货量的确认

  • 推拉结合供应链及最优结合点

  • 基于数据的最优订货决策——柔性供应链

  • 实操案例2:安全库存,周转库存设置实操

四、直观决策型数据——物流运营中的数据分析应用

  • 端到端的数据流——高效的订单传递

  • 物流数据类型及5种配送方式(Milk-run,VMI,Cross-Docking同步物流,Direct直送)

  • 公司内部物流规划核心考察点

  • 建立中转仓库主要评估因素

  • 如何规划最优的物流配送方案

  • 案例分享3:某跨国企业海外配送成本优化案例

  • 案例分享4:某国内企业基于数据选择中转仓库地址案例

五、直观决策型数据——供应商财务风险评估中的数据分析应用

  • 非财务人员如何看待财务报表——核心数据及获取方法

  • 常见的财务分析指标及其内在意义(流动比率,速动比率,负债率…)

  • 财务中的3张表——资产负债表,损益表,现金流量表

  • 实操案例5:资产负债表深度解析

  • 让数字说话——如何在财务报表中衡量供应商能力

  • 实操案例6:某公司连续3年财务报表简要分析

  • 新的蓝海市场——供应链金融

六、间接推断型数据——Sourcing中的数据分析应用

  • 要价格,还是质量?——供应商选择的5种数据考量

  • 潜在供应商评估——“10C”原则的应用

  • 案例分享7:博弈论与数据的不透明在高效寻源中的应用

  • 战略寻源矩阵——16种战术选择最佳供应商

  • 案例分享8:某樱桃企业物流配送供应商战略寻源分享

  • 外包还是自制?——采购永恒的主题

七、间接推断型数据——成本优化中的数据分析应用

  • 成本的构成与数据拆解

  • 案例分享9:“薄利多销背后的秘密”——边际成本分析方法

  • 成本分析与价格分析

  • 案例分享10:某橡胶产品基于数据分析成本优化实例

  • 供应商报价分析及应对策略

  • 实操案例11:如何提前预估供应商成本(ABC作业法)——某燃油管路报价明细分析策略

  • 成本分析工具及成本优化方法(目标成本法、LPP、LCCS、标准化、集中采购、E-采购…)

  • 案例分享12:LPP(线性性价比法)在复杂集成物料成本优化中的应用

  • 案例分享13:Learning Curve(学习曲线)在劳动密集型生产中的应用

八、间接推断型数据——需求预测管理中的数据分析应用

  • 需求管理集中化——用同一组数据说话

  • 挖掘历史数据中的“宝藏”——用数据管理需求

  • 基于数据的合理预测(加权平均法,平滑指数法,泊松曲线法,回归分析法…)

  • 案例分享14:新产品上市后需求预测应对方式

  • 案例分享15:量产产品如何做好需求分析与预测

  • 案例分享16:某半导体零件在供需波动中如何做好需求管理 

九、间接推断型数据——采购管理中的数据分析应用

  • 采购的支出分析与产品分级

  • 实操案例17:采购支出分析与采购优化决策

  • 采购项目的预算制定与管理

  • 供应商关系管理

  • 案例分享18:某企业在多品类采购中的供应商优化

  • 供应商绩效管理优化

十、大数据时代采购人的数字化转型(DT)

  • 大数据革命——数据的收集与删除

  • 云计算与边缘计算

  • 神经网络,深度机器学习在采购管理中的潜在应用

  • 传统采购人的危机——如何做好采购领域的数字化转型



课程信息:



时间地点:  

2020年03月19~20日

(周四、周五/线上开课)

2020年0530~31 ( 、周日/北京 ) 

2020年07月25~26日(周六、周日/上海) 

2020年09月18~19日(周五、周六/北京)


咨询方式:



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