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課程背景：

當前全球經(jīng)濟增速放緩、市場需求碎片化加劇，疊加地緣政治、原材料價格波動等不確定因素，傳統(tǒng)供應鏈管理模式正遭遇前所未有的瓶頸。企業(yè)普遍面臨“降本無門、協(xié)同無力、交付承壓”的三重困境：采購端依賴人工尋比價，成本數(shù)據(jù)不透明，“以對標驗證對標”的傳統(tǒng)方式難以穿透真實成本；供應商管理碎片化，單一依賴風險突出，績效評估缺乏量化標準，協(xié)同效率低下；預測端依賴經(jīng)驗判斷，數(shù)據(jù)來源單一，導致預測誤差大、緊急插單頻發(fā)，齊套率與交付及時率雙低；庫存端缺乏科學管控模型，安全庫存設(shè)置不合理，呆貨積壓與資金占用嚴重，周轉(zhuǎn)率長期低迷。

與此同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)核心競爭力，而AI 技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展為供應鏈升級提供了關(guān)鍵突破口。傳統(tǒng)供應鏈的“線性管理”思維已無法應對復雜多變的市場環(huán)境，企業(yè)亟需從“被動應對”轉(zhuǎn)向“主動預判”，從“部門割裂”轉(zhuǎn)向“全域協(xié)同”。AI 憑借高頻計算、數(shù)據(jù)挖掘、智能預判的核心優(yōu)勢，能夠精準解決成本管控、供應商協(xié)同、預測計劃、庫存優(yōu)化等核心痛點，實現(xiàn)供應鏈全鏈路的效率提升與價值重構(gòu)。

在此背景下，本課程聚焦AI在供應鏈領(lǐng)域的實戰(zhàn)應用，旨在幫助企業(yè)突破傳統(tǒng)管理瓶頸，掌握AI驅(qū)動的供應鏈轉(zhuǎn)型方法論與實操工具，通過數(shù)字化、智能化手段構(gòu)建 “強度 + 韌性”兼具的現(xiàn)代供應鏈體系，在激烈的市場競爭中搶占先機，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

課程對象

采購經(jīng)理、成本分析專員、物料經(jīng)理、采購主管、采購人員、財務人員、供應鏈經(jīng)理等相關(guān)人士

課程大綱：

一 傳統(tǒng)供應鏈的管理AI賦能下的供應鏈存在整體代差

1.降本增效的壓力依然巨大

（1）采購成本不夠透明，手段過于傳統(tǒng)

尋比價和對標依然是成本管理的常態(tài)

對標：用謊言來驗證謊言，得到的依然是謊言

成本管理的穿透力是遠遠不夠的

生產(chǎn)式AI恰恰能彌補上述的不足，我們從何處入手

（2）供應鏈各場景都充滿挑戰(zhàn)

單一供應商配合度極差

對客戶交付的壓力陡增

緊急插單頻繁

預測數(shù)據(jù)誤差極大

質(zhì)量的讓步接受讓齊套率形同虛設(shè)

