《供應鏈數(shù)智化實戰(zhàn)》

《供應鏈數(shù)智化實戰(zhàn)》
主講：王明哲
【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
在動手實戰(zhàn)中將智慧供應鏈知識內(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，反復驗證的方法及真實案例。
【課程對象】供應鏈相關(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、供應鏈核心概念導入
1、供應鏈在企業(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(chǔ)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(yè)企業(yè)供應鏈的管理痛點
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鏈挑戰(zhàn)
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(lǐng)域供應鏈金融案例
案例：UPS物流金融業(yè)務
5、數(shù)字化供應鏈標桿
事務性工作系統(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)字化供應鏈的提質(zhì)、降本、增效、風控
案例：華能集團如何解決電力行業(yè)供應鏈數(shù)字化挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)供應鏈與數(shù)字化供應鏈比較
三、供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1、供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略
供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代契機
供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略思維
供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略趨勢
案例：世界最大航空發(fā)動機公司供應鏈轉(zhuǎn)型案例、IBM數(shù)字化供應鏈轉(zhuǎn)型案例
2、數(shù)字化引發(fā)的供應鏈變革
數(shù)字化引發(fā)采購計劃變革
案例：COSTA采購需求預測平臺
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)供應鏈運營變革
案例：世界500強電子生產(chǎn)企業(yè)數(shù)字供應鏈解決方案
數(shù)字化引發(fā)的逆向供應鏈變革
案例：亞馬遜可持續(xù)發(fā)展供應鏈計劃
數(shù)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(shù)字化經(jīng)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(shù)智化供應鏈
案例：菜鳥供應鏈網(wǎng)絡(luò)
數(shù)字化技術(shù)重塑美的供應鏈
案例：美的智聯(lián)供應鏈-制造業(yè)供應鏈標桿
聯(lián)想的數(shù)字化供應鏈及背后方法
案例：聯(lián)想供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型全過程回顧
4、供應鏈數(shù)字化的度量方法
傳統(tǒng)供應鏈度量方法
數(shù)字化供應鏈成熟度指標
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?。簬煾怠皫А蓖降?br /> 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(fā)展的終點
案例：百度智能客服，谷歌藥物預測系統(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
機器學習 ≠ 江湖算命
數(shù)據(jù)模型 VS 機理模型
大數(shù)據(jù) ∪ 深度學習
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鏈中的應用
預測需求提前備戰(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、以價值為導向的頭腦風暴
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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