课程大纲
导入篇:当下供应链管理所面面临的挑战
1.求快求新不求本,供应链管理比拼的是认知力和执行力(基本功)
2.问题不是单方面的。不是 供应链 vs 其他部门,是公司 vs 现有问题
3.供应链不是感性认知,是数据化下的理性认知
一、后疫情年代我们面临的挑战
1、 数字化时代,企业供应链面临的挑战(缺料、缺人-专业人才)
2、目前供应链管理的挑战---安全 保交付 控库存 避风险---搭建供应链韧性
3、我们如何打造具有韧性的敏捷型供应链体系?
现场讨论:
搞清楚,和供应链计划部门相关的,会有哪些数据端口,协同部门,他们有哪些诉求。
我们为什么要做产销协同?不做,会有什么后果?
二、供应链计划成熟度模型
1、数字化供应链执行框架(横向、纵向)
第一步:明确产品战略(定位)
第二步:搞清楚你的产品属性
第三步:评估公司目前研产销供一体化的成熟度
第四步:公司库存管理的标准化程度
第五步:找出客户需求满足流程---系统瓶颈
2、协同->信任->信息透明->节点数据可靠性
三、供应链数字化概述
1、 数字化供应链执行框架
2、 供应链的数字化转型中,企业需要思考的问题:需求、技术、团队、风险
3、供应链数字化:大数据分析的前提
a)数字化供应链的发展现状介绍
b)供应链发展阶段与数字化成熟度:
c)不同行业数字化的区别
四、如何做好产销一体化的协同计划
1、需求的概念、特征
独立需求;相关需求;横向部门是如何看待和处理这些需求;
稳态、趋势、周期&季节、趋势+周期、离散-随机
2、预测的概念、影响预测的要素
3、供应链计划管理的理想状态
4、供应计划体系
供应平衡的基本业务内容
需求规划的类别、产能的构成分析
产能规划的步骤
产能的衡量标准与体系
如何合理规划与改善产能?
效率改善的基础与改善方向
5、产销协同架构(职能分工内容)DP MS PP MC 采购
需求计划模块
专题:需求预测管理中的关键技术和方法论
1、产品目录和客户分类管理的重要性
2、影响需求预测的内部和外部因素
3、理解为何预测调整说明比数据本身更加重要
4、理解常用统计技术的基本原理以及应用环境要求
专题:如何做数据清洗
工具:预测影响性因子澄清与模型搭建
预测技术有哪些算法与模型
如何降低对预测的依赖度?
需求预测的方法
季度月度、预测计划、产能计划编制
案例讨论:如果客户不给预测,如何安排生产&原料采购?
专题:六个步骤帮助你完成一份准确的MPS
6、建立基于数据和事实的内外部信息分享和沟通机制
7、搭建透明、共赢、协同的组织文化氛围
专题讨论:如何开展有效的S&OP会议?会遇到哪些坑?!
S&OP的功能
S&OP的流程
S&OP的输出
S&OP文化的建立
工具:S&OP check list
五、落地篇:案例分享和圆桌讨论
通过企业实际应用案例的分享,并结合前面的培训成果,深刻体验何为最佳的需求预测与S&OP运作实践。分析案例企业在需求领域的管理优势和不足之处,并就以下主题展开讨论:
1、需求管理职能应向谁汇报,如何让销售市场有效参与预测
2、有效的需求预测应该在哪个层次上,SKU?
3、当各部门意见不同时,如何获得协调一致的预测
4、何为最佳的产销协调流程,S&OP会议应该有哪些主题
5、如何基于行业特点选择最佳的绩效管理指标
6、分享各自企业需求预测与S&OP的管理体验
课程总结-回顾-家庭作业要求发布
主办单位:
上海复锐企业管理咨询有限公司
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