供应链全流程协同与AI赋能情景沙盘

供应链全流程协同与AI赋能情景沙盘不只补概念，更关注看全链——从客户需求到门店交付的供应链整体逻辑、餐饮供应链的端到端流程在真实场景里的判断和取舍

半天 人工智能应用
授课讲师： 韩华明 · 制造业降本增效与供应链改善专家
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课程大纲

看全链——从客户需求到门店交付的供应链整体逻辑

一、餐饮供应链的端到端流程
  • 1. 源头供给与客户订单
  • 2. 库存、仓储与运输联动
  • 3. 区域配送与门店交付
  • 4. 异常反馈与结果回写
二、全链路的五项经营目标
  • 1. 订单满足与服务水平
  • 2. 库存周转与食材损耗
  • 3. 仓储效率与运输成本
  • 4. 准时交付与客户体验
  • 5. 异常响应与闭环速度
三、局部最优对整体结果的影响
  • 1. 订单与计划脱节
  • 2. 库存与仓配脱节
  • 3. 交付与客服脱节
  • 【案例导入】一场促销活动如何穿透订单、库存、仓储、运输和门店交付

分角色——供应链情景沙盘的协同任务

一、沙盘中的六类业务角色
  • 1. 客户与订单
  • 2. 计划与库存
  • 3. 仓储作业
  • 4. 运输与门店交付
  • 5. 客服与异常管理
  • 6. 数据与AI支持
二、供应链决策的关键约束
  • 1. 需求波动与订单优先级
  • 2. 库存数量与商品效期
  • 3. 仓库产能与作业节拍
  • 4. 车辆、线路与交付时限
  • 5. 温控风险与异常资源
三、沙盘结果的五项评价指标
  • 1. 订单满足率
  • 2. 准时交付率
  • 3. 库存与损耗
  • 4. 运营成本
  • 5. 异常关闭时间

做决策——传统模式下的供应链沙盘推演

一、订单需求与库存资源匹配
  • 1. 订单优先级判断
  • 2. 库存分配与补货选择
  • 3. 缺货与效期风险平衡
二、仓储作业与运输配送联动
  • 1. 仓内作业顺序
  • 2. 车辆与线路匹配
  • 3. 门店时效与交付要求
三、异常信息与客户响应
  • 1. 插单、延误与温控异常
  • 2. 信息传递与责任协同
  • 3. 客户反馈与异常升级
  • 【分组推演】在有限库存、仓储产能和运输资源下完成订单履约

找卡点——从沙盘结果复盘供应链协同问题

一、五类高频供应链卡点
  • 1. 信息断点
  • 2. 计划偏差
  • 3. 资源冲突
  • 4. 部门协同脱节
  • 5. 异常闭环滞后
二、传统决策方式的典型限制
  • 1. 数据发现太晚
  • 2. 决策依赖个人经验
  • 3. 多部门目标不一致
  • 4. 重复沟通和人工整理
  • 5. 复盘结果难以沉淀
三、从业务卡点识别AI机会
  • 1. 可以预测的问题
  • 2. 可以预警的风险
  • 3. 可以推荐的方案
  • 4. 可以自动执行的动作
  • 5. 必须由人判断的事项
  • 【复盘工具】从业务现象、决策困难和数据缺口出发，识别适合AI介入的节点

