用数据分析挖掘供应链价值

【培训对象】
供应链业务相关的专业人员、主管

【培训收益】
企业收益： 1、帮助企业培养供应链数据分析的人才； 2、通过数据分析，提升客户服务水平，改善供应商合作关系，提高企业竞争力。 岗位收益： 1、提高供应链部门决策质量，降低决策风险； 2、学会用数据定义问题；分析问题；解决问题； 3、通过具体案例展示关键绩效指标考核； 4、掌握分类分级分层管理能力，提升精细化管理能力。

一、后疫情年代我们面临的挑战：从成本到风险，从安全到韧性
1、数字化时代，企业供应链面临的挑战
2、全球供应链正在向区域化、本地化转变；中国制造+全球供应链
3、智能化的供应链决策体系是保证转型成功的基石
4、SCM跨部门协同：研发、销售、生产、采购、物流一体化运作

二、供应链体系&逻辑概述
1、策略与改进
（1）供应链战略与愿景
（2）供应链管理目标
（3）持续改进
2、供应链组织结构与人员能力
（1）组织流程、程序
（2）资源计划与人员能力
（3）胜任力模型
3、生产与能力计划
（1）产品实现、能力计划
（2）生产计划、系统整合
4、客户需求管理标准
（1）沟通、发运、客户满意度反馈

5、供应商高效管理
（1）供应商选择、评估

三、数据助力运营之理论篇：如何运用大数据的供应链分析方法，提升决策质量
1、数据：数据收集/数据挖掘/数据处理/数据分析
2、趋势：目标设定/现状比对/定期跟踪/反馈机制
3、问题：思维模式/分析方法/理论工具/常见误区
4、方案：计划梳理/实施执行/审核验证/应急预防
5、决策：确定目标/聚焦关键/转化理论/夯实标准
【专题讨论】：如何进行数据分析？
第一步：明确分析目标和确定分析思路
第二步：数据收集
第三步：数据处理
第四步：数据分析
第五步：数据展现
第六步：报告撰写

四、数据助力运营之落地篇：有哪些数据需要分析
1、需求端：
（1）规格、尺寸等需求信息（可量化）
（2）历史消耗数据
（3）品类需求特征分析-二维分析法
2、采购端：
（1）请购单数据（PR）
（2）寻源数据 – 卡拉杰克矩阵
（3）供应商数据
（4）订单数据
（5）收货数据
（6）供应商交付绩效
3、供应端：
（1）销售、毛利、库存现状与销售同期比
（2）商品结构分析
（3）库存周转与现金流
（4）缺断货状况报表(OUT OF STOCK)
4、库存端：
（1）库存周转率 – 库存模拟报表
（2）库存持有成本
（3）缺货成本
（4）月均库存量/年均库存量
（5）呆滞库存比率
（6）安全库存量设定

五、数据助力运营之流程篇：如何实现高效供应链协同（内部）
1、需求的概念、特征
2、预测的概念、影响预测的要素
3、供应链计划管理的理想状态
4、供应计划体系
5、产销协同架构
【专题】：需求预测管理中的关键技术和方法论
（1）产品目录和客户分类管理的重要性
（2）影响需求预测的内部和外部因素
（3）理解为何预测调整说明比数据本身更加重要
（4）理解常用统计技术的基本原理以及应用环境要求
【专题】：如何做数据清洗
【工具】：预测影响性因子澄清与模型搭建

六、数据助力运营之流程篇：供方选培，供应链协同（外部）
1、战略寻源的过程当中，如何获取潜在供应商信息
2、如何提高“搜商”，通过网络综合了解供应商
3、用组合分析驱动采购战略与智能管理
4、多种采购方式的数字化管理应用
5、供应商主数据与供应商数据库
6、各类工业超市，采购平台的发展
【探讨】：有哪些采购数据值得分析？

七、全面库存管理（全链数据化）
1、库存可以掩盖所有运营的问题，如何实现实时库存数据可视化？
2、讲解：如何提高库存周转率（ITO）
3、讲解：库存结构梳理&库存计划制定
4、库存预警可视化系统
5、呆滞物料处理方案
 

 高上

原西门子高级供应链经理

中物联专家委员会委员

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