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劉朝陽
  • 劉朝陽供應鏈管理與采購實戰專家
  • 擅長領域: 倉儲管理 采購管理 供應鏈管理 物流管理
  • 講師報價: 面議
  • 常駐城市:北京市
  • 學員評價: 暫無評價 發表評價
  • 助理電話: 18264192900 QQ:2703315151 微信掃碼加我好友
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智能物流認知與實踐

主講老師:劉朝陽
發布時間:2024-09-26 14:41:18
課程領域:生產管理 物流管理
課程詳情:

【課程背景】

中國制造經過30多年的長足發展與進步,而今正面臨前所未有的市場變化和競爭挑戰。企業的轉型和升級已到了非常關鍵的時刻,只有通過提升軟性效能、實現差異化和可持續發展。

工業4.0時代的三大主題—智能工廠、智能生產和智能物流,為企業的轉型與發展提供了方向和要求。精益倉儲管理是智能物流的重要組成部分,為智能工廠的建設和智能生產的實現提供了有效的連接和保障。

倉儲運作效能直接影響著企業運營成本和運作效率。倉儲擔負著企業生產經營所需的各種物品的收發、儲存、保管、保養、控制、監督和保證及時供應企業生產和銷售經營需要等多種職能。

由此,本課程從理論到實踐、從案例到工具、從系統到細節,將倉儲高效運作的關鍵管控內容歸納為5個方面與學員共同探討,以期能在倉儲運作和管理決策上為各學員的實踐而助力。

【課程價值】

知識價值:習得了完整的智能物流管理與實踐的知識體系,理清要點、掃除盲點、澄清誤點、貫通鏈接點

技能價值:掌握了智能物流管理在企業運營中的應用場景和適用原則,明析了實踐關鍵點,并能有效運用

效能價值:提升了基礎業務的實踐與操作能力,能結合實際舉一反三地持續優化業務、提升創新能力

課程對象倉儲部經理/總監;供應鏈部、采購部、物控部、物流部、生產部、質量部、財務部及資產管理部與倉儲業務關聯的管理人員;經營分析部的管理人員等

課程時間6小時

【課程綱要】

模塊1 物流的自動化、智能化和新技術應用

一、 目前應用實例剖析

1.“網絡分揀”技術

2. 漢字識別碼址校驗技術

3. 條碼標識技術

4. 物流信息管理系統

二、應用現狀分析

1. 現狀全觀概覽

2. 現狀的優勢和短板分析

模塊2 自動化、智能化和新技術的概念及在物流領域的應用

一、自動化在物流領域的應用

1. 發展歷程

2. 現實應用

3. 經典物流自動化案例解析

3.1運輸環節的應用(無人機送貨)

3.2倉儲環節的應用(倉位共享)

3.3包裝環節的應用(包裹處理機器人)

3.4搬運裝卸環節的應用(配送中心揀貨機器人)

3.5物流信息環節的應用(預判發貨)

3.6配送環節的應用(送貨機器人)二、智能化在物流領域的賦能

、智能化在物流領域的賦能

1. 智能物流的含義

2. 智能物流系統的技術基礎架構

3. 智能物流的特征

4. 智能物流的功能

5. 智能物流系統結構

6. 物聯網智能物流系統

三、新技術在物流領域的助力

1. 新技術助力物流自動化和智能化的方式、作用和意義

2. 新技術在物流全流程運作中的應用

2.1 自動識別技術

2.2 地理信息系統

2.3 全球定位系統

2.4 云計算

2.5 移動端

2.6 數據挖掘

模塊3 自動化、智能化和新技術在物流領域的經典實例分析

一、 自動輸送裝備與分揀技術的應用案例

1. 自動輸送裝備簡介

2. 分揀技術應用與技巧運用

二、智能物流配送中心經典技術應用案例

1. 物流配送中心常用的物流機械

2. 物流配送中心區域設計

3. 智能物流配送中心布局

三、智能密集儲存裝備與技術案例

1. 一般密集儲存裝備技術

2. 智能密集儲存和穿梭車四、精益物流推進流程

四、自動化技術在立體倉庫中的應用

1. 自動化倉庫系統

2. 自動化傳送系統

3. 自動化作業系統

4. 信息系統及控制中心

五、自動化技術在無人倉庫中的應用

1. 自動化入庫作業

2. 自動化存儲系統

3. 自動化訂單挑選作業系統

4. 自動化技術為主的智能物流系統與以人工作業為主的傳統物流系統的對比分析

模塊4  自動化、智能化和新技術助力物流發展的舉措

一、現實與智慧物流的差距還有多遠?

1. 生產環節信息采集智慧程度的差距

2. 對移動互聯技術和物聯網技術應用深度的差距

3. 大數據分析支持管理決策的智慧水平差距

二、從關鍵節點入手,彌補不足、縮小差距

1. 在4個環節實現科技賦能生產自動化

   1.1 攬收環節

   1.2 處理和倉儲環節

   1.3 運輸環節

   1.4 投遞環節

2. 以5個要素驅動運營管理數字化

    2.1 推廣智能調度

    2.2 探索智能培訓

    2.3 智能維護生產設備

    2.4 實行智能語音客服

    2.5 智能安全管控

3. 由2個人工智能體系模型助力決策智能化

    3.1 打造系統性的數據透視體系

    3.2 打造智能網絡規劃決策模型

三、智慧物流的實施路徑構想

1. 從橫向“4個運作環節+1個管控環節”

2. 縱向“3化(自動化、數字化、智能化)”矩陣實施藍圖

模塊5 數據智能驅動物流發展

一、數智物流:大數據重塑現代物流

1. 大數據時代的物流變革

2. 物流大數據的應用場景

3. 打通“商流+物流”大動脈

4. 數智化轉型:一切業務數據化

二、基于數據挖掘技術的物流管理

1. 數據挖掘:物流智能化管理升級

2. 基于數據挖掘的物流管理;三、現行常見的通用標準

>-經典案例-< 沃爾瑪的數據挖掘技術應用

模塊6 數字經濟驅動下的新零售供應鏈

一、新物流:數字化供應鏈變革與重塑

1. 供應鏈4.0時代的來臨

2. 新物流:數字化供應鏈的物征

3. 新零售時代的供應鏈變革

二、實踐路徑:構建新零售供應鏈模式

1. 數字戰略:未來的零售供應鏈

2. 模式重構:搭建數字化供應鏈

3. 組織重構:動態響應消費者需求

4. 渠道重構:”人貨場“智能匹配

5. 生態重構:構建共生共融的零售生態

>-經典案例-< 新零售時代的物流新戰場

模塊7 智慧物流:全程透明可控、全鏈預警預測

一、全程透明化和可預測化

1. 物流業務流程挖掘

2. 數字孿生技術下的預測模擬

二、時實可控化和可預警化

1. 智慧物流的全程智能可控

2. 智慧物流的風險預警管控

三、物流控制塔

1. 物流控制塔的發展及應用價值

2. 物流控制塔的核心運作邏輯

3. 物流控制塔的系統實現

4. 物流智慧決策

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