课程大纲：
数字化时代的供应链大数据分析与应用 总两天- 第一天
1.供应链大数据概述
a)供应链管理的根本使命
b)供应链管理的最新发展趋势：七大要点
c)供应链大数据体系划分 -“获取数据”、“分析处理数据”、“为供应链增值”等
d)您从本课程中可以获得的收获
2.数字化企业架构：大数据分析的基础
a)视频观看：工业4.0时代先进的供应链管理
b)企业数字化体系介绍 -“前端”和“后端”的概念
c)企业IT架构的类型 - 业务架构/应用架构/数据架构/技术架构
d)数据管理原则 - 如何采集数据、分享数据、保障数据安全等
e)案例分析：企业架构的变迁史 - 从传统运营时代到新零售时代
3.数据分析的核心步骤
a)五大分析步骤 - 数据的收集、清洗、规整、使用和更新
b)数据分析师是什么样的人才？ – 四大核心素质
c)企业大数据应用的六个层次：从Excel到更高层次的工具应用
d)实操教学：基于Excel的精益生产和精益物流分析模块
e)实操教学：基于Excel的客户需求可视化模块
f)实操教学：用Excel“运筹优化”模块来做采购最优决策
4.数据可视化和BI工具应用
a)如何让数据“看得见”？- 常用的12种可视化图表及适用场合
b)让管理者决策更简单 – BI（商业智能）基本概念
c)案例分析：基于BI工具作企业采购金额的可视化分析
d)案例分析：基于BI工具作供应商质量管理的可视化分析
e)实操教学：基于BI工具作BLM（业务领导力模型）可视化分析
f)小组讨论：关于BI/数据可视化的落地应用
数字化时代的供应链大数据分析与应用 总两天- 第二天
5.Python数据分析
a)Python安装过程介绍；
b)Python语法简介
c)实操教学：Python快速提取企业年报中的大量数据
d)Python与Excel、Power BI等分析工具的关系
e)Python和人工智能技术的关系
6.大数据应用前沿案例
a)案例分析：某先进制造企业的基础数据管理体系
b)案例分析：数字化工厂的快速复制：”物联网技术+工业工程knowhow”如何在多个行业复制数字化工厂
c)案例分析：某电器公司的工业大数据体系及其效果
d)案例分析：某第三方物流企业如何打造跨运输方式、跨企业实体的数字化体系
e)案例分析：新零售巨头基于大数据的运营优化和闭环管理
f)案例分析：新能源领域的数字化供应链
g)案例分析：人工智能（AI）大模型及其对供应链的意义
h)小组讨论：供应链大数据应用落地的要点
7.大数据分析相关资源
a)行业前沿信息来源
b)后续学习资源推荐
c)讨论与答疑
主办单位：
上海复锐企业管理咨询有限公司
联系方式：
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