大數據賦能供應鏈管理

定　價：￥65.00

作　者：	韓勝建著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111693826	出版時間：	2022-01-01	包裝：
開本：	32開	頁數：	283	字數：

內容簡介

　　供應鏈管理過程中會產生許多數據。作者作為供應鏈管理的從業(yè)者，致力于通過大數據為供應鏈管理賦能的實踐，取得了良好的效果，總結了一些行之有效的方法，并據此編著本書。本書構建了數據思維模型，指出應關注的指標，詳細介紹了在供應鏈管理過程中的績效管理、流程再造、需求管理、戰(zhàn)略采購管理、間接采購管理、物流管理、運營管理、庫存管理、風險管理等階段的大數據應用管理方法，所有階段的講解均附有案例、表單和工具，并對數字化供應鏈管理做了可行性分析和展望。本書實用性強，采用場景化、案例化寫作，圖、表豐富，可作為供應鏈管理人員、運營管理人員、企業(yè)精益改善人員等提升能力、有效管理供應鏈的案頭參考書。

作者簡介

　　韓勝建管理學和經濟學雙學士，工業(yè)工程碩士，國家中級經濟師，供應鏈CPSM認證、項目管理PMP認證的專業(yè)人員；擁有19年的汽車、電子等行業(yè)的大型制造企業(yè)的采購和供應鏈管理經驗，以及2年的海外項目管理經驗；在供應鏈的成本管控、品類管理、流程優(yōu)化與再造、績效管理、供應商管理、系統(tǒng)創(chuàng)新、大數據應用、項目管理等方面有較豐富的實踐建樹。有8年的CIPS課程授課經驗，15年的企業(yè)內部培訓講師經驗。授課和培訓的課題包括供應源搜尋、戰(zhàn)略采購教戰(zhàn)手冊、采購與供應談判、采購合同與關系管理、采購項目管理、采購績效管理、采購與供應鏈案例、國貿術語及慣例、國際物流與貨物保險、大數據研習等。作為一名供應鏈管理實踐的老兵，韓勝建始終奉行知行合一的理念，對更廣泛領域的先進供應鏈管理的研究、探索、創(chuàng)新與分享矢志不渝、砥礪前行……

