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IBP-端到端預測計劃與庫存協同
【課程編號】:MKT058526
IBP-端到端預測計劃與庫存協同
【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版
【所屬類別】:物流管理培訓
【時間安排】:2025年11月10日 到 2025年11月11日4900元/人
2024年11月25日 到 2024年11月26日4900元/人
【授課城市】:蘇州
【課程說明】:如有需求,我們可以提供IBP-端到端預測計劃與庫存協同相關內訓
【課程關鍵字】:蘇州需求預測培訓,蘇州庫存控制培訓
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培訓背景
1、計劃與庫存,十分令人擔憂的話題,當今制造業最具有代表性的話題而不是之一。庫存為何那么令人“魂牽夢繞”,令人深惡痛絕,其個中原由大家比我本人更加清楚。
2、很是敬佩有庫存方面OKR的公司,至少可以讓同事明白造成的原因:市場計劃的變更是罪魁禍首、多品種小批量是保交付路上的一大障礙、信息系統一味的把銷售的預測拷貝過來然后再粘貼出去,新的預測技術無法導入計劃系統……..
3、采購面對頻繁變更的計劃,要的貨物沒有,不要的很多,要采購抓狂;緊急插單頻出,成本慢慢失去控制……
4、IBP價值全景呈現,為何S&OP掣肘了供應鏈計劃的發展,您將從本課找到答案
培訓對象
供應鏈/計劃/物料/庫存/訂單/物流等相關人員,數據預測人員
培訓內容
第一部分:供應鏈控制塔:IBP的價值-數字化的價值
1、供應系統的核心是保供,然后才是成本,著眼點是端到端
(1)供應鏈運營行為的所有決策依據是:數據
S&OP的利弊
IBP的價值核心(數據顆粒度與數據治理思維的價值)
(2)計劃運營運行不暢問題分析,問題的根本出在哪里
終端市場預測誤差更大
不確定因素太多
2、IBP的核心內容和價值觀:高利潤+低成本
IBP=S&OP+APS+MOM
數學模型與算法的價值
同步協同的價值與全流程梳理
第二部分:預測及計劃的核心管理及數據治理
1、需求終端預測的核心認識(IBP)
(1)預測數據的來源(數據模型與建模)的核心理念
(2)過濾體系對預測的幫助(多渠道數據管理)
銷售數據
KA大客戶數據
經營目標數據
經銷商數據
新產品導入
歷史數據
2、如何把獲取的銷售預測過濾為銷售計劃
(1)APE(analysis percent error),誤差百分比分析,尤其是對于使用SAP的公司來說,價值巨大
(2)如何把銷售計劃過濾為生產計劃
跑MRP的意義與價值,轉換為物料的全過程展示
(3)如何把生產計劃轉換為采購計劃
OTD(on time delivery)準時交貨率的使用
JIC的管理核心,應用場景設置
(4)如何把采購計劃過濾為PO采購訂單
IOI的應用:庫存字典的使用—institute of inventory
倉庫數據共享的利器
(5)如何權衡庫存與需求之間的矛盾
柔性的供應商管理可以幫助我們吸納一定的庫存風險,如何做到
計劃、庫存、供應商和客戶之間的物料邏輯設計,目的是最低成本的保障交付
(6)生產模式的不同與物控的要求是不同的
MTO(按定單)的特點是什么
MOM的價值
MTS(按庫存)的特點是什么—如何區別對待-二者混有的
非標的威脅
第三部分:緊急插單的解決思路及數字化應對方案
1、緊急計劃的管理思路
(1)緊急插單的的原因-及時數據預警
客戶原因
市場原因
(2)應對措施
供應商的快速響應(APP的價值)
生產的計劃性插單與IBP(情報部門的價值)
2、計劃體系:缺貨管理與及時交付
(1)缺貨的原因分析-追溯的價值與對策管理
插單頻繁(預警與報警機制)
質量讓步接受頻繁
齊套率不達
生產計劃不穩定
預測嚴重失實
(2)及時交付
JIC柔性交付核心與供應商管理(JIT是謬誤)
品類分類的價值
安全庫存的設置
CI與VMI
第四部分:庫存協同、安全庫存的設置體系與周轉率提升
1、安全庫存的設置,MAD的應用(MAD-mean absolute deviation)
(1)安全庫存與庫存的區別-動態性較強而穩定性較弱
(2)庫存模型的使用:6個關聯要素
周期內的預測數據平均值
周期內的實際銷售數據平均值
周期內的MAD值
物料的前置時間
市場增長和降低率
客戶滿意度
2、庫存形成的結構與庫存周轉率的提升
(1)庫存控制的驅動到底是誰——我認為應該是成本控制中心(大多公司里,成本中心隸屬財務部門)
(2)呆貨的形成及結構
技術的變更
技術的設計失誤
MOQ的強勢推進
客戶的變更
訂單的延期和取消
生產齊套率低下
(3)庫存控制的誤區就是:一直認為是倉庫的問題 (報警及預警系統在SCOR的價值)
(4)VMI的意義所在,別讓供應商的成本回流向甲方(注意供應商的撇脂定價:skimming price)
(5)庫存周轉提升的9個方法
第五部分:IT的協同與價值輸出
1、SaaS(軟件服務化)software as a service
(1)數據集中與數據共享-訪問系統應用ACCESS
(2)數據傳遞與數據應用
2、PaaS(平臺服務化)platform as a service
(1)如何把企業中眾多的外掛軟件集中在一個平臺上
(2)數據兼容的價值
第六部分:總結
(1)數據治理是供應鏈條上各部么協同的標志,計劃和成本也是如此
(2)自由提問于信息共享
馬老師
專業背景
“供應鏈與物流”金牌講師,管理學專業,從事供應鏈相關行業20年,積累了豐厚的行業經驗
授課風格
用案例來解釋您的困惑,用經驗解決問題
專長領域
供應鏈數據治理、供應鏈數字化轉型、供應鏈區塊鏈、智能供應鏈、采購、精益物流及智能物流、綠色物流、MMOG、預測與計劃、采購成本、庫存控制、供應商管理、工業APP應用等
服務企業
汽車機車:中國中車、常熟捷豹路虎、沈陽寶馬、廣汽三菱、陜重汽、吉利、武漢雷諾等
汽車電子類:大陸電子、泰科、村田、博世、博澤、曼胡默爾、馬勒、安道拓、ZF、德納等
工程施工類:中交建、中建7局等
大型設備類:金風科技、中船重工、阿特拉斯科普柯、美卓等
重工類:三一、徐工、阿特拉斯-科普柯、日立建機等
醫藥及醫療器械類:諾和諾德、賽默飛世爾、強生、飛利浦、東軟、邁瑞、揚子江藥業等
食品類:伊利、山東金鑼、可口可樂、好時、不凡帝范梅勒等
物流類:順豐、天地華宇、中遠海、海豐、保正等
快銷品類:江門維達、廣州立白、迪卡儂等
化學類:中海化學、中化藍天、揚子石化巴斯夫、西太平洋、立邦、君正氯堿、新疆中泰等
服裝類:海瀾、報喜鳥等
電力資源類:保利協鑫、正泰、力諾、金盤、晶科、晶澳、隆基等