库存建模及精准改进训练(上海,7月18-19日) 【培训日期】2019年7月18-19日 【培训地点】上海 【培训对象】供应链管理、计划、采购、物流、财务等相关职能的管理或专业人员。 【课程背景】 面对激烈的竞争环境,库存管理成为很多公司发展战略的重要组成部分,库存战略的实施保障公司销售、产品、运营、财务等公司目标的实现。而不合理的库存,不仅运营效率低、成本高,也严重影响客户服务水平。 本培训先从库存管理的基本概念出发,逐步梳理库存的来源及其对库存的贡献,根据库存的可控性,将库存分为计划库存、策略库存和运营差异库存,并以此构建库存模型框架,将供应、生产和客户环节的库存数据建立到库存模型中,充分展示库存的透明度。根据模型,制定有针对性的库存改进方案,库存改进精准,事半功倍。模型实时的监控能保证库存管理及时准确。 整个培训既有理论的讲解,又根据真实数据整理分析,手把手建模、分析,有很强的实战性和可操作性。培训老师根据二十多年世界500强企业供应链实践经验,分享汽车、电子、化工、快消等不同行业跨国公司库存管理的不同实践,拓展更多库存管理思路。 【课程大纲】 一、库存管理基本概念 ■库存存在的意义:是资产?还是负债? ■库存管理的目标:提高效率降低成本 ■库存的来源及其对各自对库存的贡献 ■计划库存的定义及对库存的影响 ■运营差异库存的定义及对库存的影响 ■策略库存关注点 二、库存建模 ■绘制库存模型的意义:透明、精准、及时 ■库存衡量指标比较 ■库存模型结构设计 ■绘制库存模型流程 ■供应环节数据收集及库存计算 ■客户环节数据收集及库存计算 ■生产环节数据收集及库存计算 ■策略库存数据收集及库存计算 ■绘制库存模型及模型示例 三、改进库存 ■库存改进策略 ■根据模型结果进行库存分析 ■制定优化库存行动方案 ■大数据支持需求驱动预测 ■预测准确率改进 四、模型展示 ■模型数据库 ■模型VSM展示 ■模型汇总数据 ■SKUs流速分析 ■库存健康分析 ■库存改进行动计划 培训日程安排 课前准备 需要在培训前一周整理提供下列信息 原材料品名、描述、供应商、Incoterm、运输周期、交付频率、ABC、工厂库存、安全库存、过去12个月需求、未来90需求、最后一次GR日期、标准成本 产品品名、客户、Incoterm、运输周期、交付频率、ABC、工厂库存、安全库存、过去12个月需求、未来90需求、最后一次GR日期、标准成本 生产产品线、生产周期、批次量、在线库存(最好能提供VSM) 第一天 | 09:00 -17:30 上午 库存管理的基本概念 ■库存的来源及其对库存的影响 ■库存存在的意义:是资产?还是负债? ■库存管理的目标:提高效率降低成本 ■库存的种类:供应链环节、物料种类、库存来源 ■计划库存的定义及对库存的影响 ■运营差异库存的定义及对库存的影响 ■策略库存 下午 绘制库存模型及库存改进策略 ■绘制库存模型的意义:透明、精准、及时 ■库存衡量指标比较 ■库存模型结构设计 ■绘制库存模型流程 ■供应环节数据收集及库存计算 ■客户环节数据收集及库存计算 ■生产环节数据收集及库存计算 ■策略库存数据收集及库存计算 ■绘制库存模型及模型示例 ■ 第二天| 09:00 -17:30 公司库存实战模拟 上午 库存改进及模型细节展示 ■库存改进策略 ■优化库存示例 ■大数据支持需求驱动预测 ■预测准确率改进 ■模型细节 ■SKUs流速分析 ■库存健康分析 ■库存改进行动计划 下午 建模演练 ■利用培训前整理的ERP数据库,建立库存模型 ■根据库存模型分析供应链库存结构改进的可能 ■分析运营差异库存的类别和原因,研究探讨运营差异库存改进方案 ■制定公司库存改变实施计划 总结 【讲师介绍】 冯华老师。冯华二十多年在全球500强外资制造企业就职,负责过工程、供应链、生产、安全、质量、项目管理等,特别是采购和供应链领域,包括进出口、计划、仓储、物流、客服、生产和非生产性采购,管理过亚太区包括韩国、中国、印度、泰国、马来西亚等国家二十多家工厂的供应链,她的经验横跨电子、汽车、通讯、化工、建筑材料和快消等多行业。 在采购和供应链实践中,驱动、领导和参加过非常多本地和全球供应链改进项目,致力于精益理念在供应链中广泛的应用,比如精益生产实施、JIT在非汽车行业中的应用、供应链信息系统优化、招标项目管理、客户管理及VIP客户供应链策略、委外加工协议和管理、计划与预测管理改进、订单周期改进、工厂物流设计、工厂MES系统实施、条码系统实施和卓越仓库、物流管理和优化(设计、招标、服务商管理、物流IT系统)、库存控制、供应链SOX、供应战略和供应商管理、通胀管理等等。 跨行业的经验,让冯华对库存管理有更开阔的理解和实战效果,比如精益理念在库存管理中的应用,库存生产与订单生产对库存决定意义,库存建模打好公司库存改进的基础,MES系统应用提高库存透明度和JIT的能力,销售预测交付周期与库存战略等等。
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