供应链数据分析与应用,董道军授课

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供应链数据分析与应用

（本课程大纲可根据企业实际需求进行调整。如有相关企业内训需求，请致电010-62278113咨询具体事宜！）

课程背景：
在当今的全球化商业环境中，供应链管理已成为企业成功的关键因素之一。数据应用在供应链管理中扮演着至关重要的角色，它可以帮助企业更好地理解供应链的运行情况，预测潜在的风险和机遇，并优化供应链性能。
供应链管理涉及各种类型的数据，包括采购、库存、销售、运输、生产等方面的数据。在数据获取方面，企业需要确保收集到及时、准确、全面的数据，以便进行供应链分析和决策。企业可以通过采用自动化系统、传感器等技术手段来提高数据获取的效率和准确性。同时，企业还需要建立合理的数据标准和管理流程，以确保不同部门之间的数据一致性和可操作性。
收集到的原始数据往往需要进行处理才能用于供应链分析和决策。数据处理包括数据清洗、转换、分析等方面的操作。数据清洗的目的是消除错误和重复的数据，确保数据的质量和准确性；数据转换是将不同来源和格式的数据进行整合和标准化，以方便后续分析；数据分析则是运用统计和分析方法，挖掘数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
将处理后的数据进行可视化展示，有助于企业更好地理解供应链的运行情况和趋势。数据可视化可以采用图表、图像等形式来呈现数据，以便直观地发现其中的规律和趋势，以便更好地支持决策和优化供应链性能。
在供应链管理中，不同企业之间需要进行数据共享，以便更好地协同工作。数据共享可以促进信息流通，提高供应链的透明度和响应速度。此外，企业需要采取一系列措施来确保数据的安全性。

课程对象：
企业分管采购与供应链的总经理、副总经理等；
企业采购工程师，采购主管，采购经理以及供应链管理人员；
企业成本管理，采购成本控制人士；
其它对此课程感兴趣的人员。

课程收益：
本课程，可以帮助学员：
1. 理解合理的数据标准和管理流程
2. 学会数据分析方法赋能供应链管理，更好地监控供应链运营中的库存水平、运输时效、生产进度等关键指标，管理供应链成本，降低不必要的成本支出

课程时长：本课程课时2天，6小时/天

课程大纲：

第一讲供应链与数据分析概述
供应链的定义
供应链数据的种类与来源
采购数据
生产数据
销售数据
物流数据
其他数据

供应链数据分析的目的与意义
优化采购决策
提高生产效率
降低物流成本
提升客户满意度
增强市场竞争力

供应链数据分析的方法与技术
数据清洗
描述性统计分析
预测性建模
决策树分析
聚类分析

第二讲供应链数据收集与整理
供应链数据收集的策略与技巧
明确数据需求
多渠道收集数据
合理选择数据源

供应链数据清洗的方法与工具
数据清洗原则
数据清洗工具
常见清洗方法

供应链数据转换的技巧与步骤
明确转换目标
选择合适的转换方式
实施转换
数据质量评估

第三讲供应链数据分析工具与技术
统计分析工具与技术
Excel
SPSS
Python

数据挖掘工具与技术
SQL
Python
Tableau

大数据分析工具与技术
Hadoop
Spark
Storm
Flink

第四讲供应链数据可视化与呈现
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Power BI

数据呈现的策略与方法
明确目的和受众
选用合适的图表
突出关键信息

数据报告的编写与发布
编写清晰简洁的报告
发布合适的媒介
定期更新和跟踪

第五讲供应链数据分析应用与优化

供应链需求数据分析与运作优化
供应链需求预测的概念
需求预测的步骤
    （1）确定需求性质
    （2）确定预测目标
    （3）确定预测内容，收集资料进行初步分析
    （4）选择预测方法
    （5）计算并做出预测
    （6）分析预测误差
预测的相关要素
需求预测的周期与方法
（1）短期预测、中期预测、长期预测
（2）定性预测法（专家会议法、德尔菲法）、定量预测法（时序预测法、因果分析法）
预测的特点
数据分析可视化的工具与方法
（1）柱状图
（2）折线图
（3）饼状图
（4）散点图
（5）气泡图
（6）雷达图
德尔菲法预测实例
EXCEL模型求解演示