庫存管理的不完善導致周轉(zhuǎn)率沒有任何起色

（3）AI可以讓供應鏈的各模塊高緯度協(xié)同

2.AI如何助力降本增效

（1）AI供應鏈的協(xié)作機制讓供應鏈真正實現(xiàn)柔性

（2）AI的高頻計算讓供應鏈端到端高度協(xié)同

OKR考核體系的刺激及潤滑作用

供應鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)量化及量化程度

跨部門的數(shù)據(jù)化協(xié)同

3、AI的訓練體系與實施

（1）輕量型AI的訓練與實施

（2）數(shù)據(jù)顆粒度的準備與訓練生成式AI的耦合關(guān)系

文件的準備

制度

流程

考核體系

目標

二、AI式鏈條引領(lǐng)下的供應商閉環(huán)管理與供應商數(shù)字化畫像

1、全生命周期的供應商AI管理體系

（1）供應商準入體系設(shè)置

8套資料的獲取與分析識別- AI自動識別與自動獲取

參與部門的權(quán)重與維度管理

（2）供應商品類管理：卡拉杰克矩陣與SWOT的核心區(qū)別與應用

（3）AI助力品類管理下的管理緯度及內(nèi)容實施

不同的定價體系

不同的訂單配額體系

不同財務結(jié)賬方式

不同的庫存及補貨體系

不同的績效管理體系

2、評估分數(shù)的應用，供應商的AI畫像

（1）AI的評估緯度

質(zhì)量

交付

價格

技術(shù)提升

人力配合

信息化配合

計劃與庫存配合

（2）分數(shù)的應用，AI讓供應商的績效徹底無死角應用

帳期

付款方式

訂單的配額

（3）績效評估與汰換

供應商淘汰的必要性與信息共享

強度與韌性的供應鏈與供應商配合的關(guān)系建設(shè)與維護

供應商發(fā)展與AI的延伸應用

3、SRM平臺的應用與AI的耦合

遠程訪問的價值

合同的共享

預測與計劃的共享

績效的分數(shù)共享與應用

AI加持下的線上談判

三、AI助力采購降本及成本穿透力

1、AI,定價體系與價格的合理性分析

(1)本方需求與供應商過剩的模型下的價格博弈

(2)大宗的基差采購與定價體系

(3)需求波動模型與定價的合理性分析

(4)AI價格的模型介入定價體系分析

2、AI的成本分析與成本模板

(1)成本分析的12個模塊

人工、材料、加工

三大費用

包裝、物流成本（內(nèi)外）

技術(shù)、稅金、利潤

（2）雙緯度的成本模板如何在AI的加持下把成本徹底擊穿

線上談判，把成本穿透力順理成章為談判籌碼

成本模型植入電子合同

甄別供應商成本數(shù)據(jù)的真假

3、AI與持續(xù)降本的深度協(xié)作

（1）供應鏈金融降本體系

稅收補貼

匯票交易

匯率（到岸與離岸）

質(zhì)量保證金的妙用

（2）大宗物料的集采與支付方式

集采2.0:供應商權(quán)利的模式

三段支付與增值費發(fā)票的關(guān)系

（3）國產(chǎn)化的價值與實施方案

高效產(chǎn)學研資金的利用

項目選型

測試

版本混行

（4）供應商扶持與供應商早期介入對成本的幫助

扶持項目的篩選與界定

扶持的內(nèi)容

風控的植入

（5）技術(shù)革新與物料型譜對降本的幫助

一物一碼、一碼一物

工藝合并與工藝革新

VA/VE的植入

四、AI模型在提升預測準確、提升齊套率與保交付的場景應用

1、預測、計劃與庫存的關(guān)系（S&OP與IBP的利弊區(qū)別）

2、預測數(shù)據(jù)的獲取以及預測數(shù)據(jù)的過濾（IBP的核心）

（1）AI自動獲取的預測數(shù)據(jù)渠道

（2）AI的預測數(shù)據(jù)過濾體系與模型之間的邏輯

預測、計劃、銷售的協(xié)同

技術(shù)與質(zhì)量對保交付的幫助

3、AI過濾體系-計劃大數(shù)據(jù)的核心

（1）預測數(shù)據(jù)多元化來源渠道-不能指望銷售

銷售數(shù)據(jù)

KA數(shù)據(jù)

經(jīng)營目標數(shù)據(jù)

歷史數(shù)據(jù)

新品導入數(shù)據(jù)

（2）數(shù)據(jù)過濾，AI是未來的希望也是當下唯一的捷徑

（3）預測與計劃的轉(zhuǎn)換

4、緊急插單的應對與管理

（1）客戶的級別分類，不是所有客戶都有享受隨時插單的待遇

（2）插單不是靠拍腦袋、不是嗓門大小、不是靠人情世故，而是靠數(shù)據(jù)的判斷得出的利潤大小來決定

（3）插單的數(shù)據(jù)錄入-采購、銷售、倉庫、生產(chǎn)等7個部門的數(shù)據(jù)博弈

5、非標計劃、多品種小批量的管理計劃模型

（1）拆分的魅力- BOM的二次拆分，目的防止客戶的技術(shù)變更，以導致不必要的庫存

（2）介入部門：法務、采購、IE、生產(chǎn)等，如何操作

五、AI控制庫存與周轉(zhuǎn)提升

1、安全庫存的設(shè)置，影響安全庫存設(shè)置的6個因素（AI模型）

（1）周期內(nèi)的預測

（2）周期的實際銷售數(shù)據(jù)

