关键数据指标（KPIs）与性能监控（定标）
内容重点
- 案例研讨：通过KPIs监控供应链绩效
数字化时代的供应链大数据分析与应用实践
引言与课程概述和数据分析在供应链管理的作用 （建模）会先校准做法，再收束到课后的跟进动作
授课讲师：
陶威 · 供应链管理与物流效能提升专家
课程大纲
数据分析案、数据分析案例研究（成体）
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
课程定位与主要问题
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
- 先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体
- 引言与课程概述和数据分析在供应链管理的作用 （建模）会被串成一组可练习的AI应用
- 流程复用更容易：提示词、流程嵌入和风险复核检查方法是否适合团队日常任务
查看更多收益 收起更多收益
- 人工复核有抓手：关键数据指标（KPIs）与性能监控…相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排
课程背景与交付信息
在竞争日益激烈的商业环境中，高效的供应链是企业成功的关键。本课程旨在传授如何运用数据分析在供应链中挖掘潜在价值。通过数据分析，企业能够洞悉市场需求、优化库存水平、提高运营效率，并减少不确定性带来的风险。课程从数据分析的基本原理出发，逐步深入到具体技术的应用，再通过实际案例分析，让学员系统掌握数据分析在供应链中的实际操作和战略决策价值
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引言与课程概述
02数据分析在供应链管理的作用 （建模）
03关键数据指标（KPIs）与性能监控（定标）
04数据分析技术在供应链中的应用（定位）
05供应链风险管理与数据分析 （控险）
06数据分析案、数据分析案例研究（成体）
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
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《数字化时代的供应链大数据分析与应用实践》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 2 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？
供应链相关从业者、管理者。
学习这门课可以获得什么收益？
先确认工具场景、输入要求和输出校验，让训练目标更具体；引言与课程概述和数据分析在供应链管理的作用 （建模）会被串成一组可练习的AI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
