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智慧物流體系化建設與應用

價格:聯系客服報價

上課方式:公開課/內訓/總裁班課程 時間上課時間:2天

授課對象:企業中高層管理者、供應鏈物流總監及骨干員工等

授課講師:陶威

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課程背景

新零售新商業的發展,已經極大的改變了企業的生產方式和物流方式,智慧物流體系建設是物流企業特別是快遞快運行業在深刻變革的部分。隨著商業交易的旺盛,中國物流行業迎來了爆發式增長。智慧物流急需要解決的是在自動分揀,智能調度以及透明跟蹤三個方面。作為物流從業者,了解當前物流所處環境,清楚當前客戶需求,能夠通過對當前知名標桿企業的業務運營分析中,找到企業突破發展的方向,轉型升級。同時能夠讓員工從中學習先進的操作和管理方法,優化環節,提升效率,降低成本。 本課程將從物流行業發展現狀,智慧化物流建設趨勢以及體系建設方法與技巧,物流行業未來面對的壓力和突破發展的思維方面著手,讓每一位學員更加了解當前物流所處環境和發展趨勢,并且能夠結合本企業發展定位找到方向,掌握智慧物流建設的核心,能夠在企業管理過程中,從內部優化流程、操作,達到降本增效的目的。

課程目標

● 了解當前物流現狀及未來發展趨,定位企業方向 ● 掌握智慧化物流體系建設的技巧和方法 ● 細分物流技術的應用,對物流網絡布局有更深認知 ● 優化供應鏈各個環節,達到降本增效的目的

課程大綱

開場視頻:京東的智慧倉庫 第一講:物流行業的現狀分析 一、第二次信息革命與數字經濟轉型 1. 產業結構調整與消費升級 1)新零售與消費升級 2)產業結構調整與增長方式轉型 3)流通基礎設施與物流發展仍處于工業化中期 2. 大數據與信息革命2.0 1)人—事—物的數據化 2)數據爆炸 3. 人工智能發展 1)IT時代 2)DT時代 案例:菜鳥網絡 二、智慧物流是物流行業升級必經之路 1. 平臺經濟大趨勢 智慧物流引領行業發展 2. 新的發展哲學 智慧物流是行業發展新的價值體現 3. 高昂的協同成本 智慧物流是行業降本增效的有效手段 三、智慧物流發展的政策支持 1. 國務院辦公廳 2. 交通運輸部 3. 商務部 4. 發改委 5. 郵政局 第二講:智慧物流正在解決的問題 一、技術進步與模式創新促進協同共享 1. 多式聯運 2. 供應鏈金融 3. 末端共享 4. 智能分倉 5. 無車承運 案例:菜鳥驛站 二、數據為商業供應鏈賦能 1. 業務數據化 2. 數據業務化 案例:智能打包算法 三、人工智能與萬物互聯的物流革命 1. 人工智能與自動化 2. 物聯網技術與透明化 案例:亞馬遜KIVA 四、綠色節能減排新能源 1. 甩掛運輸降低單位能耗 2. 新能源物流車助力城市配送 3. 綠色包材減少污染環境 案例:沃爾瑪甩掛運輸 第三講:物流行業的探索創新 一、資本運作市場化 1. 傳統3PL企業先后成功IPO 三通一達,順豐,德邦的陸續上市 2. 資本大鱷快速入局物流 阿里巴巴,京東,騰訊入局智慧物流 案例:順豐物流 二、設施設備智能化 1. 自有運輸設備 2. 自建物流基礎設施 3. 智能化裝備升級 案例:京東自動化倉庫 三、運營管理大數據化 1. 融入供應鏈的數據協同平臺 2. 商流信息數據 3. 物流信息數據 4. 客戶需求數據 5. 客戶畫像數據 6. 風險管理數據 7. 資金流向數據 8. 潛在需求數據 案例:京東物流的數據分析 第四講:智慧物流的核心框架模型 一、智慧物流框架模型 1. 智慧物流框架模型圖 2. 智慧物流的核心 二、框架要點一:資源共享,降低協同成本 1. 基礎設施 1)共享倉 2)共享分撥中心 3)共享骨干網絡 案例:普洛斯,安博 2. 數據平臺 1)管理數據 2)運營數據 3)銷售數據 4)產品數據 5)財務數據 案例:58速運 3.資源設備 1)社會車輛資源 2)叉車 3)城市運力 4)快遞人員 5)機器人 6)智能貨架 7)無人車 8)自動售賣機 案例:滿幫 4. 周邊服務 1)金融服務 2)培訓 3)網店支持 4)跨界服務 案例:云鳥 三、框架要點二:社會化倉配+供應鏈轉型 1. 社會化倉配 縮短人貨距離 2. 數據化供應鏈 大數據管理供應鏈,精準精確,有效協同 3. 線下實體成支點 分倉網絡成為支點,以此為核心規劃現代物流網絡和云倉設計 4. 節點形態無形化 關鍵節點融入供應鏈管理,實現虛擬現實,無形管理策略 案例:菜鳥物流 四、框架要點三:多段協同供應鏈 1. 商流驅動 2. 干線整合 3. 分揀整合 4. 配送整合 5. 運力整合 案例:壹米滴答 五、框架要點四:物流機器人 1. 倉庫分揀自動化 案例:申通分揀機器人 2. 末端配送自動化 案例:菜鳥小G 3. 車輛調度自動化 案例:調車寶 第五講:智慧供應鏈的驗收標準 一、協同共享賦能 1. 信息無孤島 2. 資源協同 標準:智慧供應鏈每個環節的參與者受益 二、大數據驅動 1. 數據交付 2. 數據分析 3. 數據決策 4. 數據應用 標準:感知功能要素基于物流實體要素的全流程數據化,效率由數據驅動 三、供應鏈整合 1. 商流整合 2. 資金流整合 3. 物流整合 4. 信息整合 標準:多主體多環節協作,物流擁有自己的“意識”,何時走,何時止,皆自知 四、自動化3.0 標準:人機互動,解決一定復雜的問題 案例:沃爾瑪甩掛運輸 現場方案設計+老師指導 課程總結

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