培訓安排：2024年12月5-6日深圳
培訓費用：4880元（含資料費、午餐費、專家演講費）；住宿統一安排，費用自理。
培訓對象：供應鏈相關從業者、管理者。
課程背景：
在競爭日益激烈的商業環境中，高效的供應鏈是企業成功的關鍵。本課程旨在傳授如何運用數據分析在供應鏈中挖掘潛在價值。通過數據分析，企業能夠洞悉市場需求、優化庫存水平、提高運營效率，并減少不確定性帶來的風險。課程從數據分析的基本原理出發，逐步深入到具體技術的應用，再通過實際案例分析，讓學員系統掌握數據分析在供應鏈中的實際操作和戰略決策價值。
培訓目標：
·掌握如何利用數據分析優化需求預測和庫存管理
·學會設定和監控關鍵績效指標（KPIs），實時提升供應鏈性能
·能夠識別和應對供應鏈風險，保障業務連續性和競爭優勢
課程大綱：
第一講：引言與課程概述
一、供應鏈時代
1．透明化與柔性化供應鏈成為發展的核心
2．數字化與人工智能應用
3．大數據與算法成為供應鏈優化的重要依托
二、 供應鏈管理的現代挑戰
1． 全球化與市場變化的影響
2． 客戶需求多樣化對供應鏈的挑戰
三、數據分析的基本原理
1．數據收集的重要性
2．數據處理與清洗步驟
四、數據分析與供應鏈管理的結合概述
1． 供應鏈中的數據分析流程
2． 成功案例簡介
第二講：數據分析在供應鏈管理的作用
一、供應鏈中數據分析的基礎知識
1．關鍵數據類型與采集方法
2．數據分析工具與平臺概覽
二、實例分析：數據分析如何改進需求預測
1．預測模型的構建與驗證
2．需求預測的準確性提升策略
三、數據可視化在供應鏈優化中的應用
1．可視化工具的選擇與使用
2．決策支持中的可視化技巧
第三講：關鍵數據指標（KPIs）與性能監控
一、定義KPIs：如何選擇合適的指標
1．KPIs的設定原則
2．供應鏈關鍵績效指標案例
二、實時數據監控的價值
1．監控系統的架構
2．實時反饋在運營中的作用
三、案例研討：通過KPIs監控供應鏈績效
1．績效分析的方法與流程
2．績效改進的策略與行動
第四講：數據分析技術在供應鏈中的應用
一、描述性分析與運營效率
1．過去數據的概況分析
2．效率問題的診斷與改進
二、預測性分析在庫存管理中的應用
1．庫存水平的動態預測模型
2．缺貨與過剩的成本分析
三、規范性分析幫助決策制定
1．決策樹與成本效益分析
2．模擬與優化技術
四、大數據與人工智能在供應鏈中的應用
1．機器學習模型在預測中的應用
2．AI在自動化與智能決策中的角色
第五講：供應鏈風險管理與數據分析
一、風險識別與數據分析工具
1．內部與外部風險源的識別
2．風險數據分析方法
二、風險評估與量化
1．風險評估模型
2．風險量化的數據支持
三、風險監控與響應策略
1．風險監控的系統設計
2．應急預案的制定與實施
第六講： 數據分析案、數據分析案例研究
一、行業案例展示：數據分析如何幫助企業提高供應鏈透明度
1．案例選擇與背景介紹
2．數據分析在提高透明度中的具體應用
二、成功案例討論與學習
1．問題識別與數據分析的結合
2．解決方案實施與效果評估
第七講：數據分析在供應鏈中的未來趨勢
一、數據分析技術是供應鏈管理的核心部分
1．它能幫助組織更好地理解供應鏈的動態
2．預測市場變化
3．優化運營效率
4．實現成本節約
二、數據分析在供應鏈中的幾個未來趨勢：
1．高級分析技術的發展方向：
（1）人工智能與機器學習的集成：
隨著人工智能和機器學習技術的發展，它們被越來越多地應用于供應鏈管理中，用于提高預測的準確性，優化庫存管理，降低運營成本，并提高自動化水平。
（2）實時數據分析：
技術的進步使得實時數據分析成為可能。在未來，供應鏈系統將能夠實時收集和分析數據，以便快速響應市場變動和供應鏈中斷。
（3）增強分析能力：
隨著大數據技術的進步，分析工具將變得更加強大和智能，能夠處理更大規模的數據集，并提供更深入的洞察，以支持更復雜的決策過程。
（4） 云計算與分析：
云技術使得數據分析工具更加易于訪問，支持跨地域的數據共享和分析協作，加強了不同供應鏈節點間的信息同步和透明度。
2．預測性與自適應供應鏈的前瞻：
