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課程背景：

當前全球經濟增速放緩、市場需求碎片化加劇，疊加地緣政治、原材料價格波動等不確定因素，傳統供應鏈管理模式正遭遇前所未有的瓶頸。企業普遍面臨“降本無門、協同無力、交付承壓”的三重困境：采購端依賴人工尋比價，成本數據不透明，“以對標驗證對標”的傳統方式難以穿透真實成本；供應商管理碎片化，單一依賴風險突出，績效評估缺乏量化標準，協同效率低下；預測端依賴經驗判斷，數據來源單一，導致預測誤差大、緊急插單頻發，齊套率與交付及時率雙低；庫存端缺乏科學管控模型，安全庫存設置不合理，呆貨積壓與資金占用嚴重，周轉率長期低迷。

與此同時，數字化轉型已成為企業核心競爭力，而AI 技術的爆發式發展為供應鏈升級提供了關鍵突破口。傳統供應鏈的“線性管理”思維已無法應對復雜多變的市場環境，企業亟需從“被動應對”轉向“主動預判”，從“部門割裂”轉向“全域協同”。AI 憑借高頻計算、數據挖掘、智能預判的核心優勢，能夠精準解決成本管控、供應商協同、預測計劃、庫存優化等核心痛點，實現供應鏈全鏈路的效率提升與價值重構。

在此背景下，本課程聚焦AI在供應鏈領域的實戰應用，旨在幫助企業突破傳統管理瓶頸，掌握AI驅動的供應鏈轉型方法論與實操工具，通過數字化、智能化手段構建 “強度 + 韌性”兼具的現代供應鏈體系，在激烈的市場競爭中搶占先機，實現可持續發展。

