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数字化时代的供应链大数据分析及应用实践
发布时间: 2019-12-26  更新时间: 2024-04-18  授课讲师:Victor Feng
 开课信息 课程编号:100488747
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 2874348799   721560397
咨询热线:020-29042042
 《数字化时代的供应链大数据分析及应用实践》参与目的

Ø 学习供应链大数据体系,了解各方面知识在这个体系中的位置
Ø 学习企业信息化架构知识,掌握数字化转型的基本概念
Ø 掌握数据分析的基本步骤,以及数据分析师实用思维模式
Ø 学习供应链大数据分析的实用工具(Excel智能模块、BI、Python语言等)
Ø 了解人工智能等前沿技术对供应链大数据的影响
Ø 学习智能制造等领域的企业案例,借鉴其在数据分析和供应链提升方面的先进经验
Ø 了解可用于后续学习和工作的实用资源


 《数字化时代的供应链大数据分析及应用实践》参与对象

对大数据应用感兴趣,希望开阔眼界、提升相关技能的供应链从业人员(生产、采购、物流、计划等领域)

 《数字化时代的供应链大数据分析及应用实践》课程大纲

课程背景:
在数字化时代,各种新技术正在颠覆传统的供应链模式,也深刻影响了供应链业者的工作方式。本次讲座将基于供应链大数据知识体系,解析业务流程、数据组织等IT架构维度之间的关系,让学员建立数字化转型的基本认知。在此基础上,将详解数据分析的主要工具(业务分析思维、Excel智能模块、数据可视化和BI、Python语言等),帮助学员快速上手,掌握相关技能。随后,会讲解行业先进的大数据应用案例,包括智能制造、新能源等领域的标杆企业案例,以及AI等技术给企业带来的提升。课程最后会介绍大数据领域的前沿信息来源和学习资源推荐。

课程目的:
Ø 学习供应链大数据体系,了解各方面知识在这个体系中的位置
Ø 学习企业信息化架构知识,掌握数字化转型的基本概念
Ø 掌握数据分析的基本步骤,以及数据分析师实用思维模式
Ø 学习供应链大数据分析的实用工具(Excel智能模块、BI、Python语言等)
Ø 了解人工智能等前沿技术对供应链大数据的影响
Ø 学习智能制造等领域的企业案例,借鉴其在数据分析和供应链提升方面的先进经验
Ø 了解可用于后续学习和工作的实用资源

参训对象:
对大数据应用感兴趣,希望开阔眼界、提升相关技能的供应链从业人员(生产、采购、物流、计划等领域)
授课形式:
知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

课程大纲:

数字化时代的供应链大数据分析与应用 总两天- 第一天

1、供应链大数据概述
供应链管理的根本使命
供应链管理的最新发展趋势:七大要点
供应链大数据体系划分 -“获取数据”、“分析处理数据”、“为供应链增值”等
您从本课程中可以获得的收获

2、数字化企业架构:大数据分析的基础
视频观看:工业4.0时代先进的供应链管理
企业数字化体系介绍 -“前端”和“后端”的概念
企业IT架构的类型 - 业务架构/应用架构/数据架构/技术架构
数据管理原则 - 如何采集数据、分享数据、保障数据安全等
案例分析:企业架构的变迁史 - 从传统运营时代到新零售时代

3、数据分析的核心步骤
五大分析步骤 - 数据的收集、清洗、规整、使用和更新
数据分析师是什么样的人才? – 四大核心素质
企业大数据应用的六个层次:从Excel到更高层次的工具应用
实操教学:基于Excel的精益生产和精益物流分析模块
实操教学:基于Excel的客户需求可视化模块
实操教学:用Excel“运筹优化”模块来做采购最优决策

4、数据可视化和BI工具应用
如何让数据“看得见”?- 常用的12种可视化图表及适用场合
让管理者决策更简单 – BI(商业智能)基本概念
案例分析:基于BI工具作企业采购金额的可视化分析
案例分析:基于BI工具作供应商质量管理的可视化分析
实操教学:基于BI工具作BLM(业务领导力模型)可视化分析
小组讨论:关于BI/数据可视化的落地应用

数字化时代的供应链大数据分析与应用 总两天- 第二天

5、Python数据分析
Python安装过程介绍;
Python语法简介
实操教学:Python快速提取企业年报中的大量数据
Python与Excel、Power BI等分析工具的关系
Python和人工智能技术的关系

6、大数据应用前沿案例
案例分析:某先进制造企业的基础数据管理体系
案例分析:数字化工厂的快速复制:”物联网技术+工业工程knowhow”如何在多个行业复制数字化工厂
案例分析:某电器公司的工业大数据体系及其效果
案例分析:某第三方物流企业如何打造跨运输方式、跨企业实体的数字化体系
案例分析:新零售巨头基于大数据的运营优化和闭环管理
案例分析:新能源领域的数字化供应链
案例分析:人工智能(AI)大模型及其对供应链的意义
小组讨论:供应链大数据应用落地的要点

7、大数据分析相关资源
行业前沿信息来源
后续学习资源推荐
讨论与答疑


 讲师介绍

Victor Feng



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