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  • 大數據賦能供應鏈管理
    該商品所屬分類:管理 -> 管理
    【市場價】
    321-467
    【優惠價】
    201-292
    【作者】 韓勝建 
    【所屬類別】 圖書  管理  一般管理學  管理學 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111693826
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:32開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111693826
    叢書名:制造業管理人員玩轉大數據

    作者:韓勝建
    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2021年12月 


        
        
    "

    內容簡介
    供應鏈管理過程中會產生許多數據。作者作為供應鏈管理的從業者,致力於通過大數據為供應鏈管理賦能的實踐,取得了良好的效果,總結了一些行之有效的方法,並據此編著本書。
    本書構建了數據思維模型,指出應關注的指標,詳細介紹了在供應鏈管理過程中的績效管理、流程再造、需求管理、戰略采購管理、間接采購管理、物流管理、運營管理、庫存管理、風險管理等階段的大數據應用管理方法,所有階段的講解均附有案例、表單和工具,並對數字化供應鏈管理做了可行性分析和展望。
    本書實用性強,采用場景化、案例化寫作,圖、表豐富,可作為供應鏈管理人員、運營管理人員、企業精益改善人員等提升能力、有效管理供應鏈的案頭參考書。

    作者簡介
    韓勝建
    管理學和經濟學雙學士, 工業工程碩士,國家中級經濟師,供應鏈CPSM認證、項目管理PMP認證的專業人員;擁有19年的汽車、電子等行業的大型制造企業的采購和供應鏈管理經驗,以及2年的海外項目管理經驗;在供應鏈的成本管控、品類管理、流程優化與再造、績效管理、供應商管理、繫統創新、大數據應用、項目管理等方面有較豐富的實踐建樹。

    有8年的CIPS課程授課經驗,15年的企業內部培訓講師經驗。授課和培訓的課題包括供應源搜尋、戰略采購教戰手冊、采購與供應談判、采購合同與關繫管理、采購項目管理、采購績效管理、采購與供應鏈案例、國貿術語及慣例、國際物流與貨物保險、大數據研習等。

