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課程介紹

在當(dāng)前復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境下，制造業(yè)企業(yè)的供應(yīng)鏈管理面臨諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)孤島問題導(dǎo)致信息流通不暢，難以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的整體優(yōu)化;算法透明度低使得企業(yè)對(duì)AI決策的信任度不足;邊緣計(jì)算部署難度大，限制了AI技術(shù)在供應(yīng)鏈中的廣泛應(yīng)用。同時(shí)，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理模式效率低下，成本居高不下，難以滿足企業(yè)對(duì)戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)力的需求。

本課程聚焦于AI在供應(yīng)鏈端到端的應(yīng)用，深入剖析AI在需求預(yù)測(cè)、采購、生產(chǎn)、倉儲(chǔ)、物流、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)原理。通過豐富的案例分析和實(shí)踐指導(dǎo)，幫助學(xué)員掌握AI在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用方法和技巧，降低供應(yīng)鏈成本，提升服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈從“成本中心”到“戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)力”的轉(zhuǎn)變。

課程收益

了解AI在供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的應(yīng)用場(chǎng)景與技術(shù)，如智能預(yù)測(cè)、動(dòng)態(tài)定價(jià)等。

掌握利用AI提升需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、降低誤差率，以及動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)品定價(jià)的方法。

學(xué)會(huì)運(yùn)用AI進(jìn)行供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、自動(dòng)化采購和閉環(huán)管理，降低采購成本。

借助AI實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、柔性生產(chǎn)調(diào)度，減少停機(jī)時(shí)間。

利用AI優(yōu)化倉儲(chǔ)庫存管理，如智能分倉、無人倉儲(chǔ)等，提高庫存周轉(zhuǎn)。

掌握AI在物流運(yùn)輸中的路徑優(yōu)化和貨運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)管理方法，降低運(yùn)輸成本。

學(xué)會(huì)運(yùn)用AI處理客戶投訴、預(yù)測(cè)退貨概率，提升客戶服務(wù)質(zhì)量。

了解供應(yīng)鏈數(shù)字孿生、SAAS協(xié)同和區(qū)塊鏈溯源的應(yīng)用，增強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)同能力。

培訓(xùn)對(duì)象

制造業(yè)企業(yè)中負(fù)責(zé)供應(yīng)鏈管理的人員

對(duì)AI技術(shù)在供應(yīng)鏈領(lǐng)域應(yīng)用感興趣，希望提升供應(yīng)鏈管理效率和競(jìng)爭(zhēng)力的相關(guān)人員

企業(yè)中負(fù)責(zé)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和信息化建設(shè)的管理人員。

課程大綱

一.需求預(yù)測(cè)與計(jì)劃

1.智能預(yù)測(cè)

1.1.AI數(shù)據(jù)獲取

1.2.歷史銷售數(shù)據(jù)

1.3.市場(chǎng)趨勢(shì)

1.4.社交媒體輿情

1.5.天氣等因素

1.6.利用機(jī)器學(xué)習(xí)(如時(shí)間序列分析、LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))提升需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率(降低誤差率可達(dá)

20~50%)

1.7.案例:

亞馬遜使用 AI 預(yù)測(cè)季節(jié)性需求，優(yōu)化庫存分配;

可口可樂通過AI分析社交媒體數(shù)據(jù)調(diào)整區(qū)域供貨計(jì)劃。

2.動(dòng)態(tài)定價(jià)

2.1.AI實(shí)時(shí)監(jiān)控供需變化

2.2.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手價(jià)格

2.3.動(dòng)態(tài)調(diào)整產(chǎn)品定價(jià)以平衡銷量與利潤

2.4.案例: UberEATS 利用 AI 算法根據(jù)餐廳備貨情況和用戶需求調(diào)整配送費(fèi)。

3.緊急插單響應(yīng)

3.1.客戶級(jí)別的影響

3.2.利潤率的介入

3.3.齊套率與供應(yīng)商交付不及時(shí)的影響

3.4.案例:GE 醫(yī)療的緊急插單計(jì)劃A++模型的介入

二.采購與供應(yīng)商管理

1.供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

1.1.NLP技術(shù)分析新聞、財(cái)報(bào)、社交媒體，評(píng)估供應(yīng)商的財(cái)務(wù)穩(wěn)定性或地緣政治風(fēng)險(xiǎn)

