4006-900-901

数字化时代的供应链大数据分析及应用实践

参加对象:制造型企业总经理,ⅠT,供应链管理,采购,供应商管理,物流等部门相关管理人员
培训价格:5200/人(含:教材、午餐、茶点、税费)
培训时长:2天
培训名额:40
授课形式:公开课
联系电话:4006-900-901 / 17821361800(小威)

注:本课程可针对企业需求,提供内训服务,欢迎咨询!

近期开课  COURSES NEAR FUTURE
  • 2025年04月17~18日 上海
  • 2025年07月17~18日 北京
  • 2025年10月23~24日 上海
课程背景  COURSE BACKGROUND


在数字化时代,大数据等前沿技术给各个产业带来了巨大冲击,也正在颠覆传统的供应链模式。为了应对全新的竞争格局,供应链从业者需要树立大数据意识,并且及时引入新技术来提升运营水平。本次讲座将讲解数字化供应链的基本概念和成熟度判定标准,使得每家公司能够正确判断自己所处的发展阶段。针对转型升级的实际需求,讲座会解析业务流程、应用管理、数据组织等基础架构维度,让学员懂得企业架构是数字化运行的必要前提。在此基础上,将讲解几大基本的数据分析工具(Excel、业务分析思维、数据可视化和BISQL语言),帮助听众入门。在此基础上,会帮助学员了解云计算、人工智能等技术领域的知识要点。讲座的最后会结合汽车、快消等若干行业的标杆企业案例,展示数据挖掘等技术给产业运行带来的真实提升,并介绍大数据分析相关的供应商概况和学习资源。


课程收益  PROGRAM BENEFITS


·             数字化供应链的定义,和成熟度评估准则。

·             懂得企业架构是运用大数据技术的基础,并了解架构的四大要素(业务、应用、数据、技术)。

·             懂得数据分析的几大基本步骤,及其主要难点。

·             掌握大数据分析的四大基础工具。

·             了解云计算、人工智能等前沿技术。

·             解析汽车、快消等若干行业的企业案例,学习其在业务流程组织、技术应用等方面的先进经验。

·             了解数字化各领域的供应商概况和学习资源。


课程大纲  COURSE OUTLINE

供应链大数据分析与应用  总两天- 第一天

1.       供应链数字化:大数据分析的前提

a)           数字化供应链的发展现状介绍

b)          供应链发展阶段与数字化成熟度

c)           不同行业数字化的区别

2.       企业架构:大数据分析的基础

a)           企业架构体系概述

b)          大数据架构的基本原则

c)           要素一:业务架构,及其基本组件

d)          要素二:应用架构,及其基本组件

e)           要素三:数据架构,及其基本组件

f)           要素四:技术架构,及其基本组件

g)          新零售时代企业架构的变迁

3.       数据分析的五大步骤及其要点

a)           步骤一:数据的收集

b)          步骤二:数据的清洗

c)           步骤三:数据的规整

d)          步骤四:数据的使用

e)           步骤五:数据的更新

f)           主要应用难点和对策

4.       基础分析技术(一):业务分析思维

a)           为什么巴菲特是优秀的分析师?

b)          分析问题的金字塔原理

c)           供应链运营常见的分析思路

5.       基础分析技术(二):Excel比你想象的更强大  

a)           Excel函数的常见类别(清洗处理类、计算统计类等)

b)          经典数据功能举例(数据透视表、vlookup等)

c)           案例:用Excel求解物流运输的最优成本

d)          案例:用Excel做企业决策模型

6.       基础分析技术(三):数据可视化

a)           经典图表类型介绍

b)          BI(商业智能)入门

c)           PowerBI 应用以及案例

d)          案例:某大型零售商的供应链数据可视化

7.       当日培训内容小结及讨论


供应链大数据分析与应用  总两天- 第二天

8.       基础分析技术(四):SQL为代表的数据库语言

a)           SQL基础知识入门

b)          MySQL环境介绍

c)           关联等核心概念应用

d)          案例:用SQL查询制造业大型数据库  

9.       大数据前沿技术介绍

a)           云计算

b)          数据湖

c)           人工智能

d)          敏捷和DEVOPS

e)           设计思维和人性化技术

f)           SOA和微服务

g)          案例:供应链管理中技术升级的六个阶段

h)          案例:如何用技术解决企业数据不准确的问题

10.   企业实际案例详解

a)           供应链计划案例:如何做好需求预测?(消费品行业)

                            i.                背景介绍

                          ii.                主要挑战

                        iii.                数据分析亮点介绍数据挖掘

b)          生产物流案例:如何组织好复杂的生产流程?(汽车行业)

                            i.                背景介绍

                          ii.                主要挑战

                        iii.                数据分析亮点介绍物料管理系统

c)           综合管理案例:如何通过优化供应链流程来控制成本?(电子行业)

                            i.                背景介绍

                          ii.                主要挑战

                        iii.                数据分析亮点介绍基于数据的整体优化

d)          知名互联网企业的中台战略

                            i.                背景介绍

                          ii.                主要挑战

                        iii.                典型中台架构对企业的启示

e)           其它代表性行业案例

11.   大数据分析相关资源

a)           软件供应商概况

b)          硬件装备供应商概况

c)           其它资源和学习资料推荐            

12.   当日培训内容小结及讨论

讲师介绍  LECTURER

Victor Feng 上海威才咨询 |  CSCP供应链管理师

Victor Feng在一家世界500强企业担任物流领域高级经理

他是国际认证的CSCP供应链管理师和TOGAF企业IT架构师

Victor毕业于清华大学 (电子工程和工业工程专业),曾在德国亚琛留学,并赴美国威斯康星大学工业与系统工程系访问。

他在西门子德国和中国总部工作多年,并曾担任管理咨询顾问,为多家世界知名企业提供供应链管理咨询,对供应链系统的设计和优化有着深刻的理解。

Victor也是工业4.0和数字化领域的专家,曾在学术期刊和知名媒体上发表十余篇文章,并应邀在清华大学、西交利物浦大学、清华上海校友会IT与财经分会、中国供应链与营运管理人俱乐部、海尔产业金融海智学院等机构授课,在业界有着广泛的影响。


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。

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