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數(shù)字化時代的供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用實(shí)踐培訓(xùn)
培訓(xùn)時間/地點(diǎn)：2024年7月18~19日（星期四 ~ 星期五）/上 海
2024年10月24~25日（星期四 ~ 星期五）/北 京
收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)：￥5200/人

• 含授課費(fèi)、證書費(fèi)、資料費(fèi)、午餐費(fèi)、茶點(diǎn)費(fèi)、會務(wù)費(fèi)、稅費(fèi)
• 不包含學(xué)員往返培訓(xùn)場地的交通費(fèi)用、住宿費(fèi)用、早餐及晚餐

課程背景：
在數(shù)字化時代，各種新技術(shù)正在顛覆傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈模式，也深刻影響了供應(yīng)鏈業(yè)者的工作方式。本次講座將基于供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)知識體系，解析業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)組織等IT架構(gòu)維度之間的關(guān)系，讓學(xué)員建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本認(rèn)知。在此基礎(chǔ)上，將詳解數(shù)據(jù)分析的主要工具（業(yè)務(wù)分析思維、Excel智能模塊、數(shù)據(jù)可視化和BI、Python語言等），幫助學(xué)員快速上手，掌握相關(guān)技能。隨后，會講解行業(yè)先進(jìn)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例，包括智能制造、新能源等領(lǐng)域的標(biāo)桿企業(yè)案例，以及AI等技術(shù)給企業(yè)帶來的提升。課程最后會介紹大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的前沿信息來源和學(xué)習(xí)資源推薦。
課程目的：

• 學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)體系，了解各方面知識在這個體系中的位置
• 學(xué)習(xí)企業(yè)信息化架構(gòu)知識，掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本概念
• 掌握數(shù)據(jù)分析的基本步驟，以及數(shù)據(jù)分析師實(shí)用思維模式
• 學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析的實(shí)用工具（Excel智能模塊、BI、Python語言等）
• 了解人工智能等前沿技術(shù)對供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)的影響
• 學(xué)習(xí)智能制造等領(lǐng)域的企業(yè)案例，借鑒其在數(shù)據(jù)分析和供應(yīng)鏈提升方面的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)
• 了解可用于后續(xù)學(xué)習(xí)和工作的實(shí)用資源

參訓(xùn)對象：
對大數(shù)據(jù)應(yīng)用感興趣，希望開闊眼界、提升相關(guān)技能的供應(yīng)鏈從業(yè)人員（生產(chǎn)、采購、物流、計劃等領(lǐng)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(fēng)暴、強(qiáng)調(diào)學(xué)員參與。
供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用培訓(xùn)
課程大綱：
數(shù)字化時代的供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用培訓(xùn)  總兩天- 第一天

1. 供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)概述
   1. 供應(yīng)鏈管理的根本使命
   2. 供應(yīng)鏈管理的最新發(fā)展趨勢：七大要點(diǎn)
   3. 供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)體系劃分 -“獲取數(shù)據(jù)”、“分析處理數(shù)據(jù)”、“為供應(yīng)鏈增值”等
   4. 您從本課程中可以獲得的收獲
2. 數(shù)字化企業(yè)架構(gòu)：大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)
   1. 視頻觀看：工業(yè)4.0時代先進(jìn)的供應(yīng)鏈管理
   2. 企業(yè)數(shù)字化體系介紹 -“前端”和“后端”的概念
   3. 企業(yè)IT架構(gòu)的類型 - 業(yè)務(wù)架構(gòu)/應(yīng)用架構(gòu)/數(shù)據(jù)架構(gòu)/技術(shù)架構(gòu)
   4. 數(shù)據(jù)管理原則 - 如何采集數(shù)據(jù)、分享數(shù)據(jù)、保障數(shù)據(jù)安全等
   5. 案例分析：企業(yè)架構(gòu)的變遷史 - 從傳統(tǒng)運(yùn)營時代到新零售時代
3. 數(shù)據(jù)分析的核心步驟
   1. 五大分析步驟 - 數(shù)據(jù)的收集、清洗、規(guī)整、使用和更新
   2. 數(shù)據(jù)分析師是什么樣的人才？ – 四大核心素質(zhì)
   3. 企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的六個層次：從Excel到更高層次的工具應(yīng)用
   4. 實(shí)操教學(xué)：基于Excel的精益生產(chǎn)和精益物流分析模塊
   5. 實(shí)操教學(xué)：基于Excel的客戶需求可視化模塊
   6. 實(shí)操教學(xué)：用Excel“運(yùn)籌優(yōu)化”模塊來做采購最優(yōu)決策
4. 數(shù)據(jù)可視化和BI工具應(yīng)用
   1. 如何讓數(shù)據(jù)“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(yè)智能）基本概念
   3. 案例分析：基于BI工具作企業(yè)采購金額的可視化分析
   4. 案例分析：基于BI工具作供應(yīng)商質(zhì)量管理的可視化分析
   5. 實(shí)操教學(xué)：基于BI工具作BLM（業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)力模型）可視化分析
   6. 小組討論：關(guān)于BI/數(shù)據(jù)可視化的落地應(yīng)用

