数字化时代的供应链大数据分析与应用实践

数字化时代的供应链大数据分析与应用实践

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课程介绍：

在竞争日益激烈的商业环境中，高效的供应链是企业成功的关键。本课程旨在传授如何运用数据分析在供应链中挖掘潜在价值。通过数据分析，企业能够洞悉市场需求、优化库存水平、提高运营效率，并减少不确定性带来的风险。课程从数据分析的基本原理出发，逐步深入到具体技术的应用，再通过实际案例分析，让学员系统掌握数据分析在供应链中的实际操作和战略决策价值。

课程收获：

掌握如何利用数据分析优化需求预测和库存管理

学会设定和监控关键绩效指标（KPIs），实时提升供应链性能

能够识别和应对供应链风险，保障业务连续性和竞争优势

课程对象：

供应链相关从业者、管理者。

课程内容：

第一讲：引言与课程概述

一、供应链时代

1．透明化与柔性化供应链成为发展的核心

2．数字化与人工智能应用

3．大数据与算法成为供应链优化的重要依托

二、 供应链管理的现代挑战

1． 全球化与市场变化的影响

2． 客户需求多样化对供应链的挑战

三、数据分析的基本原理

1．数据收集的重要性

2．数据处理与清洗步骤

四、数据分析与供应链管理的结合概述

1． 供应链中的数据分析流程

2． 成功案例简介

第二讲：数据分析在供应链管理的作用

一、供应链中数据分析的基础知识

1． 关键数据类型与采集方法

2． 数据分析工具与平台概览

二、实例分析：数据分析如何改进需求预测

1．预测模型的构建与验证

2．需求预测的准确性提升策略

三、数据可视化在供应链优化中的应用

1．可视化工具的选择与使用

2．决策支持中的可视化技巧

第三讲：关键数据指标（KPIs）与性能监控

一、定义KPIs：如何选择合适的指标

1．KPIs的设定原则

2．供应链关键绩效指标案例

二、实时数据监控的价值

1． 监控系统的架构

2． 实时反馈在运营中的作用

三、案例研讨：通过KPIs监控供应链绩效

1． 绩效分析的方法与流程

2．绩效改进的策略与行动

第四讲： 数据分析技术在供应链中的应用

一、描述性分析与运营效率

1．过去数据的概况分析

2．效率问题的诊断与改进

二、预测性分析在库存管理中的应用

1．库存水平的动态预测模型

2．缺货与过剩的成本分析

三、规范性分析帮助决策制定

1．决策树与成本效益分析

2．模拟与优化技术

四、大数据与人工智能在供应链中的应用

1．机器学习模型在预测中的应用

2．AI在自动化与智能决策中的角色

第五讲：供应链风险管理与数据分析

一、风险识别与数据分析工具

1．内部与外部风险源的识别

2．风险数据分析方法

二、风险评估与量化

1．风险评估模型

2．风险量化的数据支持

三、风险监控与响应策略

1．风险监控的系统设计

2．应急预案的制定与实施

第六讲： 数据分析案、数据分析案例研究

一、行业案例展示：数据分析如何帮助企业提高供应链透明度

1．案例选择与背景介绍

2．数据分析在提高透明度中的具体应用

二、成功案例讨论与学习

1．问题识别与数据分析的结合

2．解决方案实施与效果评估

第七讲：数据分析在供应链中的未来趋势

一、数据分析技术是供应链管理的核心部分

1．它能帮助组织更好地理解供应链的动态

2．预测市场变化

3．优化运营效率

4．实现成本节约

二、数据分析在供应链中的几个未来趋势：

1．高级分析技术的发展方向：

（1）人工智能与机器学习的集成：

随着人工智能和机器学习技术的发展，它们被越来越多地应用于供应链管理中，用于提高预测的准确性，优化库存管理，降低运营成本，并提高自动化水平。

（2）实时数据分析：

技术的进步使得实时数据分析成为可能。在未来，供应链系统将能够实时收集和分析数据，以便快速响应市场变动和供应链中断。

（3）增强分析能力：

随着大数据技术的进步，分析工具将变得更加强大和智能，能够处理更大规模的数据集，并提供更深入的洞察，以支持更复杂的决策过程。

（4） 云计算与分析：

云技术使得数据分析工具更加易于访问，支持跨地域的数据共享和分析协作，加强了不同供应链节点间的信息同步和透明度。

2．预测性与自适应供应链的前瞻：

（1）预测性分析：

使用历史数据和机器学习算法来预测未来事件，使供应链能够在发生问题之前采取行动。这涉及对销售趋势、季节性波动、供应商风险等进行分析，以实现更准确的需求预测和库存管理

