《供应链大数据：理论、方法与应用》 教案全套 第1--9章 供应链大数据概述----供应链大数据运营.docx

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1、教师授课教案课程名称：供应链大数据：理论、方法与应用课程基本信息课程名称供应链大数据：理论、方法与应用填写人*课程代码*编写时间年月开课学期*周学时数2总学时数32授课学时32学分2实践学时O课程性质专业课考核形式*使用教材供应链大数据：理论、方法与应用，代四广主编，机械工业出版社.课程信息课程简介：供应链大数据：理论、方法与应用是供应链大数据的入门教材，全书包括供应链大数据概述、供应链大数据平台、大数据分析基本方法、销售大数据、采购大数据、生产制造大数据、物流大数据、金融大数据、供应链大数据运营共九章内容。本课程教学目的：通过实际企业供应链大数据的应用案例，引导学生学习供应链大数据应用状况，

2、促进学生对供应链企业发展热点问题的思考。通过国内外企业供应链大数据运营对比分析，提升学生投入国家供应链管理建设事业的责任意识。教学方法：本课程采取多媒体、文献阅读、讲解、课堂讨论、案例分析讨论、情景模拟、等教学方式。一.供应链大数据概述本章学时分配2学时（课堂讲授2学时）教学目的与要求掌握供应链大数据相关的常用术语，理解供应链大数据的概念与构成，重点掌握大数据如何驱动供应链转型，理解大数据在实现供应链管理的数字化转型、提升供应链协同能力和实现供应链企业管理的智能化等方面的意义和作用。教学重点与难点重点：供应链大数据的概念与构成；供应链大数据的意义和作用。难点：大数据如何驱动供应链转型。教学方式

3、及手段讲授法、案例法教学过程课次教学过程1（90分钟）教学内容：1.1 大数据与大数据时代（20分钟）1.2 大数据驱动供应链转型（30分钟）1.3 供应链大数据的概念与构成（20分钟）1.4 供应链大数据的价值与作用（20分钟）教学过程组织：借助多媒体教学手段，采用案例分析和课堂讨论方式引导学生对知识点进行分析思考，通过布置课后作业启发学生有意识的解决实际问题。教学用具：多媒体课后作业：与传统供应链相比，智能供应链具有哪些特征？本章小结:供应链大数据指的是从进货到销售的整个供应链环节中、在所有供应链企业主体中所产生的海量、高增长率和多样化的信息数据，这些数据需要新处理模式才能具有更强决策力、

4、洞察发现力和流程优化能力。供应链大数据的主要构成有采购中的大数据、生产制造中的大数据、物流中的大数据、销售中的大数据、供应链金融中的大数据。在海量数据飞速运转的新时期，大数据在供应链管理中的价值不容小觑。供应链大数据分析应用加快供应链数字化转型并生成智慧型供应链、提升供应链协同管理能力、提升企业供应链管理效益、优化企业供应链流程，打造更适应市场要求的新型产品。学习参考资源：物流领域内的所有应用型期刊。二.供应链大数据平台本章学时分配2学时（课堂讲授2学时）教学目的与要求了解供应链大数据平台的概念与分类，掌握供应链大数据平台的主要功能与特性；掌握供应链大数据平台框架的构成；理解我国供应链大数据平

5、台的发展现状；熟悉供应链大数据平台的典型应用，理解供应链大数据平台的发展趋势。教学重点与难点重点：供应链大数据平台的主要功能与特性；供应链大数据平台的典型应用。难点：供应链大数据平台框架的构成。教学方式及手段讲授法、案例法、作图法教学过程课次教学过程教学内容：2.1供应链大数据平台概述（10分钟）1供应链大数据平台的内涵2 .供应链大数据平台的主要功能3 .供应链大数据平台的特性2.2供应链大数据平台框架（40分钟）1 .数据源模块2 .数据采集加工存储模块3 .大数据模型库模块4 .大数据应用模块2（90分钟）5 .大数据共享模块6 .大数据客户端模块2. 3供应链大数据平台的应用与发展（4