（1）預測性分析：
使用歷史數據和機器學習算法來預測未來事件，使供應鏈能夠在發生問題之前采取行動。這涉及對銷售趨勢、季節性波動、供應商風險等進行分析，以實現更準確的需求預測和庫存管理
（2）自適應供應鏈：
自適應供應鏈是能夠根據實時數據和連續的分析自動調整自身操作的供應鏈。例如，通過實時監控天氣、交通和市場需求變化，供應鏈系統可以自動重新規劃物流路徑和庫存配置。
（3）供應鏈可視化與透明度：
增強的數據分析工具將進一步提高供應鏈的可視化程度，幫助企業更好地監控和管理其供應鏈中的每個環節。這包括對供應商績效的監控、風險管理以及合規性追蹤。
（4）數字孿生技術：
通過創建供應鏈的虛擬副本（數字孿生），企業可以模擬和分析供應鏈中的各種情景，從而在實際發生前測試和優化決策。
培訓講師：陶威老師
·湖北商會供應鏈協會首席顧問
·深圳市互聯網學會特聘專家
·曾任：聯想（世界500強企業）| 集團總協調員
·曾任：香港凱利集團 | 總經理
·曾任：華南城集團（綜合商貿物流領航企業）| 副總經理
·曾任：調車寶物流科技有限公司 | COO、聯合創始人
·現任：深圳市大疆物流科技（3A企業）| CEO、創始人
近20年供應鏈物流領域從業經歷，9年世界500強高管，10年創業經驗。57家大型企業供應鏈物流整合與升級方案，優化方案為企業節約成本數以千萬計。100余家企業供應鏈模塊設計咨詢顧問，協助搭建完善企業供應鏈體系。
陶威老師是供應鏈物流領域專家，多年的大型企業的管理經驗和創業經驗，讓陶威老師積累了豐富的供應鏈物流領域實戰經驗，曾提出供應鏈“零庫存、零資金、零溝通”的三個零理論，同時提出供應鏈的底層服務，三流融合，一流分開的創新供應鏈體系設計，以及供應鏈的BIGDOS思維，并且率先將理論在行業中付諸實踐，在行業具有廣泛的美譽度。陶威老師曾受邀到政府機構、國企央企、高等院校、大型上市企業等知名企業授課，得到了企業和學員的一致好評。被學員稱為供應鏈的“百科全書”。
擅長領域：供應鏈設計及整合、供應鏈運營實踐及優化、智慧供應鏈升級方案、物流平臺化戰略設計和規劃、供應鏈流程優化與重組、數字化供應鏈、大數據、物聯網、智慧物流體系建設、電子商務企業供應鏈優化設計、生產制造企業供應鏈再造、物聯網與互聯網在供應鏈體系中的應用、供應鏈金融。
陶老師授課風格幽默風趣，擅長引導學員主動思考，將知識吸收由機械模仿變為心靈神會；生動形象，以正反案例剖析知識點，把豐富實戰經驗融入課堂，幫助理解；邏輯清晰，充分掌控整個課堂結構，準確把握所有知識點，課堂呈現自然。
培訓客戶：
央企/國企：中遠海運、中集集團、中國郵政、中國煙草、中國電建、武鋼、寶鋼、鞍鋼、攀鋼、新天鋼集團、楚雄州國有資本投資集團、北京億力電力等
政府機構：成都新區政府、廣西省招商、廣西保稅區管委會等
生產制造類：聯想、華為、IBM、創維、東風柳州汽車、德昌電機、富士康深圳（中央采購）、深圳賽格科技、攀枝花鋼鐵研究院等
物流供應鏈類：京東物流、順豐速運、貨拉拉、港珠澳大灣區物流、德邦快遞、安能物流、原飛航物流、德坤物流、華南城、乾龍物流、凱東源現代物流、環國運物流、怡亞通物流、中盟網絡快運、聚盟科技、卡行天下物流、調車寶物流科技、勤牛物流、正佳物流、綜合信興物流、中海物流、中國遠洋物流、中鐵快運、鹽田港、寶恒通實業、寶亨利通、華寶物流、環國運物流、坪山海關、羅賓遜全球物流、怡亞通供應鏈、創捷供應鏈、長沙飛鶴物流、上海闌途信息技術、山西汽運集團等
電商類：深圳電子商務協會、有棵樹科技、迪盟網絡科技有、點籌網、點籌嚴選、每日優鮮、海瀾之家、居然之家，京東等
零售類：沃爾瑪、華潤萬家、每日優鮮、盒馬生鮮、錢大媽、海吉星等
園區規劃：恩施國際物流樞紐港、乾龍物流全國園區規劃等
高等院校：蘭州大學、海南大學、上海財經大學、西北大學、浙江財經大學等
其他：立白、蒙牛、老百姓大藥房、北京京東集、天津邢臺德龍鐵路、成都新華文軒出版傳媒、云南云天化、河南花花牛集團等
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