用AI——AI辅助供应链决策与第二轮推演

一、AI赋能供应链的五种能力
  • 1. 需求预测
  • 2. 风险预警
  • 3. 方案推荐
  • 4. 流程自动化
  • 5. 结果监控与回写
二、餐饮供应链的典型AI应用
  • 1：AI智能订货与需求预测
  • 2. 库存预警、效期提醒与智能补货
  • 3. 智能分仓、波次安排与拣货路径
  • 4. 车辆调度、动态路线与时效优化
  • 5. 温控告警、异常识别与优先级判断
  • 6. 拍照验收、回单OCR与客服辅助
三、AI辅助下的第二轮供应链推演
  • 1. 读取预测、预警和推荐信息
  • 2. 重新配置库存、仓储和运输资源
  • 3. 比较两轮服务、库存、成本和异常结果
  • 4. 明确AI建议与人工决策的边界
四、从培训启发走向业务行动
  • 1. 选择最值得试点的业务问题
  • 2. 明确所需数据与责任岗位
  • 3. 设定可观察的改善指标
  • 4. 形成小范围验证思路
  • 课堂输出
  • 1. 《餐饮供应链端到端协同流程图》
  • 2. 《供应链沙盘两轮决策结果对比表》
  • 3. 《AI赋能供应链典型应用场景图谱》
  • 4. 《供应链AI应用场景卡》
  • 讲师介绍

适合对象

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队可以带着当前业务任务参加，便于课后沿用同一套判断和跟进方式

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进

核心收益

  • 建立从客户订单、库存补货、仓储作业、运输配送到门店交付的全流程认知
  • 理解不同岗位的目标、约束和协同关系，减少只看本部门的局部思维
  • 流程复用更容易：情景沙盘体验需求波动、资源受限和异常事件对供应链结果的连锁影响
查看更多收益 收起更多收益
  • 人工复核有抓手：信息断点、计划偏差、资源冲突、协同脱节和异常闭环等高频问题
  • 理解AI在需求预测、库存效期、仓储作业、运输调度和异常管理中的典型应用
  • 提示与校验更稳定：业务问题—所需数据—AI能力—人工决策—改善指标的基本应用思路

课程背景与交付信息

连锁餐饮与生鲜供应链正在从单仓、单线路、单区域运营，走向多仓网、多温层、多线路、多门店协同。订单波动、库存效期、仓储作业、运输调度、门店交付和异常处理相互影响，任何一个节点只追求局部最优，都可能带来缺货、积压、损耗、延误和客户投诉

与此同时，人工智能正在进入智能订货、库存预警、智能补货、拣货路径、车辆调度、温控告警、拍照验收和回单识别等供应链场景。企业真正需要的，是让不同岗位先看懂端到端流程，再理解AI能够在哪些决策节点提供预测、预警和建议

本课程以一条餐饮供应链业务情景贯穿全程，通过轻量化流程沙盘和两轮决策对比，帮助大班学员体验供应链协同问题，理解AI赋能逻辑，并形成从业务问题出发的初步改善意识

课程时间

半天

授课方式

主题讲授、情景沙盘、分组推演、案例复盘、AI场景演示。 课程逻辑 六步模型把供应链流程认知、角色协同、沙盘决策、问题复盘、AI赋能和改善行动串成一条完整主线

课程内容重点

01看全链——从客户需求到门店交付的供应链整体逻辑
02餐饮供应链的端到端流程
03源头供给与客户订单
04库存、仓储与运输联动
05区域配送与门店交付

讲师介绍

韩华明 讲师头像

韩华明

制造业降本增效与供应链改善专家

30年知名制造企业供应链高管，曾任艾默生、宜家、博世及21克科技高管。擅长制造业降本增效、全球供应链布局及AI赋能供应链，累计创造经济效益超5亿元，提供可落地的全场景供应链精益管理与数字化经营解决方案

制造业汽车行业家居行业工业品电子半导体跨境电商
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课程差异说明

本课程页面围绕《供应链全流程协同与，训练AI赋能情景沙盘》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？

适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

理解课程核心方法与适用场景，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：1天标准版：6小时，核心内容按约5小时设计，预留分组、角色说明、休息、转换与总结时间。 半天压缩版：3小时，保留全流程认知、一轮情景沙盘、复盘及AI场景启发。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用主题讲授＋情景沙盘＋分组推演＋案例复盘＋AI场景演示。 课程逻辑 六步模型把供应链流程认知、角色协同、沙盘决策、问题复盘、AI赋能和改善行动串成一条完整主线，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

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