课程大纲:
1、数字化时代,企业供应链面临的挑战
2、全球供应链正在向区域化、本地化转变;中国制造+全球供应链
3、智能化的供应链决策体系是保证转型成功的基石
4、SCM跨部门协同:研发、销售、生产、采购、物流一体化运作
1、策略与改进
(1)供应链战略与愿景
(2)供应链管理目标
(3)持续改进
2、供应链组织结构与人员能力
(1)组织流程、程序
(2)资源计划与人员能力
(3)胜任力模型
3、生产与能力计划
(1)产品实现、能力计划
(2)生产计划、系统整合
4、客户需求管理标准
(1)沟通、发运、客户满意度反馈
5、供应商高效管理
(1)供应商选择、评估
1、数据:数据收集/数据挖掘/数据处理/数据分析
2、趋势:目标设定/现状比对/定期跟踪/反馈机制
3、问题:思维模式/分析方法/理论工具/常见误区
4、方案:计划梳理/实施执行/审核验证/应急预防
5、决策:确定目标/聚焦关键/转化理论/夯实标准
【专题讨论】:如何进行数据分析?
第一步:明确分析目标和确定分析思路
第二步:数据收集
第三步:数据处理
第四步:数据分析
第五步:数据展现
第六步:报告撰写
1、需求端:
(1)规格、尺寸等需求信息(可量化)
(2)历史消耗数据
(3)品类需求特征分析-二维分析法
2、采购端:
(1)请购单数据(PR)
(2)寻源数据 – 卡拉杰克矩阵
(3)供应商数据
(4)订单数据
(5)收货数据
(6)供应商交付绩效
3、供应端:
(1)销售、毛利、库存现状与销售同期比
(2)商品结构分析
(3)库存周转与现金流
(4)缺断货状况报表(OUT OF STOCK)
4、库存端:
(1)库存周转率 – 库存模拟报表
(2)库存持有成本
(3)缺货成本
(4)月均库存量/年均库存量
(5)呆滞库存比率
(6)安全库存量设定
1、需求的概念、特征
2、预测的概念、影响预测的要素
3、供应链计划管理的理想状态
4、供应计划体系
5、产销协同架构
【专题】:需求预测管理中的关键技术和方法论
(1)产品目录和客户分类管理的重要性
(2)(2)影响需求预测的内部和外部因素
(3)理解为何预测调整说明比数据本身更加重要
(4)理解常用统计技术的基本原理以及应用环境要求
【专题】:如何做数据清洗
【工具】:预测影响性因子澄清与模型搭建
1、战略寻源的过程当中,如何获取潜在供应商信息
2、如何提高“搜商”,通过网络综合了解供应商
3、用组合分析驱动采购战略与智能管理
4、多种采购方式的数字化管理应用
5、供应商主数据与供应商数据库
6、各类工业超市,采购平台的发展
【探讨】:有哪些采购数据值得分析?
1、库存可以掩盖所有运营的问题,如何实现实时库存数据可视化?
2、讲解:如何提高库存周转率(ITO)
3、讲解:库存结构梳理&库存计划制定
4、库存预警可视化系统
5、呆滞物料处理方案
主办单位:
上海复锐企业管理咨询有限公司
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