第一章 场景分析与需求拆解
内容重点
- 通用困境
- 预测失灵：传统统计模型无法应对突发市场变化（如疫情导致需求骤变）
- 路径僵化：物流路线依赖人工经验，无法实时规避交通拥堵或天气灾害
- 采购低效：供应商评估依赖Excel表格，质量风险难以及时发现
- 行业场景痛点拆解
Deepseek与AI驱动的供应链全链路优化
AI对话方法论总结、场景分析与需求拆解和通用困境连成一组训练主线，减少课堂内容与岗位动作之间的断点
授课讲师：
陶威 · 供应链管理与物流效能提升专家
课程大纲
第二章 Deepseek与AI技术功能解析
内容重点
- 工具分工与数据需求
- Deepseek：动态优化引擎（需历史订单、物流GPS、供应商评分表）
- 文心一言：自然语言交互（将数据结论转化为业务建议）
- 混元：复杂策略生成（如供应商谈判话术库）
- 协同逻辑
第三章 AI工具组合应用设计
内容重点
- 需求预测实战
- 步骤
- 输入数据：过去3年销售数据+社交媒体舆情（用AI秘塔搜索抓取竞品动态）
- 指令示例
- 输出：动态安全库存阈值表+采购优先级清单
AI对话方法论总结
内容重点
- 与AI对话如同训练一名新员工——目标越清晰，结果越精准
- 话术模板
- 目标定义
- 请基于2023年数据，降低物流成本10%且准时交付率≥95%
- 约束条件
适合对象
供应链总监、物流经理、计划部门负责人 数字化转型项目组成员
课程定位与主要问题
工具会用但流程接不上、结果不好验时，训练重点应放在判断标准和后续跟进方式上
核心收益
- 直击时效与成本痛点：掌握动态需求预测技术，降低库存积压率15%+
- 技术-业务双轮驱动：掌握Deepseek、混元等多工具协同逻辑，输出可落地的场景工具箱
- 破解数据孤岛困局：学习跨系统数据融合方法，实现全链路可视化管理
- 掌握AI对话核心技法：通过指令优化模板，让AI输出企业级决策方案
课程背景与交付信息
在全球化竞争白热化的今天，传统供应链模式已陷入成本黑洞：库存积压吞噬5%-10%的净利润，物流效率低下导致客户流失率飙升30%。而AI技术正掀起第四次供应链革命——亚马逊利用AI预测将库存周转率提升了40%，特斯拉通过动态路径算法节省了1.2亿美金年运输成本。本课程将解密AI如何穿透预测、采购、物流全链条，将被动响应进化为主动决策，帮助企业从救火队员转型为棋局掌控者
课程时间
2天
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01AI对话方法论总结
02场景分析与需求拆解
03通用困境
04预测失灵：传统统计模型无法应对突发市场变化（如疫情导致需求骤变）
05路径僵化：物流路线依赖人工经验，无法实时规避交通拥堵或天气灾害
讲师介绍
陶威
供应链管理与物流效能提升专家
深圳大疆物流CEO，近30年供应链实战经验。擅长供应链顶层设计、智慧物流与数字化运营、战略采购与成本控制。曾任世界500强高管，服务百余家知名企业，提供从战略规划到落地执行的全链路解决方案
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本课程页面围绕《Deepseek与AI驱动的供应链全链路优化》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
供应链总监、物流经理、计划部门负责人 数字化转型项目组成员。
学习这门课可以获得什么收益？
直击时效与成本痛点：掌握动态需求预测技术，降低库存积压率15%+；技术-业务双轮驱动：掌握Deepseek、混元等多工具协同逻辑，输出可落地的场景工具箱。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按2天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
