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上海威才企業管理咨詢有限公司
“數據交互”和“去”人化已成為企業最不可能中的可能,大量的數據猛增至企業的數據存儲系統臃腫不堪,數據垃圾充斥著企業每一支毛細血管,致使企業的流程與決策體系瞬間扭曲以及崩盤;從離散型制造到集中生產、從多品種小批量再到大宗物料的供應、從海外客戶再到本土化大鱷終端、從簡單粗暴的物流體系轉化為大數據的物流系統、從持續性獲取利潤再到持續性價值流掌控等這些棘手的事務再次昂首登上企業決策者迷茫不堪的心靈殿堂,企業若不能及時采取行動,將失去最初的數字化不能帶來的原始價值。利用AI讓數據做決定將正式成為企業決策的必要方式。進入本課題,您將領略數字化的魅力,并為您帶來TOP的……
數字化的基本應用體系建設的6大要素
數字化轉型的5大基本體系
工商業APP的基本價值
領(ling)略數字化與數據化的(de)區別(bie)
數字化供應鏈在各鏈條上的作(zuo)用與價值(zhi)的掌握
IT系統與數字化的關系
ERP對數(shu)字(zi)化(hua)的幫助與威脅(利與弊)
數字化對VPN的幫助與支撐,如何獲取支撐(比如APP)
數字化供應鏈的(de)體系對整個制造(zao)業(ye)態的(de)幫助(zhu)具體表(biao)現在什么方面,以(yi)及如何把(ba)我(wo)在企業(ye)轉(zhuan)型中,數字化的(de)的(de)價值最大化
采購(gou)成(cheng)本的數字化模(mo)型
供應商全壽命管理的4大模型
安全庫存的數字(zi)化模型
物流(liu)成本的字化模型(運輸與倉儲)
計劃的全模型管理(過(guo)濾體系)
一、何(he)謂大數(shu)據,大數(shu)據在哪里
1、大數據并(bing)非是低成本可以運作(zuo)
2、大數(shu)據是企業行(xing)為產生(sheng)的數(shu)據積淀,任何公(gong)司都存(cun)在(zai),但它到底在(zai)哪里(li)
3、何謂云計算,如何利用AI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(jing)益
二(er)、采購成本大數(shu)據
1、大數(shu)據(ju)離不開成本(ben)數(shu)據(ju)模板(雙維度)
‐ 第一維(wei)度 以產品制造工(gong)藝為模版的數(shu)據基礎
‐ 第二維度 12個要素的成本數據
‐ 如(ru)何(he)搭建這樣的成(cheng)本(ben)分析(xi)模型
2、大(da)數(shu)據獲取(qu)是頭等(deng)大(da)事
‐ 內部數據:供應商準入時應獲取的8個數據群
‐ 外部數據:利用爬蟲技術,獲取數據:材料、稅務(注意HSCODE)、三大費用等數據
‐ 日常積(ji)累很關鍵,如物流數據、拜訪報告等
三、供(gong)應商管理大數據體系
1、供應商數據的獲取,從(cong)開發入手
‐ 開(kai)發時(shi),我們參與部門(men)有哪(na)些
‐ 開發的(de)動因(yin)與渠道(dao)
2、合作(zuo)過(guo)程中如何對供應商(shang)的績效(xiao)評估
‐ 評估指(zhi)標的設立
‐ 權重分配
‐ 供應(ying)商評估結果數據(ju)的應(ying)用
3、單一供應源的管理體系:8種表現
‐ 指定供應商(shang)
‐ 有競爭(zheng)關系(xi)的供應商
‐ 多品(pin)種小批(pi)量等
‐ 拒絕使用(yong)甲(jia)方(fang)合同
‐ 要求甲方100%預付全部貨款等
四、大數據應用下的預(yu)測、計劃與(yu)緊急插單
1 計劃的大數據平臺建(jian)設,應注意(yi)的問題
‐ 預測數據(ju)的來源(yuan)
‐ MTO與MTS的數據流轉渠道
2 過濾(lv)體系
‐ 絕不能(neng)拷貝銷售預測,用作生產計(ji)劃(hua)與采購計(ji)劃(hua)的數據來源
‐ 數據過濾的模型與全面應用:如何從銷售預測數據到生產計劃數據、如何從生產計劃數據到采購PO
3 緊急插單的數據管理與插單邏(luo)輯(插單依(yi)據與如(ru)何(he)解決插單)
‐ -如何引導,促使(shi)健康循(xun)環(huan)
五(wu)、安全庫(ku)存(cun)數據模(mo)型與周轉提(ti)升
1、安(an)全庫(ku)存設置的數(shu)據體(ti)系建設
‐ 安全庫存設置的7個數據
2、呆貨的形成,大數據給出的“殺手”排行榜
3、周轉率的提升,如何提升倉庫的周轉1+8個方法
‐ IOI(institute of inventory)物流(倉庫)字典
‐ 有條件或無(wu)條件退(tui)貨
4、數字化倉庫管理的核心,4.0倉庫其實離我們并不遠
‐ 打造(zao)可視化倉庫的基礎異常報告數據的讀取(qu)(預(yu)警與報警功能)
‐ 倉庫(ku)追(zhui)溯(su)
‐ 物料布局(ju)
‐ AGV的使用
‐ RFID的數據(3個維度)
‐ 標準(zhun)化的技術體(ti)系與數據(ju)體(ti)系
六(liu)、物流(liu)數據系統(國際與國內(nei))運輸成(cheng)本數據模版
1、國內(nei)運輸成本(ben)數據模版
2、跟(gen)車系統的管(guan)理與建(jian)設
3、國內(nei)運輸路(lu)線規劃數據 三維數據的使用
4、車輛數據管理(li)-比如(ru)返程車輛的充分(fen)利用(yong)
5、國際運輸成本數據模版及周期模版 以EXW為主
6、國際承運商選擇(ze)依(yi)據(ju)的數據(ju)管理(li)
7、第三方物流的管理與評估(gu)數據(ju)群
‐ 課程總結與問題解(jie)答
‐ 供應鏈數字化(hua)培(pei)訓(xun)
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