数据呈现与决策模型（痛点引入）
1.1 痛点场景：
1.2 解决方案：
精益供应链数据分析管理a
数据呈现与决策模型（痛点引入）与数据价值与管理决策（解决方案）被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法
授课讲师：
陶威 · 供应链管理与物流效能提升专家
课程大纲
数据价值与管理决策（解决方案）
2.1 价值挖掘逻辑：
2.2 工具包：
集采核心数据与分岗位（数据验证）
3.1 分岗位数据指标：
- 工具支持
3.2 案例解析：
需求分析与工具拓展（行业逻辑延伸）
4.1 需求预测技术：
4.2 风险分析
- 案例：某车企通过FMEA将关键零部件供应中断风险降低60%
数据管理工具与BI（落地实操）
5.1 BI工具选型：
5.2 数据治理框架：
- 工具链：SQL清洗+Python建模+Tableau呈现
采购工具方法体系（思维升级）
6.1 创新方法：
- 案例：宝洁-物美合作使库存周转率提升50%
6.2 技术前沿：
适合对象
业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队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
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
- 场景边界更清楚：痛点驱动、数据验证、工具赋能的逻辑，提升学员在集采业务中的数据分析决策能力，建立数据驱动的管理思维
- 模块一：数据呈现与决策模型（痛点引入）
- 1 痛点场景
查看更多收益 收起更多收益
- 案例：某电子制造商因需求预测偏差导致库存积压，仓储成本占营收比达8%（行业均值
- 可视化锚点：仓储成本浪费=北京地铁1号线全年运营电费（约1.2亿元）
- 互动问题：在座有多少人经历过库存积压导致的资金压力？请举手
课程背景与交付信息
团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起数据呈现与决策模型（痛点引入）、数据价值与管理决策（解决方案）和集采核心数据与分岗位（数据验证），先把可落地路径说清楚。
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数据呈现与决策模型（痛点引入）
02数据价值与管理决策（解决方案）
03集采核心数据与分岗位（数据验证）
04需求分析与工具拓展（行业逻辑延伸）
05数据管理工具与BI（落地实操）
06采购工具方法体系（思维升级）
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《精益供应链数据分析管理a》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 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？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干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？
通过痛点驱动、数据验证、工具赋能的逻辑，提升学员在集采业务中的数据分析决策能力，建立数据驱动的管理思维，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
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
