数字化时代的供应链大数据分析及应用实践
供应链大数据知识体系 | 数字化系统建设 | 数据分析的基本思路
数据分析工具入门 | 区块链等前沿技术 | 供应链大数据先进案例解析
培训时间/地点：
7月24~25日（星期六 ~ 星期日）/北 京
9月16~17日（星期四 ~ 星期五）/上 海
收费标准：￥5600/人
? 含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费
? 不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用，早餐及晚餐
课程背景：
数字化时代各种新技术正在颠覆传统的供应链模式，也深刻影响了供应链业者的工作方式。与此同时，新技术引入应用不理想的情况也时有发生，如何让大数据相关技术在供应链中的正确”落地”? 在新技术流行趋势下，需要保持对供应链核心原则的清醒认知，不会随波逐流。
本课程将带给您“对大数据供应链的清醒认知”，在此基础上详解数据的四种主要分析应用方向，帮助学员快速上手, 掌握相关技能与原理。随后，会介绍包括智能制造成熟度模型与数字化供应网络模型领域的Best Practice ，课程最后会介绍大数据领域的前沿信息来源和学习资源。
课程目的：
学习供应链大数据体系，了解各方面知识在这个体系中的位置
? 学习企业供应链数据框架，掌握对数据管理的基本认知。
? 掌握数据分析的四大分析模式，以及数据分析师常用框架
? 学习供应链大数据分析的实用工具（数据可视化、BI、SPSS、Weka等）
? 了解前沿技术对供应链大数据的应用影响
? 学习行业领先的实践案例，借鉴其在数据分析和供应链提升方面的先进经验
? 了解可用于后续学习和工作的实用资源。
授课对象：
供应链总监、数字化供应链经理、供应链数据管理人员、流程优化经理、计划经理、IT经理、对供应链领域的大数据应用感兴趣，希望开拓眼界、提升相关技能的供应链从业人员（生产、采购、物流、计划等领域）
授课形式：
知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。
课程大纲：
D1 |
一 | 概述 |
供应链领域新技术趋势下的“矛盾” |
逐步成为历史包袱的ERP？ |
供应链价值飞跃需要探索数据的力量 |
本次课程中可以带给您的收获 |
二 | 供应链中的数据管理 |
供应链数据的口径问题 |
从业务数据到主数据管理 |
从主数据到元数据治理 |
建立数据标准体系 |
供应链业务规则的数据沉淀 |
案例：订单履约交付流程的数据 |
小组讨论：供应链数据管理的4P |
三 | 外部数据对供应链的改变 |
来自外部市场与供应商的数据带来重要洞察 |
基于供应数据的Cognitive Sourcing认知采购 |
基于供应商数据的风险监控评估 |
基于行业研发数据的采购降本 |
四 | 描述并分析你的供应链业务 |
四种数据分析：描述性分析-诊断性分析-预测性分析-决策性分析 |
需求/生产/供应商/产能数据的描述性分析 |
实操教学：Excel/BI工具进行描述性分析 |
生产计划中对于产能影响要素的诊断性分析 |
实操教学：SPSS工具进行诊断性分析 |
D2 |
一 | 增强供应链洞察力的分析方法 |
针对成本的预测与敏感性分析 |
实操教学：Weka工具进行预测性分析 |
基于绩效的生产排程的最优决策 |
实操教学：Solver进行决策性分析 |
案例分析：供应链控制塔对于端到端绩效/流程的监控预警优化 |
二 | 大数据应用前沿方向 |
CMMM五级智能制造成熟度模型 |
生产排程的数据模型结构 |
生产排程的数据决策过程 |
生产排程的大数据优化 |
小组讨论：工厂订单交付流程可以采用大数据优化的方向？ |
三 | DCM基于供应网络的数字能力模型 |
案例分析：智能需求管理对传统预测的颠覆 |
案例分析：数字化流程孪生带来虚拟世界的S/L大法 |
案例分析：MBD基于模型设计驱动的供应链成本 |
四 | 总结 |
学习资源介绍 |
讨论答疑 |
讲师介绍：西老师
西老师是国际认证的 CPIM 生产运营管理/TTT-LDI培训师/SCOR供应链模型师 /DDMRP需求驱动计划/CMA管理会计/IPMP项目管理/智能制造成熟度评估师认证。毕业于浙江大学硕士，中国科学技术大学MBA。先后在两家Gartner supply chain Top 25企业从事数字化供应链产品与战略项目管理，多年从事数字化项目咨询培训实施工作，负责项目曾入选国家第一批新基建项目，曾主导山东大学、北京航空航天大学的数字化财务/供应链硕士的课程设计与教学工作，也是公众号【未来供应链】主笔人。