数据驱动决策：提高供应链管理效率的关键
在当今数字化转型的浪潮中，数据驱动决策已成为企业发展和创新的核心。特别是在供应链管理领域，如何利用数据来优化决策、提升效率和降低成本，成为了众多企业面临的重要挑战。本文将结合培训课程内容，深入探讨数据驱动决策的意义、框架以及在供应链管理中的应用，帮助企业实现智慧供应链的转型。
【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来盘点数字化技术对供应链降本增效的四个阶段理解人工智能的2大底层原理和6大底层套路建立数据思维，解封你未曾意识到的资源和力量理解智慧供应链的5大痛点了解大量相关案例，以及背后的经验与教训在动手实战中将智慧供应链知识内化【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】供应链相关中高层管理者。【课程时间】2天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化转型是什么企业中的流程与人类的神经企业中的信息与人类的神经信号数字化：在数字世界中帮助企业构造神经系统2、数字化顶层思维框架感知：获取原始数据认知：抽取关键信息推理决策：形成计划反馈动作：实施计划小互动：如果你在跟心仪的女神约会……3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、什么是“企业经脉”和“AI针灸”信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术5、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统二、供应链核心概念导入1、供应链在企业中的地位企业中唯二能“挣钱”的部门工业领域的企业竞争核心是供应链案例：通用电气供应链案例2、供应链的管理要素供应商基础管理招标及寻源管理订单及物流管理供应商绩效考核合同管理兑付账款管理案例：特斯拉供应链解析，戴尔的基本供应链3、工业企业供应链的管理痛点20%的间接物料吃掉企业80%的时间成本传统采购中的：低、慢、差、弱、散案例：海尔生产外包装模块化，通用汽车与波音公司供应链挑战4、供应链金融概念导入供应链金融的核心玩法供应链金融的不同种类汽车领域供应链金融案例案例：UPS物流金融业务5、数字化供应链标杆事务性工作系统处理寻源与采购高效处理品类管理及采购策略着重处理数字化供应链的提质、降本、增效、风控案例：华能集团如何解决电力行业供应链数字化挑战，传统供应链与数字化供应链比较三、供应链数字化转型1、供应链数字化转型战略供应链数字化转型的时代契机供应链数字化转型的战略思维供应链数字化转型的战略趋势案例：世界最大航空发动机公司供应链转型案例、IBM数字化供应链转型案例2、数字化引发的供应链变革数字化引发采购计划变革案例：COSTA采购需求预测平台数字化引发采购过程变革案例：海尔数字化采购数字化引发生产过程变革案例：海尔数字化采购数字化引发供应链运营变革案例：世界500强电子生产企业数字供应链解决方案数字化引发的逆向供应链变革案例：亚马逊可持续发展供应链计划数字化供应链控制塔概念导入案例：宝洁供应链控制塔3、供应链数字化经典案例京东的智慧供应链案例：京东无界智能供应链阿里巴巴的数智化供应链案例：菜鸟供应链网络数字化技术重塑美的供应链案例：美的智联供应链-制造业供应链标杆联想的数字化供应链及背后方法案例：联想供应链数字化转型全过程回顾4、供应链数字化的度量方法传统供应链度量方法数字化供应链成熟度指标数字意识成熟度指标如何使用上述指标四、智能化底层原理，及其带给供应链的新可能1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据 ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈ 最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、人工智能的在智慧供应链中的应用预测需求提前备战仓储机器人替代人工路径最优化提升效率案例：某著名汽车品牌销量预测，亚马逊VS京东仓储机器人对比，百度AI物流调度最优化案例五、数智化项目推进方法1、方法串讲：先发散再收敛2、以价值为导向的头脑风暴痛点问题罗列痛点问题排序3、数据准备阶段的可行性收敛数字化项目机理分析数字化项目数据关联性分析数字化项目数据质量分析4、数据使用阶段的可行性收敛谁可以成为AI的“师傅”我们能否请得起这个“师傅”5、行政可行性收敛横向行政跨越分析纵向行政跨越分析6、方案展示及讨论专业可行性提升行业可行性提升
