数智化供应链：需求预测与库存优化实战｜供应链管理培训课程

适合对象

供应链总监/经理、计划经理、需求规划师 (Demand Planner)、采购/库存经理

课程定位与主要问题

帮助企业改善预测不准、库存压力、交付波动和跨部门协同不足等问题

课程适配与选型边界

这部分用于判断《数智化供应链：需求预测与库存优化实战》是否适合当前供应链管理培训需求，重点看参训对象、业务场景、核心模块和讲师经验是否匹配

适合对象

供应链总监/经理、计划经理、需求规划师 (Demand Planner)、采购/库存经理

业务问题

围绕供应链管理相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作

训练重点

《数智化供应链：需求预测与库存优化实战》的训练重点包括困局与破局——从牛鞭效应到数智化感知、需求预测——AI 算法与业务规则的共舞等，实际取舍可按企业需求、参训基础和课时安排确认

选型判断

建议将《数智化供应链：需求预测与库存优化实战》与同主题课程按参训对象基础、当前业务场景、案例方向、期望课时和讲师经验，以及徐晓仪的授课方向进行区分

这门课程适合用于判断参训对象、讲师背景、课程大纲、训练收益和交付安排是否匹配；如果仍在了解主题概念，可先查看相关主题、方案或知识内容。具体配套材料与练习产出，以沟通后的课程安排为准。

核心收益

对齐现场问题、质量波动和改善节点，先把训练目标落到真实工作场景
围绕困局与破局——从牛鞭效应到数智化感知明确判断口径和处理优先级
用需求预测——AI 算法与业务规则的…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
带走库存优化——在服务水平与成本间走钢丝相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

在 VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）时代，供应链管理面临前所未有的挑战：市场需求波动加剧，产品生命周期缩短，长尾 SKU 激增。企业普遍存在库存悖论——想卖的货没库存，有库存的货卖不掉

传统的 Excel 拉公式、靠销售经验提需求的方式已难以为继。本课程引入华为 ISC计划是龙头的核心理念，结合机器学习（ML）与运筹优化算法，帮助企业构建一套感知灵敏、响应迅速、库存健康的数智化计划体系

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

01困局与破局——从牛鞭效应到数智化感知

02需求预测——AI 算法与业务规则的共舞

03库存优化——在服务水平与成本间走钢丝

04复盘与落地——构建数智化供应链蓝图

课程大纲

困局与破局—从牛鞭效应到数智化感知

一、供应链的库存悖论与牛鞭效应

痛点直击：为什么库存总是该有的没有，不该有的堆成山？

二、底层逻辑：徐晓仪数智 DnA之供应链法则

供应链的本质是流：商流、物流、信息流、资金流的四流合一
双螺旋驱动
Business（业务）：S&OP 协同机制，解决人的博弈
Digital（数智）：AI 预测算法，解决数的准确性
华为 ISC 启示：计划是供应链的发动机，而不是刹车片

三、数智化转型的三大飞跃

从事后补救到事前预测
从局部优化（各管一段）到全局优化（端到端）
从经验驱动到数据驱动

四、【工作坊/实战演练】供应链体检与痛点扫描

场景背景：模拟一家面临库存危机的制造/零售企业
学员任务
绘制库存问题鱼骨图，寻找根因（是预测不准？还是前置时间太长？）
输出成果：《供应链健康度诊断报告》

需求预测—AI 算法与业务规则的共舞

一、数据清洗：垃圾进，垃圾出 (GIGO)

二、预测模型选型：不只靠 Excel

三、需求计划体系：DP (Demand Planning) 实战

基线预测 (Baseline) vs 促销预测 (Uplift)
协同预测 (CPFR)：如何让经销商和客户参与到预测中来？
预测颗粒度管理：从月度/全国下钻到周/SKU/门店

四、【工作坊/实战演练】人机协同预测 PK 赛

场景背景：提供某产品过去 24 个月的历史销量及促销日历
梳理四、【工作坊/实战演练】人机协同的现场问题、数据记录和改善优先级
A 组（人工派）：凭经验和 Excel 公式给出下个月预测值
B 组（数智派）：应用简单的时序算法逻辑（考虑季节性系数）给出预测值
对比两组结果与真实值的偏差 (MAPE)
输出成果：《需求预测准确率提升复盘表》

库存优化—在服务水平与成本间走钢丝

一、库存策略设计的核心逻辑

ABC-XYZ 分类法：不仅看价值（ABC），更要看波动性（XYZ）

二、参数设定：安全库存与订货点

订货策略：定量订货法 (Q) vs 定期订货法 (P) 的适用场景

三、产销协同：S&OP 与 IBP

S&OP 会议怎么开？——不谈为什么没完成，只谈缺口怎么补

四、【工作坊/实战演练】库存结构优化沙盘

场景背景：面对仓库爆仓，需在 3 个月内降低 30% 库存金额
梳理四、【工作坊/实战演练】库存结构的现场问题、数据记录和改善优先级
优化好库存：重新计算核心 SKU 的安全库存水位
制定去库存行动时间表
输出成果：《库存结构优化与降本方案》

复盘与落地—构建数智化供应链蓝图

一、数字化工具与平台架构

从 ERP 到 APS (高级计划排程)：解决有限产能下的计划难题

二、课程全景回顾

知识图谱串讲：从需求感知到库存策略，从 S&OP 到数字化平台

三、【工作坊/实战演练】供应链升级路线图

场景背景：制定企业未来 1-3 年的供应链数智化转型规划
梳理三、【工作坊/实战演练】供应链升的现场问题、数据记录和改善优先级
规划 L1（数据在线）、L2（辅助决策）、L3（智能自愈）的演进路径
输出成果：《数智化供应链转型行动指南》

四、结业与致谢

优秀小组颁奖
课后作业布置：重新测算本公司 Top 10 SKU 的安全库存水位
附录：配套工具包清单
《需求预测准确率 (MAPE/WAPE) 计算模板》
《安全库存与订货点动态测算模型 (Excel)》
《S&OP 产销协同会议标准议程与看板》
《库存呆滞品 (Sluggish) 判定与清理 SOP》
《供应链 ABC-XYZ 分类管理策略表》

讲师介绍

徐晓仪

数智化转型与AI应用实战专家

曾任华为数字化战略与架构总监、招商局蛇口集团CDO，拥有27年数字化转型经验。擅长企业数字化转型战略规划、数据治理与AI应用落地，主导过多个亿级回报的数智化项目，具备从顶层设计到场景落地的全链路实战能力

金融银行制造业政府国企互联网科技消费品零售通信

查看讲师主页

课程差异说明

本课程更适合已经明确培训对象和业务问题的企业，可结合大纲、案例、讲师经验和课时安排进一步比较

课程常见问题

这门《数智化供应链：需求预测与库存优化实战》适合哪些企业或学员？

《数智化供应链：需求预测与库存优化实战》适合供应链总监/经理、计划经理、需求规划师 (Demand Planner)、采购/库存经理。如果需求还停留在供应链管理主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排

这门课主要解决什么问题？

围绕供应链管理相关业务问题展开训练，帮助企业把课程内容转化为可讨论、可练习、可复盘的工作动作。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对供应链管理的系统解释

课程内容通常会覆盖哪些训练重点？

可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。《数智化供应链：需求预测与库存优化实战》当前呈现的核心模块包括困局与破局——从牛鞭效应到数智化感知、需求预测——AI 算法与业务规则的共舞等

如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？

优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同课程定位，避免只按泛主题词判断

课程配套材料和练习产出如何确认？

页面中如提到练习产出或配套材料，只表示沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程安排为准

数智化供应链：需求预测与库存优化实战