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IBP-端到端预测计划与库存协同

【课程编号】:MKT033274

【课程名称】:

IBP-端到端预测计划与库存协同

【课件下载】:点击下载课程纲要Word版

【所属类别】:物流管理培训

【时间安排】:2024年04月23日 到 2024年04月24日4900元/人

2023年08月25日 到 2023年08月26日4900元/人

【授课城市】:成都

【课程说明】:如有需求,我们可以提供IBP-端到端预测计划与库存协同相关内训

【课程关键字】:成都需求预测培训,成都库存控制培训

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培训背景

1、计划与库存,十分令人担忧的话题,当今制造业最具有代表性的话题而不是之一。库存为何那么令人“魂牵梦绕”,令人深恶痛绝,其个中原由大家比我本人更加清楚。

2、很是敬佩有库存方面OKR的公司,至少可以让同事明白造成的原因:市场计划的变更是罪魁祸首、多品种小批量是保交付路上的一大障碍、信息系统一味的把销售的预测拷贝过来然后再粘贴出去,新的预测技术无法导入计划系统……..

3、采购面对频繁变更的计划,要的货物没有,不要的很多,要采购抓狂;紧急插单频出,成本慢慢失去控制……

4、IBP价值全景呈现,为何S&OP掣肘了供应链计划的发展,您将从本课找到答案

培训对象

供应链/计划/物料/库存/订单/物流等相关人员,数据预测人员

培训内容

第一部分:供应链控制塔:IBP的价值-数字化的价值

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

S&OP的利弊

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

终端市场预测误差更大

不确定因素太多

2、IBP的核心内容和价值观:高利润+低成本

IBP=S&OP+APS+MOM

数学模型与算法的价值

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)的核心理念

(2)过滤体系对预测的帮助(多渠道数据管理)

销售数据

KA大客户数据

经营目标数据

经销商数据

新产品导入

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

OTD(on time delivery)准时交货率的使用

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

IOI的应用:库存字典的使用—institute of inventory

仓库数据共享的利器

(5)如何权衡库存与需求之间的矛盾

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

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

MTO(按定单)的特点是什么

MOM的价值

MTS(按库存)的特点是什么—如何区别对待-二者混有的

非标的威胁

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

客户原因

市场原因

(2)应对措施

供应商的快速响应(APP的价值)

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

插单频繁(预警与报警机制)

质量让步接受频繁

齐套率不达

生产计划不稳定

预测严重失实

(2)及时交付

JIC柔性交付核心与供应商管理(JIT是谬误)

品类分类的价值

安全库存的设置

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

周期内的预测数据平均值

周期内的实际销售数据平均值

周期内的MAD值

物料的前置时间

市场增长和降低率

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

技术的变更

技术的设计失误

MOQ的强势推进

客户的变更

订单的延期和取消

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)库存周转提升的9个方法

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

第六部分:总结

(1)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

(2)自由提问于信息共享

马老师

专业背景

“供应链与物流”金牌讲师,管理学专业,从事供应链相关行业20年,积累了丰厚的行业经验

授课风格

用案例来解释您的困惑,用经验解决问题

专长领域

供应链数据治理、供应链数字化转型、供应链区块链、智能供应链、采购、精益物流及智能物流、绿色物流、MMOG、预测与计划、采购成本、库存控制、供应商管理、工业APP应用等

服务企业

汽车机车:中国中车、常熟捷豹路虎、沈阳宝马、广汽三菱、陕重汽、吉利、武汉雷诺等

汽车电子类:大陆电子、泰科、村田、博世、博泽、曼胡默尔、马勒、安道拓、ZF、德纳等

工程施工类:中交建、中建7局等

大型设备类:金风科技、中船重工、阿特拉斯科普柯、美卓等

重工类:三一、徐工、阿特拉斯-科普柯、日立建机等

医药及医疗器械类:诺和诺德、赛默飞世尔、强生、飞利浦、东软、迈瑞、扬子江药业等

食品类:伊利、山东金锣、可口可乐、好时、不凡帝范梅勒等

物流类:顺丰、天地华宇、中远海、海丰、保正等

快销品类:江门维达、广州立白、迪卡侬等

化学类:中海化学、中化蓝天、扬子石化巴斯夫、西太平洋、立邦、君正氯碱、新疆中泰等

服装类:海澜、报喜鸟等

电力资源类:保利协鑫、正泰、力诺、金盘、晶科、晶澳、隆基等

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