数字化供应链助力企业高效运营与决策优化

数字化供应链：引领企业转型的未来

在当今的商业环境中，数字化转型已成为企业发展的核心议题。特别是在供应链管理领域，数字化供应链的概念逐渐深入人心。它不仅代表了技术的变革，更是企业在竞争中实现降本增效的重要手段。通过数字化转型，企业能够更有效地整合资源、提升效率、降低成本，从而在激烈的市场竞争中占据优势。

王明哲：《数字专员培训》

【课程收益】掌握数字化转型背后的3个顶层思维掌握智能化的2大底层原理及6大套路理解工业领域7大核心系统的作用深入数字化质量提升场景深入数字化供应链降本场景深入数字营销场景掌握2套数字化转型落地方法论理解数字化转型的“最佳案例模板”【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】规上企业（规模达到一定程度）的高层、中层以及业务骨干，各级政府相关骨干。【课程时间】2-3天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维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、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5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理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、工业领域AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化三、工业领域的7大数字化系统1、7大核心系统串讲人类神经系统运作过程产企业7大核心系统配合过程案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。2、7大核心系统深入ERP：企业赚了多少钱SRM-如何帮助企业节流CRM-如何帮助企业开源PLM-企业产品的顶层设计MES-企业的神经中枢WMS-神经中枢的延伸APS-企业数字化转型深水区四、数字化转型实战1、如何帮企业“提质、增效、降本、增收”数字质量产业数字化转型供应链数字化数字化营销人力数字化案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。2、数智化的成功经验和失败教训企业数字化转型的黄金定律数字化转型成功的三大要素数字化转型成功的最大阻碍数字化转型的顶层规划法数字化转型的项目突破法案例：桥水资本数字化案例，三一集团数字化案例，金风科技数字化案例等

王明哲 培训咨询

数字化转型的顶层思维

数字化转型的成功并非偶然，它背后有着深厚的顶层思维指导。企业在进行数字化转型时，需要关注几个关键点：

• 数字化的概念导入：数字经济的快速发展离不开对数字化转型的深入理解。数字化不仅是技术的应用，更是业务和IT的深度融合。
• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，提高运营效率。
• 数据思维：数据是数字化转型的核心要素，企业需要学会如何让数据产生价值。

在课程中，通过实例和互动环节，学员们不仅了解了数字化的基础知识，还通过具体案例掌握了精益思维和数据思维的重要性。这种顶层思维的引导，帮助企业在实施数字化供应链时更具方向感和目的性。

智能化的底层原理

在数字化供应链的建设中，智能化技术的应用尤为关键。智能化的底层原理主要体现在以下几个方面：

• 逻辑固化与知识抽取：企业可以通过人工智能技术固化经验，提取有价值的信息，帮助决策者做出更明智的决策。
• 机器学习的应用：通过数据模型和机理模型，企业能够更准确地预测市场趋势，优化供应链管理。

例如，某外贸公司利用机器学习技术进行营收预测，成功地提高了预测的准确性，从而优化了库存管理，减少了资金占用。

工业领域的数字化系统

在数字化供应链的实践中，了解工业领域的七大核心系统至关重要。这些系统共同构成了企业数字化转型的基础：

• ERP（企业资源计划）：帮助企业有效管理资源，提高资金使用效率。
• SRM（供应商关系管理）：通过优化供应商关系，降低采购成本。
• CRM（客户关系管理）：提升客户满意度，助力企业开源。
• PLM（产品生命周期管理）：管理产品从设计到退市的全生命周期。
• MES（制造执行系统）：实时监控生产过程，提高生产效率。
• WMS（仓库管理系统）：优化库存管理，提升物流效率。
• APS（高级计划与排程）：实现生产计划的智能化管理。

通过深入了解这些系统，企业可以更有效地整合资源，实现数字化供应链的全面提升。

数字化转型的实战经验

在数字化转型的实战中，企业往往面临着提质、增效、降本、增收的挑战。以下是一些成功的案例和经验总结：

• 中国航天：通过数字化质量管理，提升了产品的合格率。
• 美的集团：实现了制造业供应链的数字化，优化了生产流程。
• 一汽集团：通过数字化营销，提升了市场竞争力。
• 吉利汽车：在数字化人力资源管理方面取得了显著成效。

这些案例表明，数字化转型不仅能够提升企业的运营效率，还能增强市场竞争力，为企业的可持续发展打下坚实基础。

数字化供应链的未来发展趋势

展望未来，数字化供应链将继续向更高层次发展。以下是一些值得关注的趋势：

• 人工智能的深度应用：随着技术的不断进步，人工智能将在供应链的各个环节中发挥更为重要的作用。
• 物联网的普及：通过物联网技术，企业可以实时监控供应链的各个环节，实现更高效的管理。
• 大数据的分析与应用：数据驱动的决策将成为企业供应链管理的常态，企业需不断提升数据分析能力。

在这些新趋势的推动下，数字化供应链将迎来更为广阔的发展空间，企业也将通过数字化转型实现更高的竞争优势。

总结

数字化供应链的建设是企业实现转型升级的必经之路。通过掌握数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理以及工业领域的数字化系统，企业能够在数字经济时代中立于不败之地。随着技术的不断发展，数字化供应链的未来将更加智能化、透明化，为企业的可持续发展提供新的动力。

在这个过程中，企业需要不断探索和实践，积累经验，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。无论是在提升质量、降低成本还是增强市场竞争力方面，数字化供应链都将发挥不可替代的作用，为企业的未来发展开辟新的可能。