收费标准:¥5000/人(含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费) 课程背景: 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BI、SQL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。 课程目的: 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: 供应链大数据分析与应用 总两天- 第一天 供应链数字化:大数据分析的前提 数字化供应链的发展现状介绍 供应链发展阶段与数字化成熟度 不同行业数字化的区别 企业架构:大数据分析的基础 企业架构体系概述 大数据架构的基本原则 要素一:业务架构,及其基本组件 要素二:应用架构,及其基本组件 要素三:数据架构,及其基本组件 要素四:技术架构,及其基本组件 “新零售”时代企业架构的变迁 数据分析的五大步骤及其要点 步骤一:数据的收集 步骤二:数据的清洗 步骤三:数据的规整 步骤四:数据的使用 步骤五:数据的更新 主要应用难点和对策 基础分析技术(一):业务分析思维 为什么巴菲特是优秀的分析师? 分析问题的“金字塔原理” 供应链运营常见的分析思路 基础分析技术(二):Excel比你想象的更强大 Excel函数的常见类别(清洗处理类、计算统计类等) 经典数据功能举例(数据透视表、vlookup等) 案例:用Excel求解物流运输的最优成本 案例:用Excel做企业决策模型 基础分析技术(三):数据可视化 经典图表类型介绍 BI(商业智能)入门 PowerBI 应用以及案例 案例:某大型零售商的供应链数据可视化 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 基础分析技术(四):SQL为代表的数据库语言 SQL基础知识入门 MySQL环境介绍 “关联”等核心概念应用 案例:用SQL查询制造业大型数据库 大数据前沿技术介绍 云计算 数据湖 人工智能 敏捷和DEVOPS 设计思维和人性化技术 SOA和微服务 案例:供应链管理中技术升级的六个阶段 案例:如何用技术解决企业数据不准确的问题 企业实际案例详解 供应链计划案例:如何做好需求预测?(消费品行业) 背景介绍 主要挑战 数据分析亮点介绍 – 数据挖掘 生产物流案例:如何组织好复杂的生产流程?(汽车行业) 背景介绍 主要挑战 数据分析亮点介绍 – 物料管理系统 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) 背景介绍 主要挑战 数据分析亮点介绍 – 基于数据的整体优化 知名互联网企业的“中台”战略 背景介绍 主要挑战 典型中台架构对企业的启示 其它代表性行业案例 大数据分析相关资源 软件供应商概况 硬件装备供应商概况 其它资源和学习资料推荐 当日培训内容小结及讨论
讲师简介:Victor Feng 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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