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大数据、云计算与物流供应链管理

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  • 开课时间:2018/10/25 09:00 已结束
  • 结束时间:2018/10/26 17:00
  • 开课地点:上海市
  • 授课讲师: 待定
  • 课程编号:347610
  • 课程分类:职业技能
  •  
  • 收藏 人气:262
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培训受众:

总经理、供应链总监、物流经理、采购经理、仓库经理、生产总监、生产经理、数据经理、IT经理、审计部负责人及相关领导或及相关从业人士

课程收益:

通过2天的学习,使学员能够:
采购价格模版及模版中的数据要素;
如何获取价格数据并建立数据标杆;
供应商评估体系的权重数据体系的设立、及评估指标数据;
供应商数据共享系统对其账期及订单份额的影响;
客户的预测数 据的使用,如何把预测准确率提高;
销售预测数据的过滤体系;
生产计划的数据的来源及如何建立精确的生产计划数据体系;
仓库周转数据的获取;
库存与呆货的界定,数学模型的建立;
二维码数据的建立,如何打破流水码对我们链条的威胁;
IT如何建立庞大的数据群并分配至各运营部门;
ERP的模块化操作对数据的利与弊是什么,我们如何最大限度的防范数据风险;
减少数据盲区。

课程大纲:

第一天 9:00-16:30
第一部分 何谓大数据,大数据在哪里 (9:00-10:30)
主题:大数据
目的:通过对本部分内容的了解,让学员清楚我们企业供应链的数据到底沉
淀在哪里,他们的作用什么,如何更好通过什么样的载体把数据利用起来。
要点:
1.大数据其实我们企业身边的企业行为产生的数据积淀,任何公司都存在,
但数据到底在哪里?
2.何谓云计算,互联网+的运营让数据集中于云计算的麾下,如何利用ERP的
优势把数据运营起来?
3.数据运用如何让供应链变得更加敏捷与精益?
教学方法:教师讲解;学员互动为主;案例分析

第二部分 大数据的获取--采购成本部分
(10:45-14:45/12:00-13:00午餐)
主题:采购成本数据的载体-模版、及模版数据填充
目的:引导学员设计成本数据的模版?
一、成本数据模版的设计
1.以产品制造工艺为模版的数据基础
2.建立人、机、料、法、环的数据模型
3.这样工作的瓶颈是什么
注意企业文化
注意工作环境和上司的重视程度
教学方法:教师讲解;学员互动为主,自主提问;案例分析
二、成本控制依然是现在供应链时代下头等大事,成本控制从成本数据开始,
我们要从份利用数据技术(DT:DATA TECHNOLOGY),瀑布流数据的应用
1.供应链成本体系一:采购成本数据--从供应商得报价模版中得数据开始介入
如何建立bench marketing(标杆数据),如何甄别供应商报价的
合理性
如何汲取数据以便于形成bench marketing(标杆数据)
子数据模块的形成
2.数据共享及数据分配
如何共享至合同
税、费的调整内容
团队的合作体系建设
KPI考核对数据建设的影响
3.互联网+ 的运用,电子报价平台与ERP
教学方法:教师讲解;学员互动为主,自主提问;案例分析

第三部分:供应商管理数据体系建设与应用 (15:00-16:30)
主题:管理供应商的数据库内容及利用数据管理供应商
目的:学会获取供应商管理数据及利用数据管理供应商
一、供应商数据的获取,从开发入手
1.开发时,我们的参与部门有哪些
2.开发时,我们都获取些什么样的数据
二、合作过程中,我们如何对供应商的评估体系
1.评估指标的设立
2.权重分配
3.供应商评估结果数据的应用
订单份额的二次分配
对供应商结账的模式
对供应商结账的帐期
教学方法:教师讲解;学员互动为主,自主提问;案例分析

第二天 9:00-16:30
第四部分:大数据应用下的预测、计划与紧急插单
(9:00-12:00/12:00-13:00午餐)
主题:大数据与大计划
目的:通过学习,使学员掌握如何通过数据模型进行数据过滤,而避免用传
统的办法来解决计划的顽疾。
一、生产形式的分类
1.MTS与MTO(注意非标部件)
2.MTS的预测与MTO的预测有何区别
二、过滤体系的建设及数据流转
1.绝不能拷贝销售预测用作生产计划和采购计划的数据来源
2.数据过滤的模型及全面应用
如何从销售预测数据到生产计划数据
如何从生产计划数据到采购的PO
三、紧急插单的数据及数据流转
如何引导使其健康循环,否则可能会导致插单后每个计划都是插单。
四、互联网+的运用,手机APP的使用让数据实现无缝对接
教学方法:教师讲解;学员互动为主,自主提问;案例分析、数据分析与数据使用

第五部分:库存数据模型及仓库周转 (13:00-16:30)
主题:提高库存周转率及仓库的二维码数据库建设
目的:利用数据库提高对呆货的防范体系并最大限度地防止呆货:
1.技术变更会引起的库存变化,那吗对技术工程师的变更行为的数据模型是
什么,如何跟其沟通
个人偏好设置数据报告
边际成本分析数据报告
2.杜邦分析的库存模型
3.灵活分析模型对库存最大的帮助
4.仓库二维码的数据库建立--区别条形码与二维码数据差别
5.打造可视化仓库的基础--异常报告数据的读取
教学方法:教师讲解;学员互动为主,自主提问;
案例分析

第六部分:国际运输与国内运输体系的成本数据与周期数据模型
主题:打造真正的运输成本数据管理体系与运输周期管理体系
目的:使我们对运输途中的货物做到了如指掌
1.国内运输成本数据模版
2.国内运输路线规划数据--三维数据的使用
3.车辆数据管理-比如返程车辆的充分利用
4.国际运输成本数据模版及周期模版--以EXW为主
5.国际承运商选择依据的数据管理
熏蒸要素
船公司要素
收费要素(比如像BAF等)
HS CODE要素
教学方法:教师讲解;学员互动为主,自主提问;
案例分析,数据讲解

本课程名称: 大数据、云计算与物流供应链管理

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