课程背景：
在当今竞争激烈的市场环境下，生产制造型企业面临着前所未有的挑战。消费者需求日益多样化、个性化，小单快反的订单模式成为主流，这对企业供应链的敏捷性和成本控制能力提出了极高要求。然而，我国大部分生产型和制造型企业在数字化供应链建设方面相对滞后，导致在订单交付和供应链管理中遭遇如下典型的痛点：
预测模型太单一，精准把控缺窍门？
单小期短交付难，企业运营愁煞人？
库存高企缺货频，资金积压难转身？
生产排程急律令，急单插单效率低？
部门协作似孤岛，部门矛盾乱纷纷？
数据壁垒决策迟，风险隐患埋得深？
库存标准不动态，资金占用超均值？
供应响应慢如牛，交付周期超预期？
成本控制靠经验，降本空间存盲区？
供应协同困传统，转型落地缺路径？
交付不准损耗多，客户满意难提升？
这些痛点严重制约了企业的发展，降低了企业的竞争力。《小单快反：低成本敏捷供应链的破局实战》课程通过问题场景的逐步深入，层层递进，随着一步一步运用数据分析赋能准时交付的逻辑、方法与工具，形成一套准交率绩效提升的管控体系和方法论，构建企业低成本敏捷供应链，实现敏交付、高周转、低成本的目标。
本课程以场景化实战为根基，AI驱动数据决策，助力企业智能协同流程再造，动态成本精算体系，全链敏捷交付闭环
课程收益
组织收益：
● A I 预测，减少偏差
● 动态周转，资金激活
● 全链降本，壁垒重构
● 全链透视，协同破壁
● 精准履约，体验升级
● 数字筑基，敏捷转型
学员收益：
● 构建A I 赋能认知升维体系
● 驾驭动态优化智能决策算法
● 沉淀自进化的库存标准模型
● 获得可落地的智能策略资产
课程时间：2天，6小时/天
课程对象：生产制造型企业
课程方式： 场景描述 案例解析 工具讲解 AI操作演示 实战练习 实施辅导
课程特色：
AI赋能，效益倍增
动态降本，全域协同
流程自优，交付可视
本课程涉及AI工具： ASKMANYAI、DEEPSEEK、豆包、秘塔、讯飞、小浣熊
课程大纲
第一步：厘需求——高质需求预测促交付
一、采集高质数据 提高预测质量
1. 设计数据维度模板
2. 确定数据收集渠道
3. 数据结构异常处理（错行错列，行列转置，一料多码）
输出：需求预测数据准备一览表
AI工具应用：应用小浣熊，据数据常见问题，编写提示词，对历史数据（EXCEL表）作数据结构化处理
二、分析数据规律 设置物料标签
1. 多因素数据清洗（清理SKU，数据降噪）
2. 需求趋势性分析 （四大类）
3. 全面式数据标签（打标签，定标准，权衡逻辑）
输出：物料分类标识
AI工具应用：应用小浣熊，编写波士顿矩阵数据类型识别提示词，对历史数据（EXCEL表）作设置标签
三、匹配预测模型 智能预测输出
1. 分标签匹配算法模型
2. 多维度推演计算逻辑
3. 智能化计算预测结果
输出：理论预测结果
AI工具应用：应用小浣熊，编写算法模型匹配提示词，输出理论预测结果
四、协同预测纠偏 控制预测偏差
1. 协同验证评估（S&OP会议）
2. 制定纠偏预案
3. 确认预测结果
输出：初步预测一览表
AI工具应用：应用AI飞书工具，记录并提练”S&OP会议“要点，并编写会议结论要调整的提示词于DEEPSEEK、豆包、秘塔中进行验证，选取适用的内容要点，于小浣熊工具中编写纠偏预测提示词，输出初步预测结果。
第二步：堵漏洞——安全库存保障准交付
输入：初步预测一览表
一、一物一标签 匹配安全模型
