大數據賦能供應鏈管理

　　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、戰略採購管理、間接採購管理、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，採用場景化、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。

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 一個實踐者的複盤

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 探討製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：干係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：某集團公司深挖採購績效增值 / 67
　　案例3：大數據在供應鏈專案管理績效中的應用 / 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畫與預測 / 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畫和預測的框架和路徑 / 89
　　6.3 以數據驅動需求計畫和預測的系統及工具 / 94
　　案例1：基於客戶需求構建預測模型 / 103
　　案例2：通過庫存呆滯跟蹤分析，反向驅動計畫與預測的優化 / 106
　　案例3：銷售預測和出貨預測並行 / 107

第7章 大數據賦能戰略採購管理 / 109
　　7.1 建立各類戰略採購相關的主數據 / 109
　　7.2 基於主數據的戰略採購面板設計與數據分析 / 114
　　7.3 大數據驅動戰略採購效率提升 / 126
　　7.4 大數據完善供應商協同管理 / 139
　　案例1：大數據賦能戰略採購績效考核和職能變革 / 144
　　案例2：基於戰略採購協同痛點，打造供需雙方協同 / 145

第8章 大數據賦能企業間接採購降本增效 / 147
　　8.1 間接採購的管理現狀分析 / 147
　　8.2 間接採購預算和支出分析方法 / 150
　　8.3 間接採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採購透明化 / 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系統 / 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準分析 / 220
　　11.2 基於企業全部庫存的深度數據分析 / 223
　　11.3 大數據驅動呆滯庫存持續降低 / 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準 / 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 基於數據分析的協力廠商風險管理 / 243
　　12.3 製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 供應鏈創新需要依託數字化 / 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：企業數字化精益體系之路

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、專案管理PMP認證的專業人員；擁有19年的汽車、電子等行業的大型製造企業的採購和供應鏈管理經驗，以及2年的海外專案管理經驗；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、系統創新、大資料應用、專案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、戰略採購教戰手冊、採購與供應談判、採購合同與關係管理、採購項目管理、採購績效管理、採購與供應鏈案例、國貿術語及慣例、國際物流與貨物保險、大資料研習等。

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……