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数字化时代的供应链大...
数字化时代的供应链大数据分析和应用
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课程大纲
一、供应链大数据概述
■ 供应链和采购管理的根本使命
■ 供应链管理的最新发展趋势:七大要点
■ 供应链大数据体系划分 -“获取数据”、“分析处理数据”、“为供应链增值”
■ 您从本课程中可以获得的五点收获
二、数字化企业架构:大数据分析的基础
■ 视频观看:工业4.0时代先进的供应链管理
■ 企业数字化体系介绍 -“前端”和“后端”的概念
■ 企业IT架构的类型 - 业务架构/应用架构/数据架构/技术架构
■ 数据管理六大原则 - 如何采集数据、分享数据、保障数据安全等
■ 企业架构的变迁史 - 从传统运营时代到“新零售”时代
■ 大数据相关的最新法律法规
三、数据分析的核心步骤
■ 五大分析步骤 - 数据的收集、清洗、规整、使用和更新
■ 数据分析师是什么样的人才? – 四大核心素质
■ 企业大数据应用的六个层次:从Excel到更高层次的工具应用
■ 实操教学:基于Excel的精益生产和精益物流分析模块
■ 实操教学:基于Excel的客户需求可视化模块
■ 实操教学:用Excel“运筹优化”模块来做采购最优决策
四、数据可视化和BI工具应用
■ 如何让数据“看得见”?- 常用的12种可视化图表及适用场合
■ 让管理者决策更简单 – BI(商业智能)基本概念
■ 案例分析:基于BI工具作企业采购金额的可视化分析
■ 案例分析:基于BI工具作供应商质量管理的可视化分析
■ 实操教学:基于BI工具作BLM(业务领导力模型)可视化分析
■ 小组讨论:关于BI/数据可视化的落地应用
五、Python数据分析
■ Python安装过程介绍;
■ Python语法简介
■ 实操教学:Python快速提取企业年报中的大量数据
■ Python与Excel、Power BI等分析工具的关系
■ Python和人工智能技术的关系
六、大数据应用前沿案例
■ 案例分析:某先进制造企业的基础数据管理体系
■ 案例分析:数字化工厂的快速复制”物联网技术+工业工程knowhow”如何在多个行业复制数字化工厂
■ 案例分析:某电器公司的工业大数据体系及其效果
■ 案例分析:某第三方物流企业如何打造跨运输方式、跨企业实体的数字化体系
■ 案例分析:新零售巨头基于大数据的运营优化和闭环管理
■ 案例分析:新能源领域的数字化供应链
■ 案例分析:人工智能(AI)大模型及其对供应链的意义
■ 小组讨论:供应链大数据应用落地的要点
七、大数据分析相关资源
■ 行业前沿信息来源
■ 后续学习资源推荐
■ 讨论与答疑
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