供应链总监/经理、计划经理、需求规划师 (Demand Planner)、采购/库存经理、运营总监
数智化供应链：需求预测与库存优化实战
本课程围绕供应链数智化中的真实业务场景展开，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、运营总监结合课程模块判断是否匹配当前培训需求
授课讲师：
徐晓仪 · 数智化转型与AI应用实战专家
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、运营总监
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
企业已经明确要比较具体课程时，可以重点看对象、业务场景、训练模块和讲师经验
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
课程内容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、库存优化——在服务水平与成本间走钢丝，实际取舍可按企业需求和课时安排确认
建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、案例方向和徐晓仪的相关经验来判断是否匹配
如果企业还在比较供应链数智化整体方向，可先查看相关知识页；如果已经明确要比较这门课程，可重点看对象、模块、案例和讲师经验。工具、模板或清单是否包含，需要以课程方案沟通结果为准
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
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？
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、运营总监。如果企业已经明确要比较具体课程，可以结合对象、课时、案例和讲师经验进一步判断
这门课主要解决什么问题？
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。具体深度需要结合企业当前问题、参训对象和课时安排确认
课程内容通常覆盖哪些训练重点？
可重点查看课程大纲和内容模块。本课程当前呈现的核心方向包括困局与破局——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、库存优化——在服务水平与成本间走钢丝等
怎么和同主题其他课程比较？
建议比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度，不只按主题名称判断
课程是否一定提供工具、模板或清单？
页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训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方案为准
