需求预测与计划管理课程
课程对象:供应链总监/经理/主管,计划总监/经理/主管等与生产计划,物料计划,需求管理相关的人员
课程背景
面对愈发多品种小排量的需求、以及愈发多变的客户需求,任何企业都无法回避一个现实问题:我的供应链响应效能跟不上前端营销的变化!例如,一场直播让产品爆火,却发现库存或产能不足。面对变幻莫测的市场,供应链“拖后腿”的现象屡见不鲜。仔细分析这些问题背后的原因,很多时候首先是供应链管理的源头需求预测和生产计划出了问题。不同于服务行业,制造型企业需要提前资源(例如产能),需求预测和生产计划的准确性对成本、利润以及效率等关键效益指标具有重大影响。通过科学合理的预测和计划,企业可以有效配置资源,及时响应市场需求变化,降低运营成本,同时也能赢得更多商机。相反,若预测和计划不准确,可能导致生产和供应混乱,直接影响企业的业务效益。因此,提高供应链灵活性的首要任务便是优化预测和计划。如果您也经常面临以下问题:
-库存很高但断货却屡见不鲜
-生产计划频繁变更,产能总是不足或者闲置
-企业运营成本居高不下
-订单无法准时交货,客户投诉不断
我们特邀原飞利浦采购总监、原西门子供应链总监蔡岳先生,与我们一同分享《需求预测与计划管理》的精彩课程。本课程深度讲解如何衡量预测准确性,并深度解析提高预测准确性的移动平均法、平滑指数法、季节性预测法等方法。通过对中长期计划、MPS主计划、物料需求计划与企业生产模式、物料管理模式的结合,深度剖析供应链计划如何制定。
课程收获
企业收益:
1、培养计划与预测管理的人才;
2、用方法和工具代替了经验,使部门之间的沟通更加高效;
3、通过流程和管理标准化、工具化,真正实现降低成本和准时交付的平衡
岗位收益:
1、掌握预测的具体方法和如何提高预测准确性;
2、掌握生产计划制定的具体方法和适用场景。
课程大纲
第一部分:预测准确性的衡量
1、影响需求的因素
【案例分析】:某事件对需求的影响
2、需求的特点
3、可预测和不可预测的情形
4、预测可靠性与预测准确性
5、预测准确性的计算方法
【案例分析】:如何衡量预测准确性
第二部分:预测的具体方法、工具和应用
【案例分析】:由大到小和由小到大的预测方法哪一个更好?
1、收集预测数据的注意点
2、需求预测常用的几种方法
(1)移动平均法(一次、加权和趋势移动平均法)的计算和使用范围
【案例分析】
(2)平滑指数的计算和使用范围
(3)季节性预测法的计算和使用范围
【案例分析】
(4)市场占有率的预测方法
(5)样本模型预测法
第三部分:计划概述和相关概念
1、四种生产模式的概念和特点
(1)备货型生产的概念和特点
(2)按订单生产的概念和特点
(3)按订单装配的概念和特点
(4)按订单设计的概念和特点
2、不同生产模式对库存和计划的影响
3、不同生产模式下计划的难点和关键
4、大批量生产和小批量生产的差异
5、生产计划部门在公司中的位置和职能
第四部分:排产的方法和具体的应用
1、生产计划与销售预测是如何衔接的
2、中长期计划
(1)中长期生产计划主要解决哪些问题
(2)如何解决中长期资源的差异
3、MPS主生产计划
(1)备货型生产中,主生产计划的逻辑和方法
(2)按订单生产中,主生产计划的逻辑和方法
4、物料需求计划
(1)不同物料的订货逻辑
(2)MRP物料需求计划与最大最小库存
5、产能策略
(1)长期产能策略
(2)短期产能的计算方法
(3)短期产能规划中要注意的问题点
6、排产计划
(1)车间排产的具体逻辑
(2)拉动生产和推动生产各自的优缺点和适用范围
【生产计划与物料计划的具体案例】
第五部分:制造业计划经常面临的问题,如何改进
1、应对加急订单和插单的具体方法与工具
2、确定订单优先级的具体方法
3、利用ERP系统排产的前提条件和具体注意点
【分组讨论】:如何避免计划不如变化快
4、生产进度控制的具体方法
5、看板管理的核心理念与方法
6、瓶颈对生产计划的影响
专家简介
蔡岳
原飞利浦采购总监、原西门子供应链总监
【实战经验】
原飞利浦 Procurement Director,原西门子 SCM Director,在职期间,每年会负责2-3个公司级的大项目,帮助公司在供应链方面不断优化流程和成本,提高运营效率。现担任Global SCM首席顾问。
【专业背景】
PSS亚太采购峰会中方首席专家,中国企业家联合会高级讲师,惠普质量与供应链学院高级咨询师,CSCMP美国供应链管理协会圆桌会执委,ITC联合国贸发组织/世界贸易组织高级讲师,英国皇家与采购协会CIPS高级顾问。获得APICS(美国运营管理协会)CPIM认证,精益六西格玛黑带认证。2005年负责编写物流紧缺人才的教材,2007年负责编写供应链高级管理师的教材和考纲。主要参与出版书籍包括:《供应链管理和基础》《供应链交付流程与实施》《供应链生产流程与库存》《供应链采购流程与战略》。
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