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

课程背景

数字化转型时代以迅雷不及掩耳之势呼啸而来，在本身供应链还未立足之际又遭当头棒喝，留给我们的还没来得及思考什么是数据治理的情况下，又得重新启程来认识什么是数字化供应链，因为，他的冲击比敏捷供应链更加无情和彻底。试想，在我们数据治理体系里：端到端的去展现整个数据的价值.我们拥有完善的数据治理体系和客观的数据治理思维,可以用成本结构的手段进行采购成本控制、可以用VA/VE的体系进行供应商优化、可以用链条思维去除“小采购”的诟病、可以通过预测数据的过滤来拒绝“”计划赶不上变化、用数据模型的植入去引导库存的周转……

进入本课程,我们将利用数据治理的思维梳理整个供应链条、利用数据模型帮您丰富决策手段、利用数据赋能去完成利润的持续挖掘;

课程收益

1、供应链体系的7大数据群的数据模型建设

2、采购价格模版及模版中的数据要素

3、如何获取价格数据并建立数据标杆

4、供应商评估体系的权重数据体系的设立、及评估指标数据

5、供应商数据共享系统对其账期及订单份额的影响

6、客户的预测数据的使用，如何把预测准确率提高

7、销售预测数据的过滤体系

8、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

9、仓库周转数据的获取

10、库存与呆货的界定，数学模型的建立

11、RFID数据的建立，如何打破流水码对我们链条的威胁

12、IT如何建立庞大的数据群并分配至各运营部门

13、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

14、减少数据盲区的方式方法

--[带着问题来,带着方法走]--

课程大纲

一、当下的数据治理体系,着眼点在哪里

1、数据在哪里,作用和价值什么

2、数据治理,是对主观臆断的冲击,如何引导,使其客观

3、如何利用大数据建立数据模型,并把数据模型植入AI

4、ERP的价值在哪里,如何挖掘

（1）(1)外挂的利与弊

（2）(2)数据的共享与数据库兼容

（3）(3)APP的思维与导入

（4）(4)建议IT部门,少做管理,多做运营,驻扎在第一线

二、供应商管理数据模型体系

5、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）开发的动因与渠道

（3）获取的资料-兼顾广度与深度,抛弃传统的数据单一的诟病

6、合作过程中，我们如何对供应商的绩效评估

（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

7、单一供应源的管理体系：8种表现（课上详述）

（1）指定供应商

（2）有竞争关系的供应商

（3）多品种小批量等

（4）拒绝使用甲方合同

（5）要求甲方100%预付全部货款

8、电子合同-如何形成闭环管理,对传统的BUYER岗位职能有一定的冲击

(1)电子授权、电子签章与电子合同

(2)电子回执

(3)电子对账

(4)电子结账

三、采购成本数据治理与降本

1、大数据离不开成本数据模板（双维度）,获取成本结构,拒绝用谎言来验证谎言的对标体系

（1）第一维度是以产品制造工艺为模版的数据基础

（2）第二维度是12个要素的成本数据

2、数据的获取是头等大事—四个渠道

（1）内部数：供应商准入时应获取的8个数据群

3张财表

税务登记证（三证合一中）

设备清单（此要素下又分为8个数据）

……课上详述

（2）外部数据：利用爬虫技术获取以下数据：

材料数据

税务数据（注意HSCODE等）

三大费用等

（3）降本指标因何形成,是靠领导拍脑袋吗

降本指标的数据模型搭建

降本指标的灵活应用,是完全向供应商转型吗?

