課程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
供應鏈管理技術培訓
課程背景:
當今社會發展迅速,技術日益更新換代,而且技術步伐也日益加快,應用到各行各業中,社會的快速變革發展使供應鏈面臨越來越多的困難,越來越大的挑戰,最明顯的例子是訂單周期日益縮短,需求越來越難以預測,不可預測的因素增多,產品生命周期越來越短,而產品的長尾效應更加明顯等等。面對這樣的挑戰,企業必須要有更好的應對對策,需要讓相關的需求計劃人員很好的掌握預測技術這項專業技能,提高預測準確率,以指導后端的供應鏈運營,如主生產計劃、生產和采購的準確性,在精準預測的基礎上大大提高供應鏈的運營效率。在加強需求管理的基礎上實行科學的庫存補貨策略,加強庫存控制,降低庫存的同時,有效管控風險,從而提高供應鏈的整體運營管理水平,使企業在競爭中處于不敗之地。
課程內容:
本培訓主要從分析需求管理與流程入手,介紹預測技術,分析預測變化,識別和評估預測變化的風險,及預測準確率分析、評估方法和標準, 及庫存補貨策略等。 旨在幫助相關供應鏈專業人員的提高預測和需求管理的業務水平。還包括安全分析和課堂練習,以讓學員充分掌握預測的相關知識和技能。
參訓對象:
建議由供應鏈相關管理、決策和數據分析人員等相關職能參與,相關的崗位如需求計劃經理/需求計劃專職人員/預測專員等負責需求管理和預測的人員
課程大綱:
一、供應鏈管理基礎 - 需求管理
1.供應鏈管理的基本概念與供應鏈管理戰略
2.新形勢下企業面臨的供應鏈挑戰與需求預測的難點
3.需求管理的要素與模式
4.需求計劃職能的重要性
二、預測的基礎與形態
1.預測的分類
2.定性預測介紹:德爾菲法、主觀概率法
3.預測基礎
4.預測的幾種基礎形態及如何判定
5.定量預測介紹
三、預測技術與模型介紹
1.定量預測模型:移動平均, 指數平滑
2.課程練習:利用EXCEL分析工具進行預測:移動平均、指數平滑
3.線性回歸分析
4.課程練習:利用EXCEL分析工具進行預測:線性回歸分析
5.案例分析
四、預測技術與模型介紹(續)
1.預測的季節性指數評估及計算方法
2.其他高級與復雜模型介紹
3.課程練習:利用EXCEL分析工具進行預測:季節性分析
4.案例分析
5.預測模型的總結與要點
6.不同預測的實際應用場景
五、預測準確率評估
1.預測準確率評估標準公式介紹
2.預測準確率分析
3.追蹤客戶預測的準確率,以做出持續改進
4.課程練習:利用EXCEL進行預測準確率分析
六、預測制定流程
1.如何做數據清洗
2.基準預測與統計預測技術的結合
3.新品預測與計劃
4.促銷預測與計劃
5.電商渠道預測與計劃
6.下市管理
7.經銷商預測與庫存管理
七、需求計劃與產銷協同流程
1.DP角色在產銷協同預測會議的職責
八、庫存與庫存補貨策略 (根據時間選定)
1.安全庫存策略
2.安全庫存模型與補貨模型
九、課程總結
講師簡介:肖老師
專家顧問/高級講師
前薩澳-丹佛斯(上海)供應鏈經理
前威爾斯新材料供應鏈經理
前法可賽(中國)供應鏈總監
20多年供應鏈管理與運營經驗,對端到端的供應鏈體系的設計與構架、流程制定和KPI考核設計、產銷協同,EPR/MRP供應鏈計劃體系流程方案設計規劃,企業MRP痛點問題診斷、解決方案設計及提升優化,有豐富的實踐和咨詢經驗。
擁有工程機械、快消,消費電子,汽車制造、原材料加工、物流運輸等多個行業的實踐經驗,參與及管理過多個大型客戶的管理咨詢項目,如康師傅、美的、如新、拓邦電子等等。
供應鏈管理技術培訓
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已開課時間Have start time
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