• 數字化的基本應用體系建設的6大要素

• 數字化轉型的5大基本體系

• 工商業APP的基本價值

• 領略數字化與數據化的區別

• 數字化供應鏈在各鏈條上的作用與價值的掌握

• IT系統與數字化的關系

• ERP對數字化的幫助與威脅（利與弊）

• 數字化對VPN的幫助與支撐，如何獲取支撐（比如APP）

• 數字化供應鏈的體系對整個制造業態的幫助具體表現在什么方面，以及如何把我在企業轉型中，數字化的的價值最大化

• 采購成本的數字化模型

• 供應商全壽命管理的4大模型

• 安全庫存的數字化模型

• 物流成本的字化模型（運輸與倉儲）

• 計劃的全模型管理（過濾體系）

一、何謂大數據，大數據在哪里

1、大數據并非是低成本可以運作

2、大數據是企業行為產生的數據積淀，任何公司都存在，但它到底在哪里

3、何謂云計算，如何利用AI優勢把數據運營起來

4、數據運用，如何讓供應鏈變得更加敏捷與精益

二、采購成本大數據

1、大數據離不開成本數據模板（雙維度）

‐   第一維度 以產品制造工藝為模版的數據基礎

‐   第二維度 12個要素的成本數據

‐   如何搭建這樣的成本分析模型

2、大數據獲取是頭等大事

‐   內部數據：供應商準入時應獲取的8個數據群

‐   外部數據：利用爬蟲技術，獲取數據：材料、稅務（注意HSCODE）、三大費用等數據

‐   日常積累很關鍵，如物流數據、拜訪報告等

三、供應商管理大數據體系

1、供應商數據的獲取，從開發入手

‐   開發時，我們參與部門有哪些

‐   開發的動因與渠道

2、合作過程中如何對供應商的績效評估

‐   評估指標的設立

‐   權重分配

‐   供應商評估結果數據的應用

3、單一供應源的管理體系：8種表現

‐   指定供應商

‐   有競爭關系的供應商

‐   多品種小批量等

‐   拒絕使用甲方合同

‐   要求甲方100%預付全部貨款等

四、大數據應用下的預測、計劃與緊急插單

1 計劃的大數據平臺建設，應注意的問題

‐   預測數據的來源

‐   MTO與MTS的數據流轉渠道

2 過濾體系

‐   絕不能拷貝銷售預測，用作生產計劃與采購計劃的數據來源

‐   數據過濾的模型與全面應用：如何從銷售預測數據到生產計劃數據、如何從生產計劃數據到采購PO

3 緊急插單的數據管理與插單邏輯（插單依據與如何解決插單）

‐   -如何引導，促使健康循環

五、安全庫存數據模型與周轉提升

1、安全庫存設置的數據體系建設

‐   安全庫存設置的7個數據

2、呆貨的形成，大數據給出的“殺手”排行榜

3、周轉率的提升，如何提升倉庫的周轉1+8個方法

‐   IOI（institute of inventory）物流（倉庫）字典

‐   有條件或無條件退貨

4、數字化倉庫管理的核心，4.0倉庫其實離我們并不遠

‐   打造可視化倉庫的基礎異常報告數據的讀取（預警與報警功能）

‐   倉庫追溯

‐   物料布局

‐   AGV的使用

‐   RFID的數據（3個維度）

‐   標準化的技術體系與數據體系

六、物流數據系統（國際與國內）運輸成本數據模版

1、國內運輸成本數據模版

2、跟車系統的管理與建設

3、國內運輸路線規劃數據 三維數據的使用

4、車輛數據管理－比如返程車輛的充分利用

5、國際運輸成本數據模版及周期模版 以EXW為主

6、國際承運商選擇依據的數據管理

7、第三方物流的管理與評估數據群

‐   課程總結與問題解答

‐   供應鏈數字化培訓