供应链数智化实战

一、数智化的顶层思路

1、数智化转型为何

• 公司中的流程和人类的神经

• 公司中的资讯和人类的神经信号

• 数智化：在数字世界中支援公司构造神经系统

2、数智化顶层思路轮廓

• 感知：获取原始资料

• 认知：抽取要害资讯

• 推理决策：形成规划

• 反馈动作：施行规划

小交流：倘若你在跟心仪的女神约会……

3、我们应该关注哪些数智化技艺

• 基础设施：解除计算机的本领封印

• 资料运用：搬金砖VS挖金矿

实例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测

4、何为“公司经脉”和“AI针灸”

• 资讯化：固化流程/资讯流转/资料积累

• 机器智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技艺

5、数智化转型有哪三个必经阶段

• Digitization：无纸化

• Digitalization：高效化

• Digital transformation：无人化

• 每个阶段的要害技艺以及数智化的决胜技艺

实例：人员绩效智能评核系统

二、供给链核心概念导入

1、供给链在公司中的地位

• 公司中唯二能“挣钱”的部门

• 工业领域的公司竞争核心是供给链

实例：通用电气供给链实例

2、供给链的管控要素

• 供应商基础管控

• 招标以及寻源管控

• 订单以及物流管控

• 供应商绩效考核

• 合同管控

• 兑付账款管控

实例：特斯拉供给链拆解，戴尔的基本供给链

3、工业公司供给链的管控痛点

• 20%的间接物料吃掉公司80%的时间成本

•

传统采购中的：低、慢、差、弱、散

实例：海尔生产外包装模块化，通用汽车和波音公司供给链挑战

4、供给链金融概念导入

• 供给链金融的核心玩法

• 供给链金融的不同种类

•

汽车领域供给链金融实例

实例：UPS物流金融业务

5、数智化供给链标杆

• 事务性事务系统处理

• 寻源和采购高效处理

• 品类管控以及采购打法着重处理

• 数智化供给链的提质、降本、增效、风控

实例：

华能集团

怎样破解电力业界供给链数智化挑战，传统供给链和数智化供给链比较

三、供给链数智化转型

1、供给链数智化转型方略

• 供给链数智化转型的时代契机

• 供给链数智化转型的方略思路

•

供给链数智化转型的方略趋势

实例：世界最大航空发动机公司供给链转型实例、IBM数智化供给链转型实例

2、数智化引发的供给链变革

• 数智化引发采购规划变革

实例：COSTA采购诉求预测平台

• 数智化引发采购进程变革

实例：海尔数智化采购

• 数智化引发生产进程变革

实例：海尔数智化采购

• 数智化引发供给链营运变革

实例：世界500强电子生产公司数字供给链解题打法

• 数智化引发的逆向供给链变革

实例：亚马逊可持续演进供给链规划

• 数智化供给链将控塔概念导入

实例：宝洁供给链将控塔

3、供给链数智化经典实例

• 京东的智慧供给链

实例：京东无界智能供给链

• 阿里巴巴的数智化供给链

实例：菜鸟供给链网络

• 数智化技艺重塑美的供给链

实例：美的智联供给链-制造业供给链标杆

• 联想的数智化供给链以及背后办法

实例：联想供给链数智化转型全进程回顾

4、供给链数智化的度量办法

• 传统供给链度量办法

• 数智化供给链成熟度指标

• 数字意识成熟度指标

• 怎样采用上述指标

四、智能化底层原理，以及其带给供给链的新可能

1、机器智能的2大底层原理

• 推演固化：师傅“教”徒弟

• 学识抽取：师傅“带”徒弟

实例：预测男生是否会受女生欢迎

2、机器智能的6大底层套路

• X-Ypairs：学识抽取

• Y→X：生成万物

• X1-X2 pairs：推荐匹配

• X only：聚类算法

• Y only：超越人类

• Dot & Line：学识图谱

• 机器智能演进的终点

实例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，从实践看，清华数字虚拟人，谷歌核聚变将控系统，美军自动驾驶战机

3、机器智能的6步落地法

• 价值驱动 or 资料驱动

• 机器研习 ≠ 江湖算命

• 资料模型 VS 机理模型

• 海量资料   ∪ 深度研习

• 业界专家 ||  客观事实

• 行政可行 ≈  最大门槛

实例：产线良品率拉升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，具体来看，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%

4、机器智能的在智慧供给链中的运用

• 预测诉求提前备战

• 仓储机器人替代人工

• 路径最精进拉升效率

实例：某著名汽车品牌销量预测，往细里说，亚马逊VS京东仓储机器人对比，百度AI物流调度最精进实例

五、数智化项目推进办法

1、办法串讲：先发散再收敛

2，以价值为导向的头脑风暴

• 痛点问题罗列

• 痛点问题排序

3、资料准备阶段的可行性收敛

• 数智化项目机理拆解

• 数智化项目资料关联性拆解

• 数智化项目资料质量拆解

4、资料采用阶段的可行性收敛

• 谁能够成为AI的“师傅”

• 我们能否请得起这个“师傅”

5，行政可行性收敛

• 横向行政跨越拆解

• 纵向行政跨越拆解

6、方案展示以及碰头

• 专精可行性拉升

• 业界可行性拉升

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珀菲特顾问|王明哲老师