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    百戰(zhàn)歸來,清大EMBA再啟程

    供應(yīng)鏈數(shù)智化實戰(zhàn)

    生產(chǎn)物流 243
    王曉耕

    王曉耕 天津大學(xué)管理學(xué)博士,副教授

    常駐地:天津
    邀請老師:13439064501 陳助理
    主講課程:《從“一利五率”新要求出發(fā),解碼國有企業(yè)戰(zhàn)略績效管理導(dǎo)向》《全面風(fēng)險管理與內(nèi)部控制體系建設(shè)方案及案例》《當(dāng)前強監(jiān)管背景下的公司治理與運作規(guī)范》《投咨銀行學(xué)》《風(fēng)險管理與《違規(guī)經(jīng)營投資責(zé)任追究》文件解讀》《業(yè)財融合背景下降本增效方法與案例(制造業(yè))》《績效管理實務(wù)與管理效率提升》《業(yè)務(wù)循環(huán)中的內(nèi)部控制》《企業(yè)化管理思維與方法》《運營管理與效能提升》

    【課程收益】

    ? 掌握1套思維框架,將所有數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)串聯(lián)起來

    ? 盤點數(shù)字化技術(shù)對供應(yīng)鏈降本增效的四個階段

    ? 理解人工智能的2大底層原理和6大底層套路

    ? 建立數(shù)據(jù)思維,解封你未曾意識到的資源和力量

    ? 理解智慧供應(yīng)鏈的5大痛點

    ? 了解大量相關(guān)案例,以及背后的經(jīng)驗與教訓(xùn)

    ? 在動手實戰(zhàn)中將智慧供應(yīng)鏈知識內(nèi)化

    【課程特色】夠?qū)I(yè),內(nèi)容前沿且正確;講俗話,將復(fù)雜技術(shù)具象清晰有趣化;重互動,巧妙設(shè)計提升參與感;能落地,反復(fù)驗證的方法及真實案例。

    【課程對象】供應(yīng)鏈相關(guān)中高層管理者。

    【課程時間】2天(6小時/天)

    【課程大綱】

    一、數(shù)字化的頂層思維

    1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型是什么

    ? 企業(yè)中的流程與人類的神經(jīng)

    ? 企業(yè)中的信息與人類的神經(jīng)信號

    ? 數(shù)字化:在數(shù)字世界中幫助企業(yè)構(gòu)造神經(jīng)系統(tǒng)

    2、數(shù)字化頂層思維框架

    ? 感知:獲取原始數(shù)據(jù)

    ? 認知:抽取關(guān)鍵信息

    ? 推理決策:形成計劃

    ? 反饋動作:實施計劃

    小互動:如果你在跟心儀的女神約會……

    3、我們應(yīng)該關(guān)注哪些數(shù)字化技術(shù)

    ? 基礎(chǔ)設(shè)施:解除計算機的能力封印

    ? 數(shù)據(jù)應(yīng)用:搬金磚VS挖金礦

    案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿(mào)公司營收預(yù)測

    4、什么是“企業(yè)經(jīng)脈”和“AI針灸”

    ? 信息化:固化流程/信息流轉(zhuǎn)/數(shù)據(jù)積累

    ? 人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術(shù)

    5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型有哪三個必經(jīng)階段

    ? Digitization:無紙化

    ? Digitalization:高效化

    ? Digital transformation:無人化

    ? 每個階段的關(guān)鍵技術(shù)以及數(shù)字化的決勝技術(shù)

    案例:人員績效智能評估系統(tǒng)

    二、供應(yīng)鏈核心概念導(dǎo)入

    1、供應(yīng)鏈在企業(yè)中的地位

    ? 企業(yè)中唯二能“掙錢”的部門

    ? 工業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)競爭核心是供應(yīng)鏈

    案例:通用電氣供應(yīng)鏈案例

    2、供應(yīng)鏈的管理要素

    ? 供應(yīng)商基礎(chǔ)管理

    ? 招標及尋源管理

    ? 訂單及物流管理

    ? 供應(yīng)商績效考核

    ? 合同管理

    ? 兌付賬款管理

    案例:特斯拉供應(yīng)鏈解析,戴爾的基本供應(yīng)鏈

    3、工業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈的管理痛點

    ? 20%的間接物料吃掉企業(yè)80%的時間成本

    ? 傳統(tǒng)采購中的:低、慢、差、弱、散

    案例:海爾生產(chǎn)外包裝模塊化,通用汽車與波音公司供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)

    4、供應(yīng)鏈金融概念導(dǎo)入

    ? 供應(yīng)鏈金融的核心玩法

    ? 供應(yīng)鏈金融的不同種類

    ? 汽車領(lǐng)域供應(yīng)鏈金融案例

    案例:UPS物流金融業(yè)務(wù)

