大数据基础知识
大数据基础知识要点拆解
- 识别当前场景中的关键问题和目标对象
- 梳理可复用的方法工具、沟通话术和执行步骤
- 形成课后可跟进的行动清单或优化建议
大数据在物资管理方面应用
大数据在物资管理方面应用：目标拆解、团队协同与…先把对象、任务和边界讲清，业务重点、责任边界与过程指标再帮助团队对齐现场处理口径
授课讲师：
董道军 · 采购供应链管理与AI赋能业务效能专家
课程大纲
大数据在物资需求预测中的应用
大数据在物资需求预测中的应用要点拆解
- 梳理大数据在物资需求预测中的应用要点的现场问题、数据记录和改善优先级
- 拆解大数据在物资需求预测中的应用要点的根因分析、改善推进和标准固化步骤
- 输出大数据在物资需求预测中的应用要点改善清单、检查表和标准化动作
大数据在库存优化中的应用
大数据在库存优化中的应用要点拆解
- 梳理大数据在库存优化中的应用要点拆解的现场问题、数据记录和改善优先级
- 拆解大数据在库存优化中的应用要点拆解的根因分析、改善推进和标准固化步骤
- 输出大数据在库存优化中的应用要点拆解改善清单、检查表和标准化动作
大数据在采购管理中的应用
大数据在采购管理中的应用要点拆解
- 梳理大数据在采购管理中的应用要点拆解的现场问题、数据记录和改善优先级
- 拆解大数据在采购管理中的应用要点拆解的根因分析、改善推进和标准固化步骤
- 输出大数据在采购管理中的应用要点拆解改善清单、检查表和标准化动作
大数据在物资质量管理中的应用
大数据在物资质量管理中的应用要点拆解
- 梳理大数据在物资质量管理中的应用要点的现场问题、数据记录和改善优先级
- 拆解大数据在物资质量管理中的应用要点的根因分析、改善推进和标准固化步骤
- 输出大数据在物资质量管理中的应用要点改善清单、检查表和标准化动作
适合对象
生产管理者、质量负责人、班组长、流程负责人和改善小组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
《大数据在物资管理方面应用》更强调现场观察、原因分析、改善清单和复盘机制与小组练习、过程记录和后续任务的连接
核心收益
- 管理要求更清楚：目标要求、责任分工和过程反馈，减少只听概念、不知道怎么用的落差
- 围绕大数据在物资管理方面应用：目标拆解…校准目标和边界，明确课堂重点动作
- 反馈辅导有抓手：业务重点、责任边界与过程指标安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
查看更多收益 收起更多收益
- 团队复盘有依据：沟通反馈、冲突处理与执行跟进相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题
课程背景与交付信息
管理动作要真正落地，需要明确对象、节奏和复盘标准。课程从大数据在物资管理方面应用：目标拆解、团队协同与…切入，继续校准业务重点、责任边界与过程指标与后续跟进节奏。
课程时间
1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大数据在物资管理方面应用：目标拆解、团队协同与复盘改进
02目标拆解：业务重点、责任边界与过程指标
03团队协同：沟通反馈、冲突处理与执行跟进
04管理复盘：例会节奏、行动计划与改进事项
讲师介绍
董道军
采购供应链管理与AI赋能业务效能专家
采购供应链与战略运营实战讲师，AI赋能业务效能提升专家。拥有20余年跨国企业实战经验及多项国际权威认证，累计授课覆盖全国50余城，参训学员超30000人次，致力于通过数字化与AI技术重构供应链效能
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《大数据在物资管理方面应用》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？
适合四川电力物资管理部门相关人员，包括：物资采购、仓储管理、需求计划、库存控制、质量管理、信息化管理等岗位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？
通过本次培训学员将能够，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 (共计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
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
