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相关关键词专题:
  • 供应链管理专题
  • 供应链管理
    AI在数字化采购价格降本和供应链管理中的应用
    【参加对象】 采购总监、供应链总监、采购经理、采购专员、财务审计经理、预算经理、“供应商管理”经理、主管及专员,成本分析工程师及相关从业工作人员
    【时间地点】 2026年4月23-24日 上海
    【培训讲师】 马晓峰
    【课程费用】 5200元/人(包含:培训费、培训教材、增值税发票、证书、午餐及茶歇)
    【服务热线】
    我该如何报名?     下载课纲  在线咨询  在线咨询  
    课程背景:
        当前全球经济增速放缓、市场需求碎片化加剧,叠加地缘政治、原材料价格波动等不确定因素,传统供应链管理模式正遭遇前所未有的瓶颈。企业普遍面临“降本无门、协同无力、交付承压”的三重困境:采购端依赖人工寻比价,成本数据不透明,“以对标验证对标”的传统方式难以穿透真实成本;供应商管理碎片化,单一依赖风险突出,绩效评估缺乏量化标准,协同效率低下;预测端依赖经验判断,数据来源单一,导致预测误差大、紧急插单频发,齐套率与交付及时率双低;库存端缺乏科学管控模型,安全库存设置不合理,呆货积压与资金占用严重,周转率长期低迷。
        与此同时,数字化转型已成为企业核心竞争力,而AI 技术的爆发式发展为供应链升级提供了关键突破口。传统供应链的“线性管理”思维已无法应对复杂多变的市场环境,企业亟需从“被动应对”转向“主动预判”,从“部门割裂”转向“全域协同”。AI 凭借高频计算、数据挖掘、智能预判的核心优势,能够精准解决成本管控、供应商协同、预测计划、库存优化等核心痛点,实现供应链全链路的效率提升与价值重构。
        在此背景下,本课程聚焦AI在供应链领域的实战应用,旨在帮助企业突破传统管理瓶颈,掌握AI驱动的供应链转型方法论与实操工具,通过数字化、智能化手段构建 “强度 + 韧性”兼具的现代供应链体系,在激烈的市场竞争中抢占先机,实现可持续发展。

    课程大纲:

    一 传统供应链的管理AI赋能下的供应链存在整体代差
    1. 降本增效的压力依然巨大
    (1)采购成本不够透明,手段过于传统
     ◇ 寻比价和对标依然是成本管理的常态
     ◇ 对标:用谎言来验证谎言,得到的依然是谎言
     ◇ 成本管理的穿透力是远远不够的 
     ◇ 生产式AI恰恰能弥补上述的不足,我们从何处入手
    (2)供应链各场景都充满挑战
     ◇ 单一供应商配合度极差
     ◇ 对客户交付的压力陡增
     ◇ 紧急插单频繁
     ◇ 预测数据误差极大
     ◇ 质量的让步接受让齐套率形同虚设
     ◇ 库存管理的不完善导致周转率没有任何起色
    (3)AI可以让供应链的各模块高纬度协同
    2. AI如何助力降本增效
    (1)AI供应链的协作机制让供应链真正实现柔性
    (2)AI的高频计算让供应链端到端高度协同
     ◇ OKR考核体系的刺激及润滑作用
     ◇ 供应链各环节数据量化及量化程度
     ◇ 跨部门的数据化协同
    3、AI的训练体系与实施
    (1)轻量型AI的训练与实施
    (2)数据颗粒度的准备与训练生成式AI的耦合关系
     ◇ 文件的准备
     ◇ 制度
     ◇ 流程
     ◇ 考核体系
     ◇ 目标

