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课程大纲

S&OP简介

  • 什么是销售与运营计划?
  • S&OP的主要优势与挑战。
  • S&OP周期及其与供应链规划的整合。

需求预测技术

  • 统计预测方法(移动平均、指数平滑)。
  • 机器学习和人工智能在需求预测中的应用。
  • 处理季节性、趋势和需求波动。

S&OP数据分析

  • 数据来源与需求信号分析。
  • 使用Excel和Power BI进行需求规划。
  • 构建数据驱动的预测模型。

优化预测准确性

  • 识别预测误差和偏差。
  • 提高预测准确性的技术。
  • 跨职能团队协调的最佳实践。

库存与供应规划

  • 平衡库存水平与需求波动。
  • 优化补货策略。
  • 管理易腐与非易腐产品。

跨职能协作

  • 在S&OP中协调销售、运营和财务。
  • 在预测与规划中达成共识。
  • S&OP会议中的有效沟通策略。

S&OP技术与工具

  • 现代S&OP软件概述。
  • 实施数字仪表板以支持实时决策。
  • S&OP成功实施案例研究。

S&OP持续改进

  • 监控与优化S&OP流程。
  • 衡量关键绩效指标(KPI)。
  • 实现95%预测准确性的策略。

总结与下一步

要求

  • 了解供应链管理原则。
  • 具备需求规划和预测技术经验。
  • 熟练使用Excel或供应链分析工具。

受众

  • 需求规划师。
  • 供应链专业人员。
  • 运营经理。
 14 小时

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