AI技术赋能供应链提升实战

培训收益：

1. 全案例引导AI时代采购管理最佳模式

2. 分析并借鉴头部企业的采购与供应商管理运营优势

3. 深入剖析供应商关键环节管控模式

4. 结合小组演练环节让学员更加强化采购与供应商管理

5. 更多的培训互动切实解决企业供应链运营的实际问题

培训时长：1天

课程形式：

全案例引导：课程设计以充实案例做引导，结合企业采购与供应商管理案例，将管理过程细化分析，对应案例进行讲解，立标杆，找差距，优化企业采购与供应商管理规划全过程。

培训大纲：

第一部分：AI技术影响下的精准需求预测，避免冗余采购，控制供应链成本

1. 依托机器学习模型，整合历史采购数据

2. 预测及计划管控的核心要素是什么

3. 如何加强市场/研发/计划/采购等部门的信息交流

4. 灵活运用计划策略，做到松弛有度

5. 案例分析：企业如何进行供应链需求预测

6. AI技术进行市场趋势及业务计划

7. AI技术对IBP数据治理的影响

8. 案例分析：制造企业应用AI系统后精准需求预测

第二部分：AI技术影响下的智能供应商管理，优化供应链成本

1. 供应商画像系统

2. AI整合供应商多维度信息

3. 构建供应商动态评估体系

4. 集中分散采购的运营模式

5. 细分采购策略优化供应链成本

6. 招标中自动匹配最优报价组合

7. 介入AI技术供应商综合降本空间

8. 案例分析：企业介入AI技术后的供应商管理分析与综合降本程度

第三部分：AI技术驱动供应商库存优化，释放供应链流动资金

1. 物联网数据实时感知库存状态

2. 跟进需求波动，动态补货模式

3. 对库存采用分类管理找到库存控制的重点

4. 对不同的物料采取不同的采购、计划与库存控制策略

5. 提高计划的准确性及计划的执行力度加强齐套性管理

6. 严格控制物料到货的进度与节奏维持进出平衡

7. 案例分析：某知名企业的实践表明

8. 供应商合同条款挖掘，规避风险成本

第四部分：AI数智化供应链协同能力提升

1.供应链对内协同的环节分析：研发-采购-生产-销售

2.IBP技术数据治理的核心：供应-生产-技术-销售各环节协同模式

3.供应链对外协同供应商

4.数智化供应链协同预测数据如何制定

5.商品需求计划设计策略

6.案例分析：数智化供应链数据治理的核心

7.案例分析：供应链协同提升库存周转率

8.供应链库存周转率提升的核心手段-共享再利用（IOI）