圖書目錄

目錄
推薦序一多解決些問題，少空談些戰(zhàn)略
推薦序二重新定義你的企業(yè)
作者自序一個實踐者的復盤
第1章數據應用薄弱的供應鏈管理現狀 / 1
　　1.1 盲人騎瞎馬，夜半臨深池：未實現充分數據支撐的盲目管理 / 1
　　1.2 昨天的方案不能解決今天的問題 / 5
　　1.3 亂花漸欲迷人眼：繁雜的數據種類 / 7
　　1.4 空談誤業(yè)和眼高手低：實施不落地和數據缺失 / 10
　　1.5 探討制造業(yè)供應鏈大數據管理應何去何從 / 14
第2章大數據為供應鏈管理賦能思路及PDCA四步法 / 18
　　2.1 精益和六西格瑪管理過程數據與供應鏈數據的結合 / 18
　　2.2 供應鏈管理的各類價值數據 / 20
　　2.3 供應鏈管理問題解決的數據思維模型 / 22
　　2.4 步驟一：干系人需求識別分析與定義（P） / 24
　　2.5 步驟二：指標確定、數據收集與清洗、初步分析（D） / 29
　　2.6 步驟三：偏差分析與績效評估（C） / 32
　　2.7 步驟四：基于數據生態(tài)鏈的流程再造與管理協(xié)同（A） / 34
第3章指標確定、操作和數據分析、挖掘、決策 / 37
　　3.1 供應鏈指標的操作定義 / 37
　　3.2 指標的節(jié)點定義和數據獲取 / 41
　　3.3 供應鏈大數據處理層級概述和數據分析技術 / 44
　　3.4 大數據挖掘的方法與技術概述 / 48
　　3.5 構建數據生態(tài)鏈現狀與愿景 / 51
　　案例1：某重工企業(yè)的長久性大數據生態(tài)之路 / 53
　　案例2：某集團企業(yè)的數據驅動“六部曲” / 54
第4章基于數據決策的績效評估 / 56
　　4.1 供應鏈管理過程中的績效指標 / 56
　　4.2 基于數據決策的績效評估的指標和分析步驟 / 60
　　4.3 基于數據決策的績效評估的工具、表單和案例 / 63
　　案例1：某家居公司通過大數據改進庫存績效 / 66
　　案例2：某集團公司深挖采購績效增值 / 67
　　案例3：大數據在供應鏈項目管理績效中的應用 / 69
第5章基于數據分析的流程優(yōu)化與流程再造 / 71
　　5.1 供應鏈流程細節(jié)分析 / 71
　　5.2 基于數據的供應鏈流程現狀分析 / 73
　　5.3 基于數據的供應鏈流程優(yōu)化方法探討 / 75
　　5.4 基于大數據的供應鏈流程再造 / 82
　　案例：H集團的供應鏈大數據平臺驅動自動化流程 / 86
第6章大數據賦能供應鏈需求計劃與預測 / 87
　　6.1 大數據需求管理與需求預測概述 / 87
　　6.2 基于大數據的需求計劃和預測的框架和路徑 / 89
　　6.3 以數據驅動需求計劃和預測的系統(tǒng)及工具 / 94
　　案例1：基于客戶需求構建預測模型 / 103
　　案例2：通過庫存呆滯跟蹤分析，反向驅動計劃與預測的優(yōu)化 / 106
　　案例3：銷售預測和出貨預測并行 / 107
第7章大數據賦能戰(zhàn)略采購管理 / 109
　　7.1 建立各類戰(zhàn)略采購相關的主數據 / 109
　　7.2 基于主數據的戰(zhàn)略采購面板設計與數據分析 / 114
　　7.3 大數據驅動戰(zhàn)略采購效率提升 / 126
　　7.4 大數據完善供應商協(xié)同管理 / 139
　　案例1：大數據賦能戰(zhàn)略采購績效考核和職能變革 / 144
　　案例2：基于戰(zhàn)略采購協(xié)同痛點，打造供需雙方協(xié)同 / 145
第8章大數據賦能企業(yè)間接采購降本增效 / 147
　　8.1 間接采購的管理現狀分析 / 147
　　8.2 間接采購預算和支出分析方法 / 150
　　8.3 間接采購支出的大數據分析 / 156
　　8.4 基于大數據分析的MRO物料總包實踐 / 162
　　案例：數字化管理平臺助推間接采購透明化 / 176
第9章大數據賦能供應鏈物流管理 / 179
　　9.1 物流基本數據概要 / 179
　　9.2 大數據驅動企業(yè)內部物流的優(yōu)化 / 184
　　9.3 以大數據協(xié)同為基礎的物流自動化再造 / 187
　　案例1：G公司打造供應鏈大數據物流平臺 / 192
　　案例2：基于VSM數據分析壓縮全流程物流時間 / 192
第10章大數據賦能供應鏈運營管理 / 198
　　10.1 供應鏈與財務大數據協(xié)同 / 198
　　10.2 基于大數據分析的企業(yè)能耗降本增效 / 203
　　10.3 基于大數據分析的維保降本增效 / 209
　　10.4 大數據驅動運營效率提升 / 213
　　案例：基于大數據的EAM系統(tǒng) / 217
第11章大數據賦能供應鏈庫存管理 / 220
　　11.1 基于原材料數據的庫存水平分析 / 220
　　11.2 基于企業(yè)全部庫存的深度數據分析 / 223
　　11.3 大數據驅動呆滯庫存持續(xù)降低 / 226
　　11.4 基于數據挖掘的庫存優(yōu)化策略 / 232
　　案例：打造WMS數字化平臺，提升數據精確度和庫存管理水平 / 234
第12章基于大數據分析的供應鏈風險管理 / 237
　　12.1 供應鏈風險數據分析 / 237
　　12.2 基于數據分析的第三方風險管理 / 243
　　12.3 制造業(yè)的供應鏈風險管理 / 249
　　案例：某企業(yè)基于數字化的智慧供應鏈的風險控制自動化 / 253
第13章數字化供應鏈與數字化企業(yè)展望 / 255
　　13.1 供應鏈創(chuàng)新需要依托數字化 / 255
　　13.2 構建企業(yè)數字化供應鏈 / 258
　　13.3 制造型企業(yè)數字化的展望 / 265
　　案例1：數字化供應鏈的IT技術助推 / 270
　　案例2：企業(yè)數字化精益體系之路