    二、AI式链条引领下的供应商闭环管理与供应商数字化画像

    1、全生命周期的供应商AI管理体系
    (1)供应商准入体系设置
     ◇ 8套资料的获取与分析识别- AI自动识别与自动获取
     ◇ 参与部门的权重与维度管理
    (2)供应商品类管理:卡拉杰克矩阵与SWOT的核心区别与应用
    (3)AI助力品类管理下的管理纬度及内容实施
     ◇ 不同的定价体系
     ◇ 不同的订单配额体系
     ◇ 不同财务结账方式
     ◇ 不同的库存及补货体系
     ◇ 不同的绩效管理体系
    2、评估分数的应用,供应商的AI画像
    (1)AI的评估纬度
     ◇ 质量
     ◇ 交付
     ◇ 价格
     ◇ 技术提升
     ◇ 人力配合
     ◇ 信息化配合
     ◇ 计划与库存配合
    (2)分数的应用,AI让供应商的绩效彻底无死角应用
     ◇ 帐期
     ◇ 付款方式
     ◇ 订单的配额
    (3)绩效评估与汰换
     ◇ 供应商淘汰的必要性与信息共享
     ◇ 强度与韧性的供应链与供应商配合的关系建设与维护
     ◇ 供应商发展与AI的延伸应用
    3、SRM平台的应用与AI的耦合
     ◇ 远程访问的价值
     ◇ 合同的共享
     ◇ 预测与计划的共享
     ◇ 绩效的分数共享与应用
     ◇ AI加持下的线上谈判

    三、AI助力采购降本及成本穿透力
    1、AI,定价体系与价格的合理性分析
    (1)本方需求与供应商过剩的模型下的价格博弈
    (2)大宗的基差采购与定价体系
    (3)需求波动模型与定价的合理性分析
    (4)AI价格的模型介入定价体系分析
    2、AI的成本分析与成本模板
    (1)成本分析的12个模块
     ◇ 人工、材料、加工
     ◇ 三大费用
     ◇ 包装、物流成本(内外)
     ◇ 技术、税金、利润
    (2)双纬度的成本模板如何在AI的加持下把成本彻底击穿
     ◇ 线上谈判,把成本穿透力顺理成章为谈判筹码
     ◇ 成本模型植入电子合同
     ◇ 甄别供应商成本数据的真假
    3、AI与持续降本的深度协作
    (1)供应链金融降本体系
     ◇ 税收补贴
     ◇ 汇票交易
     ◇ 汇率(到岸与离岸)
     ◇ 质量保证金的妙用
    (2)大宗物料的集采与支付方式
     ◇ 集采2.0:供应商权利的模式
     ◇ 三段支付与增值费发票的关系
    (3)国产化的价值与实施方案
     ◇ 高效产学研资金的利用
     ◇ 项目选型
     ◇ 测试
     ◇ 版本混行
    (4)供应商扶持与供应商早期介入对成本的帮助
     ◇ 扶持项目的筛选与界定
     ◇ 扶持的内容
     ◇ 风控的植入
    (5)技术革新与物料型谱对降本的帮助
     ◇ 一物一码、一码一物
     ◇ 工艺合并与工艺革新
     ◇ VA/VE的植入

    四、AI模型在提升预测准确、提升齐套率与保交付的场景应用
    1、预测、计划与库存的关系(S&OP与IBP的利弊区别)
    2、预测数据的获取以及预测数据的过滤(IBP的核心)
    (1)AI自动获取的预测数据渠道
    (2)AI的预测数据过滤体系与模型之间的逻辑
     ◇ 预测、计划、销售的协同
     ◇ 技术与质量对保交付的帮助
    3、 AI过滤体系-计划大数据的核心
    (1)预测数据多元化来源渠道-不能指望销售
     ◇ 销售数据
     ◇ KA数据
     ◇ 经营目标数据
     ◇ 历史数据
     ◇ 新品导入数据
    (2)数据过滤,AI是未来的希望也是当下唯一的捷径
    (3)预测与计划的转换
    4、紧急插单的应对与管理
    (1)客户的级别分类,不是所有客户都有享受随时插单的待遇
    (2)插单不是靠拍脑袋、不是嗓门大小、不是靠人情世故,而是靠数据的判断得出的利润大小来决定
    (3)插单的数据录入-采购、销售、仓库、生产等7个部门的数据博弈
    5、非标计划、多品种小批量的管理计划模型
    (1)拆分的魅力- BOM的二次拆分,目的防止客户的技术变更,以导致不必要的库存
    (2)介入部门:法务、采购、IE、生产等,如何操作

