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数字化时代的供应链大数据分析和应用
数字化时代的供应链大数据分析和应用

课程天数:

2天

时间地点:

2024年07月18-19日 上海      10月24-25日 北京

课程费用:

5,200

授课语言:

中文
课程背景

在数字化时代,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。本次讲座将基于供应链大数据知识体系,按“数据从何而来”、“如何分析和处理数据” 、“如何提升供应链水平”三个方面把相关知识串联起来。针对转型升级的实际需求,讲座会解析业务流程、数据组织等IT架构维度之间的关系,让学员懂得企业架构(EA)是大数据应用的必要前提。讲师也会讲解近年出台的数据相关法律法规,让学员能更好地帮助企业规避风险。在此基础上,将详解数据分析的主要工具(业务分析思维、数据可视化和BI、SQL语言等),帮助学员快速上手。随后,会讲解云计算、人工智能等领域的知识要点,结合案例阐释它们对供应链的潜在影响。讲座后会结合汽车、快消等行业的标杆企业案例,详细展示AI等技术给供应链带来的真实提升。课程后会介绍大数据领域的前沿工具和学习资源。

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

■ 关于“数据从何而来”:学习数字化系统的“前端”、”后端”等基本概念,以及企业架构知识

■ 了解新出台的大数据相关法律法规,树立数据合规意识

■ 掌握数据分析的基本步骤,以及数据分析师实用思维模式

■ 学习大数据应用的实用工具(数据可视化、BI、SQL语言)

■ 了解区块链、人工智能等前沿技术对供应链大数据的影响

■ 学习汽车、新零售等行业的企业案例,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。

课程对象

对大数据应用感兴趣,希望开阔眼界、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

 一、供应链大数据概述

供应链和采购管理的根本使命

供应链管理的新发展趋势:七大要点

供应链大数据体系划分 -“获取数据”、“分析处理数据”、“为供应链增值”

您从本课程中可以获得的五点收获 

数字化企业架构:大数据分析的基础

视频观看:工业4.0时代先进的供应链管理

企业数字化体系介绍 -“前端”和“后端”的概念

企业IT架构的类型 - 业务架构/应用架构/数据架构/技术架构

数据管理六大原则 - 如何采集数据、分享数据、保障数据安全等

企业架构的变迁史 - 从传统运营时代到“新零售”时代

大数据相关的新法律法规

数据分析的核心步骤

五大分析步骤 - 数据的收集、清洗、规整、使用和更新

数据分析师是什么样的人才? – 四大核心素质

企业大数据应用的六个层次:从Excel到更高层次的工具应用   

实操教学:基于Excel的精益生产和精益物流分析模块  

实操教学:基于Excel的客户需求可视化模块

实操教学:用Excel“运筹优化”模块来做采购优决策

、数据可视化和BI工具应用

如何让数据“看得见”?- 常用的12种可视化图表及适用场合

让管理者决策更简单 – BI(商业智能)基本概念

案例分析:基于BI工具作企业采购金额的可视化分析         

案例分析:基于BI工具作供应商质量管理的可视化分析        

实操教学:基于BI工具作BLM(业务领导力模型)可视化分析

小组讨论:关于BI/数据可视化的落地应用

Python数据分析

Python安装过程介绍;                      

Python语法简介                 

实操教学:Python快速提取企业年报中的大量数据     

Python与Excel、Power BI等分析工具的关系

Python和人工智能技术的关系 

六、大数据应用前沿案例

案例分析:某先进制造企业的基础数据管理体系

案例分析:数字化工厂的快速复制”物联网技术+工业工程knowhow”如何在多个行业复制数字化工厂  

案例分析:某电器公司的工业大数据体系及其效果  

案例分析:某第三方物流企业如何打造跨运输方式、跨企业实体的数字化体系      

案例分析:新零售巨头基于大数据的运营优化和闭环管理

案例分析:新能源领域的数字化供应链   

案例分析:人工智能(AI)大模型及其对供应链的意义  

小组讨论:供应链大数据应用落地的要点

七、大数据分析相关资源

行业前沿信息来源

后续学习资源

讨论与答疑