【培訓對象】
供應鏈業務相關的專業人員、主管

【培訓收益】
企業收益： 1、幫助企業培養供應鏈數據分析的人才； 2、通過數據分析，提升客戶服務水平，改善供應商合作關系，提高企業競爭力。 崗位收益： 1、提高供應鏈部門決策質量，降低決策風險； 2、學會用數據定義問題；分析問題；解決問題； 3、通過具體案例展示關鍵績效指標考核； 4、掌握分類分級分層管理能力，提升精細化管理能力。

一、后疫情年代我們面臨的挑戰：從成本到風險，從安全到韌性
1、數字化時代，企業供應鏈面臨的挑戰
2、全球供應鏈正在向區域化、本地化轉變；中國制造+全球供應鏈
3、智能化的供應鏈決策體系是保證轉型成功的基石
4、SCM跨部門協同：研發、銷售、生產、采購、物流一體化運作

二、供應鏈體系&邏輯概述
1、策略與改進
（1）供應鏈戰略與愿景
（2）供應鏈管理目標
（3）持續改進
2、供應鏈組織結構與人員能力
（1）組織流程、程序
（2）資源計劃與人員能力
（3）勝任力模型
3、生產與能力計劃
（1）產品實現、能力計劃
（2）生產計劃、系統整合
4、客戶需求管理標準
（1）溝通、發運、客戶滿意度反饋

5、供應商高效管理
（1）供應商選擇、評估

三、數據助力運營之理論篇：如何運用大數據的供應鏈分析方法，提升決策質量
1、數據：數據收集/數據挖掘/數據處理/數據分析
2、趨勢：目標設定/現狀比對/定期跟蹤/反饋機制
3、問題：思維模式/分析方法/理論工具/常見誤區
4、方案：計劃梳理/實施執行/審核驗證/應急預防
5、決策：確定目標/聚焦關鍵/轉化理論/夯實標準
【專題討論】：如何進行數據分析？
第一步：明確分析目標和確定分析思路
第二步：數據收集
第三步：數據處理
第四步：數據分析
第五步：數據展現
第六步：報告撰寫

四、數據助力運營之落地篇：有哪些數據需要分析
1、需求端：
（1）規格、尺寸等需求信息（可量化）
（2）歷史消耗數據
（3）品類需求特征分析-二維分析法
2、采購端：
（1）請購單數據（PR）
（2）尋源數據 – 卡拉杰克矩陣
（3）供應商數據
（4）訂單數據
（5）收貨數據
（6）供應商交付績效
3、供應端：
（1）銷售、毛利、庫存現狀與銷售同期比
（2）商品結構分析
（3）庫存周轉與現金流
（4）缺斷貨狀況報表(OUT OF STOCK)
4、庫存端：
（1）庫存周轉率 – 庫存模擬報表
（2）庫存持有成本
（3）缺貨成本
（4）月均庫存量/年均庫存量
（5）呆滯庫存比率
（6）安全庫存量設定

五、數據助力運營之流程篇：如何實現高效供應鏈協同（內部）
1、需求的概念、特征
2、預測的概念、影響預測的要素
3、供應鏈計劃管理的理想狀態
4、供應計劃體系
5、產銷協同架構
【專題】：需求預測管理中的關鍵技術和方法論
（1）產品目錄和客戶分類管理的重要性
（2）影響需求預測的內部和外部因素
（3）理解為何預測調整說明比數據本身更加重要
（4）理解常用統計技術的基本原理以及應用環境要求
【專題】：如何做數據清洗
【工具】：預測影響性因子澄清與模型搭建

六、數據助力運營之流程篇：供方選培，供應鏈協同（外部）
1、戰略尋源的過程當中，如何獲取潛在供應商信息
2、如何提高“搜商”，通過網絡綜合了解供應商
3、用組合分析驅動采購戰略與智能管理
4、多種采購方式的數字化管理應用
5、供應商主數據與供應商數據庫
6、各類工業超市，采購平臺的發展
【探討】：有哪些采購數據值得分析？

七、全面庫存管理（全鏈數據化）
1、庫存可以掩蓋所有運營的問題，如何實現實時庫存數據可視化？
2、講解：如何提高庫存周轉率（ITO）
3、講解：庫存結構梳理&庫存計劃制定
4、庫存預警可視化系統
5、呆滯物料處理方案
 

 高上

原西門子高級供應鏈經理

中物聯專家委員會委員

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