 
數(shù)字化時代的供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用  總兩天- 第二天

5. Python數(shù)據(jù)分析
   1. Python安裝過程介紹；
   2. Python語法簡介
   3. 實(shí)操教學(xué)：Python快速提取企業(yè)年報中的大量數(shù)據(jù)
   4. Python與Excel、Power BI等分析工具的關(guān)系
   5. Python和人工智能技術(shù)的關(guān)系
6. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用前沿案例
   1. 案例分析：某先進(jìn)制造企業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理體系
   2. 案例分析：數(shù)字化工廠的快速復(fù)制：”物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)+工業(yè)工程knowhow”如何在多個行業(yè)復(fù)制數(shù)字化工廠
   3. 案例分析：某電器公司的工業(yè)大數(shù)據(jù)體系及其效果
   4. 案例分析：某第三方物流企業(yè)如何打造跨運(yùn)輸方式、跨企業(yè)實(shí)體的數(shù)字化體系
   5. 案例分析：新零售巨頭基于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營優(yōu)化和閉環(huán)管理
   6. 案例分析：新能源領(lǐng)域的數(shù)字化供應(yīng)鏈
   7. 案例分析：人工智能（AI）大模型及其對供應(yīng)鏈的意義
   8. 小組討論：供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地的要點(diǎn)
7. 大數(shù)據(jù)分析相關(guān)資源
   1. 行業(yè)前沿信息來源
   2. 后續(xù)學(xué)習(xí)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(qiáng)企業(yè)下屬的供應(yīng)鏈物流板塊擔(dān)任供應(yīng)鏈規(guī)劃負(fù)責(zé)人。他是國際認(rèn)證的CSCP供應(yīng)鏈管理師和TOGAF企業(yè)IT架構(gòu)師。
Victor畢業(yè)于清華大學(xué)，本科碩士和博士學(xué)歷（電子工程和工業(yè)工程專業(yè)），曾在德國亞琛工業(yè)大學(xué)和美國威斯康星大學(xué)學(xué)習(xí)。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(yè)提供供應(yīng)鏈管理咨詢，對物流供應(yīng)鏈系統(tǒng)的設(shè)計和優(yōu)化有著深刻的理解。
Victor也是工業(yè)4.0和數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的專家，曾在學(xué)術(shù)期刊和知名媒體上發(fā)表十余篇文章，并應(yīng)邀在清華大學(xué)、上海財經(jīng)大學(xué)、麻省理工科技評論、SCOM等機(jī)構(gòu)授課，在業(yè)界有著廣泛的影響。
老師的講課風(fēng)格：非常耐心、關(guān)注學(xué)員需求，并且能將豐富的知識體系（包括案例、視頻等）和實(shí)操練習(xí)很好地結(jié)合在一起。