(4)数字化转型下的降本的5大思路

供应链金融核心应用

工艺革新

物料型谱的价值

采购方式的多元化

国产化的有序推进

四、大数据应用下的预测、计划与紧急插单（供应链的核心---预测计划模型）

1、预测数据模型及平台建设应注意的问题-莫抱怨销售数据不准,销售的价值不是向供应链提供预测数据

（1）预测数据的来源- S&OP的植入

（2）数据来源的6个渠道

（3）数据过滤:市场变化的变量(variable data of market changes)-21个数据模型,拒绝计划赶不上变化

2、计划过滤体系- APS的植入

（1）将预测数据导入,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- IO和OTD价值

如何从生产计划数据到采购的PO

(3)MTO 与MTS在数据管理上的差异化

3、紧急插单的数据管理与插单模型（插单依据及如何解决插单）

(1)客户级别的设置模型

订单毛利与订单金额

客户是否存在拖延账期

客户是否存在指定供应商

客户是否存在无故不提货

……

(2)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。

数据录入

紧急插单管理模型

五、安全库存数据模型及周转提升

1、安全库存设置的数据模型建设

（1）安全库存设置的7个数据

库存周期

预测

实际销售

平均绝对偏差值

前置时间（LT lead time）

市场的变化率

客户满意度

2、呆货的形成，大数据给出的“杀手”排行榜

3、周准率的提升，如何提升仓库的周转1+8个方法

IOI（institute of inventory）物流（仓库）字典

有条件或无条件退货

……(课上详解)

4、数字化仓库管理的核心，4.0仓库其实离我们并不远

（1）打造可视化仓库的基础——异常报告数据的读取（预警与报警功能）

（2）仓库追溯

（3）物料布局

（4）AGV的使用

（5）RFID的数据（3个维度）

（6）标准化的技术体系与数据体系

六、物流大数据的体系与物流服务（国际与国内）

1、物流服务的落差与物流技术

2、国内物流成本控制的5大体系-区块化成本模型

(1)跟车系统的管理与建设

(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

课上详述

3、国际运输成本数据模版及获取方法

4、物流风险管理与资源备份,一带一路的国家铁路的有效补充,如何利用

5、物流的大数据群(司机、车辆、承运商)-28个数据体系,避免出现意外

6、绿色物流的价值以及对成本的贡献-未来供应链降本成本的价值洼地

(1)MILK RUN和EXW

(2)包材的循环

7、物流商的评估体系以及评估数据的应用

总结:数据治理对供应链的帮助不但是建立数据模型,关键是数据思维的导入……

师资介绍

马晓峰

加州数据金牌顾问

前霍尼韦尔供应链总监

行业20年从业经验

英国皇家CIPS&CILT高级顾问

擅长供应链数据治理,数字化转型很供应链数据模型建设

擅长领域

供应链数据治理、供应链数字化转型、供应链区块链、智能供应链、采购、精益物流及智能物流、绿色物流、MMOG、预测与计划、采购成本、库存控制、供应商管理、工业APP应用等

特点（实战）

用案例来解释您的困惑，用经验解决问题

服务企业

政府机构：上海市黄浦区、静安区、徐汇区、虹口区政府；江苏省政府

汽车机车：中国中车、常熟捷豹路虎、沈阳宝马、广汽三菱、陕重汽、吉利、武汉雷诺等

汽车电子类：大陆电子、泰科、村田、博世、博泽、曼胡默尔、马勒、安道拓、ZF、德纳等

工程施工类：中交建、中建7局等

大型设备类：金风科技、中船重工、阿特拉斯科普柯、美卓等

重工类：三一、徐工、阿特拉斯-科普柯、日立建机等

医药及医疗器械类：诺和诺德、赛默飞世尔、强生、飞利浦、东软、迈瑞、扬子江药业等

食品类：伊利、山东金锣、可口可乐、好时、不凡帝范梅勒等

物流类：顺丰、天地华宇、中远海、海丰、保正等

快销品类：江门维达、广州立白、迪卡侬等

化学类：中海化学、中化蓝天、扬子石化巴斯夫、西太平洋、立邦、君正氯碱、新疆中泰等

服装类：海澜、报喜鸟等

电力资源类：保利协鑫、正泰、力诺、金盘、晶科、晶澳、隆基等