VUCA時代下---如何通過數據,提升供應鏈運營能力
VUCA時代下---如何通過數據,提升供應鏈運營能力詳細內容
VUCA時代下---如何通過數據,提升供應鏈運營能力
VUCA時代下---如何通過數據,提升供應鏈運營能力
課程背景:
這是一個市場環(huán)境多變、不確定、系統(tǒng)復雜、信息模糊的無常時代,這是一個新技術、
新模式層出不窮的時代,這是一個以客戶需求為導向、供應鏈協(xié)同的時代。市場競爭的
游戲規(guī)則正在改寫,環(huán)境在變,誰不改變,誰就會被市場淘汰!用數據進行運營管理、
公司決策,得到越來越多企業(yè)的認可;華為、蘋果、亞馬遜,這些行業(yè)的佼佼者,對公
司的數據化管理尤為重視。
● 面對你無法改變的“需求多變”,我們該如何應對?
● 如何從“瑣碎的日常救火”中逃離出來?
● 如何提升供應鏈決策能力,以應對越來越多的行業(yè)劇變?
● 如果我們不轉型,我們很快就會回到“石器時代。”
在外企研究了15年供應鏈數據分析的高上老師,將告訴大家,如何通過數據看趨勢,通
過趨勢找到真正問題,如果基于根源問題得到實際方案,助力大家提升供應鏈決策能力
。
課程收益:
本課程詳細介紹了供應鏈管理的原理與結構,核心框架及流程,結合中國企業(yè)的實際運
營情況,融合教學、研究、實踐、實務為一體,能令越來越多的中國企業(yè)關注供應鏈管
理的經營戰(zhàn)略,并得以從中受益:
【精準決策】運用大數據的供應鏈分析方法,提高供應鏈部門決策質量,降低決策風險
【業(yè)鏈融合】讓業(yè)務部門和供應鏈部門由“互不理解”等:變成親密合作伙伴
【聯(lián)系實際】通過成功失敗案例展示關鍵績效指標考核和供應鏈績效分析報告的實際案
例
【熟練應用】熟練運用相應的工具方法,舉一反三,學以致用
針對學員:
與采購、供應鏈業(yè)務相關的專業(yè)人員、主管。
課程時長:
2天,6小時/天
培訓形式:
前沿理念分享,互動式講授,實戰(zhàn)案例分析與解讀,現(xiàn)場演練等多種形式
課程大綱:
模塊一:數據助力運營之背景篇:VUCA年代,供應鏈管理所面面臨的挑戰(zhàn)
● VUCA年代趨勢與挑戰(zhàn)
● 供應鏈近幾年的業(yè)態(tài)(需求多變與缺貨、庫存積壓)
● 行業(yè)巨頭(西門子、蘋果等)是如何應對這類挑戰(zhàn)的
● 傳統(tǒng)的營銷和銷售模式失靈了,精準的個性化營銷和銷售成為主流
● 自適應的智能化的供應鏈決策體系是保證轉型成功的基石
● 應對牛鞭效應,體驗啤酒游戲
● ABCD5時代的概要說明
? 人工智能 Artificial Intelligence
? 區(qū)塊鏈Block Chain
? 云計算Cloud
? 大數據Big Data
? 5G
模塊二:數據助力運營之診斷篇:目前供應鏈的運營現(xiàn)狀
● 質量客訴,排在前三位的是什么?
● 客戶滿意度,重復采購率如何?
● 與行業(yè)標桿相比,我們的成本優(yōu)勢在哪?
● 交付狀況是否健康?
● 供應鏈整體流程是否完善?
● 組織架構是否與流程相沖突?
● 信息化建設進展如何?
模塊三:數據助力運營之理論篇:如何運用大數據的供應鏈分析方法,提升決策質量
● 數據:數據收集、數據挖掘、數據處理、數據分析
● 趨勢:目標設定、現(xiàn)狀比對、定期跟蹤、反饋機制
● 問題:思維模式、分析方法、理論工具、常見誤區(qū)
● 方案:計劃梳理、實施執(zhí)行、審核驗證、應急預防
● 決策:確定目標、聚焦關鍵、轉化理論、夯實標準
模塊四:數據助力運營之落地篇一:供應鏈計劃系統(tǒng)
● 銷售預測與需求計劃的數據管理工作
● 繪制滾動預測數據偏差地圖
● 產銷協(xié)同(S&OP)數據自動生成工具的制定
● 物料需求計劃結果跟蹤與分析報告
● 通過數據分析,預防呆滯庫存的產生和積壓
● 庫存4.0系統(tǒng)
模塊五:數據助力運營之落地篇二:采購與供應商管理
● 采購升級 ,構建4P
● 流程優(yōu)化,敏捷高效
● 供方選培,協(xié)作共贏
● 陽光采購,價格發(fā)現(xiàn)
● 成本降低 ,三段實操
● 雙贏談判,團隊合作
模塊六:數據助力運營之協(xié)作篇:跨部門一體化協(xié)同
● SCM跨部門協(xié)同:研發(fā)、銷售、生產、采購、物流一體化運作
? 預測不準、無法交付、庫存爆倉、質量不良、資金困難…
? 各部門都是供應鏈的受害者
? 各部門都是供應鏈的作惡者
? 如何建立跨部門協(xié)作的基準點
? 銷售對供應鏈績效的影響
? 如何增進跨部門溝通
● 制度流程化,流程表格化,表格看板化(目視化)
● 企業(yè)內部:協(xié)同意識,統(tǒng)一認知
● 有效管控:通過數據,識別誤區(qū)和風險,解決決策落地最后一公里問題
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