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數字化供應鏈與產銷協同
課程背景：
2020年的春天不同尋常，一場疫情打亂了全球幾乎所有企業和供應鏈的節奏，企業需求計劃管理的難度越來越大，并且很多公司，缺乏供應鏈計劃的整體協同，常常會導致供應鏈的三高三低三多三差的問題。
三高：呆滯庫存高、總成本高、應收賬款高;三低：庫存周轉率低、利潤率低、客戶滿意度低
三多：救火多、會議多、內耗多;三差：交付績效差、質量一次合格率差，計劃協同差。
如果你的企業有如下疑問，歡迎參加高上老師的《數字化供應鏈與產銷協同》
為什么我們企業的預測準確率低的可憐？
為什么生產計劃頻繁變更？
為什么庫存很高但是還頻頻缺料？
為什么跨部門溝通越來越困難？
為什么客戶訂單無法準時交貨，客戶投訴不斷？
課程收益：
2. 了解S&OP會議內核、提高需求預測準確率的方法
3. 理解需求管理對于企業經營業績的影響以及相關績效指標(KPI)的選擇
4. 理解需求管理者應具備的管理理念，專業知識，業務技能以及職責所在
5. 幫助企業基于行業特點建立高效可執行的需求職能體系以及運作流程
6. 掌握基本的統計技術及其應用能力，并掌握統計技術之外的其他重要預測編制技術
7. 定義促銷預測管理流程，掌握各種促銷預測的編制技術
8. 定義新產品預測管理流程，掌握常用新產品預測編制方法及其應用場景
9. 掌握歷史數據清理技術以及如何建立基準預測的相關技巧與方法
10. 掌握銷售指標的編制方法以及多種銷售指標的分解技術
11. 理解如何鼓勵銷售，市場等以及客戶積極主動參與到預測過程，實現真正的協同
12. 通過行業案例分享，理解行業標桿管理水平，尋找自身管理差距
針對學員：
需求計劃，S&OP，銷售，市場，商務，供應鏈計劃，生產，財務，客服，渠道等管理人員
課程時長：2天，6小時/天
培訓形式：
采用課堂講授、經典實例分析、群策群力、分組演練、講師點評、現場答疑等
課程大綱：
一、背景&診斷篇：VUCA年代，供應鏈管理所面面臨的挑戰
1、數字化時代，企業供應鏈面臨的挑戰
2、全球供應鏈，正在向區域化、本地化轉變；中國制造+全球供應鏈
3、智能化的供應鏈決策體系是保證轉型成功的基石
4、趨勢：跨部門協同---研發、銷售、生產、采購、物流一體化
專題討論：數字化供應鏈執行框架
? 供應鏈的數字化轉型中，企業需要思考的問題：需求、技術、團隊、風險
? 供應鏈數字化：大數據分析的前提
a)數字化供應鏈的發展現狀介紹
b)供應鏈發展階段與數字化成熟度：
c)不同行業數字化的區別
? 數據分析方法論： 數據-趨勢-問題-方案-決策
? 數據分析的五大步驟及其要點：收集-清洗-規整-使用-更新
二、實操篇：如何實現高效供應鏈協同
l 供應鏈計劃金字塔（戰略-運營-產銷-生產-物料）
1、如何降低對預測的依賴度？
2、需求預測的方法
案例討論：如果客戶不給預測，如何安排生產？
案例分析：三個步驟幫助你完成一份準確的預測
3、季度月度、預測計劃、產能計劃編制
案例討論：我該如何和客戶索要原材料的空運費？
4、 計劃的五層金字塔（★★★★★）
5、需求計劃-專題討論：如何開展有效的S&OP會議？
三、實操篇：需求預測管理的職能體系&實現方式
1、理解銷售預測，需求計劃與銷售計劃的關系
2、了解需求預測管理中的三種角色：責任者，支持者和使用者
3、如何成為一個稱職的需求管理者與S&OP流程主導者
4、了解如何獲取管理層，銷售，市場和供應鏈的支持
5、需求計劃與S&OP流程主導者的工作日歷
6、何為完整職能體系支持下的******需求計劃與S&OP流程
7、基于促銷提前期制定最高效的需求計劃周期
8、深入解析S&OP計劃步驟，設計S&OP會議模板和準備工作
四、實操篇：需求預測管理中的關鍵技術和方法論
1、產品目錄和客戶分類管理的重要性
2、影響需求預測的內部和外部因素
3、理解為何預測調整說明比數據本身更加重要
4、理解常用統計技術的基本原理以及應用環境要求
五、實操篇：促銷預測與新產品預測的流程與技術
1、促銷預測的職能和編制流程
2、基準預測，促銷預測與促銷計劃
3、分流預測—自相蠶食法
4、促銷效果和促銷回報率的評估
5、新產品（退市產品）預測的職能和編制流程
6、新產品（退市產品）預測模型的基本原理和應用技巧
7、基于前提假設的情景計劃法對于新產品預測的重要性
六、落地篇：案例分享和圓桌討論
通過企業實際應用案例的分享，并結合前面的培訓成果，深刻體驗何為******的需求預測與S&OP運作實踐。分析案例企業在需求領域的管理優勢和不足之處，并就以下主題展開討論：
1、需求管理職能應向誰匯報，如何讓銷售市場有效參與預測
2、有效的需求預測應該在哪個層次上，SKU？
3、當各部門意見不同時，如何獲得協調一致的預測
4、何為******的產銷協調流程，S&OP會議應該有哪些主題
5、如何基于行業特點選擇******的績效管理指標
6、分享各自企業需求預測與S&OP的管理體驗
