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
数字化时代的供应链大数据分析及应用实践
引言与课程概述之后继续拆到数据分析在供应链管理的作用和关键数据指标（KPIs）与性能监控，让参训团队知道第一轮该跟进什么
授课讲师：
陶威 · 供应链管理与物流效能提升专家
课程大纲
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
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法
核心收益
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕引言与课程概述梳理关键判断点，避免停留在概念解释
- 借助数据分析在供应链管理的作用完成一次可复盘的应用演练
- 输出关键数据指标（KPIs）与性能监控相关的后续跟进清单，方便课后跟踪
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及应用实践》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 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？
适合供应链相关从业者、管理者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？
掌握如何利用数据分析优化需求预测和库存管理，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：2天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整
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
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
