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企业管理者数字化训练营

学习目的:理解数字化的含义,掌握数字化的要点,学会在工作中使用数字化思维、方法解决实际问题,开展企业数字化工作
学习课时:授课14课时,训练10课时,共24课时,4天
  • 学员群体:

    企业高管,业务中层以上管理者,核心业务骨干,IT管理人员,产品经理,项目经理,架构师,业务分析师,数字化咨询顾问

     

    课程构成:

    • 授课(L):L1数字化发展与数字化本体论(3小时)、L2数字化技术及其对业务的含义(3小时)、L3平台化的运营模式和商业模式(1.5小时)、L4数据驱动的业务发展(1.5小时)、L5数字化战略及路径选择(2小时)、L6数字化组织与治理、数字化文化、领导力和数字化伦理(3小时)
    • 训练(P):P1数字化运营指标报告开发(3小时)、P2数字化战略规划制定(4小时)、P3 IT与业务产品共创(3小时)
    • 课程顺序:第一天L1,L2;第二天L3,L4,P1;第三天L5,P2;第四天L6,P3

     

     

    授课内容:

    L1:数字化发展与数字化本体论(3小时) 与数字化相关的概念梳理,包括数字化业务、数字化优化、数字化转型、数智化、数字化颠覆等;阐释数字化发展的理念和数字化的本质;数字化本体论;数字化带来的变化和影响等。
    L2:数字化技术及其对业务的含义(3小时) 主要数字化技术的要点和对业务的影响、应用场景和样例,包括云、大数据、物联网、移动计算、人工智能、区块链、网络空间安全等。
    L3:平台化的运营模式和商业模式(1.5小时) 平台的基本概念;内部、私有、公共平台的特征;平台化的运营模式;平台化的商业模式;企业如何利用平台实现数字化。
    L4:数据驱动的运营模式(1.5小时) 数据的价值体现;数据驱动的做法;数据治理的关键环节。
    L5:数字化战略及路径选择(2小时) 数字化战略的构成;数字化战略的特点;如何制定数字化战略;数字化战略的制定。
    L6:数字化组织与治理、数字化文化、领导力和数字化伦理(3小时) 数字化组织;数字化治理机制;数字化文化的培育方法;数字化领导力的构成;数字化伦理。
    • 可持续供应链数据采集与分析机制_SCR-B26480

      本报告指出,构建高效、可信的可持续供应链数据采集与分析机制,已成为企业实现环境、社会与治理(ESG)目标的关键支撑。当前,供应链复杂性与透明度不足制约了可持续绩效的准确评估,亟需通过系统化方法整合多源异构数据,打通从原材料到终端产品的信息链条。报告强调,有效的数据机制应融合生命周期思维与责任追溯逻辑,在确保数据真实性的同时,兼顾可操作性与合规要求。为此,建议采用标准化指标框架,结合数字化工具(如区块链、物联网和人工智能),提升数据采集的实时性与覆盖广度,并通过分析模型识别风险热点与改进机会。最终,该机制不仅服务于内部决策优化,更能增强利益相关方信任,推动整个价值链向可持续转型。实施过程中需平衡技术投入与业务价值,优先聚焦高影响力环节,逐步构建闭环反馈与持续改进能力。

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    • 供应链数字孪生的应用场景与落地难点_SCR-B26481

      供应链数字孪生正成为提升供应链韧性与响应能力的关键技术,其核心价值在于通过构建物理供应链的虚拟映射,实现对全链路状态的实时感知、动态仿真与智能决策支持。当前,该技术已在需求预测、库存优化、物流调度及风险预警等场景中展现出显著潜力,尤其在应对突发扰动和复杂协同问题时,能够有效缩短决策周期并提升资源配置效率。然而,落地过程中仍面临多重挑战:一是数据孤岛与系统异构性制约了全域数据的高质量融合;二是模型精度与业务逻辑的匹配度不足,影响仿真结果的可信度;三是组织流程与技术能力尚未同步演进,导致应用难以嵌入实际运营闭环。要推动数字孪生从概念走向规模化应用,需在数据治理、跨系统集成及业务-技术协同机制上系统发力,确保技术真正服务于供应链的战略目标与运营实效。

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    • AI时代供应链组织结构优化方法_SCR-B26484

      在AI时代,供应链组织结构亟需从传统线性模式向敏捷、协同和数据驱动的网络化形态转型。本报告指出,人工智能技术不仅重塑了需求预测、库存优化与物流调度等运营环节,更深层次地推动了组织架构的重构——通过打破部门壁垒、强化跨职能协作,并将决策权下沉至贴近数据源的一线节点。有效的组织优化应以“人机协同”为核心理念,构建具备快速响应能力的柔性结构,同时配套相应的治理机制与人才策略。报告强调,成功的转型并非单纯依赖技术部署,而在于将AI能力有机嵌入组织流程与文化之中,实现技术赋能与管理变革的双向驱动。最终,企业需在稳定性与适应性之间取得平衡,打造既能保障效率又可应对不确定性的新一代供应链组织体系。

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    • 多工厂协同排产智能化_SCR-B26485

      多工厂协同排产智能化是提升制造企业整体运营效率的关键路径。面对订单波动、资源分散与交付压力,传统独立排产模式已难以满足敏捷响应与全局优化的需求。本报告指出,通过构建统一的智能排产平台,融合运筹优化、人工智能与数字孪生等技术,可在多工厂间实现产能、物料与物流的动态协同,有效平衡负载、缩短交付周期并降低库存水平。该模式不仅强化了计划与执行的一致性,还增强了企业在复杂供应链环境下的韧性与适应能力。实施过程中需注重数据治理、系统集成与组织协同,避免“重技术、轻流程”的误区。最终,智能化协同排产并非单纯的技术升级,而是以全局最优为目标的运营范式转型,为企业在不确定市场中构建可持续竞争优势提供支撑。

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