1.2.產(chǎn)能

1.3.質(zhì)量

1.4.交付

1.5.原料的穩(wěn)定性

1.6.案例: IBMSterling供應(yīng)鏈平臺(tái)利用 AI 識(shí)別潛在供應(yīng)商中斷風(fēng)險(xiǎn)。

2.自動(dòng)化采購

2.1.RPA(機(jī)器人流程自動(dòng)化)+AI實(shí)現(xiàn)采購訂單自動(dòng)生成、審批和跟蹤。

2.2.電子采購商城與各場(chǎng)景采購的匹配與關(guān)聯(lián)性

2.3.案例:西門子使用AI系統(tǒng)自動(dòng)處理80%的間接物料采購。

3.供應(yīng)商的閉環(huán)管理

3.1.準(zhǔn)入與篩選

3.2.門檻文件植入成本計(jì)算體系與成本影響力

3.3.供應(yīng)商的品類

3.4.供應(yīng)商績效

3.5.供應(yīng)商汰換

4.采購成本模型

4.1.成本模型架設(shè)與成本模型的12個(gè)數(shù)據(jù)緯度

4.2.人、機(jī)、料

4.3.三大費(fèi)用(銷售、管理、財(cái)務(wù))

4.4.物流(內(nèi)外)

4.5.包材(循環(huán))

4.6.稅金與利潤

三.生產(chǎn)與制造優(yōu)化

1.預(yù)測(cè)性維護(hù)

1.1.loT傳感器+AI模型(如隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí))預(yù)測(cè)設(shè)備故障，減少停機(jī)時(shí)間。

1.2.設(shè)備故障大綱

1.3.備件與維保的貝葉森模型

1.4.案例:特斯拉工廠通過AI分析設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)，提前更換故障部件。

2.柔性生產(chǎn)調(diào)度

2.1.AI 實(shí)時(shí)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃以應(yīng)對(duì)訂單變化或原材料延遲。

2.2.自動(dòng)化排產(chǎn)

2.3.覆蓋物料、工位、設(shè)備、質(zhì)檢、能源等緯度的短板偏差

2.4.緊急插單

2.5.案例:富士康利用數(shù)字孿生+AI模擬不同生產(chǎn)排程方案。

四.倉儲(chǔ)與庫存管理

1.智能分倉與補(bǔ)貨

1.1.Al 優(yōu)化區(qū)域倉庫的庫存分布，降低跨區(qū)調(diào)貨成本。

1.2.系統(tǒng)數(shù)據(jù)分享與數(shù)據(jù)捕捉

1.3.供應(yīng)商響應(yīng)能力與計(jì)算體系

1.4.交付的精準(zhǔn)性與庫存周轉(zhuǎn)

1.5.案例:京東通過 AI算法將熱門商品預(yù)存至離消費(fèi)者最近的倉庫，實(shí)現(xiàn)“半小時(shí)達(dá)”。

2.無人倉儲(chǔ)

2.1.AGV機(jī)器人+計(jì)算機(jī)視覺實(shí)現(xiàn)自動(dòng)揀貨、盤點(diǎn)。

2.2.視頻視覺 AR 的自動(dòng)分揀

2.3.AR 實(shí)施識(shí)別包裝破損

2.4.標(biāo)準(zhǔn)化無人倉的設(shè)置步驟

2.5.標(biāo)準(zhǔn)化無人倉的設(shè)置節(jié)拍

2.6.案例:阿里菜鳥無人倉通過AI 調(diào)度 500 臺(tái)機(jī)器人，效率提升3倍。

3.生產(chǎn)內(nèi)部車間與無人倉庫的基本配合體系

3.1.調(diào)度大屏的設(shè)置邏輯

3.2.工單與工位、需求時(shí)間與運(yùn)送時(shí)間

3.3.工種熟練程度與容錯(cuò)時(shí)長

3.4.退貨與包材循環(huán)

3.5.案例:西部數(shù)據(jù)的管理無人倉與生產(chǎn)車間的零縫隙匹配

4.安全庫存的設(shè)置

4.1.MAD值(ABC物料)與APE值的覆蓋(XYZ物料)

4.2.數(shù)據(jù)的修正(動(dòng)態(tài)管理)

5.AI與周轉(zhuǎn)提升

5.1.周轉(zhuǎn)模型

5.2.自動(dòng)識(shí)別提升周轉(zhuǎn)的8套體系

五.物流與運(yùn)輸

1.路徑優(yōu)化

1.1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)(如 DQN)優(yōu)化配送路線，考慮實(shí)時(shí)路況、油價(jià)、司機(jī)行為等。

1.2.運(yùn)輸成本構(gòu)成(普貨與冷、超低溫、危化品)

油料

路橋費(fèi)

稅金

司機(jī)

保險(xiǎn)

