“這是最好的時代,這是最糟的時代,這是理性的時代,這是困惑的時代,這是迷信的時代,這是懷疑的時代。這是希望之春,這是失望之冬。人們擁有一切,人們一無所有。由此將墜入地獄,由此將升上天堂。”
——狄更斯
物聯網和工業軟件的深度發展和廣泛應用,我們每天產生和獲取越來越海量的數據。讓我們有機會可以對我們的市場,技術,產品,競爭對手,合作伙伴等經營環境有了越來越精準的描述和認知的可能。
數據是物理世界的DNA,精準、實時、多維度的場景化數據,轉化精準、實時、多維度的信息,進而讓我們可以快速做出精準的預測,并能夠驅動企業的精準運營。
供應鏈中最大的麻煩就是不確定性。大數據技術可以依據深度,海量,顆粒度為一的數據做出精準預測,將對供應鏈的經營產生革命性的變革。
大數據預測是大數據最核心的應用,大數據預測將傳統意義“預測”拓展到“現測”。大數據預測的優勢體現在它把一個非常困難的預測問題,轉化為一個相對簡單的描述問題,而這是傳統小數據集根本無法企及的。從預測的角度看,大數據預測所得出的結果不僅僅得到處理現實業務簡單、客觀的結論,更能用于幫助企業經營決策,收集起來的資料還可以被規劃,引導開發更大的消費力量。
企業的競爭已經變成生態圈的競爭,如何精準尋源,優化自己的生態,是供應鏈管理的一個全新的視角。大數據可以幫我們精準給每一個合作伙伴和潛在合作伙伴畫像。同時,也可以幫助企業精準描述出自己理想合作伙伴的畫像。這樣就可以快速匹配出企業理想的生態圈的藍圖。
大數據可以協助供應鏈各個伙伴間的高效精準協同。大幅減少響應時間和提升響應的精準度。從而提升整個供應鏈的效能。
基于基礎設施和廣泛的數據,企業可以基于大數據進行物流網絡設計和和優化。
大數據將用于供應鏈從需求產生,產品設計到采購、制造、訂單、物流以及協同的各個環節,通過大數據的使用對其供應鏈進行翔實的掌控,更清晰地把握庫存量、訂單完成率、物料及產品配送情況等;通過預先進行數據分析來調節供求;利用新的策劃來優化供應鏈戰略和網絡,推動供應鏈成為企業發展的核心競爭力。
課程大綱
一、大數據技術的歷史、現狀和未來
數據訴說真相的三個故事
數據分析和數據挖掘
大數據概念的產生
大數據和小數據
大數據,機器學習和人工智能
大數據實踐
– Netflix—精準的客戶推薦
– 美國太陽企業的精準營銷
– 美國大通銀行精準管理貸款風險
二、工業互聯網和工業大數據
物聯網——工業互聯網的基礎
– 從嵌入式系統到物理信息融合系統
– 智能化產品——物聯網
– 敏感元件,通訊協議和技術標準物聯網的地基
工業軟件深度應用和集成
– 橫向、縱向集成技術,打價值鏈上和企業內部通所有的系統和流程
– 端到端集成需求、設計、工藝、制造、物流和服務業務鏈上所有數據
供應鏈的數據采集、存儲和計算
– 物聯網,精準的數量,品種,人,地理位置
– 社交媒體,引導需求的事件和輿情
– 倉儲、物流方式、路徑、運費
三、互聯網和移動互聯網帶來的需求大數據
互聯網組織互聯,信息共享
移動互聯網,人人互聯,自媒體盛行
四.智能化大數據時代帶來的挑戰
傳統的營銷和銷售模式失靈了,精準的個性化營銷和銷售成為主流。
如果我們不轉型,我們很快就會回到“石器時代。”
產品智能化是企業轉型的加速器。
自適應的智能化的制造體系是保證轉型成功的基石。
專家型公司將成為價值鏈上的明珠。
產品服務,服務化及時化是大勢所趨。
五、大數據預測技術
大數據預測技術特征
– 實樣而非抽樣
– 效率而非精準
– 相關而非因果
大數據為基礎的需求預測算法
– 回歸分析
– 向量機
– 時間序列法
– ARIMA模型
– MTCA多層次因果分析
大數據預測實戰案例
– 沃爾瑪的供應鏈需求管理,數據驅動精準運營
– Target 通過購買記錄精準營銷、精準預測和精準備貨
– GE通過產品大數據精準預測產品故障,精準做備品備件管理
六、大數據應用于尋源和優化生態
企業競爭2.0——生態圈的競爭
數字化時代需要多維度的合作伙伴,企業依據藍圖整合社會各維度的能力(合作伙伴)
實時、全面、精準的信息為每一個合作伙伴畫像
按圖索驥,精準配對
七、大數據應用于網絡規劃和優化
網絡規劃——無限動態尋優
倉儲、路徑、運輸費率、需求……多維數據多維約束的尋優
八、企業供應鏈數字化轉型和大數據應用戰略
領導的意識和領導變革的能力
人才儲備和吸引
大數據戰略部署從數據采集開始
構建數字化供應鏈戰略
大數據從簡單到高級
收獲你的成果
大數據技術應用于供應鏈管理

辛玉軍 工信部數字化轉型賦能中心首席專家
邀請老師:13439064501 陳助理
主講課程:《大數據技術供應鏈需求管理》《工業4.0和智能制造》《工業互聯網和制造業數字化轉型》《數字化工廠的建設和運營》《數字化制造到智能制造——技術落地實戰》
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- 本文分類:生產物流
- 本文標簽:辛玉軍大數據技術供應鏈管理
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- 發布日期:2021-02-23 22:59:32
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