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大數據、云計算與供應鏈運營

課程時長:2天

課程價格: ¥3200.00/人

支  持: 增值稅專用發票 企業內訓定制

適合對象: 總經理、供應鏈總監、物流經理、采購經理、倉庫經理、生產總監、生產經理等相關人士

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  • 課程收益

    1、戰略性和實用性相結合的生動傳授方式,促使學員全神貫注;

    2、經驗與您分享;精彩案例穿插,生動形象

    課程對象

    總經理、供應鏈總監、物流經理、采購經理、倉庫經理、生產總監、生產經理等相關人士

    課程大綱

    第一部分何謂大數據,大數據在哪里

    主題:大數據

    目的:通過對本部分內容的了解,讓學員清楚我們企業供應鏈的數據到底沉淀在哪里,他們的作用什么,如何更好通過什么樣的載體把數據利用起來。

    要點:

    1.大數據其實我們企業身邊的企業行為產生的數據積淀,任何公司都存在,但數據到底在哪里

    2.何謂云計算,互聯網+的運營讓數據集中于云計算的麾下,如何利用ERP的優勢把數據運營起來

    3.數據運用如何讓供應鏈變得更加敏捷與精益

    教學方法:教師講解;學員互動為主;案例分析

    第二部分大數據的獲取--采購成本部分

    主題:采購成本數據的載體-模版、及模版數據填充

    目的:引導學員設計成本數據的模版

    一.成本數據模版的設計

    1.以產品制造工藝為模版的數據基礎

    2.建立人、機、料、法、環的數據模型

    3.這樣工作的瓶頸是什么

    ? 注意企業文化

    ? 注意工作環境和上司的重視程度

    教學方法:教師講解;學員互動為主,自主提問;案例分析

    二.成本控制依然是現在供應鏈時代下頭等大事,成本控制

    從成本數據開始,我們要從份利用數據技術(DT:DATA TECHNOLOGY),

    瀑布流數據的應用

    1.供應鏈成本體系一:采購成本數據--從供應商得報價

      模版中得數據開始介入

    ? 如何建立bench marketing(標桿數據),如何甄別

        供應商報價的合理性

    ? 如何汲取數據以便于形成bench marketing(標桿數據)

    ? 子數據模塊的形成

    2. 數據共享及數據分配

    ? 如何共享至合同

    ? 稅、費的調整內容

    ? 團隊的合作體系建設

    ? KPI考核對數據建設的影響

    3.互聯網+ 的運用,電子報價平臺與ERP

    教學方法:教師講解;學員互動為主,自主提問;案例分析

    第三部分:供應商管理數據體系建設與應用

    主題:管理供應商的數據庫內容及利用數據管理供應商

    目的:學會獲取供應商管理數據及利用數據管理供應商

    一供應商數據的獲取,從開發入手

    1.開發時,我們的參與部門有哪些

    2.開發時,我們都獲取些什么樣的數據

    二合作過程中,我們如何對供應商的評估體系

    1.評估指標的設立

    2.權重分配

    3.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

    教學方法:教師講解;學員互動為主,自主提問;案例分析

    第四部分:大數據應用下的預測、計劃與緊急插單

    主題:大數據與大計劃

    目的:通過學習,使學員掌握如何通過數據模型進行數據過濾,

    而避免用傳統的辦法來解決計劃的頑疾。

    一生產形式的分類

    1. MTS與MTO(注意非標部件)

    2.MTS的預測與MTO的預測有何區別

    二過濾體系的建設及數據流轉

    1.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

    2.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

    三緊急插單的數據及數據流轉

    ? 如何引導使其健康循環,否則可能會導致插單后每個計劃都是插單。

    四 互聯網+的運用,手機APP的使用讓數據實現無縫對接

    教學方法:教師講解;學員互動為主,自主提問;案例分析、數據分析與數據使用

    第五部分:庫存數據模型及倉庫周轉

    主題:提高庫存周轉率及倉庫的二維碼數據庫建設

    目的:利用數據庫提高對呆貨的防范體系并最大限

    度地防止呆貨:

    1.技術變更會引起的庫存變化,那嗎對技術工程師

      的變更行為的數據模型是什么,如何跟其溝通

    ? 個人偏好設置數據報告

    ? 邊際成本分析數據報告

    2.杜邦分析的庫存模型

    3.靈活分析模型——對庫存最大的幫助

    4.倉庫二維碼的數據庫建立--區別條形碼與二維碼數據差別

    5.打造可視化倉庫的基礎--異常報告數據的讀取

    教學方法:教師講解;學員互動為主,自主提問;

    案例分析

    第六部分:國際運輸與國內運輸體系的成本數據

    與周期數據模型

    主題:打造真正的運輸成本數據管理體系

    與運輸周期管理體系

    目的:使我們對運輸途中的貨物做到了如指掌

    1.國內運輸成本數據模版

    2.國內運輸路線規劃數據--三維數據的使用

    3.車輛數據管理-比如返程車輛的充分利用

    4.國際運輸成本數據模版及周期模版--以EXW為主

    5.國際承運商選擇依據的數據管理


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