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        AI時代下數智化物流新模式

        主講老師: 侯明哲
        課時安排: 1天/6小時
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 采購物流是供應鏈管理中的重要環節,它涉及從供應商處接收原材料、零部件或成品,并通過有效的運輸、倉儲和配送策略,確保這些物資安全、及時、經濟地送達企業生產或銷售地點。這一過程要求精準的計劃、高效的執行和緊密的供應鏈協同,以降低成本、提高響應速度和增強市場競爭力。采購物流的優化能顯著提升企業運營效率,是現代企業實現精益生產和敏捷供應鏈管理的關鍵。
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2024-08-23 13:24


        課程時間:1-2天,6小時/天

        授課對象:中高層物流相關人員、業務人員

        授課方式:務實、點睛,互動性強,理論+實踐+案例互動 

        課程大綱:

         

        第一講:數字化—新技術

        、數字化的技術風口

        1、大數據

        2、物聯網

        3、云計算

        4、區塊鏈

        5、人工智能

        三、2020數字化機遇

        1、數字經濟

        2、新基建

        3、數字化時代的中國機遇

        4、企業數字化全景圖

        三、物流數智化歷程

        1、京東配送VS順豐VS郵政VS菜鳥

        2、極兔崛起秘密

        3、電商物流的用戶體驗

        4、物流算法體系

         

        第二講:智化物流新模式

        一、訂單數字化

        1傳統面單

        2、數字面單的背后的大數據

        3、數字化訂單旅程

        二、車輛數字化

        1物聯網和車聯網

        2自動駕駛和無人機配送

        5、5G、物聯網、邊緣計算賦能車輛

        三、倉儲數字化

        1、智能選址

        2、中心倉和衛星倉部署

        3無人倉儲體系(搬運、分揀、碼貨、包裝)

        4、新硬件崛起:AGV、穿梭車、協作機器人、并聯機器人、堆垛機

        5、5G獨立組網的新倉儲、新港口

        四、貨品數字化

        1、一品一碼

        2、傳感器/RFID、掃碼槍

        3、商品標簽化體系建設

        4、電子煙的猜想

        小組討論:煙草的數字化想象

         

        第三講:數字化供應鏈體系

        一、數字化供應鏈體系

        1、智能貨品預測

        2、智能銷量預測

        3、智能分單和并單體系

        4智能配送預測

        5、智能貨架組貨機制

        二、決戰最后一公里

        1、末端物流為何這么重要

        2、智能配送的算法奧秘

        3、盒馬的配送秘密

        4案例詳解:菜鳥驛站、達達

        三、無人配送

        1、無人貨柜:蜂巢、菜鳥小盒

        2無人送貨車:阿里神器—小蠻驢

        3、方向:自動化到智能化

         

         

        第四講、數字化物流+煙草

        一、物流配送體系

        1、 城市物流和鄉鎮物流區別

        2、 用戶端、終端、專賣局、煙廠數據協同

        討論:如何獲取用戶數據

        二、S2b2C

        1煙店煩惱

        2天貓小店配送體系

        3、大家中醫的賦能模式

        討論:提升配送效率、如何降低物流成本

        三、未來物流展望—區塊鏈融合

        1、智能合約

        2、金融:供應鏈金融、倉單質押金融

        3、貨品上鏈和溯源:碭山梨、茅臺

        4、區塊鏈助力營銷

         


         
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