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供应链管理之需求计划与预测技术应用

课程编号:5253[ 加入收藏 ]
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参加对象Attendees

建议由供应链相关管理、决策和数据分析人员等相关职能参与,相关的岗位如需求计划经理/需求计划专职人员/预测专员等负责需求管理和预测的人员

培训收益Training Benefits

当今社会发展迅速,技术日益更新换代,而且技术步伐也日益加快,应用到各行各业中,社会的快速变革发展使供应链面临越来越多的困难,越来越大的挑战,最明显的例子是订单周期日益缩短,需求越来越难以预测,不可预测的因素增多,产品生命周期越来越短,而产品的长尾效应更加明显等等。面对这样的挑战,企业必须要有更好的应对对策,需要让相关的需求计划人员很好的掌握预测技术这项专业技能,提高预测准确率,以指导后端的供应链运营,如主生产计划、生产和采购的准确性,在精准预测的基础上大大提高供应链的运营效率。在加强需求管理的基础上实行科学的库存补货策略,加强库存控制,降低库存的同时,有效管控风险,从而提高供应链的整体运营管理

课程大纲及讲师Outline/Lecturer

课程内容:
本培训主要从分析需求管理与流程入手,介绍预测技术,分析预测变化,识别和评估预测变化的风险,及预测准确率分析、评估方法和标准, 及库存补货策略等。 旨在帮助相关供应链专业人员的提高预测和需求管理的业务水平。还包括安全分析和课堂练习,以让学员充分掌握预测的相关知识和技能。
授课形式:
知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。
课程大纲:
一、供应链管理基础 - 需求管理 
供应链管理的基本概念与供应链管理战略 
新形势下企业面临的供应链挑战与需求预测的难点 
需求管理的要素与模式
需求计划职能的重要性 
二、预测的基础与形态
预测的分类 
定性预测介绍:德尔菲法、主观概率法  
预测基础
预测的几种基础形态及如何判定 
定量预测介绍 
三、预测技术与模型介绍
定量预测模型:移动平均, 指数平滑  
课程练习:利用EXCEL分析工具进行预测:移动平均、指数平滑  
线性回归分析
课程练习:利用EXCEL分析工具进行预测:线性回归分析  
案例分析 
四、预测技术与模型介绍(续)
预测的季节性指数评估及计算方法 
其他高级与复杂模型介绍 
课程练习:利用EXCEL分析工具进行预测:季节性分析  
案例分析 
预测模型的总结与要点 
不同预测的实际应用场景 
五、预测准确率评估
预测准确率评估标准公式介绍 
预测准确率分析 
追踪客户预测的准确率,以做出持续改进
课程练习:利用EXCEL进行预测准确率分析
六、预测制定流程 
如何做数据清洗
基准预测与统计预测技术的结合 
新品预测与计划 
促销预测与计划 
电商渠道预测与计划
下市管理 
经销商预测与库存管理 
七、需求计划与产销协同流程 
DP角色在产销协同预测会议的职责 
八、库存与库存补货策略 (根据时间选定)
安全库存策略 
安全库存模型与补货模型 
九、课程总结
讲师简介:肖老师 
专家顾问 高级讲师
供应链体系培训讲师,专注于计划体系的知识传授与经验分享
(包括需求计划,预测,主生产计划及生产计划与排程,物料需求计划与库存策略)
从业背景:
萨澳-丹佛斯:供应链经理
威尔斯新材料:高级供应链经理
法可赛(中国):供应链总监
专长:
20多年供应链管理实践与咨询辅导经验。对端到端供应链体系架构建设、流程制定和KPI考核设计有丰富的管理实践和咨询经验,精通从需求计划、 产销协同、主生产计划到采购策略与物料需求计划的全计划体系运用, 擅长库存管理,数据分析,量化模型,EPR与计划工具结合运用,专长企业的MRP痛点问题诊断并提供优化解决方案。
多年丰富的从业实践和咨询及项目管理经验,ERP系统的支持实施与应用。对方案设计、系统选型、实施与整合、人员培训、后续支持维护均有丰富的经验。擅长针对企业的供应链复杂问题和难点,进行深度分析诊断,提供有针对性的解决方案。帮助企业重新设计架构以需求驱动的端到端的供应链流程体系,提供供应链专业解决和改进的方案,在供应链结合ERP系统的运用方面有独到的经验。
行业经验:
制造业,工程机械行业,汽车行业,电子高科技,消费品,快销时尚,原材料加工,物流运输行业
项目经验:
萨澳丹佛斯中国供应链SAP实施项目,S&OP销售与运作计划流程经理,供应商采购协作项目实施与运用
威尔斯新材料:供应链体系构造,供应链关键运营指标量化和标准制定,ERP系统的提升与改进项目
消费品行业的预测提升改进及预测系统实施应用项目
知名高科技电子行业的整体供应链变革与实施的全方案设计与实施
知名电子消费品行业的APS提升改进与应用项目
知名消费饮品行业的产销协同实施推广项目

供应链管理之需求计划与预测技术应用培训在线报名
报名参加2023-11-21开始,在上海举办的供应链管理之需求计划与预测技术应用(课程编号:5253)
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