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AI技術賦能供應鏈提升實戰

培訓收益：

1. 全案例引導AI時代采購管理最佳模式

2. 分析并借鑒頭部企業的采購與供應商管理運營優勢

3. 深入剖析供應商關鍵環節管控模式

4. 結合小組演練環節讓學員更加強化采購與供應商管理

5. 更多的培訓互動切實解決企業供應鏈運營的實際問題

培訓時長：1天

課程形式：

全案例引導：課程設計以充實案例做引導，結合企業采購與供應商管理案例，將管理過程細化分析，對應案例進行講解，立標桿，找差距，優化企業采購與供應商管理規劃全過程。

培訓大綱：

第一部分：AI技術影響下的精準需求預測，避免冗余采購，控制供應鏈成本

1. 依托機器學習模型，整合歷史采購數據

2. 預測及計劃管控的核心要素是什么

3. 如何加強市場/研發/計劃/采購等部門的信息交流

4. 靈活運用計劃策略，做到松弛有度

5. 案例分析：企業如何進行供應鏈需求預測

6. AI技術進行市場趨勢及業務計劃

7. AI技術對IBP數據治理的影響

8. 案例分析：制造企業應用AI系統后精準需求預測

第二部分：AI技術影響下的智能供應商管理，優化供應鏈成本

1. 供應商畫像系統

2. AI整合供應商多維度信息

3. 構建供應商動態評估體系

4. 集中分散采購的運營模式

5. 細分采購策略優化供應鏈成本

6. 招標中自動匹配最優報價組合

7. 介入AI技術供應商綜合降本空間

8. 案例分析：企業介入AI技術后的供應商管理分析與綜合降本程度

第三部分：AI技術驅動供應商庫存優化，釋放供應鏈流動資金

1. 物聯網數據實時感知庫存狀態

2. 跟進需求波動，動態補貨模式

3. 對庫存采用分類管理找到庫存控制的重點

4. 對不同的物料采取不同的采購、計劃與庫存控制策略

5. 提高計劃的準確性及計劃的執行力度加強齊套性管理

6. 嚴格控制物料到貨的進度與節奏維持進出平衡

7. 案例分析：某知名企業的實踐表明

8. 供應商合同條款挖掘，規避風險成本

第四部分：AI數智化供應鏈協同能力提升

1.供應鏈對內協同的環節分析：研發-采購-生產-銷售

2.IBP技術數據治理的核心：供應-生產-技術-銷售各環節協同模式

3.供應鏈對外協同供應商

4.數智化供應鏈協同預測數據如何制定

5.商品需求計劃設計策略

6.案例分析：數智化供應鏈數據治理的核心

7.案例分析：供應鏈協同提升庫存周轉率

8.供應鏈庫存周轉率提升的核心手段-共享再利用（IOI）