（2）自适应供应链：

自适应供应链是能够根据实时数据和连续的分析自动调整自身操作的供应链。例如，通过实时监控天气、交通和市场需求变化，供应链系统可以自动重新规划物流路径和库存配置。

（3）供应链可视化与透明度：

增强的数据分析工具将进一步提高供应链的可视化程度，帮助企业更好地监控和管理其供应链中的每个环节。这包括对供应商绩效的监控、风险管理以及合规性追踪。

（4）数字孪生技术：

通过创建供应链的虚拟副本（数字孪生），企业可以模拟和分析供应链中的各种情景，从而在实际发生前测试和优化决策。

陶老师

教育及资格认证：

湖北商会供应链协会首席顾问

深圳市互联网学会特聘专家

讲师经历及专长

曾任：联想（世界500强企业）| 集团总协调员

曾任：香港凯利集团 | 总经理

曾任：华南城集团（综合商贸物流领航企业）| 副总经理

曾任：调车宝物流科技有限公司 | COO、联合创始人

现任：深圳市大疆物流科技（3A企业）| CEO、创始人

近20年供应链物流领域从业经历，9年世界500强高管，10年创业经验。57家大型企业供应链物流整合与升级方案，优化方案为企业节约成本数以千万计。100余家企业供应链模块设计咨询顾问，协助搭建完善企业供应链体系。

陶威老师是供应链物流领域专家，多年的大型企业的管理经验和创业经验，让陶威老师积累了丰富的供应链物流领域实战经验，曾提出供应链“零库存、零资金、零沟通”的三个零理论，同时提出供应链的底层服务，三流融合，一流分开的创新供应链体系设计，以及供应链的BIGDOS思维，并且率先将理论在行业中付诸实践，在行业具有广泛的美誉度。陶威老师曾受邀到政府机构、国企央企、高等院校、大型上市企业等知名企业授课，得到了企业和学员的一致好评。被学员称为供应链的“百科全书”。

擅长领域：供应链设计及整合、供应链运营实践及优化、智慧供应链升级方案、物流平台化战略设计和规划、供应链流程优化与重组、数字化供应链、大数据、物联网、智慧物流体系建设、电子商务企业供应链优化设计、生产制造企业供应链再造、物联网与互联网在供应链体系中的应用、供应链金融

培训客户及培训风格

央企/国企：中远海运、中集集团、中国邮政、中国烟草、中国电建、武钢、宝钢、鞍钢、攀钢、新天钢集团、楚雄州国有资本投资集团、北京亿力电力等

政府机构：成都新区政府、广西省招商、广西保税区管委会等

生产制造类：联想、华为、IBM、创维、东风柳州汽车、德昌电机、富士康深圳（中央采购）、深圳赛格科技、攀枝花钢铁研究院等

物流供应链类：京东物流、顺丰速运、货拉拉、港珠澳大湾区物流、德邦快递、安能物流、原飞航物流、德坤物流、华南城、乾龙物流、凯东源现代物流、环国运物流、怡亚通物流、中盟网络快运、聚盟科技、卡行天下物流、调车宝物流科技、勤牛物流、正佳物流、综合信兴物流、中海物流、中国远洋物流、中铁快运、盐田港、宝恒通实业、宝亨利通、华宝物流、环国运物流、坪山海关、罗宾逊全球物流、怡亚通供应链、创捷供应链、长沙飞鹤物流、上海阑途信息技术、山西汽运集团等

电商类：深圳电子商务协会、有棵树科技、迪盟网络科技有、点筹网、点筹严选、每日优鲜、海澜之家、居然之家，京东等

零售类：沃尔玛、华润万家、每日优鲜、盒马生鲜、钱大妈、海吉星等

园区规划：恩施国际物流枢纽港、乾龙物流全国园区规划等

高等院校：兰州大学、海南大学、上海财经大学、西北大学、浙江财经大学等

其他：立白、蒙牛、老百姓大药房、北京京东集、天津邢台德龙铁路、成都新华文轩出版传媒、云南云天化、河南花花牛集团等

陶老师授课风格幽默风趣，擅长引导学员主动思考，将知识吸收由机械模仿变为心灵神会；生动形象，以正反案例剖析知识点，把丰富实战经验融入课堂，帮助理解；逻辑清晰，充分掌控整个课堂结构，准确把握所有知识点，课堂呈现自然。

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