折舊

社會(huì)成本

2.貨運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)管理

2.1.AI 分析船舶AIS數(shù)據(jù)、港口擁堵情況，預(yù)警延誤風(fēng)險(xiǎn)。

2.2.風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移與風(fēng)險(xiǎn)分析

2.3.保險(xiǎn)的價(jià)值與保險(xiǎn)集采的模型計(jì)算

2.4.案例:馬士基使用AI預(yù)測(cè)海運(yùn)到港時(shí)間，準(zhǔn)確率提升 25%。

六.銷售與客戶服務(wù)

1.智能售后

1.1.NLP處理客戶投訴，自動(dòng)識(shí)別質(zhì)量問題并反饋至生產(chǎn)端。

1.2.售后服務(wù)大綱

1.3.服務(wù)件與人工成本

1.4.服務(wù)頻次與產(chǎn)品版本提升的耦合關(guān)系

1.5.案例:戴爾用 AI 分析客戶退貨原因，反向優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

2.逆向物流

2.1.AI 預(yù)測(cè)退貨概率，優(yōu)化退貨處理流程。

2.2.成本與服務(wù)

2.3.外包售后的臨界線分析

2.4.案例: Zara 通過AI 提前識(shí)別可能退貨的訂單，減少二次運(yùn)輸成本。

七.信息化載體的端到端協(xié)同與數(shù)字孿生

1.供應(yīng)鏈數(shù)字孿生

1.1.通過AI構(gòu)建虛擬供應(yīng)鏈模型，模擬突發(fā)事件(如臺(tái)風(fēng)、罷工)的影響并生成應(yīng)對(duì)方案。

1.2.橫向協(xié)同的必要性

1.3.OKR 的植入

1.4.案例:寶馬使用數(shù)字孿生模擬芯片短缺時(shí)的替代采購方案。

2.SAAS 的一碼通與完全兼容共享

2.1.SRM(供應(yīng)商管理系統(tǒng))

2.2.CRM(客戶管理體系)

2.3.WMS(倉庫管理體系)

2.4.MES (生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng))

2.5.IBP(集成商務(wù)計(jì)劃)

2.6.TMS (運(yùn)輸管理體系)

3.區(qū)塊鏈+AI溯源

3.1.AI 分析區(qū)塊鏈上的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，快速定位質(zhì)量問題源頭。

3.2.數(shù)據(jù)追溯

3.3.數(shù)字化供應(yīng)鏈的必要性

3.4.案例:沃爾瑪用AI 追溯生鮮食品污染源，時(shí)間從7天縮短至2秒。

馬老師

馬曉峰 老師

世界500 強(qiáng)制造業(yè),在職

采購供應(yīng)鏈專家

講師資質(zhì)

“供應(yīng)鏈與物流”金牌講師，管理學(xué)專業(yè)，從事供應(yīng)鏈相關(guān)行業(yè)20年，積累了豐厚的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)

授課風(fēng)格

用案例解釋困惑，用經(jīng)驗(yàn)解決問題，讓前沿落地實(shí)際

專長領(lǐng)域

供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)治理、供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈區(qū)塊鏈、智能供應(yīng)鏈、采購、精益物流及智能物流、綠色物流、MMOG、預(yù)測(cè)與計(jì)劃、采購成本、庫存控制、供應(yīng)商管理、工業(yè)APP應(yīng)用等

服務(wù)企業(yè)

汽車機(jī)車:中國中車、常熟捷豹路虎、沈陽寶馬、廣汽三菱、陜重汽、吉利、武漢雷諾等

汽車電子類:大陸電子、泰科、村田、博世、博澤、曼胡默爾、馬勒、安道拓、ZF、德納等

工程施工類:中交建、中建7局等

大型設(shè)備類:金風(fēng)科技、中船重工、阿特拉斯科普柯、美卓等

重工類:三一、徐工、阿特拉斯-科普柯、日立建機(jī)等

醫(yī)藥及醫(yī)療器械類:諾和諾德、賽默飛世爾、強(qiáng)生、飛利浦、東軟、邁瑞、揚(yáng)子江藥業(yè)等

食品類:伊利、山東金鑼、可口可樂、好時(shí)、不凡帝范梅勒等

物流類:順豐、天地華宇、中遠(yuǎn)海、海豐、保正等

快銷品類:江門維達(dá)、廣州立白、迪卡儂等

化學(xué)類:中海化學(xué)、中化藍(lán)天、揚(yáng)子石化巴斯夫、西太平洋、立邦、君正氯堿、新疆中泰等

服裝類:海瀾、報(bào)喜鳥等

電力資源類:保利協(xié)鑫、正泰、力諾、金盤、晶科、晶澳、隆基等

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