让一部分企业先学到真知识！
让一部分企业先学到真知识！
课程背景：
在制造业数字化转型加速与新质生产力重构的背景下，交期管理正面临三重挑战：数据盲区（交期异常原因难以量化）、经验依赖（传统交期管理效率瓶颈）、改进断层（交期改善成果难以持续）。作为供应链管理的核心环节，交期管理的效率直接影响企业客户满意度与市场竞争力。当下管理者面临双重挑战：
传统交期管理痛点：交期异常频发、交付延迟，但传统管理手段难以精准量化异常原因；
智能化鸿沟：70%中小企业因缺乏数据工具，陷入“知道交期问题存在，但不知如何系统性改善”的困境。
本课程创新性融合AI工业智能引擎，构建「AI透视+交期管理工具」双轮驱动的交期改善体系，提供“意识-识别-改善-固化”四阶闭环，助力管理者：
精准识别交期异常：通过AI技术量化交期异常原因；
优化交期管理流程：结合AI工具提升交期管理效率；
持续改善交付能力：通过AI数据分析固化改善成果。
课程收益：
价值1：学习交期异常分析的方法工具
价值2：学习用AI赋能识别交期异常的方法
价值3：掌握交期管理改善的技巧
价值4：输出有效落地的交期改善计划
课程时间：1天，6小时/天
课程对象：管理者
课程特点：
l AI技术赋能：结合AI的智能数据分析与工具应用，提升课程的前沿性与实用性，帮助管理者在AI背景下高效解决交期管理中的异常问题。
l 场景化与实战化：课程内容基于交期管理中的常见场景，提供智能化工具与实用方法，确保学员即学即用。
l 互动体验式学习：通过案例分析、实操练习、小组讨论等形式，增强学员的参与感与互动性，提升学习效果。
课程大纲
破冰活动：交期管理现状自测
第1章 交期管理基本认知
一、交期管理的概念
1. 交期管理的概念
2. 交期管理分析的意义
3. 交期管理分析的原则
4. 交期管理控制的原则
二、交期管理构成及影响因素
1. 生产计划交期分析
2. 供应链交期分析
3. 物流交期分析
4. 影响交期管理的关键因素识别
三、交期管理分析方法
1. 关键路径法：识别交期关键节点，优化流程
2. 数据分析法：通过历史数据识别交期异常原因
案例分析：典型企业交期管理案例分享
第2章 交期异常识别
一、生产计划异常
1. 背景：生产计划不合理导致的交期延迟。
2. 影响：延长生产周期，降低客户满意度。
3. 原因：计划排程不合理、资源分配不均等。
4. 对策：优化生产计划，加强资源协调。
5. AI+应用：通过AI生产计划优化工具，制定精准生产计划。
二、供应链异常
1. 背景：供应链环节中断导致的交期延迟。
2. 影响：物料供应不及时，影响生产进度。
3. 原因：供应商管理不善、物流效率低等。
4. 对策：优化供应商管理，提升物流效率。
5. AI+应用：通过AI工具，实时跟踪供应链状态。
三、物流异常
1. 背景：物流环节延误导致的交期延迟。
2. 影响：延长交付周期，增加物流成本。
3. 原因：运输路线不合理、物流资源不足等。
4. 对策：优化物流路线，提升物流资源利用率。
5. AI+应用：通过AI物流优化工具，制定高效物流方案。
四、生产异常
1. 背景：生产环节故障导致的交期延迟。
2. 影响：延长生产周期，增加生产成本。
3. 原因：设备故障、工艺问题、人员操作不当等。
4. 对策：加强设备维护，优化工艺流程，提升人员技能。
5. AI+应用：通过AI预测性维护工具，提前识别生产异常风险。
五、需求预测异常
1. 背景：需求预测不准确导致的交期问题。
2. 影响：生产计划与市场需求不匹配，增加库存压力。
3. 原因：市场数据分析不足、预测模型不科学等。
4. 对策：优化需求预测模型，加强市场数据分析。
5. AI+应用：通过AI需求预测工具，提升预测准确性。
成果输出：交期异常识别表
第3章 AI赋能交期管理改善
一、AI生产计划优化
1. 背景：通过AI技术优化生产计划，减少交期延迟。
2. 应用：分析生产计划数据，优化任务分配，提升生产效率。
3. AI+应用：利用AI生产计划优化工具，制定精准生产计划。
二、AI供应链监控
1. 背景：通过AI技术实时监控供应链状态，减少供应链中断。
2. 应用：分析供应链数据，识别潜在风险，优化供应商管理。
3. AI+应用：利用AI供应链监控工具，实时跟踪供应链状态。
三、AI物流优化
1. 背景：通过AI技术优化物流路线，减少物流延误。
2. 应用：分析物流数据，优化运输路线，提升物流效率。
3. AI+应用：利用AI物流优化工具，制定高效物流方案。
四、AI需求预测
1. 背景：通过AI技术优化需求预测，减少生产与市场需求不匹配。
2. 应用：分析市场数据，优化需求预测模型，提升预测准确性。
3. AI+应用：利用AI需求预测工具，提升需求预测能力。
成果输出：交期改善表
课程答疑与课程回顾
程平安