智能供应链与人工智能应用：构建数据驱动的场景应用与实施落地体系

Q: 课程采用什么授课方式？

课程主要采用框架讲授、制造业案例、工具演示、数据演练、小组研讨、方案设计、成果汇报。 课程模型：智能供应链AI应用六步路径，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

课程大纲

课程总览

内容重点

第一天：认知与应用——识别智能供应链场景与方法

智能供应链转型认知

一、智能供应链概念解读

1. 智能供应链定义与核心构成
2. 数字化转型背景与市场趋势

二、行业案例分享

案例分析：标杆企业智能仓储实施路径
2. 智能供应链转型经验与启示

三、互动讨论

1. 企业供应链痛点与瓶颈识别
2. 小组
讨论：转型方向初步判断

人工智能技术与数据处理

一、人工智能技术概述

1. 机器学习、深度学习与自然语言处理

二、数据采集与大数据处理

1. ERP、WMS、TMS与物联网数据来源
2. 数据清洗、存储与处理方法

三、预测模型与算法应用

1. 需求预测、库存管理与物流调度算法
2. 案例：需求预测与库存优化

四、实操演练

1. 工具演示：构建基础预测模型

智能仓储与物流自动化

一、智能仓储管理系统升级

1. 自动化仓储设备与应用
2：数据集成与实时监控

二、智能物流调度与配送优化

1. 路径规划与车辆调度应用
2. 实时物流追踪与异常预警

三、案例实操

1. 案例：智能盘点与人工作业优化
2. 案例：路线优化与准时交付改善

四、现场讨论与问答

梳理四、现场讨论与问答的适用场景、输入输出和使用边界
讨论：仓储物流智能改造方案

智能采购与库存管理

一、智能采购系统构建

1. 自动订单、供应商筛选与绩效评估
2. 采购预测与供应风险预警

二、库存动态管理与需求预测

1. 实时库存监控与动态补货
2. 周转、缺货与过剩库存分析

三、案例分析

1. 案例：智能采购与库存预测协同

四、实操演练

1. 分组任务：设计智能采购与库存管理模型
第二天：风险管理与方案落地——推进系统实施与持续改进

系统集成与实施路径

一、智能供应链系统构建框架

1. ERP、WMS、TMS集成与统一数据平台
2. 系统架构、数据接口与决策支持

二、实施步骤与关键成功因素

1. 从试点到推广的分阶段实施
2. 跨部门协同与组织变革

三、详细案例解析

1. 案例：传统制造企业智能供应链实施路径
2. 数据展示：成本、库存与订单效率改善

四、互动讨论

梳理四、互动讨论的适用场景、输入输出和使用边界
讨论：实施障碍与应对策略

风险管理与持续改进

一、智能供应链风险管理

1. 数据安全与隐私保护
2. 系统稳定性与应急预案

二、持续改进与技术更新

1. 定期回顾与绩效评估机制
2. 技术趋势识别与企业应对

三、案例讨论

1. 案例：数据安全事件与运营恢复
讨论：企业智能供应链改进方案

现场实操与案例模拟工作坊

一、分组实操任务

1. 选择仓储、物流或采购改造节点
2. 制定方案、指标、效益与风险措施

二、小组展示与专家点评

1. 各组汇报并开展共同讨论
2. 优秀方案评分与改进建议

三、实战演练总结

1. 总结各组方案亮点与不足
2. 提炼落地常见问题与实践经验
课程总结与互动答疑
1. 梳理两天课程的主要概念、技术方法与案例启示
2. 制定企业智能供应链转型的初步行动计划
3. 明确跨部门协同、资源整合与项目试点安排
4. 互动答疑，交流智能化应用中的实际难点

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项目或岗位案例参加，课堂讨论会更容易落到真实场景

课程定位与主要问题

AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准

核心收益

建立全局认知：理解智能供应链的核心构成、转型逻辑及人工智能在各业务环节中的作用边界
掌握数据方法：了解供应链数据采集、清洗、分析和预测模型的基本方法，提升数据驱动决策能力
识别应用场景：掌握智能仓储、物流调度、智能采购和库存预测等典型场景的应用思路与适用条件

查看更多收益收起更多收益

规划实施路径：掌握系统集成、试点推广、跨部门协同、数据安全和持续改进的关键实施要点
形成落地方案：通过小组实操输出供应链节点智能化改造方案，并明确阶段目标、预期效益与风险措施

课程背景与交付信息

质量和效率问题进入改善环节后，需要把原因、动作和标准固化连起来。课堂先拆清天：认知与应用——识别智能供应链场景与方法，再把智能供应链转型认知接到标准固化与复盘中。

课程时间

2天

授课方式

框架讲授、制造业案例、工具演示、数据演练、小组研讨、方案设计、成果汇报。课程模型：智能供应链AI应用六步路径

课程内容重点

01天：认知与应用——识别智能供应链场景与方法

02智能供应链转型认知

03智能供应链概念解读

04智能供应链定义与核心构成

05数字化转型背景与市场趋势

讲师介绍

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《智能供应链与人工智能应用：构建数据驱动的场景应用与实施落地体系》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 8 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：2天（每天6小时）。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？

课程主要采用框架讲授、制造业案例、工具演示、数据演练、小组研讨、方案设计、成果汇报。课程模型：智能供应链AI应用六步路径，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

构建数据驱动的场景应用与实施落地体系