1. 物料分类模型--帕累托定律分类
2. 物料分类标准--（高VS低，大VS小，强VS弱）多维度分类标准
3. 安全模型匹配--供应链不确定性关键问题点
输出：安全库存模型匹配表
AI工具应用：应用小浣熊，编写安全库存模七里匹配提示词，输出安全库存模型匹配表
二、动态定标准 效率效益兼收（逻辑+案例+练习）
1. 基于效率的单维静态算法
2. 基于效益的单维动态算法
3. 基于效益的多维动态算法
输出：安全库存计算逻辑表
AI工具应用：应用小浣熊，编写安全库存计算提示词，输出安全库存计算逻辑表
三、定期调参数 持续优化标准
1. 复盘安全库存
2. 修正安全参数
3. 优化安全结构
输出：含安全库存标准的需求预测一览表
AI工具应用：应用DEEPSEEK、豆包、秘塔AI工具，验证市场趋势与安全库存参数趋势的一致性后于小浣熊中编写安全库存修正参数的提示词，输出含安全库存标准的需求预测一览表
第三步：补短板——实时反馈预警准交付
输入：含安全库存标准的需求预测一览表（转换为交付执行表）
一、多节点预警 准交可视管控
1. 实时可视全业务链
2. 感知流程异常事件（感性与理性）
3. 聚焦关键问题解决
二、控四个节点 准交保驾护航
第一节点：订货点预警（监督实时补货）
第二节点：齐套预警（保障产品正常上线）
第三节点：生产预警（保障产品准时入库）
第四节点：物流预警（保障订单准时发货）
三、定判断逻辑 准交异常控制
1. 订购点判断逻辑
2. 齐套率判断逻辑 （不齐套的应急处理）
3. 准生产判断逻辑（供应商可视化）
4. 准交率判断逻辑（多种算法）
输出：交付预警判断一览表
AI工具应用：应用DEEPSEEK、豆包、秘塔AI工具，编写异常事件提示词，感知市场变化动态与趋势，并于小浣熊中编写准交异常判定预警提示词，输出交付预警判断一览表
第四步：敏执行——以敏捷补货达准交付
输入：交付预警判断一览表
一、匹配补货策略 效率效益均衡
1. 定期不定量策略
2. 定量不定期策略
3. 固定订购点策略
二、跟踪补货执行 确保执行有效
1. 订单接收确认
2. 生产排产确认
3. 物流运力确认
4. 交付发货确认
三、应对补货异常 尽早反馈纠偏
1. 质量异常处理
2. 生产异常处理
3. 物流异常处理
输出：补货跟催一览表
AI工具应用：应用AI小浣熊工具，编写补货跟催判定提示词，输出补货跟催一览表
第五步：优结构——持续优化低成本交付
输入：仓储进出存明细表
一、“三看原则”做好呆滞预防
1. 导航仪后视镜仪表盘
2. 准呆滞对象风险标识
3. 准呆滞对象应对原则
二、“加减乘除”优化库存结构创值
1. 加法策略：提高柔性价值（保齐套）
2. 减法策略：降低成本价值（去呆滞）
3. 乘法策略：提高资金价值（提资金，拉账期）
4. 除法策略：降低风险价值（搞风险 协同，VMI）
三、“五大能力” 构筑企业核心优势
1. 可靠性构建准时交付优势（准）
2. 敏捷性构建快速交付优势（快）
3. 变化性构建柔性交付优势（变）
4. 成本率构建成本交付优势（低）
5. 周转率构建回报交付优势（转）
输出：仓储进出存库存结构优化表
AI工具应用：应用AI小浣熊工具，编写库存优化提示词，输出仓储进出库库存结构优化表
结局：谋未来
1. 成果展示
2. 学习感悟
3. 行动计划
授课老师
陈庆兰 23年供应链管理实战经验
常驻地：深圳
邀请老师授课：13439064501 陈助理
