上课时间：2025年12月26日,结束时间：2025年12月27日

上课地点：广州

课程费用：5180元

课程对象：有3年以上实践经验的采购与供应链管理从业人员

课程目标

了解从供应链管理视角的采购与供应管理职能要求

了解数字化供应管理的概念与价值

掌握数字化寻源的工具与应用

掌握需求分析技术的实践应用

掌握物料管理与可视化交付管理的应用工具与技术

掌握数字化合同与绩效管理的工具与方法

了解基于大数据，云计算，AI及感知技术对于供应管理智能化的发展推动

课程大纲

前言：关于数字化采购

1.企业的信息化与数字化的差异

2.供应链数字化转型的挑战

3.供应链发展的五个阶段与数字化的关系

4.供应链数字化与采购数字化

5.采购管理的五个阶段与数字化的关系

6.数字化采购战略

7.数字化战略带来的收益

第一模块从传统采购到数字化供应管理

1．传统采购管理与数字化供应管理的差异

2．数字化供应管理的意义

3．数字化供应管理包含哪些方面

4．数字化供应管理的特征

5．构建数字化供应管理的步骤与途径

6．数据驱动业务和系统迭代的4个阶段

7．数字化供应管理的关键流程管理与任务目标

8．数字化供应管理必须涵盖的业务场景

9．AI在供应管理中主要的应用方式和潜在优势

10．数字化供应管理系统解决方案案例

第二模块需求与计划的管理

1.从需求到库存策略到补货策略的逻辑

2.需求的特征

3.基于需求差异的分类策略管理

4.构建适配需求类型的预测管理流程

5.构建对于预测的追踪与纠偏

6.内部采购商城，智能柜与感知技术优化需求管理

7.构建物料ABC分类管理模型

8.构建需求波动率XYZ的分析模型

9.构建ABC/XYZ组合分析模型与补货策略制定

10.构建三种补货策略模型

11.案例：看板流补货逻辑

第三模块战略寻源中的数字化应用战略寻源的过程

1.采购业务管理的一般流程

2.战略寻源的过程

3.构建与研发同步的供应商协同开发平台

4.获取潜在供应商信息的方式

5.潜在供应商的注册与信息收集

6.构建标准化的信息收集（RFx的数字化应用）

7.智能搜索技术在寻源中的应用

8.AI在供应商海选中的智能筛选应用

9.大数据对于供应商评价的应用

10.构建组合分析模型驱动采购战略与智能管理

11.探讨：VR技术是否能替代供应商现场审核

第四模块价格决策与成本控制的数字化

1．多种采购方式的数字化管理应用

2．报价决策的4种方式与全场景模型

3．成本模板与电子询比价

4．电子招标方式的应用

5．谈判采购管理

6．公开市场价格趋势与大宗商品采购管理

7．供应商主数据与供应商数据库

8．物料的数据管理

9．供需平衡与供应弹性管理

10．最优选择的基础：优选供应商清单与优选零部件清单

11．成本管理的数据化驱动

探讨：成本模型构建的过程

探讨：如何构建成本趋势预测

探讨：CDM协同研发管理系统与供应商的链接

第五模块数字化合同管理

1.电子合同生命周期管理

2.电子签约一体化的解决方案

3.电子合同签署流程

4.电子合同签约全流程智能化应用

5.电子合同的覆盖场景

6.电子合同业务平台

7.电子合同管理在采购管理中的具体功能

第六模块P2P从订单到付款的数字化管理

1.从订单到付款的流程

2.订单交期与反馈的数字化管理

3.付款流程的智能管理（自动对账与三单匹配）

4.基于3PL的WMS的VMI仓管理流程

5.订单分配的智能决策（TVO与绩效驱动）

6.供应风险的数字化管理

7.可视化的生命周期管理

8.探讨：区块链技术在交易管理中的价值与实施难点

第七模块建立预交付、可视化交付与质量预交付系统

1.构建全场景的交付模式（标准、越库、直发、VMI与寄售）

2.RFID，一维码和二维码的应用与解耦点管理

3.对于供应商库存进行可视化管理

4.数字化质量预交付管理机制

5.远程提货交接与发运协同反馈机制

6.运输交付过程的可视化管理

7.感知技术对于高价值与特殊物料的在途安全管理应用

8.高效客户响应ECR与可视化管理带来的采购决策变化

第八模块数字化供应商管理

1.可视化的供应商关系生命周期管理

2.构建供应商管理的4阶段15步管理流程

3.供应商分级的数字化管理

4.供应商绩效的数字化评估

5.持续改善的数字化驱动

6.供应质量反馈与改善管理的数字化管理

7.基于绩效的采购战略动态管理

第九模块控制塔、仪表盘与供应绩效管理

1.数字化供应绩效管理的特点与要点

2.控制塔与仪表盘

3.构建可视化仪表盘方式与工具

4.供应绩效的动态与静态管理

5.供应流程，绩效与风险的动态与静态管理

后记给采购与供应链人员的建议

提升供应链管理的专业技能

提升数据认知与数据治理能力

拥抱新技术（AI的应用练习）