版权课程培训时间/地点：2026年11月9~10日（星期一 ~ 星期二）/上海
收费标准：￥6200/人
含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费
不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐

课程背景：
当今社会发展迅速，技术日益更新换代，而且技术步伐也日益加快，应用到各行各业中，社会的快速变革发展使供应链面临越来越多的困难，越来越大的挑战，最明显的例子是订单周期日益缩短，需求越来越难以预测，不可预测的因素增多，产品生命周期越来越短，而产品的长尾效应更加明显等等。面对这样的挑战，企业必须要有更好的应对对策，需要让相关的需求计划人员很好的掌握预测技术这项专业技能，提高预测准确率，以指导后端的供应链运营，如主生产计划、生产和采购的准确性，在精准预测的基础上大大提高供应链的运营效率。在加强需求管理的基础上实行科学的库存补货策略，加强库存控制，降低库存的同时，有效管控风险，从而提高供应链的整体运营管理水平，使企业在竞争中处于不败之地。

课程内容：
本培训主要从分析需求管理与流程入手，介绍预测技术，分析预测变化，识别和评估预测变化的风险，及预测准确率分析、评估方法和标准，及库存补货策略等。旨在帮助相关供应链专业人员的提高预测和需求管理的业务水平。还包括安全分析和课堂练习，以让学员充分掌握预测的相关知识和技能。

参训对象：
建议由供应链相关管理、决策和数据分析人员等相关职能参与，相关的岗位如需求计划经理/需求计划专职人员/预测专员等负责需求管理和预测的人员。

授课形式：
知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

课程大纲：
供应链管理基础 - 需求管理
新形势下企业面临的供应链挑战与需求预测的难点
供应链为什么要管理需求及需求管理的重要性
需求管理的要素与模式
需求计划职能的重要性
预测技术
预测的准备
数据清洗
如何评估预测准确率
认识预测的数据形态及评判
预测的分类
定性预测与定量预测
定量预测模型：
移动平均
指数平滑：简单，趋势，季节与趋势
季节指数的算法
经典分解法
线性回归
ARIMA及SARIMA模型：高级复杂预测应用
预测技术与模型的实际应用及操作演练
预测技术应用案例分析
预测技术工具应用
促销预测管理
新品预测管理
AI预测模型介绍（通过AI学习获得的深度学习结果）
AI预测模型简介，以及应用场景
AI预测模型与常规的预测模型的不同点
企业能否使用AI预测模型
2B预测方法与需求感知（通过AI学习获得的深度学习结果）
2B行业的预测方法
针对需求不稳定，定制化需求的2B行业预测或者需求感知技术应用
客户订单或者预测无法使用模型该如何破局？
产销协同与需求计划
产销协同流程及关键要素
产销协同预测会议的职责划分
产销协同各个环节的重要输入与输出
产品计划与新品导入
需求计划的编制与录入
供应计划的评估
产销协同成功的关键要素
物料计划分析评估
物料需求计划与采购策略
物料结构分析ABC-XYZ法
安全库存策略与模型
EOQ模型的历史发展变革与一些可用模型（通过AI学习获得的深度学习结果）
课程练习：利用EXCEL进行ABC-XYZ分析，及统计安全库存计算和分析

讲师简介：肖老师专家顾问高级讲师
供应链体系培训讲师，专注于计划体系的知识传授与经验分享
（包括需求计划，预测，主生产计划及生产计划与排程，物料需求计划与库存策略）
从业背景:
萨澳-丹佛斯：供应链经理
威尔斯新材料：高级供应链经理
法可赛（中国）：供应链总监
专长：
20多年供应链管理实践与咨询辅导经验。对端到端供应链体系架构建设、流程制定和KPI考核设计有丰富的管理实践和咨询经验，精通从需求计划、产销协同、主生产计划到采购策略与物料需求计划的全计划体系运用，擅长库存管理，数据分析，量化模型，EPR与计划工具结合运用，专长企业的MRP痛点问题诊断并提供优化解决方案。
多年丰富的从业实践和咨询及项目管理经验，ERP系统的支持实施与应用。对方案设计、系统选型、实施与整合、人员培训、后续支持维护均有丰富的经验。擅长针对企业的供应链复杂问题和难点，进行深度分析诊断，提供有针对性的解决方案。帮助企业重新设计架构以需求驱动的端到端的供应链流程体系，提供供应链专业解决和改进的方案，在供应链结合ERP系统的运用方面有独到的经验。
行业经验：
制造业，工程机械行业，汽车行业，电子高科技，消费品，快销时尚，原材料加工，物流运输行业
项目经验：
萨澳丹佛斯中国供应链SAP实施项目，S&OP销售与运作计划流程经理，供应商采购协作项目实施与运用
威尔斯新材料：供应链体系构造，供应链关键运营指标量化和标准制定，ERP系统的提升与改进项目
消费品行业的预测提升改进及预测系统实施应用项目
知名高科技电子行业的整体供应链变革与实施的全方案设计与实施
知名电子消费品行业的APS提升改进与应用项目
知名消费饮品行业的产销协同实施推广项目

供应链管理之需求计划与预测技术应用

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