数据驱动决策：智慧供应链的未来
在当今数字化转型的浪潮中，数据驱动决策正成为企业发展的重要助推器，尤其是在供应链管理领域。数据驱动决策不仅仅是依靠数据进行决策，更是通过数据分析来深入了解市场、客户和运营，从而优化企业的供应链管理。本文将结合培训课程的内容，深入探讨数据驱动决策的核心理念、实施方法以及在智慧供应链中的应用。
【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
数字化转型与数据驱动决策的关系
数字化转型是企业在信息化基础上，利用数字技术对业务流程、管理模式和商业模式进行全面升级的过程。通过数字化转型，企业能够在信息流、物流和资金流等多个环节实现数据的全面整合，从而为决策提供更为准确和及时的数据支持。
- 流程与人类的神经系统：在企业中，流程的高效运转就如同人类的神经系统，通过数据的传递和处理，实现对业务的快速反应。
- 信息流与神经信号：信息的流动和处理能力决定了企业的决策效率，而数据驱动决策正是实现这一目标的关键。
通过掌握数字化思维框架，企业能够在获取原始数据、抽取关键信息、形成决策和实施反馈等各个环节中，做到更加科学和高效。这一框架不仅能帮助企业识别和利用数据中的潜在价值，还能在复杂的市场环境中快速做出响应。
建立数据思维，解封潜在资源
数据思维是指将数据视为企业最重要的资产之一，通过分析和挖掘数据来发现业务中的新机会。在这一过程中，企业需要关注以下几个方面：
- 基础设施建设：解除计算机能力的封印，提升数据处理能力。
- 数据应用：选择搬金砖与挖金矿的不同策略，前者是利用现有数据创造价值，后者则是通过数据挖掘发现新的商业机会。
例如，谷歌通过云计算技术，为企业提供强大的数据处理能力，使其能够快速分析市场趋势；而华为利用5G技术，提升数据传输速度，确保实时决策的有效性。这些技术的应用，使企业在数字化转型的过程中能够更好地利用数据，提升决策的精准度和效率。
供应链数字化转型的必经阶段
在数字化转型过程中，企业必须经历三个关键阶段：
- Digitization：无纸化，主要是将传统的纸质信息转化为数字信息，实现信息的存储和管理。
- Digitalization：高效化，通过数字化工具提升业务的效率，如自动化的订单处理和物流跟踪。
- Digital Transformation：无人化，利用人工智能和机器学习技术，实现智能化的决策和管理。
每个阶段都有其核心技术和决胜技术，企业需根据自身情况，选择合适的数字化转型路径。例如，某外贸公司通过实施人员绩效智能评估系统，提升了员工的工作效率，从而在市场竞争中占据了优势。
智慧供应链的痛点与解决方案
在数字化转型过程中，智慧供应链面临着多种痛点，例如：
- 高成本：20%的间接物料可能占用80%的时间成本，影响企业的整体运营效率。
- 低效管理：传统采购中的低、慢、差、弱、散问题，导致资源浪费和管理混乱。
通过引入数字化供应链解决方案，企业可以有效应对这些痛点。例如，海尔通过生产外包装模块化的方式，不仅降低了成本，还提升了生产效率。通用汽车与波音公司的供应链挑战也通过数字化转型得到了有效解决。
人工智能在供应链中的应用
人工智能是驱动供应链数字化转型的重要技术，其底层原理和应用场景为企业提供了新的可能性。人工智能的两大底层原理包括：
- 逻辑固化：通过专家系统将经验知识固化，供后续决策使用。
- 知识抽取：通过数据分析提取出有价值的信息，为决策提供依据。
在实际应用中，人工智能的六大底层套路，如知识图谱、聚类算法等，能够帮助企业在需求预测、仓储管理和物流调度等方面实现智能化。例如，某著名汽车品牌通过销量预测，成功提前备战市场需求变化，提升了市场反应速度。
数智化项目的推进方法
推进数字化项目的关键在于以价值为导向，明确痛点问题，并进行系统的分析和可行性评估。在数据准备阶段，企业需要对数据质量、数据关联性进行深入分析，确保数据的准确性和可靠性。此外，行政可行性分析也是数字化项目成功的关键，企业需考虑横向和纵向的跨越分析，以确保项目的顺利推进。
数据驱动决策的未来展望
随着数字化技术的不断进步，数据驱动决策将在供应链管理中扮演越来越重要的角色。企业需要不断提升数据处理能力，建立完善的数据分析体系，以支持更为精准和高效的决策。未来，企业将通过数据驱动的方式，实现业务的智能化转型，从而在竞争中立于不败之地。
总之，数据驱动决策不仅是数字化转型的重要组成部分，更是企业提升竞争力的关键因素。通过建立数据思维、优化供应链管理、应用人工智能技术，企业能够有效应对市场挑战，实现可持续发展。
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