• 供应链大数据分析及应用

    数字化供应链核心概念 | 数据管理的基本原则 大数据分析入门 | 前沿动态学习 | 先进企业案例解析

    2019-12-25博润伟业管理

  • 课程背景:

    在数字化时代,大数据等前沿技术给各个产业带来了巨大冲击,也正在颠覆传统的供应链模式。为了应对全新的竞争格局,供应链从业者需要树立大数据意识,并且及时引入新技术来提升运营水平。本次讲座将讲解数字化供应链的基本概念和成熟度判定标准,使得每家公司能够正确判断自己所处的发展阶段。针对转型升级的实际需求,讲座会解析业务流程、应用管理、数据组织等基础架构维度,让学员懂得企业架构是数字化运行的必要前提。在此基础上,将讲解几大基本的数据分析工具(Excel、业务分析思维、数据可视化和BI、SQL语言),帮助听众入门。在此基础上,会帮助学员了解云计算、人工智能等技术领域的知识要点。讲座的最后会结合汽车、快消等若干行业的标杆企业案例,展示数据挖掘等技术给产业运行带来的真实提升,并介绍大数据分析相关的供应商概况和学习资源。

    课程目的:

    • 数字化供应链的定义,和成熟度评估准则。

    • 懂得企业架构是运用大数据技术的基础,并了解架构的四大要素(业务、应用、数据、技术)。

    • 懂得数据分析的几大基本步骤,及其主要难点。

    • 掌握大数据分析的四大基础工具。

    • 了解云计算、人工智能等前沿技术。

    • 解析汽车、快消等若干行业的企业案例,学习其在业务流程组织、技术应用等方面的先进经验。

    • 了解数字化各领域的供应商概况和学习资源。

    授课形式:课件讲授、案例分析、互动讨论。

    讲师介绍:   Victor Feng

    Victor Feng,在一家世界500强企业担任物流领域高级经理。他是国际认证的CSCP供应链管理师和TOGAF企业IT架构师。Victor毕业于清华大学 (电子工程和工业工程专业),曾在德国亚琛留学,并赴美国威斯康星大学工业与系统工程系访问。他在西门子德国和中国总部工作多年,并曾担任管理咨询顾问,为多家世界知名企业提供供应链管理咨询,对供应链系统的设计和优化有着深刻的理解。

    Victor也是工业4.0和数字化领域的专家,曾在学术期刊和知名媒体上发表十余篇文章,并应邀在清华大学、西交利物浦大学、清华上海校友会IT与财经分会、中国供应链与营运管理人俱乐部、海尔产业金融海智学院等机构授课,在业界有着广泛的影响。

    课程大纲:

    供应链大数据分析与应用

    第一天

    1. 供应链数字化:大数据分析的前提

    1. 数字化供应链的发展现状介绍

    2. 供应链发展阶段与数字化成熟度

    3. 不同行业数字化的区别

    2. 企业架构:大数据分析的基础

    1. 企业架构体系概述

    2. 大数据架构的基本原则

    3. 要素一:业务架构,及其基本组件

    4. 要素二:应用架构,及其基本组件

    5. 要素三:数据架构,及其基本组件

    6. 要素四:技术架构,及其基本组件

    7. “新零售”时代企业架构的变迁

    3. 数据分析的五大步骤及其要点

    1. 步骤一:数据的收集

    2. 步骤二:数据的清洗

    3. 步骤三:数据的规整

    4. 步骤四:数据的使用

    5. 步骤五:数据的更新

    6. 主要应用难点和对策

    4. 基础分析技术(一):业务分析思维

    1. 为什么巴菲特是优秀的分析师?

    2. 分析问题的“金字塔原理”

    3. 供应链运营常见的分析思路

    5. 基础分析技术(二):Excel比你想象的更强大 

    1. Excel函数的常见类别(清洗处理类、计算统计类等)

    2. 经典数据功能举例(数据透视表、vlookup等)

    3. 案例:用Excel求解物流运输的最优成本

    4. 案例:用Excel做企业决策模型

    6. 基础分析技术(三):数据可视化

    1. 经典图表类型介绍

    2. BI(商业智能)入门

    3. PowerBI 应用以及案例

    4. 案例:某大型零售商的供应链数据可视化

    7. 当日培训内容小结及讨论


    第二天

    8. 基础分析技术(四):SQL为代表的数据库语言

    1. SQL基础知识入门

    2. MySQL环境介绍

    3. “关联”等核心概念应用

    4. 案例:用SQL查询制造业大型数据库   

    9. 大数据前沿技术介绍

    1. 云计算

    2. 数据湖

    3. 人工智能

    4. 敏捷和DEVOPS

    5. 设计思维和人性化技术

    6. SOA和微服务

    7. 案例:供应链管理中技术升级的六个阶段

    8. 案例:如何用技术解决企业数据不准确的问题

    10. 企业实际案例详解

    1. 供应链计划案例:如何做好需求预测?(消费品行业)

    1. 背景介绍

    2. 主要挑战

    3. 数据分析亮点介绍 – 数据挖掘

        b. 生产物流案例:如何组织好复杂的生产流程?(汽车行业)

    1. 背景介绍

    2. 主要挑战

    3. 数据分析亮点介绍 – 物料管理系统

        c. 综合管理案例:如何通过优化供应链流程来控制成本?(电子行业)

    1. 背景介绍

    2. 主要挑战

    3. 数据分析亮点介绍 – 基于数据的整体优化

        d. 知名互联网企业的“中台”战略

    1. 背景介绍

    2. 主要挑战

    3. 典型中台架构对企业的启示

        e. 其它代表性行业案例

    11. 大数据分析相关资源

    1. 软件供应商概况

    2. 硬件装备供应商概况

    3. 其它资源和学习资料推荐             

    12. 当日培训内容小结及讨论

    培训时间:

    2020年03月19~20日(星期四~星期五)

    2020年07月25~26日(星期六~星期日)

    培训地点:上海

    收费标准:¥5,600/人(含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费)

    • 拥有CPSM、CSCP、CPIM证书的维护积分14个!(积分索取请联系Nancy郭 13693329318(手机/微信)

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