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中智推出《现代物流技术与管理实务》课程

发布时间:2016.10.28 10:44
 
课程背景
长期以来,我国的企业一直是重生产、轻流通,对物流业的发展缺乏足够的重视,致使物流业的发展严重滞后于社会经济的发展。目前,物流发展与管理对促进社会经济的发展和提高经济效益的重要性已日益被各级政府机关和企业所意识到。现代信息技术的发展和物流技术的进步也为我国推行现代物流业的发展和物流的科学管理准备了充分的条件。本课程从介绍现代物流运营管理入手,运用现代物流的技术结合企业的实际情况,进行合理的物流系统优化,提高企业的核心竞争力。
 
课程大纲
 
第一部分、现代物流运营技术与管理
一、现代物流信息化的支撑
(一)信息识别技术
1、BC/条码技术及应用
2、RFID/无线射频识别技术及应用
(二)信息交换技术
1、EDI/电子数据交换技术及应用
(三)信息定位技术
1、GIS、GPS/地理信息系统、卫星定位系统及其应用
 
二、物流信息化的平台
1、物流管理信息系统(LMIS)
2、物流管理信息系统分类
3、物流环节管理信息系统
4、供应链物流管理信息系统
5、公共物流信息平台
 
三、现代物流硬件技术及管理
(一)集装化(Containerization)技术及设备管理
1、集装化及其类型
2、集装箱的优越性
3、集装单元化的基本原则
(二)运输管理
1、几种运输的方式的优缺点
2、运输的基本原则
3、合理运输的要素和措施
4、考核物流运输质量主要指标
(三)仓库管理技术与库存控制
1、仓储作用
2、仓储技术
3、确定货位的原则
4、仓库存货量的确定
5、仓库货物存放的基本方法
6、仓储库存控制——经济订购批量法
7、仓储设备管理
(1)货架
(2)自动化立体仓库
(3)计量设备
(5)仓库养护设备
(6)仓储安全设备
8、仓储合理化
9、考核仓库的质量指标
(四)装卸搬运技术和设备
1、装卸搬运分类
2、装卸与搬运技术
3、装卸搬运合理化
4、常用装卸搬运设备介绍
(五)包装技术与管理
1、包装的功能
2、包装的分类
3、包装容器
4、常用包装技术
5、包装机械
(六)流通加工技术与管理
1、流通加工的作用
2、流通加工与一般生产的区别
3、流通加工的形式
(七)配送技术和管理
1、配送方式
2、配送中心
3、配货作业方法
(1)播种方式
(2)摘果方式
4、配装方法的计算
 
第二部分、现代物流管理系统优化技术与管理
一、物流系统分析框架图——物流金字塔
二、现代物流运作的使命
三、物流系统的优化
1、客户服务优化——让内外客户满意
2、物流配送网络优化——渠道分析
3、仓库管理系统优化——设施、选址、规划、仓库管理等
4、运输的优化——第三方物流的利用、运输成本控制、合理运输措施
5、物料管理、生产计划的优化——合理库存量,补货制度
6、信息系统的优化
7、业务流程的优化
8、组织结构的优化等
 
第三部分、现代物流多种模式管理
一、第三方物流
1、第三方物流的含义和特点
2、第三方物流的类别
3、第三方物流的作用
4、第三方物流的应用
5、案例:广州←→上海行邮特快专列
二、国际物流
1、国际物流概述
2、国际物流管理
3、国际物流网络系统
三、第四方物流介绍
 
第四部分、电子商务与供应链物流管理
一、电子商务要素及运作
1、电子商务及其类型
2、电子商务要素
3、电子商务的运作
4、电子商务交易运作过程
二、电子商务下的供应链
1、电子商务供应链网络化模型
2、电子商务下供应链管理
3、电子商务下的供应链物流
4、物流公司的电子商务物流
5、电子商务物流的特点
6、电子商务物流的优势
 
第五部分、现代物流成本管理与质量管理
一、物流成本管理
1、物流成本的概念
2、物流成本的特点
3、物流成本的构成和分类
4、现场练习:请判断每一项属于哪一种成本要素
5、成本核算方法——作业成本法
6、作业成本核算实例
7、物流成本核算练习
二、物流质量管理
1、物流质量
2、企业物流质量管理
3、物流质量管理的主要内容
4、物流质量指标体系
5、案例分析
 
第六部分、现代物流的中心管理
一、案例----某公司的物流中心布
二、物流中心及其系统结构因素
三、物流中心的功能
四、一元物流中心的布局的方法
1、模拟法
2、重心法
3、专家咨询法
4、交叉中值法
5、地点固定的网点的选择
五、多元物流网点的布局—P-中值法
 
第七部分、现代物流系统统计分析管理
一、现代物流系统优化决策模型
1、数学建模:用数学的方法抽象表示现实系统
2、仿真建模 :用模拟的方法抽象表示现实系统
二、现代物流系统决策模型求解方法
1、简单数学模型:用精确算法寻求最优解
2、复杂数学模型(NP-hard):用精确算法寻求最优解,用启发式算法寻求较优解
3、仿真模型:用仿真实验方法求解
三、物流需求预测模型及求解
1、时间序列平滑预测模型:基于预测的惯性原理,运用过去时间序列数据,推测事物的发展趋势,适用于短期物流预测
2、回归预测模型:基于预测的相关性原理.一元,多元,线性,非线性
3、BP神经网络预测模型
 
第八部分、现代企业物流管理成功经典案例分析
一、案例:世界500强深圳中粮集团转型的优势和风险分析-重点分析冷链物流服务
二、案例:世界500强Wal-mart公司供应链物流管理带来的业绩-重点快速高效的物流中心降低成本
三、案例:香港某集团的实践——从传统贸易商向供应链管理服务商转变

 



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