一、数字化转型与数据驱动决策的关系
数字化转型不仅是技术的应用，更是一种思维的变革。企业在进行数字化转型时，需要构建一个类似于人类神经系统的信息流转模式，使得各个环节能够高效联动。数据驱动决策正是在这一背景下应运而生，它通过对各类数据的收集、分析和应用，帮助企业做出更加科学合理的决策。
二、数字化顶层思维框架
在数字化转型过程中，企业需要掌握一套清晰的顶层思维框架，包括以下几个方面：
- 感知：获取原始数据，确保数据的全面性和准确性。
- 认知：抽取关键信息，从大量数据中提炼出有价值的信息。
- 推理决策：根据认知结果形成决策方案。
- 反馈动作：实施决策并进行效果评估和调整。
通过这一框架，企业可以有效识别出数据中蕴含的潜在价值，从而实现数据驱动的决策过程。
三、供应链核心概念的理解
供应链是企业中唯二能“挣钱”的部门之一，其管理涉及多个要素，包括供应商管理、订单与物流管理、绩效考核等。掌握这些核心概念对于实施数据驱动决策至关重要。
- 供应商基础管理：通过数据分析优化供应商选择和管理，提高采购效率。
- 订单及物流管理：利用实时数据监控物流状态，提升交付效率。
- 绩效考核：应用数据驱动的绩效评估模型，实现对供应商的动态管理。
这些管理要素的优化可以直接影响到企业的成本和效益，从而实现供应链的高效运作。
四、供应链数字化转型的战略思维
在进行供应链数字化转型时，企业应关注以下几个战略思维：
- 时代契机：识别行业趋势和市场变化，抓住数字化转型的机会。
- 战略趋势：设定明确的数字化转型目标，制定相应的实施策略。
- 案例学习：借鉴成功企业的数字化转型经验，避免重复错误。
通过这些战略思维的指导，企业能够更好地进行数字化转型，提升供应链的整体效率。
五、人工智能在供应链中的应用
人工智能的快速发展为供应链管理带来了新的机遇，其底层原理和应用模式为企业提供了更高效的决策支持。人工智能的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取，能够帮助企业将复杂的数据转化为易于理解的知识，从而提升决策的科学性。
- 逻辑固化：通过机器学习等技术，将行业专家的经验固化为模型，提升决策效率。
- 知识抽取：从大量数据中提取出关键知识，辅助决策者进行有效判断。
这些技术的应用不仅能够提升供应链的反应速度，还能在需求预测、库存管理等方面实现精细化管理。
六、数智化项目推进的关键方法
实施数据驱动决策需要有效的项目推进方法，以下是一些关键步骤：
- 痛点问题罗列：通过头脑风暴等方式识别企业在供应链管理中的痛点问题。
- 数据准备阶段：对收集到的数据进行可行性分析，确保数据质量和相关性。
- 数据使用阶段：明确谁可以成为AI的“师傅”，确保项目的落地实施。
- 方案展示及讨论：通过专业的方案展示和讨论，提升团队对项目的认可和支持。
通过以上步骤，企业能够有效推进数据驱动决策的实施，确保项目的成功落地。
七、结论
在数字化转型的背景下，数据驱动决策已成为企业提升供应链管理效率的关键。通过构建数字化顶层思维框架、理解供应链核心概念、运用人工智能技术以及有效推进数智化项目，企业能够实现智慧供应链的转型，提升整体竞争力。随着技术的不断发展，数据驱动决策将为企业带来更大的机遇和挑战，值得每一个管理者深入探讨和实践。
未来，企业需要不断适应数字化转型的趋势，灵活运用数据驱动决策的理念，才能在竞争中立于不败之地。
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王明哲
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