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課程背景

供應鏈從來不缺數據，但是極缺訓練有素的數據分析者。很多供應鏈從業人員試圖從六西格瑪的學習中取得方法和工具，卻發現學到的多是質量管理的概念，很難運用于非常動態的供應鏈中，更不用說供應鏈改善的成功案例。培訓老師兼具質量管理和供應鏈改善兩個領域的專業素養和工作經驗，能很好地闡釋統計學的方法和工具，激發學員潛力，自覺地將專業工具運用到日常工作中。智能化時代呼喚智能供應鏈，能夠掌握數據分析并為大數據做準備，學員的職業道路會越走越寬！

課程目的

學習掌握應用統計學基本知識，加強對供應鏈的理解和指導

熟悉六西格瑪的統計原理和DMAIC持續改善方法論

將統計工具Minitab, R語言運用于預測需求波動，計算安全庫存等方面

理解掌握供應鏈改善項目的推動步驟

通過圖表展示供應鏈現狀及問題，供部門KPI考核或高層S&OP討論決策

運用精益六西格瑪知識和內部運營團隊和銷售團隊進行高質量溝通

大數據分析前瞻

課程大綱

供應鏈中的統計學應用 總兩天- 第一天

1.前言

a)供應鏈中的流程管理和數據分析

b)邏輯推理基礎：批判性思維

c)統計學概覽：從統計描述到實驗設計

d)六西格瑪項目展示

e)運營改善的三個層次

2.供應鏈改善項目的規劃和定義 Define

a)項目章程 & 流程圖練習

b)項目管理基本技巧 （1）PMO與項目階段

3.測量階段 Measure (1)

a)供應鏈績效KPI與對標 Benchmarking

b)需求預測：Minitab中的時間序列分析

c)增長策略與需求預測：Ansoff 矩陣

d)S&OP與供應鏈績效改善：交付及時性的均值與波動

e)精益供應鏈最佳實踐：回轉壽司練習

f)雙料箱系統、拉動生產與供應鏈計劃

g)項目管理基本技巧 （2）Gantt 與 PERT chart

h)MRP與拉動、Milk Run 循環補貨

i)課堂練習：從需求預測到MRP

j)快速換模SMED與換線頻次探討

k)供應鏈中的數據可靠性 MSA/GR&R

l)練習：氣球

m)流程能力 Cpk, Ppk, 庫存準確性與PPM

4.項目管理基本技巧 （3）團隊建設

5.VSM與供應鏈改善、SCOR-P

供應鏈中的分析推理 總兩天- 第二天

6.分析階段 Analyze

a)七大QC改善工具

b)TOC與精益改善

c)數理邏輯與統計學假設檢驗

d)Fishbone, Pareto, FMEA練習

7.改善階段 Improve

a)項目管理基本技巧 （4）電梯短講

b)交付及時性與六西格瑪質量

c)練習：投石機

d)QFD練習：產品市場矩陣

e)項目管理基本技巧 （5）會議與沖突管理

f)交付及時性與OEE/ TPM

8.控制階段： Control

a)SOP與SPC

b)安全庫存設置的回顧

c)新產品開發：DFM & DFSS

d)SKU 管控

e)流程控制與運營管理

f)課程小結

g)改善無止境練習：T shirt

9.供應鏈策略：從企業戰略到S&OP到訂單執行

楊老師

經濟學碩士，精益運營教練, Six Sigma MBB，中歐國際工商管理學院國際EMBA，美國供應鏈協會ASCM/ APICS SCOR-P和CPIM認證，上海芥姜咨詢創始人。在通用電氣等多家知名跨國公司、民營集團和上市公司擔任過廠長、供應鏈總監、GM，COO，運營 VP等職務，楊老師在美國工作學習近5年，有20年的跨國公司工作經驗。為上海財經大學和烏克蘭KMBS商學院以及美國Washington & Lee University特邀講師。為SCOM資深專家和專欄作者，榮獲2019年度“發表原創文章最多的專欄作者”。

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