枫影:电力供应链数字化

  培训讲师:枫影(王鸿华)

讲师背景:
枫影老师10年互联网项目运营老兵3年苏宁采销管理3年阿里天猫运营6年新零售私域运营电子科技大学科园教育特聘顾问导师西南财经大学特聘教授四川大学“互联网”创业大赛评委四川省人社厅就业训练中心、省双创中心电商创业导师中国国际“互联网”大赛四川赛 详细>>

枫影
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枫影:电力供应链数字化详细内容

枫影:电力供应链数字化

【课程背景】

伴随新型电力系统的推进,围绕以用电侧的场景化需求亟待强大的供应链来支撑满足各类的需求。在原有供应商管理、招标采购、合同管理、质量检测、风控管理、项目管理等环节深化数字化的基础上,供应链-业务-财务等多领域的数据打通也正在逐步推进,以实现内部协同效率的提升。在以上基础上,当代电力供应链体系则要站在“生态”角度思考,如何以数据赋能业务升级,实现高质量发展。

本节课重点基于电力系统的变革下电力构建的大数据生态基座,谈谈如何实现电力供应链的数字化,帮助学员理解当下和未来电力物资公司数字化改革的方向和技术原理及落地要素。

【课程收获】

  1. 了解数字供应链基本概念、理论学习
  2. 数字化转型基本理论,供应链行业的案例调研分析
  3. 数据中台化技术路线讲解
  4. 数智赋能,人工智能大数据和业务融合场景讲解
  5. 工业互联网物联网物联网在供应链中的应用场景讲解
  6. 信创,IT自主可控之路讲解

【适宜人群】电力物资公司

【授课时长】2天

【课程大纲】

  1. 企业数字化转型与供应链的数字化
  2. 数字中国、数字经济与高质量发展
  3. 产业数字化与电力体系的数字化
  4. 电力企业数字化的内容
  5. 新型电力系统下对供应链的新要求
  6. 供应链数字化的内涵及要求

【案例】浙江电网在新型电系统背景下供应链的变革

  1. 云计算大数据物联网、AI、区块链赋能高质量发展的技术逻辑及应用
  2. 高质量发展的特征:效率与和谐
  3. 大数据物联网、AI实现效率的技术原理
  4. 区块链在智能合约、分布式电网中的技术逻辑及原理
  5. 主要应用:科学决策、降低成本、安全保障、风险控制
  6. 行业应用:工业互联网=物联网+大数据+AI

【案例】智能变电站、无人机巡检、智能调度、智慧物流、智慧仓储场景解析

三、数字化供应链的发展阶段及数字技术在供应链数字化中的主要应用场景

数字化供应链的四个发展阶段

1.0阶段,单个节点的数字化供应商管理、招投标、合同管理、客户管理、项目管理、仓储物流管理

  1. 供应商管理:大数据赋能供应商资质审查、大数据追溯供应商历史征信数据、大数据对供应商准备建模、AI在供应商管理中的准入、审核、过程监察和事后追溯。
  2. 招投标:RPA机器人流程自动化、AI自主评判机制、区块链加密机制
  3. 合同管理:数据存档、云计算备份、业财一体化
  4. 客户管理:基于客户大数据的CRM精准预警服务
  5. 项目管理数字化协同、区块链共识体系、信创协同
  6. 仓储调度物流:RFID射频技术下的智慧仓储、智慧物流、数字化物流平台等建设

2.0阶段,供应链协同数字化

  1. 供应商审查-合同审查-财务付款一体化协同
  2. 项目管理,内外部协同一体化
  3. 仓储物流调度配送一体化
  4. 一体化大数据共享平台建设

3.0阶段,端到端C2M的物资采购协同

  1. 什么叫C2M端到端的供应链响应模式
  2. 基于需求大数据和采购周期构建智能化物资储备和采购模型
  3. 最小范围降低合同修正、仓储积压、调度困难等问题

4.0阶段,构建基于大数据中台下的供应链生态型平台

  1. 为什么会有供应链生态型平台的存在
  2. 基于大数据中台下的供应链生态型平台建设的架构内容
  3. 商业模型、运营模型和技术模型体系

【案例】国家电网电力物资平台体系、中外运生态供应链平台体系

四、信创,基于云原生的IT自主可控的系统架构

  1. 数字化转型落地的中台体系架构
  2. 业务中台和数据中台的模型解析
  3. 数字化系统的开发
  4. 数字化系统开发需要考虑的问题
  5. 数据安全、大数据一体化与生态型场景之间的矛盾
  6. 云原生基座下的信创之路
  7. 基于云原生的IT技术部署方案

【案例】四川移动云原生ITPaas平台开发解构

五、网络信息数据安全与内控

  1. 信息学基础
  2. 网络通讯的技术原理
  3. 信号产生-传输-接受(存储)-计算-输出结果
  4. 常见的网络信息数据安全问题
  5. 信息安全
  6. 网络安全
  7. 数据安全
  8. 如何防范和解决数字化时代下的网络信息数据安全问题
  9. 数据产生端:智能物联网硬件、物联网
  10. 数据传输端:网络、信道
  11. 数据计算端:云存储、云计算、算法
  12. 保障措施
  13. 成立公司数据安全治理委员会
  14. 制定相关数据安全治理规范
  15. 全员学习
  16. 通过技术手段监控整个数据使用过程


 

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