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數(shù)字化時代的供應鏈大數(shù)據(jù)分析及應用實踐培訓
培訓時間/地點：2024年7月18~19日（星期四 ~ 星期五）/上 海
2024年10月24~25日（星期四 ~ 星期五）/北 京
收費標準：￥5200/人

• 含授課費、證書費、資料費、午餐費、茶點費、會務費、稅費
• 不包含學員往返培訓場地的交通費用、住宿費用、早餐及晚餐

課程背景：
在數(shù)字化時代，各種新技術正在顛覆傳統(tǒng)的供應鏈模式，也深刻影響了供應鏈業(yè)者的工作方式。本次講座將基于供應鏈大數(shù)據(jù)知識體系，解析業(yè)務流程、數(shù)據(jù)組織等IT架構維度之間的關系，讓學員建立數(shù)字化轉型的基本認知。在此基礎上，將詳解數(shù)據(jù)分析的主要工具（業(yè)務分析思維、Excel智能模塊、數(shù)據(jù)可視化和BI、Python語言等），幫助學員快速上手，掌握相關技能。隨后，會講解行業(yè)先進的大數(shù)據(jù)應用案例，包括智能制造、新能源等領域的標桿企業(yè)案例，以及AI等技術給企業(yè)帶來的提升。課程最后會介紹大數(shù)據(jù)領域的前沿信息來源和學習資源推薦。
課程目的：

• 學習供應鏈大數(shù)據(jù)體系，了解各方面知識在這個體系中的位置
• 學習企業(yè)信息化架構知識，掌握數(shù)字化轉型的基本概念
• 掌握數(shù)據(jù)分析的基本步驟，以及數(shù)據(jù)分析師實用思維模式
• 學習供應鏈大數(shù)據(jù)分析的實用工具（Excel智能模塊、BI、Python語言等）
• 了解人工智能等前沿技術對供應鏈大數(shù)據(jù)的影響
• 學習智能制造等領域的企業(yè)案例，借鑒其在數(shù)據(jù)分析和供應鏈提升方面的先進經(jīng)驗
• 了解可用于后續(xù)學習和工作的實用資源

參訓對象：
對大數(shù)據(jù)應用感興趣，希望開闊眼界、提升相關技能的供應鏈從業(yè)人員（生產(chǎn)、采購、物流、計劃等領域）
授課形式：
知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。
供應鏈大數(shù)據(jù)分析及應用培訓
課程大綱：
數(shù)字化時代的供應鏈大數(shù)據(jù)分析與應用培訓  總兩天- 第一天

1. 供應鏈大數(shù)據(jù)概述
   1. 供應鏈管理的根本使命
   2. 供應鏈管理的最新發(fā)展趨勢：七大要點
   3. 供應鏈大數(shù)據(jù)體系劃分 -“獲取數(shù)據(jù)”、“分析處理數(shù)據(jù)”、“為供應鏈增值”等
   4. 您從本課程中可以獲得的收獲
2. 數(shù)字化企業(yè)架構：大數(shù)據(jù)分析的基礎
   1. 視頻觀看：工業(yè)4.0時代先進的供應鏈管理
   2. 企業(yè)數(shù)字化體系介紹 -“前端”和“后端”的概念
   3. 企業(yè)IT架構的類型 - 業(yè)務架構/應用架構/數(shù)據(jù)架構/技術架構
   4. 數(shù)據(jù)管理原則 - 如何采集數(shù)據(jù)、分享數(shù)據(jù)、保障數(shù)據(jù)安全等
   5. 案例分析：企業(yè)架構的變遷史 - 從傳統(tǒng)運營時代到新零售時代
3. 數(shù)據(jù)分析的核心步驟
   1. 五大分析步驟 - 數(shù)據(jù)的收集、清洗、規(guī)整、使用和更新
   2. 數(shù)據(jù)分析師是什么樣的人才？ – 四大核心素質
   3. 企業(yè)大數(shù)據(jù)應用的六個層次：從Excel到更高層次的工具應用
   4. 實操教學：基于Excel的精益生產(chǎn)和精益物流分析模塊
   5. 實操教學：基于Excel的客戶需求可視化模塊
   6. 實操教學：用Excel“運籌優(yōu)化”模塊來做采購最優(yōu)決策
4. 數(shù)據(jù)可視化和BI工具應用
   1. 如何讓數(shù)據(jù)“看得見”？- 常用的12種可視化圖表及適用場合
   2. 讓管理者決策更簡單 – BI（商業(yè)智能）基本概念
   3. 案例分析：基于BI工具作企業(yè)采購金額的可視化分析
   4. 案例分析：基于BI工具作供應商質量管理的可視化分析
   5. 實操教學：基于BI工具作BLM（業(yè)務領導力模型）可視化分析
   6. 小組討論：關于BI/數(shù)據(jù)可視化的落地應用

 
數(shù)字化時代的供應鏈大數(shù)據(jù)分析與應用  總兩天- 第二天

5. Python數(shù)據(jù)分析
   1. Python安裝過程介紹；
   2. Python語法簡介
   3. 實操教學：Python快速提取企業(yè)年報中的大量數(shù)據(jù)
   4. Python與Excel、Power BI等分析工具的關系
   5. Python和人工智能技術的關系
6. 大數(shù)據(jù)應用前沿案例
   1. 案例分析：某先進制造企業(yè)的基礎數(shù)據(jù)管理體系
   2. 案例分析：數(shù)字化工廠的快速復制：”物聯(lián)網(wǎng)技術+工業(yè)工程knowhow”如何在多個行業(yè)復制數(shù)字化工廠
   3. 案例分析：某電器公司的工業(yè)大數(shù)據(jù)體系及其效果
   4. 案例分析：某第三方物流企業(yè)如何打造跨運輸方式、跨企業(yè)實體的數(shù)字化體系
   5. 案例分析：新零售巨頭基于大數(shù)據(jù)的運營優(yōu)化和閉環(huán)管理
   6. 案例分析：新能源領域的數(shù)字化供應鏈
   7. 案例分析：人工智能（AI）大模型及其對供應鏈的意義
   8. 小組討論：供應鏈大數(shù)據(jù)應用落地的要點
7. 大數(shù)據(jù)分析相關資源
   1. 行業(yè)前沿信息來源
   2. 后續(xù)學習資源推薦
   3. 討論與答疑

講師介紹：Victor
目前在一家世界五百強企業(yè)下屬的供應鏈物流板塊擔任供應鏈規(guī)劃負責人。他是國際認證的CSCP供應鏈管理師和TOGAF企業(yè)IT架構師。
Victor畢業(yè)于清華大學，本科碩士和博士學歷（電子工程和工業(yè)工程專業(yè)），曾在德國亞琛工業(yè)大學和美國威斯康星大學學習。他在西門子德國和中國總部工作多年，并曾為多家世界知名企業(yè)提供供應鏈管理咨詢，對物流供應鏈系統(tǒng)的設計和優(yōu)化有著深刻的理解。
Victor也是工業(yè)4.0和數(shù)字化轉型方面的專家，曾在學術期刊和知名媒體上發(fā)表十余篇文章，并應邀在清華大學、上海財經(jīng)大學、麻省理工科技評論、SCOM等機構授課，在業(yè)界有著廣泛的影響。
老師的講課風格：非常耐心、關注學員需求，并且能將豐富的知識體系（包括案例、視頻等）和實操練習很好地結合在一起。