1.        供應鏈體系的7大數據群的數據模型建設

2.        采購價格模版(ban)及模版(ban)中的數據(ju)要素

3.        如何(he)獲取價格(ge)數(shu)據并建立數(shu)據標桿

4.        供應(ying)商(shang)評估體系(xi)的(de)權(quan)重數據體系(xi)的(de)設立、及評估指(zhi)標數據

5.        供應商數據共享(xiang)系統對(dui)其(qi)賬期及(ji)訂(ding)單(dan)份額的影響

6.        客戶的預(yu)(yu)測(ce)數據的使用，如何(he)把預(yu)(yu)測(ce)準確(que)率提高

7.        銷售預測數據的過濾(lv)體系

8.        生產計(ji)劃的(de)(de)數據的(de)(de)來源及如何建立精確的(de)(de)生產計(ji)劃數據體系

9.        倉庫周轉數據的獲取

10.     庫存與呆貨(huo)的界定，數(shu)學模型的建立

11.     二維(wei)碼數據的(de)建(jian)立，如何(he)打破流水碼對(dui)我們鏈條的(de)威脅

12.     IT如何建立(li)龐大的數據群并分配至各運營(ying)部(bu)門

13.     ERP的(de)模塊化操作對數據(ju)的(de)利與弊是什么，我們如何最(zui)大限度的(de)防范(fan)數據(ju)風險(xian)

14.     減少(shao)數據盲(mang)區的方(fang)式方(fang)法

第一部分：何謂大(da)數據(ju)，大(da)數據(ju)在哪里  
1、大數據并非是低成本可以運作的
2、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
3、何謂云計算，如何利用AI的優勢把數據運營起來
4、數據運用如何讓供應鏈變得更加敏捷與精益

第二部分：采購成本大數據模型  

• 大數據離不開成本數據模板 (雙維度)

(1) 第一(yi)維度是以產品制造工藝(yi)為模版的數據(ju)基礎(chu)

• 第二維度是12個要素的成本數據

3)如何搭建(jian)這樣的成本分析模型

• 注意棄傳統工作模式

• 注(zhu)意專業能(neng)力的建設

2、大數據的(de)獲取(qu)是頭(tou)等大事

(1) 內部數: 供應商準入時應獲取的8個數據群

• 3張財表

• 稅務登記證 (三證合一中)

• 設備清單 (此要素下又分為8個數據)

(2)外部數據: 利用爬蟲技術獲取以下數據

• 材(cai)料數(shu)據

• 稅務數據 (注意HSCODE等)

• 三大費用等

(3) 日常積累很(hen)關鍵

• 物流據數據

• 拜訪報告等

第三部分: 供應商管理大數據模型體系

• 供應(ying)商(shang)數據(ju)的(de)獲取，從開(kai)發入手

(1) 開發時，我們的參(can)與部門有哪些

• 開發的動因與渠道

2、合作過程(cheng)中，我們如何對供應商的績效評估

(1) 評估指標的設立

(2) 權重分配

• 供應(ying)(ying)商評估結果數據的應(ying)(ying)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

3、單一供(gong)應源的管理體系：8種表現 (課上詳(xiang)述(shu))

(1) 指定供應商

(2) 有(you)競爭關系的供應(ying)商

(3) 多品種小批量等

(4) 拒絕使用甲方合同

(5) 要求甲(jia)方100%預付全部貨(huo)款

第四部分: 大數據應用下的預測、計劃與緊急插單 (供應鏈的核心——預測計劃模型)

1、 計劃的大(da)數據平臺建設應注意(yi)的問題

(1) 預(yu)測數據的來源

(2) MTO與MTS的數(shu)據流轉渠(qu)道

2、過濾體系

(1) 絕(jue)不能拷(kao)貝(bei)銷售預測用作生產計劃(hua)和(he)采(cai)購計劃(hua)的數據來(lai)源

(2) 數據過濾的模型(xing)及全面應用

• 如何從銷售(shou)預測數(shu)據到生產計劃(hua)數(shu)據

• 如何從生產計劃數據到采購的PO

3、緊急插(cha)單(dan)(dan)(dan)的數據(ju)管理與插(cha)單(dan)(dan)(dan)邏輯 (插(cha)單(dan)(dan)(dan)依(yi)據(ju)及如何(he)解(jie)決插(cha)單(dan)(dan)(dan))一如何(he)引導使其健康循環(huan)，否(fou)則可能(neng)會導致插(cha)單(dan)(dan)(dan)后，每個計劃都是插(cha)單(dan)(dan)(dan).

• 數據錄入

• 緊急插單

第五部分: 安全庫存數據模型及周轉提升

1、 安全庫存設置的數(shu)據模型建(jian)設

(1) 安全庫(ku)存(cun)設置的7個數(shu)據

• 庫存周期

• 預測

• 實際銷售

• 平均絕對偏差值

• 前置時間 (LT lead time)

• 市場的變化率

• 客戶滿意度

2、呆貨的形(xing)成(cheng)，大數據(ju)給出的“殺手”排(pai)行榜

3、周準(zhun)率的提升(sheng)，如(ru)何提升(sheng)倉庫的周轉1+8個方(fang)法

• (institute of inventory) 物流 (倉庫) 字典

• 有條件或無條件退貨

4、數字(zi)化倉庫管理的核心，4.0倉庫其(qi)實(shi)離(li)我(wo)們并不遠

(1) 打造可視化倉(cang)庫的基礎(chu) - 異常報(bao)告數據的讀取 (預警與報(bao)警功能)

(2) 倉庫追溯

(3) 物料布局

(4) AGV的使用

(5) RFID的數據 (3個維(wei)度)

(6) 標準(zhun)化的技術體(ti)系與數據體(ti)系

第六部分: 物流大數據的體系與物流服務 (國際與國內)

1、國內運輸成本數(shu)據模版

2、跟車系統的管理與建設

3、國內運(yun)輸路線(xian)規劃數(shu)據(ju)一(yi)三維(wei)數(shu)據(ju)的使(shi)用

4、車輛(liang)數據管理 - 比如(ru)返(fan)程車輛(liang)的充分利用(yong)

4、國際運輸成本(ben)數據模(mo)版(ban)及周(zhou)期模(mo)版(ban)-以EXW為主

5、國際承運商選擇(ze)依據的數(shu)據管理

——熏蒸要素

——船公司要素

——收費要素(su) (比如像BAF等)

——HS CODE要素(su)......

7、第(di)三方物(wu)流的管理與評估數(shu)據群