課程對象

采購經理、成本分析專員、物料經理、采購主管、采購人員、財務人員、供應鏈經理等相關人士

課程大綱：

一 傳統供應鏈的管理AI賦能下的供應鏈存在整體代差

1.降本增效的壓力依然巨大

（1）采購成本不夠透明，手段過于傳統

尋比價和對標依然是成本管理的常態

對標：用謊言來驗證謊言，得到的依然是謊言

成本管理的穿透力是遠遠不夠的

生產式AI恰恰能彌補上述的不足，我們從何處入手

（2）供應鏈各場景都充滿挑戰

單一供應商配合度極差

對客戶交付的壓力陡增

緊急插單頻繁

預測數據誤差極大

質量的讓步接受讓齊套率形同虛設

庫存管理的不完善導致周轉率沒有任何起色

（3）AI可以讓供應鏈的各模塊高緯度協同

2.AI如何助力降本增效

（1）AI供應鏈的協作機制讓供應鏈真正實現柔性

（2）AI的高頻計算讓供應鏈端到端高度協同

OKR考核體系的刺激及潤滑作用

供應鏈各環節數據量化及量化程度

跨部門的數據化協同

3、AI的訓練體系與實施

（1）輕量型AI的訓練與實施

（2）數據顆粒度的準備與訓練生成式AI的耦合關系

文件的準備

制度

流程

考核體系

目標

二、AI式鏈條引領下的供應商閉環管理與供應商數字化畫像

1、全生命周期的供應商AI管理體系

（1）供應商準入體系設置

8套資料的獲取與分析識別- AI自動識別與自動獲取

參與部門的權重與維度管理

（2）供應商品類管理：卡拉杰克矩陣與SWOT的核心區別與應用

（3）AI助力品類管理下的管理緯度及內容實施

不同的定價體系

不同的訂單配額體系

不同財務結賬方式

不同的庫存及補貨體系

不同的績效管理體系

2、評估分數的應用，供應商的AI畫像

（1）AI的評估緯度

質量

交付

價格

技術提升

人力配合

信息化配合

計劃與庫存配合

（2）分數的應用，AI讓供應商的績效徹底無死角應用

帳期

付款方式

訂單的配額

（3）績效評估與汰換

供應商淘汰的必要性與信息共享

強度與韌性的供應鏈與供應商配合的關系建設與維護

供應商發展與AI的延伸應用

3、SRM平臺的應用與AI的耦合

遠程訪問的價值

合同的共享

預測與計劃的共享

績效的分數共享與應用

AI加持下的線上談判

三、AI助力采購降本及成本穿透力

1、AI,定價體系與價格的合理性分析

(1)本方需求與供應商過剩的模型下的價格博弈

(2)大宗的基差采購與定價體系

(3)需求波動模型與定價的合理性分析

(4)AI價格的模型介入定價體系分析

2、AI的成本分析與成本模板

(1)成本分析的12個模塊

人工、材料、加工

三大費用

包裝、物流成本（內外）

技術、稅金、利潤

（2）雙緯度的成本模板如何在AI的加持下把成本徹底擊穿

線上談判，把成本穿透力順理成章為談判籌碼

成本模型植入電子合同

甄別供應商成本數據的真假

3、AI與持續降本的深度協作

（1）供應鏈金融降本體系

稅收補貼

匯票交易

匯率（到岸與離岸）

質量保證金的妙用

（2）大宗物料的集采與支付方式

集采2.0:供應商權利的模式

三段支付與增值費發票的關系

（3）國產化的價值與實施方案

高效產學研資金的利用

項目選型

測試

版本混行

（4）供應商扶持與供應商早期介入對成本的幫助

扶持項目的篩選與界定

扶持的內容

風控的植入

（5）技術革新與物料型譜對降本的幫助

一物一碼、一碼一物

工藝合并與工藝革新

VA/VE的植入

四、AI模型在提升預測準確、提升齊套率與保交付的場景應用

1、預測、計劃與庫存的關系（S&OP與IBP的利弊區別）

2、預測數據的獲取以及預測數據的過濾（IBP的核心）

（1）AI自動獲取的預測數據渠道

（2）AI的預測數據過濾體系與模型之間的邏輯

預測、計劃、銷售的協同

技術與質量對保交付的幫助

3、AI過濾體系-計劃大數據的核心

（1）預測數據多元化來源渠道-不能指望銷售

銷售數據

KA數據

經營目標數據

歷史數據

新品導入數據

（2）數據過濾，AI是未來的希望也是當下唯一的捷徑

（3）預測與計劃的轉換

4、緊急插單的應對與管理

（1）客戶的級別分類，不是所有客戶都有享受隨時插單的待遇

（2）插單不是靠拍腦袋、不是嗓門大小、不是靠人情世故，而是靠數據的判斷得出的利潤大小來決定

（3）插單的數據錄入-采購、銷售、倉庫、生產等7個部門的數據博弈

5、非標計劃、多品種小批量的管理計劃模型

（1）拆分的魅力- BOM的二次拆分，目的防止客戶的技術變更，以導致不必要的庫存

（2）介入部門：法務、采購、IE、生產等，如何操作

五、AI控制庫存與周轉提升

1、安全庫存的設置，影響安全庫存設置的6個因素（AI模型）

（1）周期內的預測

（2）周期的實際銷售數據

（3）周期內的平均絕對偏差值（MAD-mean absolute deviation）

（4）周期的市場波動情況

（5）物料采購的前置時間（LT-lead time）

（6）市場滿意度

2、呆貨的界定，不是所有物料都是呆貨

3、技術部門在AI的監督下對庫存的幫助及對供應鏈的貢獻

（1）技術變更，AI的預判

（2）技術的設計失誤，AI的預警

（3）技術工程師指定供應商讓其坐地起價，AI如何應對

4、AI庫存處理的體系：1+8=9個方法，但庫存的處理不是關鍵，關鍵是如何防患于未然

（1）IOI-institute of inventory物料字典-信息共享的魅力與價值

（2）退貨與回購

（3）拉低標準使用

（4）以物易物

……課上詳述

六、AI的成功與信息化的集成管理與數據顆粒度密不可分

1、AI不可能游離在系統之外，如何植入并深度耦合

2、信息系統的互相兼容與AI互相融通是柔性的第一步

（1）遠程訪問的價值

（2）信息對稱和信息化部署

（3）一碼通的價值

3、SaaS的布局與應用（software as a service）與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的價值與AI運維共創

（1）規劃

（2）數據準備

（3）測試

（4）訓練AI

（5）應用與糾偏

【自由提問與信息分享-耗時30分鐘】

總結： …………

馬老師

德國漢堡大學供應鏈管理、復旦大學博士、美國華盛頓大學訪問學者、資深采購及物流領域專家。美國運輸工程師協會會員、美國物流管理協會會員、美國工程采購協會會員、中歐商學院外聘教授，前沿講座特邀嘉賓，攜訓網特邀講師。

現任世界著名500強企業中國區物流總監，全面負責各工廠的物流系統的改善和優化。之前任2家世界500強企業采購經理、物流經理；中國第三方物流有限公司首席技術官，上海司達物流信息系統管理有限公司總經理。

曾任中國物資儲運總公司數碼倉儲實施技術總監，上海張江高科控股公司MRP系統實施主管，并曾擔任IBM公司戰略咨詢部（原普華永道咨詢公司）供應鏈設計的高級顧問。并先后受聘托馬森中國公司、埃森哲中國公司物流顧問。

馬曉峰先生曾接受國際最先進的供應鏈和物流管理的系統學習，擅長供應鏈和物流系統，工廠制造系統、具有豐富的ERP、MRP、JIT、CRM、BPR、PM的實踐經驗，其豐富的實踐和咨詢案例分享結合開放互動授課風格，獲得了極高的課程滿意率。其出色的問題分析和解決能力為所服務企業獲得一致贊賞和認可。

工作經歷：

埃森哲中國公司、普華涌道深圳公司上海分公司物流顧問

復旦大學國際經營講習所講師

上海市勞動局物流項目培訓發起人之一

上海緊缺人才辦公室指定物流培訓師

上海社會科學院生產管理、物流、項目講師

復旦大學國際經營技術講習所ILT和CIPS專業講師

上海德才教育培訓中心客座教授

曾任中國物資儲運總公司數碼倉儲實施技術總監

上海張江高科控股公司機械電腦有限公司MRP系統實施主管

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