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供应链数智化实战

供应链数智化实战

课程编号:58887

课程价格:¥0/天

课程时长:2 天

课程人气:63

行业类别:行业通用     

专业类别:人工智能 

授课讲师:王明哲

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
供应链相关中高层管理者。

【培训收益】
掌握1套思维框架,将所有数字化转型技术串联起来 盘点数字化技术对供应链降本增效的四个阶段 理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路 建立数据思维,解封你未曾意识到的资源和力量 理解智慧供应链的5大痛点 了解大量相关案例,以及背后的经验与教训 在动手实战中将智慧供应链知识内化

一、数字化的顶层思维
1、数字化转型是什么
企业中的流程与人类的神经
企业中的信息与人类的神经信号
数字化:在数字世界中帮助企业构造神经系统
2、数字化顶层思维框架
感知:获取原始数据
认知:抽取关键信息
推理决策:形成计划
反馈动作:实施计划
小互动:如果你在跟心仪的女神约会……
3、我们应该关注哪些数字化技术
基础设施:解除计算机的能力封印
数据应用:搬金砖VS挖金矿
案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测
4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”
信息化:固化流程/信息流转/数据积累
人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术
5、数字化转型有哪三个必经阶段
Digitization:无纸化
Digitalization:高效化
Digital transformation:无人化
每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术
案例:人员绩效智能评估系统

二、供应链核心概念导入
1、供应链在企业中的地位
企业中唯二能“挣钱”的部门
工业领域的企业竞争核心是供应链
案例:通用电气供应链案例
2、供应链的管理要素
供应商基础管理
招标及寻源管理
订单及物流管理
供应商绩效考核
合同管理
兑付账款管理
案例:特斯拉供应链解析,戴尔的基本供应链
3、工业企业供应链的管理痛点
20%的间接物料吃掉企业80%的时间成本
传统采购中的:低、慢、差、弱、散
案例:海尔生产外包装模块化,通用汽车与波音公司供应链挑战
4、供应链金融概念导入
供应链金融的核心玩法
供应链金融的不同种类
汽车领域供应链金融案例
案例:UPS物流金融业务
5、数字化供应链标杆
事务性工作系统处理
寻源与采购高效处理
品类管理及采购策略着重处理
数字化供应链的提质、降本、增效、风控
案例:华能集团如何解决电力行业供应链数字化挑战,传统供应链与数字化供应链比较

三、供应链数字化转型
1、供应链数字化转型战略
供应链数字化转型的时代契机
供应链数字化转型的战略思维
供应链数字化转型的战略趋势
案例:世界最大航空发动机公司供应链转型案例、IBM数字化供应链转型案例
2、数字化引发的供应链变革
数字化引发采购计划变革
案例:COSTA采购需求预测平台
数字化引发采购过程变革
案例:海尔数字化采购
数字化引发生产过程变革
案例:海尔数字化采购
数字化引发供应链运营变革
案例:世界500强电子生产企业数字供应链解决方案
数字化引发的逆向供应链变革
案例:亚马逊可持续发展供应链计划
数字化供应链控制塔概念导入
案例:宝洁供应链控制塔
3、供应链数字化经典案例
京东的智慧供应链
案例:京东无界智能供应链
阿里巴巴的数智化供应链
案例:菜鸟供应链网络
数字化技术重塑美的供应链
案例:美的智联供应链-制造业供应链标杆
联想的数字化供应链及背后方法
案例:联想供应链数字化转型全过程回顾
4、供应链数字化的度量方法
传统供应链度量方法
数字化供应链成熟度指标
数字意识成熟度指标
如何使用上述指标

四、智能化底层原理,及其带给供应链的新可能
1、人工智能的2大底层原理
逻辑固化:师傅“教”徒弟
知识抽取:师傅“带”徒弟
案例:预测男生是否会受女生欢迎
2、人工智能的6大底层套路
X-Ypairs:知识抽取
Y→X:生成万物
X1-X2 pairs:推荐匹配
X only:聚类算法
Y only:超越人类
Dot & Line:知识图谱
人工智能发展的终点
案例:百度智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机
3、人工智能的6步落地法
价值驱动 or 数据驱动
机器学习 ≠ 江湖算命
数据模型 VS 机理模型
大数据 ∪ 深度学习
行业专家 || 客观事实
行政可行 ≈ 最大门槛
案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,工业智能无损检测,自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000%
4、人工智能的在智慧供应链中的应用
预测需求提前备战
仓储机器人替代人工
路径最优化提升效率
案例:某著名汽车品牌销量预测,亚马逊VS京东仓储机器人对比,百度AI物流调度最优化案例

五、数智化项目推进方法
1、方法串讲:先发散再收敛
2、以价值为导向的头脑风暴
痛点问题罗列
痛点问题排序
3、数据准备阶段的可行性收敛
数字化项目机理分析
数字化项目数据关联性分析
数字化项目数据质量分析
4、数据使用阶段的可行性收敛
谁可以成为AI的“师傅”
我们能否请得起这个“师傅”
5、行政可行性收敛
横向行政跨越分析
纵向行政跨越分析
6、方案展示及讨论
专业可行性提升
行业可行性提升 

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