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供應鏈大數據分析及應用實踐培訓
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供應鏈大數據分析及應用實踐培訓

學習費用:5200/人

學習地點:上 海

開課時間:2025-07-24

學習方式:2天

數字化時代的供應鏈大數據分析及應用實踐培訓
培訓時間/地點:2024718~19日(星期四 ~ 星期五)/
20241024~25日(星期四 ~ 星期五)/
收費標準:5200/

  • 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:
在數字化時代,各種新技術正在顛覆傳統的供應鏈模式,也深刻影響了供應鏈業者的工作方式。本次講座將基于供應鏈大數據知識體系,解析業務流程、數據組織等IT架構維度之間的關系,讓學員建立數字化轉型的基本認知。在此基礎上,將詳解數據分析的主要工具(業務分析思維、Excel智能模塊、數據可視化和BI、Python語言等),幫助學員快速上手,掌握相關技能。隨后,會講解行業先進的大數據應用案例,包括智能制造、新能源等領域的標桿企業案例,以及AI等技術給企業帶來的提升。課程最后會介紹大數據領域的前沿信息來源和學習資源推薦。
課程目的:
  • 學習供應鏈大數據體系,了解各方面知識在這個體系中的位置
  • 學習企業信息化架構知識,掌握數字化轉型的基本概念
  • 掌握數據分析的基本步驟,以及數據分析師實用思維模式
  • 學習供應鏈大數據分析的實用工具(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據的影響
  • 學習智能制造等領域的企業案例,借鑒其在數據分析和供應鏈提升方面的先進經驗
  • 了解可用于后續學習和工作的實用資源
參訓對象:
對大數據應用感興趣,希望開闊眼界、提升相關技能的供應鏈從業人員(生產、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。
供應鏈大數據分析及應用培訓
課程大綱:
數字化時代的供應鏈大數據分析與應用培訓  總兩天- 第一天
  1. 供應鏈大數據概述
    1. 供應鏈管理的根本使命
    2. 供應鏈管理的最新發展趨勢:七大要點
    3. 供應鏈大數據體系劃分 -“獲取數據”、“分析處理數據”、“為供應鏈增值”等
    4. 您從本課程中可以獲得的收獲
  2. 數字化企業架構:大數據分析的基礎
    1. 視頻觀看:工業4.0時代先進的供應鏈管理
    2. 企業數字化體系介紹 -“前端”和“后端”的概念
    3. 企業IT架構的類型 - 業務架構/應用架構/數據架構/技術架構
    4. 數據管理原則 - 如何采集數據、分享數據、保障數據安全等
    5. 案例分析:企業架構的變遷史 - 從傳統運營時代到新零售時代
  3. 數據分析的核心步驟
    1. 五大分析步驟 - 數據的收集、清洗、規整、使用和更新
    2. 數據分析師是什么樣的人才? – 四大核心素質
    3. 企業大數據應用的六個層次: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“運籌優化模塊來做采購最優決策
  4. 數據可視化和BI工具應用
    1. 如何讓數據“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(商業智能)基本概念
    3. 案例分析:基于BI工具作企業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(業務領導力模型)可視化分析
    6. 小組討論:關于BI/數據可視化的落地應用
 
數字化時代的供應鏈大數據分析與應用  總兩天- 第二天
  1. Python數據分析
    1. Python安裝過程介紹;
    2. Python語法簡介
    3. 實操教學:Python快速提取企業年報中的大量數據
    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
  2. 大數據應用前沿案例
    1. 案例分析:某先進制造企業的基礎數據管理體系
    2. 案例分析:數字化工廠的快速復制:”物聯網技術+工業工程knowhow”如何在多個行業復制數字化工廠
    3. 案例分析:某電器公司的工業大數據體系及其效果
    4. 案例分析:某第三方物流企業如何打造跨運輸方式、跨企業實體的數字化體系
    5. 案例分析:新零售巨頭基于大數據的運營優化和閉環管理
    6. 案例分析:新能源領域的數字化供應鏈
    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:供應鏈大數據應用落地的要點
  3. 大數據分析相關資源
    1. 行業前沿信息來源
    2. 后續學習資源推薦
    3. 討論與答疑

講師介紹:Victor
目前在一家世界五百強企業下屬的供應鏈物流板塊擔任供應鏈規劃負責人。他是國際認證的CSCP供應鏈管理師和TOGAF企業IT架構師。
Victor畢業于清華大學,本科碩士和博士學歷(電子工程和工業工程專業),曾在德國亞琛工業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提供供應鏈管理咨詢,對物流供應鏈系統的設計和優化有著深刻的理解。
Victor也是工業4.0和數字化轉型方面的專家,曾在學術期刊和知名媒體上發表十余篇文章,并應邀在清華大學、上海財經大學、麻省理工科技評論、SCOM等機構授課,在業界有著廣泛的影響。
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。

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