    作為一名供應鏈管理實踐的老兵,韓勝建始終奉行知行合一的理念,對更廣泛領域的先進供應鏈管理的研究、探索、創新與分享矢志不渝、砥礪前行……
    目錄
    目錄
    推薦序一 多解決些問題,少空談些戰略
    推薦序二 重新定義你的企業
    作者自序 一個實踐者的復盤
    第1章 數據應用薄弱的供應鏈管理現狀 / 1
    1.1 盲人騎瞎馬,夜半臨深池:未實現充分數據支撐的盲目管理 / 1
    1.2 昨天的方案不能解決今天的問題 / 5
    1.3 亂花漸欲迷人眼:繁雜的數據種類 / 7
    1.4 空談誤業和眼高手低:實施不落地和數據缺失 / 10
    1.5 探討制造業供應鏈大數據管理應何去何從 / 14
    第2章 大數據為供應鏈管理賦能思路及PDCA四步法 / 18
    2.1 精益和六西格瑪管理過程數據與供應鏈數據的結合 / 18
    2.2 供應鏈管理的各類價值數據 / 20
    2.3 供應鏈管理問題解決的數據思維模型 / 22目錄
    推薦序一 多解決些問題,少空談些戰略
    推薦序二 重新定義你的企業
    作者自序 一個實踐者的復盤
    第1章 數據應用薄弱的供應鏈管理現狀 / 1
    1.1 盲人騎瞎馬,夜半臨深池:未實現充分數據支撐的盲目管理 / 1
    1.2 昨天的方案不能解決今天的問題 / 5
    1.3 亂花漸欲迷人眼:繁雜的數據種類 / 7
    1.4 空談誤業和眼高手低:實施不落地和數據缺失 / 10
    1.5 探討制造業供應鏈大數據管理應何去何從 / 14
    第2章 大數據為供應鏈管理賦能思路及PDCA四步法 / 18
    2.1 精益和六西格瑪管理過程數據與供應鏈數據的結合 / 18
    2.2 供應鏈管理的各類價值數據 / 20
    2.3 供應鏈管理問題解決的數據思維模型 / 22
    2.4 步驟一:干繫人需求識別分析與定義(P) / 24
    2.5 步驟二:指標確定、數據收集與清洗、初步分析(D) / 29
    2.6 步驟三:偏差分析與績效評估(C) / 32
    2.7 步驟四:基於數據生態鏈的流程再造與管理協同(A) / 34
    第3章 指標確定、操作和數據分析、挖掘、決策 / 37
    3.1 供應鏈指標的操作定義 / 37
    3.2 指標的節點定義和數據獲取 / 41
    3.3 供應鏈大數據處理層級概述和數據分析技術 / 44
    3.4 大數據挖掘的方法與技術概述 / 48
    3.5 構建數據生態鏈現狀與願景 / 51
    案例1:某重工企業的長久性大數據生態之路 / 53
    案例2:某集團企業的數據驅動“六部曲” / 54
    第4章 基於數據決策的績效評估 / 56
    4.1 供應鏈管理過程中的績效指標 / 56
    4.2 基於數據決策的績效評估的指標和分析步驟 / 60
    4.3 基於數據決策的績效評估的工具、表單和案例 / 63
    案例1:某家居公司通過大數據改進庫存績效 / 66
    案例2:某集團公司深挖采購績效增值 / 67
    案例3:大數據在供應鏈項目管理績效中的應用 / 69
    第5章 基於數據分析的流程優化與流程再造 / 71
    5.1 供應鏈流程細節分析 / 71
    5.2 基於數據的供應鏈流程現狀分析 / 73
    5.3 基於數據的供應鏈流程優化方法探討 / 75
    5.4 基於大數據的供應鏈流程再造 / 82
    案例:H集團的供應鏈大數據平臺驅動自動化流程 / 86
    第6章 大數據賦能供應鏈需求計劃與預測 / 87
    6.1 大數據需求管理與需求預測概述 / 87
    6.2 基於大數據的需求計劃和預測的框架和路徑 / 89
    6.3 以數據驅動需求計劃和預測的繫統及工具 / 94
    案例1:基於客戶需求構建預測模型 / 103
    案例2:通過庫存獃滯跟蹤分析,反向驅動計劃與預測的優化 / 106
    案例3:銷售預測和出貨預測並行 / 107
    第7章 大數據賦能戰略采購管理 / 109
    7.1 建立各類戰略采購相關的主數據 / 109
    7.2 基於主數據的戰略采購面板設計與數據分析 / 114
    7.3 大數據驅動戰略采購效率提升 / 126
    7.4 大數據完善供應商協同管理 / 139
    案例1:大數據賦能戰略采購績效考核和職能變革 / 144
    案例2:基於戰略采購協同痛點,打造供需雙方協同 / 145
    第8章 大數據賦能企業間接采購降本增效 / 147
    8.1 間接采購的管理現狀分析 / 147
    8.2 間接采購預算和支出分析方法 / 150
    8.3 間接采購支出的大數據分析 / 156
