| 
 《供应链数智化实战》         【课程收益】 Ø  掌握1套思维框架,将所有数字化转型技术串联起来 Ø  盘点数字化技术对供应链降本增效的四个阶段 Ø  理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路 Ø  建立数据思维,解封你未曾意识到的资源和力量 Ø  理解智慧供应链的5大痛点 Ø  了解大量相关案例,以及背后的经验与教训 Ø  在动手实战中将智慧供应链知识内化   【课程特色】够专业,内容前沿且正确;讲俗话,将复杂技术具象清晰有趣化;重互动,巧妙设计提升参与感;能落地,反复验证的方法及真实案例。 【课程对象】供应链相关中高层管理者。 【课程时间】2天(6小时/天)   【课程大纲】  
 
一、数字化的顶层思维 1、数字化转型是什么 Ø  企业中的流程与人类的神经 Ø  企业中的信息与人类的神经信号 Ø  数字化:在数字世界中帮助企业构造神经系统 2、数字化顶层思维框架 Ø  感知:获取原始数据 Ø  认知:抽取关键信息 Ø  推理决策:形成计划 Ø  反馈动作:实施计划 小互动:如果你在跟心仪的女神约会…… 3、我们应该关注哪些数字化技术 Ø  基础设施:解除计算机的能力封印 Ø  数据应用:搬金砖VS挖金矿 案例:谷歌云计算,华为5G,某外贸公司营收预测 4、什么是“企业经脉”和“AI针灸” Ø  信息化:固化流程/信息流转/数据积累 Ø  人工智能:找准价值“点”/匹配“针”对性技术 5、数字化转型有哪三个必经阶段 Ø  Digitization:无纸化 Ø  Digitalization:高效化 Ø  Digital transformation:无人化 Ø  每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术 案例:人员绩效智能评估系统   二、供应链核心概念导入 1、供应链在企业中的地位 Ø  企业中唯二能“挣钱”的部门 Ø  工业领域的企业竞争核心是供应链 案例:通用电气供应链案例 2、供应链的管理要素 Ø  供应商基础管理 Ø  招标及寻源管理 Ø  订单及物流管理 Ø  供应商绩效考核 Ø  合同管理 Ø  兑付账款管理 案例:特斯拉供应链解析,戴尔的基本供应链 3、工业企业供应链的管理痛点 Ø  20%的间接物料吃掉企业80%的时间成本 Ø  传统采购中的:低、慢、差、弱、散 案例:海尔 生产外包装模块化,通用汽车与波音公司供应链挑战 4、供应链金融概念导入 Ø  供应链金融的核心玩法 Ø  供应链金融的不同种类 Ø  汽车领域供应链金融案例 案例:UPS物流金融业务 5、数字化供应链标杆 Ø  事务性工作系统处理 Ø  寻源与采购高效处理 Ø  品类管理及采购策略着重处理 Ø  数字化供应链的提质、降本、增效、风控 案例:华能集团如何解决电力行业供应链数字化挑战,传统供应链与数字化供应链比较   三、供应链数字化转型 1、供应链数字化转型战略 Ø  供应链数字化转型的时代契机 Ø  供应链数字化转型的战略思维 Ø  供应链数字化转型的战略趋势 案例:世界最大航空发动机公司供应链转型案例、IBM数字化供应链转型案例 2、数字化引发的供应链变革 Ø  数字化引发采购计划变革 案例:COSTA采购需求预测平台 Ø  数字化引发采购过程变革 案例:海尔数字化采购 Ø  数字化引发生产过程变革 案例:海尔数字化采购 Ø  数字化引发供应链运营变革 案例:世界500强电子生产企业数字供应链解决方案 Ø  数字化引发的逆向供应链变革 案例:亚马逊可持续发展供应链计划 Ø  数字化供应链控制塔概念导入 案例:宝洁供应链控制塔 3、供应链数字化经典案例 Ø  京东的智慧供应链 案例:京东无界智能供应链 Ø  阿里巴巴的数智化供应链 案例:菜鸟供应链网络 Ø  数字化技术重塑美的供应链 案例:美的智联供应链-制造业供应链标杆 Ø  联想的数字化供应链及背后方法 案例:联想供应链数字化转型全过程回顾 4、供应链数字化的度量方法 Ø  传统供应链度量方法 Ø  数字化供应链成熟度指标 Ø  数字意识成熟度指标 Ø  如何使用上述指标   四、智能化底层原理,及其带给供应链的新可能 1、人工智能的2大底层原理 Ø  逻辑固化:师傅“教”徒弟 Ø  知识抽取:师傅“带”徒弟 案例:预测男生是否会受女生欢迎 2、人工智能的6大底层套路 Ø  X-Ypairs:知识抽取 Ø  Y→X:生成万物 Ø  X1-X2 pairs:推荐匹配 Ø  X only:聚类算法 Ø  Y only:超越人类 Ø  Dot & Line:知识图谱 Ø  人工智能发展的终点 案例:百度智能客服,谷歌药物预测系统,淘宝推荐系统,清华数字虚拟人,谷歌核聚变控制系统,美军自动驾驶战机 3、人工智能的6步落地法 Ø  价值驱动 or 数据驱动 Ø  机器学习 ≠ 江湖算命 Ø  数据模型 VS 机理模型 Ø  大数据   ∪ 深度学习 Ø  行业专家 ||  客观事实 Ø  行政可行 ≈  最大门槛 案例:产线良品率提升,大型工程机械故障预测,工业智能无损检测,自动驾驶系统,AI量化交易-年化收益率1000% 4、人工智能的在智慧供应链中的应用 Ø  预测需求提前备战 Ø  仓储机器人替代人工 Ø  路径最优化提升效率 案例:某著名汽车品牌销量预测,亚马逊VS京东仓储机器人对比,百度AI物流调度最优化案例   五、数智化项目推进方法 1、方法串讲:先发散再收敛 2、以价值为导向的头脑风暴 Ø  痛点问题罗列 Ø  痛点问题排序 3、数据准备阶段的可行性收敛 Ø  数字化项目机理分析 Ø  数字化项目数据关联性分析 Ø  数字化项目数据质量分析 4、数据使用阶段的可行性收敛 Ø  谁可以成为AI的“师傅” Ø  我们能否请得起这个“师傅” 5、行政可行性收敛 Ø  横向行政跨越分析 Ø  纵向行政跨越分析 6、方案展示及讨论 Ø  专业可行性提升 Ø  行业可行性提升      
 |