    5、數(shù)字化供應(yīng)鏈標桿

    ? 事務(wù)性工作系統(tǒng)處理

    ? 尋源與采購高效處理

    ? 品類管理及采購策略著重處理

    ? 數(shù)字化供應(yīng)鏈的提質(zhì)、降本、增效、風(fēng)控

    案例:華能集團如何解決電力行業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化挑戰(zhàn),傳統(tǒng)供應(yīng)鏈與數(shù)字化供應(yīng)鏈比較

    三、供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    1、供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略

    ? 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代契機

    ? 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略思維

    ? 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略趨勢

    案例:世界最大航空發(fā)動機公司供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型案例、IBM數(shù)字化供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型案例

    2、數(shù)字化引發(fā)的供應(yīng)鏈變革

    ? 數(shù)字化引發(fā)采購計劃變革

    案例:COSTA采購需求預(yù)測平臺

    ? 數(shù)字化引發(fā)采購過程變革

    案例:海爾數(shù)字化采購

    ? 數(shù)字化引發(fā)生產(chǎn)過程變革

    案例:海爾數(shù)字化采購

    ? 數(shù)字化引發(fā)供應(yīng)鏈運營變革

    案例:世界500強電子生產(chǎn)企業(yè)數(shù)字供應(yīng)鏈解決方案

    ? 數(shù)字化引發(fā)的逆向供應(yīng)鏈變革

    案例:亞馬遜可持續(xù)發(fā)展供應(yīng)鏈計劃

    ? 數(shù)字化供應(yīng)鏈控制塔概念導(dǎo)入

    案例:寶潔供應(yīng)鏈控制塔

    3、供應(yīng)鏈數(shù)字化經(jīng)典案例

    ? 京東的智慧供應(yīng)鏈

    案例:京東無界智能供應(yīng)鏈

    ? 阿里巴巴的數(shù)智化供應(yīng)鏈

    案例:菜鳥供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)

    ? 數(shù)字化技術(shù)重塑美的供應(yīng)鏈

    案例:美的智聯(lián)供應(yīng)鏈-制造業(yè)供應(yīng)鏈標桿

    ? 聯(lián)想的數(shù)字化供應(yīng)鏈及背后方法

    案例:聯(lián)想供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型全過程回顧

    4、供應(yīng)鏈數(shù)字化的度量方法

    ? 傳統(tǒng)供應(yīng)鏈度量方法

    ? 數(shù)字化供應(yīng)鏈成熟度指標

    ? 數(shù)字意識成熟度指標

    ? 如何使用上述指標

    四、智能化底層原理,及其帶給供應(yīng)鏈的新可能

    1、人工智能的2大底層原理

    ? 邏輯固化:師傅“教”徒弟

    ? 知識抽取:師傅“帶”徒弟

    案例:預(yù)測男生是否會受女生歡迎

    2、人工智能的6大底層套路

    ? X-Ypairs:知識抽取

    ? Y→X:生成萬物

    ? X1-X2 pairs:推薦匹配

    ? X only:聚類算法

    ? Y only:超越人類

    ? Dot & Line:知識圖譜

    ? 人工智能發(fā)展的終點

    案例:百度智能客服,谷歌藥物預(yù)測系統(tǒng),淘寶推薦系統(tǒng),清華數(shù)字虛擬人,谷歌核聚變控制系統(tǒng),美軍自動駕駛戰(zhàn)機

    3、人工智能的6步落地法

    ? 價值驅(qū)動 or 數(shù)據(jù)驅(qū)動

    ? 機器學(xué)習(xí) ≠ 江湖算命

    ? 數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型

    ? 大數(shù)據(jù)   ∪ 深度學(xué)習(xí)

    ? 行業(yè)專家 ||  客觀事實

    ? 行政可行 ≈  最大門檻

    案例:產(chǎn)線良品率提升,大型工程機械故障預(yù)測,工業(yè)智能無損檢測,自動駕駛系統(tǒng),AI量化交易-年化收益率1000%

    4、人工智能的在智慧供應(yīng)鏈中的應(yīng)用

    ? 預(yù)測需求提前備戰(zhàn)

    ? 倉儲機器人替代人工

    ? 路徑最優(yōu)化提升效率

    案例:某著名汽車品牌銷量預(yù)測,亞馬遜VS京東倉儲機器人對比,百度AI物流調(diào)度最優(yōu)化案例

    五、數(shù)智化項目推進方法

    1、方法串講:先發(fā)散再收斂

    2、以價值為導(dǎo)向的頭腦風(fēng)暴

    ? 痛點問題羅列

    ? 痛點問題排序

    3、數(shù)據(jù)準備階段的可行性收斂

    ? 數(shù)字化項目機理分析

    ? 數(shù)字化項目數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分析

    ? 數(shù)字化項目數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

    4、數(shù)據(jù)使用階段的可行性收斂

    ? 誰可以成為AI的“師傅”

    ? 我們能否請得起這個“師傅”

    5、行政可行性收斂

    ? 橫向行政跨越分析

    ? 縱向行政跨越分析

    6、方案展示及討論

    ? 專業(yè)可行性提升

    ? 行業(yè)可行性提升

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