1.        供應鏈體系的7大數據群的數據模型建設

2.        采購價格模版及模版中的數據要素

3.        如何獲取價格數據并建立數據標桿

4.        供應商評估體系的權重數據體系的設立、及評估指標數據

5.        供應商數據共享系統(tǒng)對其賬期及訂單份額的影響

6.        客戶的預測數據的使用，如何把預測準確率提高

7.        銷售預測數據的過濾體系

8.        生產計劃的數據的來源及如何建立精確的生產計劃數據體系

9.        倉庫周轉數據的獲取

10.     庫存與呆貨的界定，數學模型的建立

11.     二維碼數據的建立，如何打破流水碼對我們鏈條的威脅

12.     IT如何建立龐大的數據群并分配至各運營部門

13.     ERP的模塊化操作對數據的利與弊是什么，我們如何最大限度的防范數據風險

14.     減少數據盲區(qū)的方式方法

第一部分：何謂大數據，大數據在哪里  
1、大數據并非是低成本可以運作的
2、大數據其實我們企業(yè)身邊的企業(yè)行為產生的數據積淀，任何公司都存在，但數據到底在哪里
3、何謂云計算，如何利用AI的優(yōu)勢把數據運營起來
4、數據運用如何讓供應鏈變得更加敏捷與精益

第二部分：采購成本大數據模型  

• 大數據離不開成本數據模板 (雙維度)

(1) 第一維度是以產品制造工藝為模版的數據基礎

• 第二維度是12個要素的成本數據

3)如何搭建這樣的成本分析模型

• 注意棄傳統(tǒng)工作模式

• 注意專業(yè)能力的建設

2、大數據的獲取是頭等大事

(1) 內部數: 供應商準入時應獲取的8個數據群

• 3張財表

• 稅務登記證 (三證合一中)

• 設備清單 (此要素下又分為8個數據)

(2)外部數據: 利用爬蟲技術獲取以下數據

• 材料數據

• 稅務數據 (注意HSCODE等)

• 三大費用等

(3) 日常積累很關鍵

• 物流據數據

• 拜訪報告等

第三部分: 供應商管理大數據模型體系

• 供應商數據的獲取，從開發(fā)入手

(1) 開發(fā)時，我們的參與部門有哪些

• 開發(fā)的動因與渠道

2、合作過程中，我們如何對供應商的績效評估

(1) 評估指標的設立

(2) 權重分配

• 供應商評估結果數據的應用

• 訂單份額的二次分配

• 對供應商結賬的模式

• 對供應商結賬的帳期

3、單一供應源的管理體系：8種表現 (課上詳述)

(1) 指定供應商

(2) 有競爭關系的供應商

(3) 多品種小批量等

(4) 拒絕使用甲方合同

(5) 要求甲方100%預付全部貨款

第四部分: 大數據應用下的預測、計劃與緊急插單 (供應鏈的核心——預測計劃模型)

1、 計劃的大數據平臺建設應注意的問題

(1) 預測數據的來源

(2) MTO與MTS的數據流轉渠道

2、過濾體系

(1) 絕不能拷貝銷售預測用作生產計劃和采購計劃的數據來源

(2) 數據過濾的模型及全面應用

• 如何從銷售預測數據到生產計劃數據

• 如何從生產計劃數據到采購的PO

3、緊急插單的數據管理與插單邏輯 (插單依據及如何解決插單)一如何引導使其健康循環(huán)，否則可能會導致插單后，每個計劃都是插單.

• 數據錄入

• 緊急插單

第五部分: 安全庫存數據模型及周轉提升

1、 安全庫存設置的數據模型建設

(1) 安全庫存設置的7個數據

• 庫存周期

• 預測

• 實際銷售

• 平均絕對偏差值

• 前置時間 (LT lead time)

• 市場的變化率

• 客戶滿意度

2、呆貨的形成，大數據給出的“殺手”排行榜

3、周準率的提升，如何提升倉庫的周轉1+8個方法

• (institute of inventory) 物流 (倉庫) 字典

• 有條件或無條件退貨

4、數字化倉庫管理的核心，4.0倉庫其實離我們并不遠

(1) 打造可視化倉庫的基礎 - 異常報告數據的讀取 (預警與報警功能)

(2) 倉庫追溯

(3) 物料布局

(4) AGV的使用

(5) RFID的數據 (3個維度)

(6) 標準化的技術體系與數據體系

第六部分: 物流大數據的體系與物流服務 (國際與國內)

1、國內運輸成本數據模版

2、跟車系統(tǒng)的管理與建設

3、國內運輸路線規(guī)劃數據一三維數據的使用

4、車輛數據管理 - 比如返程車輛的充分利用

4、國際運輸成本數據模版及周期模版-以EXW為主

5、國際承運商選擇依據的數據管理

——熏蒸要素

——船公司要素

——收費要素 (比如像BAF等)

——HS CODE要素......

7、第三方物流的管理與評估數據群