【課程收益】
? 掌握1套思維框架，將所有數字化轉型技術串聯起來
? 盤點數字化技術對供應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
? 建立數據思維，解封你未曾意識到的資源和力量
? 理解智慧供應鏈的5大痛點
? 了解大量相關案例，以及背后的經驗與教訓
? 在動手實戰中將智慧供應鏈知識內化
【課程特色】夠專業，內容前沿且正確；講俗話，將復雜技術具象清晰有趣化；重互動，巧妙設計提升參與感；能落地，反復驗證的方法及真實案例。
【課程對象】供應鏈相關中高層管理者。
【課程時間】2天（6小時/天）
【課程大綱】
一、數字化的頂層思維
1、數字化轉型是什么
? 企業中的流程與人類的神經
? 企業中的信息與人類的神經信號
? 數字化：在數字世界中幫助企業構造神經系統
2、數字化頂層思維框架
? 感知：獲取原始數據
? 認知：抽取關鍵信息
? 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、我們應該關注哪些數字化技術
? 基礎設施：解除計算機的能力封印
? 數據應用：搬金磚VS挖金礦
案例：谷歌云計算，華為5G，某外貿公司營收預測
4、什么是“企業經脈”和“AI針灸”
? 信息化：固化流程/信息流轉/數據積累
? 人工智能：找準價值“點”/匹配“針”對性技術
5、數字化轉型有哪三個必經階段
? Digitization：無紙化
? Digitalization：高效化
? Digital transformation：無人化
? 每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術
案例：人員績效智能評估系統
二、供應鏈核心概念導入
1、供應鏈在企業中的地位
? 企業中唯二能“掙錢”的部門
? 工業領域的企業競爭核心是供應鏈
案例：通用電氣供應鏈案例
2、供應鏈的管理要素
? 供應商基礎管理
? 招標及尋源管理
? 訂單及物流管理
? 供應商績效考核
? 合同管理
? 兌付賬款管理
案例：特斯拉供應鏈解析，戴爾的基本供應鏈
3、工業企業供應鏈的管理痛點
? 20%的間接物料吃掉企業80%的時間成本
? 傳統采購中的：低、慢、差、弱、散
案例：海爾生產外包裝模塊化，通用汽車與波音公司供應鏈挑戰
4、供應鏈金融概念導入
? 供應鏈金融的核心玩法
? 供應鏈金融的不同種類
? 汽車領域供應鏈金融案例
案例：UPS物流金融業務
5、數字化供應鏈標桿
? 事務性工作系統處理
? 尋源與采購高效處理
? 品類管理及采購策略著重處理
? 數字化供應鏈的提質、降本、增效、風控
案例：華能集團如何解決電力行業供應鏈數字化挑戰，傳統供應鏈與數字化供應鏈比較
三、供應鏈數字化轉型
1、供應鏈數字化轉型戰略
? 供應鏈數字化轉型的時代契機
? 供應鏈數字化轉型的戰略思維
? 供應鏈數字化轉型的戰略趨勢
案例：世界最大航空發動機公司供應鏈轉型案例、IBM數字化供應鏈轉型案例
2、數字化引發的供應鏈變革
? 數字化引發采購計劃變革
案例：COSTA采購需求預測平臺
? 數字化引發采購過程變革
案例：海爾數字化采購
? 數字化引發生產過程變革
案例：海爾數字化采購
? 數字化引發供應鏈運營變革
案例：世界500強電子生產企業數字供應鏈解決方案
? 數字化引發的逆向供應鏈變革
案例：亞馬遜可持續發展供應鏈計劃
? 數字化供應鏈控制塔概念導入
案例：寶潔供應鏈控制塔
3、供應鏈數字化經典案例
? 京東的智慧供應鏈
案例：京東無界智能供應鏈
? 阿里巴巴的數智化供應鏈
案例：菜鳥供應鏈網絡
? 數字化技術重塑美的供應鏈
? 聯想的數字化供應鏈及背后方法
案例：聯想供應鏈數字化轉型全過程回顧
4、供應鏈數字化的度量方法
? 傳統供應鏈度量方法
? 數字化供應鏈成熟度指標
? 數字意識成熟度指標
? 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
? 人工智能發展的終點
案例：百度智能客服，谷歌藥物預測系統，淘寶推薦系統，清華數字虛擬人，谷歌核聚變控制系統，美軍自動駕駛戰機
3、人工智能的6步落地法
? 價值驅動 or 數據驅動
? 機器學習 ≠ 江湖算命
? 數據模型 VS 機理模型
? 大數據 ∪ 深度學習
? 行業專家 || 客觀事實
? 行政可行 ≈ 最大門檻
案例：產線良品率提升，大型工程機械故障預測，工業智能無損檢測，自動駕駛系統，AI量化交易-年化收益率1000%
4、人工智能的在智慧供應鏈中的應用
? 預測需求提前備戰
? 倉儲機器人替代人工
? 路徑最優化提升效率
案例：某著名汽車品牌銷量預測，亞馬遜VS京東倉儲機器人對比，百度AI物流調度最優化案例
五、數智化項目推進方法
1、方法串講：先發散再收斂
2、以價值為導向的頭腦風暴
? 痛點問題羅列
? 痛點問題排序
3、數據準備階段的可行性收斂
? 數字化項目機理分析
? 數字化項目數據關聯性分析
? 數字化項目數據質量分析
4、數據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
? 專業可行性提升
? 行業可行性提升
