数字化时代的供应链大数据分析及应用实践
适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。
数字化时代的供应链大数据分析及应用实践
数据分析在供应链管理的作用需要接到岗位场景，引言与课程概述和关键数据指标（KPIs）与性能监控会帮助团队确认边界与后续动作
授课讲师：
陶威 · 供应链管理与物流效能提升专家
可选交付版本
不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。
数字化时代的供应链大数据分析及应用实践（可选版本）
2天交付版本，适合按培训时长压缩或展开课程内容。
课程大纲
课程总览
内容重点
- 1. 请保持教室宁静
- 2. 请关闭移动电话或设定静音状态
- 3. 上课中请勿走动、交谈、接听电话
- 4. 下课时请勿在教室内吸烟或打手机
- 5. 提供真诚的反馈意见
关键数据指标（KPIs）与性能监控
内容重点
- 案例研讨：通过KPIs监控供应链绩效
数据分析案、数据分析案例研究
内容重点
- 案例选择与背景介绍
适合对象
供应链相关从业者、管理者
课程定位
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时，可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕引言与课程概述明确判断口径和处理优先级
- 用数据分析在供应链管理的作用安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走关键数据指标（KPIs）与性能监控相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从引言与课程概述切入，再对齐数据分析在供应链管理的作用与课后复用方式。
课程时间
2天，12小时
授课方式
讲演结合、全程互动、案例丰富、情景操练
课程内容重点
01引言与课程概述
02数据分析在供应链管理的作用
03关键数据指标（KPIs）与性能监控
04数据分析技术在供应链中的应用
05供应链风险管理与数据分析
06数据分析案、数据分析案例研究
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
查看讲师主页课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
供应链相关从业者、管理者。
学习这门课可以获得什么收益？
对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕引言与课程概述明确判断口径和处理优先级。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用讲演结合、全程互动、案例丰富、情景操练，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