    8.4 基於大數據分析的MRO物料總包實踐 / 162
    案例:數字化管理平臺助推間接采購透明化 / 176
    第9章 大數據賦能供應鏈物流管理 / 179
    9.1 物流基本數據概要 / 179
    9.2 大數據驅動企業內部物流的優化 / 184
    9.3 以大數據協同為基礎的物流自動化再造 / 187
    案例1:G公司打造供應鏈大數據物流平臺 / 192
    案例2:基於VSM數據分析壓縮全流程物流時間 / 192
    第10章 大數據賦能供應鏈運營管理 / 198
    10.1 供應鏈與財務大數據協同 / 198
    10.2 基於大數據分析的企業能耗降本增效 / 203
    10.3 基於大數據分析的維保降本增效 / 209
    10.4 大數據驅動運營效率提升 / 213
    案例:基於大數據的EAM繫統 / 217
    第11章 大數據賦能供應鏈庫存管理 / 220
    11.1 基於原材料數據的庫存水平分析 / 220
    11.2 基於企業全部庫存的深度數據分析 / 223
    11.3 大數據驅動獃滯庫存持續降低 / 226
    11.4 基於數據挖掘的庫存優化策略 / 232
    案例:打造WMS數字化平臺,提升數據精確度和庫存管理水平 / 234
    第12章 基於大數據分析的供應鏈風險管理 / 237
    12.1 供應鏈風險數據分析 / 237
    12.2 基於數據分析的第三方風險管理 / 243
    12.3 制造業的供應鏈風險管理 / 249
    案例:某企業基於數字化的智慧供應鏈的風險控制自動化 / 253
    第13章 數字化供應鏈與數字化企業展望 / 255
    13.1 供應鏈創新需要依托數字化 / 255
    13.2 構建企業數字化供應鏈 / 258
    13.3 制造型企業數字化的展望 / 265
    案例1:數字化供應鏈的IT技術助推 / 270
    案例2:企業數字化精益體繫之路
    前言
    作者自序
    一個實踐者的復盤
    自大學畢業後,我一直在供應鏈領域工作,至今已近20年。復盤我的工作經歷,可分為三個階段。
    階段:看山是山,看水是水
    我一開始從事的是采購工作,通過師傅啟蒙,我進入了供應鏈這個領域。我學會了基本的采購技能、供應商管理、物流報關、質量管理、退運、付款作業等。工作之餘,我通過兩年自學獲得了第二學士學位。這一階段在具體工作上我是按部就班的,即“看山是山,看水是水”,課本的理論知識和師傅的教誨是指導我工作的全部方法論。
    第二階段:看山不是山,看水不是水作者自序
    一個實踐者的復盤
    自大學畢業後,我一直在供應鏈領域工作,至今已近20年。復盤我的工作經歷,可分為三個階段。
    階段:看山是山,看水是水
    我一開始從事的是采購工作,通過師傅啟蒙,我進入了供應鏈這個領域。我學會了基本的采購技能、供應商管理、物流報關、質量管理、退運、付款作業等。工作之餘,我通過兩年自學獲得了第二學士學位。這一階段在具體工作上我是按部就班的,即“看山是山,看水是水”,課本的理論知識和師傅的教誨是指導我工作的全部方法論。
    第二階段:看山不是山,看水不是水
    師傅領進門,修行靠個人。第二階段我逐步發現了工作中的一些問題,比如手工和紙張作業的弊端等,為此我主動請纓兼職做了繫統規劃主管,在IT團隊和領導的支持下,創立了E化采購、成本分析、物流報關、市場行情、知識管理等繫統。工作中我還做了10多年企業內部培訓講師,獲得了工科碩士學位、CPSM認證、PMP認證和中級經濟師認證等。但是,我內心卻很迷惘,總感覺知識和工作不能吻合,此時“看山不是山,看水不是水”。
    第三階段:看山還是山,看水還是水
    幾年前,我有幸結識了一些大數據專家,並學習了一些數據分析和挖掘的技巧,順便學習了六西格瑪知識體繫等。通過將這些大數據知識和技能用於實際的供應鏈管理工作,我心中的疑惑逐漸被解開。在戰略采購、間接采購、采購運營、庫存管理、績效評估、需求分析、項目管理等模塊大數據面板和MES、SRM、CRM、WMS、OA等繫統創建的實踐基礎上,可期望繼續通過迭代升級、逐步完善數據協同和業務協同。我認同了大數據和大數據分析、挖掘、決策的巨大力量,它讓我把之前所學可以更充分地用於實踐和創新中。此時,我在認識和心態上返璞歸真,“看山還是山,看水還是水”。
    本書是我結合自身的理論學習和實踐應用,花費一年多編著而成的。由於自身能力、知識和時間的局限,書中難免存在不足之處,歡迎廣大讀者提出寶貴的意見和建議(電話:18962691606(微信同號),郵箱:Charlie_han001@ 126.com),萬分感謝。

    韓勝建 敬呈讀者
    2021年4月


     
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