6、0分钟）1 .我国供应链大数据平台的发展现状2 .供应链大数据平台的典型应用3 .供应链大数据平台的发展趋势教学过程组织：借助多媒体教学手段，通过教师讲授，视频播放，引导学生对理论知识进行认识，采用案例分析和课堂讨论方式引导学生对知识点进行分析思考，通过课后作业启发学生有意识的解决实际问题。教学用具：多媒体课后作业：与传统供应链运营相比，供应链大数据运营具有哪些优势？本章小结：供应链大数据平台可迅速高效地发挥数据的最大价值，实现供应链系统全流程贯通，是智慧/数字化供应链的运作依托，是打造智慧供应链生态系统的核心要素。供应链大数据平台以“数据可视”“提质增效”为目标，通过供应链大数据采集、分析、

7、应用，用数据指导公司经营决策，实现精益化管理与可持续发展目标。平台集成公司核心业务应用系统数据及行业数据，通过构建数据仓库，建立分析模型，实现采购、仓储、物流等供应链全场景经营数据分析与展示，具备供应商等企业风控预警能力。学习参考资源：物流领域内的所有应用型期刊。三.大数据分析基本方法本章学时分配4学时（课堂讲授4学时）教学目的与要求了解大数据分析的基本方法和过程，熟悉数据预处理、数据挖掘和数据可视化的常用方法。掌握数据预处理的基本流程和常用方法。掌握聚类分析、关联规则分析、回归分析以及机器学习等常用的数据挖掘方法。掌握和能综合运用表格、图表、模拟仿真等多种数据可视化方法。教学重点与难点重点：

8、数据挖掘方法。难点：各种数据挖掘方法和可视化方法的应用。教学方式及手段情景模拟法、讲授法、案例法、作图法教学过程课次教学过程3（90分钟）教学内容：3.1数据预处理方法（45分钟）3.2提高供应链协调性的方法（45分钟）教学过程组织：借助多媒体教学手段，通过教师讲授，视频播放，引导学生对理论知识进行认识，采用案例分析和课堂讨论方式引导学生对知识点进行分析思考，通过课后作业启发学生有意识的解决实际问题。教学用具：多媒体课后作业：什么是数据预处理方法，如何理解数据预处理的作用？4（90分钟）教学内容：3. 3数据可视化方法（90分钟）1 .数据表格统计分析2 .数据统计图表分析3 .数据输出UI设

9、计4 .地理信息数据可视化5 .数据动态仿真模拟教学过程组织：采用例题讲授，让学生体会数据可视化方法教学用具：多媒体课后作业：请提出预测方法的类型和适用性？本章小结：供应链大数据分析方法，是指一种供应链领域下在不使用传统随机理论进行数据分析的情况下对供应链数据进行集成分析和处理的方法,主要是在数据处理方面面临挑战。按数据挖掘的技术方法进行分类，可将数据挖掘分析的方法分为聚类分析方法、关联规则分析方法、决策树分析方法、回归分析方法、预测方法，以及机器学习与启发式算法技术。数据可视化方法的应用，主要包括数据表格的统计分析、数据统计图表分析、数据输出UI设计、地理信息数据可视化分析与数据动态仿真分析

10、等方面。学习参考资源：指定教材和参考教材四.销售大数据（4课时，授课4课时）本章学时分配4学时（课堂讲授4学时）教学目的与要求了解销售大数据的构成，包括商品数据、客户数据和营销数据等。重点理解和掌握销售大数据在消费者行为预测、销售价格优化、客户关系管理以及移动营销等方面的应用。教学重点与难点重点：理解销售大数据在消费者行为预测、销售价格优化、客户关系管理以及移动营销中的作用。难点：销售大数据的获取、分析及应用。教学方式及手段讲授法、案例法、作图法教学过程课次教学过程5（90分钟）教学内容：4.1供应链中销售大数据的构成（45分钟）4.2供应链中销售大数据的应用领域（45分钟）教学过程组织：课堂