    五、AI控制库存与周转提升
    1、安全库存的设置,影响安全库存设置的6个因素(AI模型)
    (1)周期内的预测
    (2)周期的实际销售数据
    (3)周期内的平均绝对偏差值(MAD-mean absolute deviation)
    (4)周期的市场波动情况
    (5)物料采购的前置时间(LT-lead time)
    (6)市场满意度
    2、呆货的界定,不是所有物料都是呆货
    3、技术部门在AI的监督下对库存的帮助及对供应链的贡献
    (1)技术变更,AI的预判
    (2)技术的设计失误,AI的预警
    (3)技术工程师指定供应商让其坐地起价,AI如何应对
    4、AI库存处理的体系:1+8=9个方法,但库存的处理不是关键,关键是如何防患于未然
    (1)IOI-institute of inventory物料字典-信息共享的魅力与价值
    (2)退货与回购
    (3)拉低标准使用
    (4)以物易物
    ……课上详述

    六、AI的成功与信息化的集成管理与数据颗粒度密不可分
    1、AI不可能游离在系统之外,如何植入并深度耦合
    2、信息系统的互相兼容与AI互相融通是柔性的第一步
    (1)远程访问的价值
    (2)信息对称和信息化部署
    (3)一码通的价值
    3、SaaS的布局与应用(software as a service)与AI的端到端集成和降本增效
    (1)SRM 
    (2)CRM 
    (3)MES
    (4)WMS
    (5)TMS
    (6)MOM
    4、ITBP的价值与AI运维共创
    (1)规划
    (2)数据准备
    (3)测试
    (4)训练AI
    (5)应用与纠偏
    【自由提问与信息分享-耗时30分钟】
    总结: …………

    特别收益:拥有CPSM证书人士参加培训可以获得(8个/天)CPSM继续教育学时


    讲师介绍:马晓峰
        德国汉堡大学供应链管理、复旦大学博士、美国华盛顿大学访问学者、资深采购及物流领域专家。美国运输工程师协会会员、美国物流管理协会会员、美国工程采购协会会员、中欧商学院外聘教授,前沿讲座特邀嘉宾,携训网特邀讲师。
        现任世界著名500强企业中国区物流总监,全面负责各工厂的物流系统的改善和优化。之前任2家世界500强企业采购经理、物流经理;中国第三方物流有限公司首席技术官,上海司达物流信息系统管理有限公司总经理。
        曾任中国物资储运总公司数码仓储实施技术总监,上海张江高科控股公司MRP系统实施主管,并曾担任IBM公司战略咨询部(原普华永道咨询公司)供应链设计的高级顾问。并先后受聘托马森中国公司、埃森哲中国公司物流顾问。
        马晓峰先生曾接受国际最先进的供应链和物流管理的系统学习,擅长供应链和物流系统,工厂制造系统、具有丰富的ERP、MRP、JIT、CRM、BPR、PM的实践经验,其丰富的实践和咨询案例分享结合开放互动授课风格,获得了极高的课程满意率。其出色的问题分析和解决能力为所服务企业获得一致赞赏和认可。 
    工作经历:
    埃森哲中国公司、普华涌道深圳公司上海分公司物流顾问
    复旦大学国际经营讲习所讲师
    上海市劳动局物流项目培训发起人之一
    上海紧缺人才办公室指定物流培训师
    上海社会科学院生产管理、物流、项目讲师
    复旦大学国际经营技术讲习所 ILT 和 CIPS 专业讲师
    上海德才教育培训中心客座教授
    曾任中国物资储运总公司数码仓储实施技术总监
    上海张江高科控股公司机械电脑有限公司 MRP 系统实施主管
    授课风格:战略性和实用性相结合的生动传授方式,促使学员全神贯注。
    报名方式
    方式一:在线提交报名表
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