大數據賦能供應鏈管理

內容簡介

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套用管理方法，所有階段的講解均附有案例、表單和工具，並對數位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必備參考書。

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復盤

第1章數據套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