第一部分：供应链控制塔：IBP的价值-数字化的加持

1. 供应系统的核心是保供,然后才是成本,着眼点是端到端
1. 供应链运营行为的所有决策依据是:数据
1. S&OP的利弊
2. IBP的价值核心（数据颗粒度与数据治理思维的价值）
2. 计划运营运行不畅问题分析，问题的根本出在哪里
1. 终端市场预测误差更大
2. 不确定因素太多
2. IBP的核心内容和价值观:高利润+低成本
1. IBP=S&OP+APS+MOM
2. 数学模型与算法的价值
3. 同步协同的价值与全流程梳理

第二部分：预测及计划的核心管理及数据治理

1. 需求终端预测的核心认识（IBP）
1. 预测数据的来源（数据模型与建模）不能依赖销售数据的核心理念
2. 过滤体系对预测的帮助(多渠道数据管理)
1. 销售数据
2. KA大客户数据
3. 经营目标数据
4. 经销商数据
5. 新品导入
6. 历史数据
2. 如何把获取的销售预测过滤为销售计划
1. APE（analysis percent error）,误差百分比分析，尤其是对于使用SAP的公司来说，价值巨大
2. 如何把销售计划过滤为生产计划----跑MRP的意义与价值，转换为物料的全过程展示
3. 如何把生产计划转换为采购计划
1. OTD（on time delivery）准时交货率的使用
2. JIC的管理核心，应用场景设置
4. 如何把采购计划过滤为PO采购订单
1. IOI的应用：库存字典的使用—institute of inventory
2. 仓库数据共享的利器
5. 如何权衡库存与需求之间的矛盾
1. 柔性的供应商管理可以帮助我们吸纳一定的库存风险，如何做到
2. 计划、库存、供应商和客户之间的物料逻辑设计，目的是最低成本的保障交付
6. 生产模式的不同与物控的要求是不同的
1. MTO（按定单）的特点是什么
2. MOM的价值
3. MES的价值
4. MTS（按库存）的特点是什么—如何区别对待-二者混有的
5. 非标的威胁
3. 案例演练：预测数据的过滤

第三部分：紧急插单的解决思路及数字化应对方案

1. 紧急计划的管理思路
1. 紧急插单的的原因-及时数据预警
1. 客户原因
2. 市场原因
2. 应对措施
1. 供应商的快速响应（APP的价值）
2. 生产的计划性插单与IBP（情报部门的价值）
2. 计划体系：缺货管理与及时交付
1. 缺货的原因分析-追溯的价值与对策管理
1. 插单频繁（预警与报警机制）
2. 质量让步接受频繁
3. 齐套率不达
4. 生产计划不稳定
5. 预测严重失实
2. 及时交付
1. JIC柔性交付核心与供应商管理（JIT是谬误）
2. 品类分类的价值
3. 安全库存的设置
4. CI与VMI

第四部分：库存协同、安全库存的设置体系与周转率提升

1. 安全库存的设置，MAD的应用(MAD-mean absolute deviation)
1. 安全库存与库存的区别-动态性较强而稳定性较弱
2. 库存模型的使用：6个关联要素
1. 周期内的预测数据平均值
2. 周期内的实际销售数据平均值
3. 周期内的MAD值
4. 物料的前置时间
5. 市场增长和降低率
6. 客户满意度
2. 库存形成的结构与库存周转率的提升
1. 库存控制的驱动到底是谁——我认为应该是成本控制中心（大多公司里，成本中心隶属财务部门）
2. 呆货的形成及结构
1. 技术的变更
2. 技术的设计失误
3. MOQ的强势推进
4. 客户的变更
5. 订单的延期和取消
6. 生产齐套率低下
3. 库存控制的误区就是：一直认为是仓库的问题 (报警及预警系统在SCOR的价值)
4. VMI的意义所在，别让供应商的成本回流向甲方（注意供应商的撇脂定价：skimming price）
5. 库存周转提升-9个方法，课上详述

第五部分:IT的协同与价值输出

1. SaaS(软件服务化)software as a service
1. 数据集中与数据共享-访问系统应用ACCESS
2. 数据传递与数据应用
2. PaaS(平台服务化)platform as a service
1. 如何把企业中众多的外挂软件集中在一个平台上
2. 数据兼容的价值

自由提问与信息共享

总结：数据治理是供应链条上各部么协同的标志，计划和成本也是如此…..