11、讲授，课堂练习教学用具：多媒体课后作业：大数据时代下精准营销模式的基本构成要素有哪些？6（90分钟）教学内容：4. 3供应链中销售大数据的应用案例1数据挖掘：数据时代下的国美零售（20分钟）2 .精准营销：爱奇艺的大数据营销（20分钟）3 .大数据技术应用方案：中国银行营销对策（20分钟）4 .“微工具”的整合应用：大数据时代移动营销实战蓝海（30分钟）教学过程组织：借助多媒体教学手段，采用案例分析和课堂讨论方式引导学生对知识点进行分析思考，通过布置课后作业启发学生有意识的解决实际问题。教学用具：多媒体课后作业：根据消费者决策预测过程模型，企业如何充分运用大数据实现解消费者决策的目标？本章小结

12、：商品条码已成为世界通用的商贸语言，编码标识作为全球商品唯一身份证,从自动结算、供应链信息共享到整个物联网领域的产品数据服务，其作用更加突显。企业的销售数据是企业在生产经营过程中产生，按照时间顺序积累起来的与销售过程有关的图形符号、数字、字母等资料。通过大数据的正确运用，企业可以预测到消费者的购买决策行为的，消费者的决策过程由“消费者黑箱”变为“消费者白箱”。大数据技术的应用，能够有效地弥补传统价格研究中的不足，拓宽现有的研究思路和方法。大数据不仅可以帮助企业或商家实现客户关系的精细化管理，还可以帮助企业实现内部管理，从而指导企业或商家决策，实现大数据对客户关系管理的功能，具体表现在获取和共享

13、客户信息、拓展产品推广渠道、提高客户的忠诚度、促进企业的组织变革、提高客户服务质量等方面。学习参考资源：知网、万方数据库、百度文库。五.采购大数据本章学时分配4学时（课堂讲授4学时）教学目的与要求了解采购大数据的构成，包括供应商数据、采购商数据和需求物资数据等。重点理解和掌握采购大数据在采购业务流程优化、采购决策优化以及供应商管理水平优化等方面的应用。教学重点与难点重点：理解采购大数据在采购业务流程优化、采购决策优化以及供应商管理水平优化中的作用。难点：采购大数据的获取、分析及应用。教学方式及手段讲授法、案例法教学过程课次教学过程7（90分钟）教学内容：5.1供应链中采购大数据的构成（45分钟

14、）5. 2供应链中采购大数据的应用领域（45分钟）教学过程组织：通过案例引入，借助多媒体教学手段，鼓励学生参与课堂讨论消化并理解重要知识点，通过课后作业启发学生有意识的解决实际问题。教学用具：多媒体课后作业：1 .供应商评价指标体系建立原则有哪些？8（90分钟）教学内容：5.3供应链中采购大数据的应用案例教学过程组织：通过案例引入，借助多媒体教学手段，鼓励学生参与课堂讨论消化并理解重要知识点，通过课后作业启发学生有意识的解决实际问题。教学用具：多媒体课后作业：2.新型集中采购模式的优势体现在哪些方面？本章小结：供应商数据包括质量指标、成本指标外，还包括沟通数据、风险数据、关系数据、事件数据、联

15、系数据、柔性数据、产品数据、资产数据等。零售商数据有助于弥补供应商数据的构成缺陷。大量收集和分析物资采购历史数据,可以精准预测到物质的需求人群、需求量、消费频率和消费方式，从而指导生产企业的生产计划、库存量等一系列生产活动。运用大数据技术，将大幅提升采购者的决策与服务能力，有效指导和监控采购各方主体及行为，持续提高采购质量与效率。学习参考资源，物流管理在供应链管理中的应用及理论研究方面的期刊文章（知网、万方数据库、百度文库）。六.生产制造大数据本章学时分配4学时（课堂讲授4学时）教学目的与要求了解生产制造大数据的构成,包括企业信息化数据、工业互联网数据和外部跨界数据等。重点理解和掌握生产制造大数据在产品及工艺设计、设备诊断与健康管理、车间运行数据关联预测及调控、企业生产及