（3）周期內(nèi)的平均絕對偏差值（MAD-mean absolute deviation）

（4）周期的市場波動情況

（5）物料采購的前置時間（LT-lead time）

（6）市場滿意度

2、呆貨的界定，不是所有物料都是呆貨

3、技術(shù)部門在AI的監(jiān)督下對庫存的幫助及對供應鏈的貢獻

（1）技術(shù)變更，AI的預判

（2）技術(shù)的設(shè)計失誤，AI的預警

（3）技術(shù)工程師指定供應商讓其坐地起價，AI如何應對

4、AI庫存處理的體系：1+8=9個方法，但庫存的處理不是關(guān)鍵，關(guān)鍵是如何防患于未然

（1）IOI-institute of inventory物料字典-信息共享的魅力與價值

（2）退貨與回購

（3）拉低標準使用

（4）以物易物

……課上詳述

六、AI的成功與信息化的集成管理與數(shù)據(jù)顆粒度密不可分

1、AI不可能游離在系統(tǒng)之外，如何植入并深度耦合

2、信息系統(tǒng)的互相兼容與AI互相融通是柔性的第一步

（1）遠程訪問的價值

（2）信息對稱和信息化部署

（3）一碼通的價值

3、SaaS的布局與應用（software as a service）與AI的端到端集成和降本增效

（1）SRM

（2）CRM

（3）MES

（4）WMS

（5）TMS

（6）MOM

4、ITBP的價值與AI運維共創(chuàng)

（1）規(guī)劃

（2）數(shù)據(jù)準備

（3）測試

（4）訓練AI

（5）應用與糾偏

【自由提問與信息分享-耗時30分鐘】

總結(jié)： …………

馬老師

德國漢堡大學供應鏈管理、復旦大學博士、美國華盛頓大學訪問學者、資深采購及物流領(lǐng)域?qū)＜摇Ｃ绹\輸工程師協(xié)會會員、美國物流管理協(xié)會會員、美國工程采購協(xié)會會員、中歐商學院外聘教授，前沿講座特邀嘉賓，攜訓網(wǎng)特邀講師。

現(xiàn)任世界著名500強企業(yè)中國區(qū)物流總監(jiān)，全面負責各工廠的物流系統(tǒng)的改善和優(yōu)化。之前任2家世界500強企業(yè)采購經(jīng)理、物流經(jīng)理；中國第三方物流有限公司首席技術(shù)官，上海司達物流信息系統(tǒng)管理有限公司總經(jīng)理。

曾任中國物資儲運總公司數(shù)碼倉儲實施技術(shù)總監(jiān)，上海張江高科控股公司MRP系統(tǒng)實施主管，并曾擔任IBM公司戰(zhàn)略咨詢部（原普華永道咨詢公司）供應鏈設(shè)計的高級顧問。并先后受聘托馬森中國公司、埃森哲中國公司物流顧問。

馬曉峰先生曾接受國際最先進的供應鏈和物流管理的系統(tǒng)學習，擅長供應鏈和物流系統(tǒng)，工廠制造系統(tǒng)、具有豐富的ERP、MRP、JIT、CRM、BPR、PM的實踐經(jīng)驗，其豐富的實踐和咨詢案例分享結(jié)合開放互動授課風格，獲得了極高的課程滿意率。其出色的問題分析和解決能力為所服務企業(yè)獲得一致贊賞和認可。

工作經(jīng)歷：

埃森哲中國公司、普華涌道深圳公司上海分公司物流顧問

復旦大學國際經(jīng)營講習所講師

上海市勞動局物流項目培訓發(fā)起人之一

上海緊缺人才辦公室指定物流培訓師

上海社會科學院生產(chǎn)管理、物流、項目講師

復旦大學國際經(jīng)營技術(shù)講習所ILT和CIPS專業(yè)講師

上海德才教育培訓中心客座教授

曾任中國物資儲運總公司數(shù)碼倉儲實施技術(shù)總監(jiān)

上海張江高科控股公司機械電腦有限公司MRP系統(tǒng)實施主管

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