CDMP-需求预测规划师认证课程特色与背景

1， 理解需求管理对于企业经营业绩的影响以及相关绩效指标(KPI)的选择；

2， 理解需求管理者应具备的管理理念，专业知识，业务技能以及职责所在；

3， 帮助企业基于行业特点建立高效可执行的需求职能体系以及运作流程；

4， 掌握基本的统计技术及其应用能力，并掌握统计技术之外的其他重要预测编制技术；

5， 基于科学的KPI，渐进的考核方式搭建全视角可执行的激励性绩效评估体系；

6， 定义促销预测管理流程，掌握各种促销预测的编制技术；

7， 定义新产品预测管理流程，掌握常用新产品预测编制方法及其应用场景；

8， 掌握历史数据清理技术以及如何建立基准预测的相关技巧与方法；

9， 掌握销售指标的编制方法以及多种销售指标的分解技术；

10， 理解如何鼓励销售，市场等以及客户积极主动参与到预测过程，实现真正的协同；

11， 通过行业案例分享，理解行业标杆管理水平，寻找自身管理差距；

12， 通过实战演练，实现理论与实际操作的互动融合，系统化理解和掌握需求预测管理的理念和实务操作技巧；

    课程概要介绍

    该培训旨在帮助学员在宏观和微观层面建立需求导向的供应链管理理念，进一步拓展学员在需求管理领域的视野和境界。从整个供应链的视角体验需求驱动下的拉式供应链系统VS传统推式的供应链系统的最大优势，并学习如何实施协同化的需求驱动的供应链管理系统，如CPFR。同时深入理解如何通过感应需求，修正需求，管理需求，并在SKU层次上实现以快速盈利导向的供应链响应，同时从公司层面理解需求管理对财务管理的重要影响。Greg教授还将与学员分享世界范围内的最新市场趋势以及世界级的需求管理最佳实践案例；

课程大纲

课程大纲介绍

1. 需求驱动供应链管理基础

 30年推式供应链管理历程的回顾；

 推式和需求驱动“拉式”对供应链执行的“关键点”提示；

 一流的需求管理绩效意味着什么

2. 需求管理的角色

 CVM…. 客户价值管理

 渠道/客户多维细分

 供应链的“成本服务模式”

3. 新的DDSN引入，即需求驱动的供应链概念和新的管理模式对需求管理和库存优化的影响

 何为需求驱动的供应链管理；

 AMR的基本定义

￣ 全新的需求感知模式

￣ 全新的需求调整模式

￣ 快速并且盈利的生产响应

 拉式需求管理网络的关键要素

练习…AMR最近发布的传统推式供应链和新式的DDSN管理模式下绩效体系的差异；

4 集成需求，供应和业务运作等

 3C，合作，交流与协同

 CPFR—协同预测和补货计划

 全球供应网络

5 全新的以需求驱动的方法论对传统的S&OP流程的影响

 需求驱动的供应链管理变革路线图

 新的“事件驱动的S&OP流程”

 需求管理中的3P

 需求管理流程需要与战略计划相协同

 S&OP的“健康度检查”

课程DF02 |需求预测与S&OP实战培训与模拟演练

时间：2013年6月13日-14日| 地点：上海（2天）

课程概要介绍

完成该课程学习后，学员将理解如何帮助企业建立能够持续运作的需求管理体系，如何在周期性执行的基础上进行逐步优化，并最终实现系统的自动化支撑以及良好的组织配合。该课程注重实务操作，并从职能，技术，流程以及评估等四个维度完整阐述需求管理体系的关键要素以及业务操作技巧。该课程还将借助系统模拟来演示整个需求编制及产销协同的业务过程进一步加深学员对需求管理运作的理解；

课程大纲概览

1 需求管理业务价值及关键绩效指标的选择

 何为销售指标、滚动预测、财务预测以及补货预测；

 如何量化需求管理对企业的经营指标的影响；

 理解各种需求管理绩效评估方法及其利弊所在；

 学会如何基于行业特征选择最适合的绩效评估指标；

2 需求管理职能和产销协同(S&OP)流程的建立

 理解需求预测管理中的三种角色以及分工；

 如何鼓励销售和市场对预测的支持和积极介入；

 如何实现需求计划过程与产销协同(S&OP)的完美融合；

 如何通过执行落实建立需求管理人员的信用和权威；

3 需求预测编制中的关键预测技术和方法

 理解如何建立分类预测策略以及商业环境评估体系；

 理解历史修正对于建立基准预测的重要意义；

 理解分解与聚合技术在预测编制过程中的重要性；

 理解为何预测调整说明比数据本身更加重要；

 理解各种预测技术在需求管理领域的应用；

4 新产品和促销预测编制方法论及其挑战

 正确理解促销计划与促销预测的关系；

 掌握促销预测的定量和定性编制方法；

 理解建立专业专职的新产品管理部门的重要性；

 理解各种新产品预测编制方法和管理技巧；

5 案例分享：消费品和工业品行业需求管理实践分享

因为其市场运作模式的不同，不同行业的需求管理呈现出不同的管理需求以及业务难点。本章节将体系化阐述不同行业模式下的需求管理最佳实践以及所面临的挑战。同时，重点选择典型的消费品和工业品行业最佳实践案例进行深度剖析，并组织圆桌讨论，进行思维碰撞；

6 实战演练：体验完整的需求预测与S&OP流程

 如何基于统计误差分析选择最佳预测模型，并生成基准预测；

 销售部门，市场部门，财务以及管理层等如何参与预测过程；

 如何在数据化电子化的S&OP会议上实现产销的互动协同；

 如何建立以价值为导向的需求管理绩效指标(KPI)体系

课程DF03 | 统计技术应用与实战模拟演练

时间：2013年6月15日| 地点：上海（1天）

课程概要介绍

需求预测管理与企业其他业务管理的一大显著差异就是其对统计技术的强大依赖，科学而理性的预测需要统计技术的支撑，因此需求管理业务面临来自管理和技术的双重挑战。该课程将帮助学员着重从应用的角度系统化地掌握统计技术的基础知识和在商业预测领域的应用技巧，并重点选择目前在行业实践中得到普遍使用并卓有成效的17种典型统计技术进行深度讲解，同时通过系统模拟完整体验统计技术的应用过程；

课程大纲概览

1 统计概论与基础知识；

 统计导论；

 掌握数据的收集和整理；

 掌握数据的处理方式和方法；

 掌握数据分布特征分析技术；

 掌握常用的统计图示；

2. 掌握17种经典统计模型的业务逻辑和应用技巧

对统计技术的合理应用是需求预测管理所面临的一大挑战。本章节将通过系统模拟，将17种经典统计技术的业务逻辑和应用技巧完整进行呈现，学会如何基于历史数据的分布态势选择最佳模型，以及如何基于统计误差的变化优化模型参数等基本技巧，内容包括：

 掌握17种经典统计技术的基本原理以及应用环境

 理解历史数据修正(Outlier)的基本原理以修正因子的合理调整

 理解趋势衰减技术(Damping)的基本原理以及应用场景

 理解新产品预测模型(Liking model)的基本原理和应用技巧

 掌握自相蚕食技术（Cannibalization）在促销预测中的应用

 统计误差的计算原理和应用（BIAS, MAD, MAPE, MSE, TS）

3. 统计预测技术实战演练：

 演练如何实现对历史数据的人工和自动修正，其区别何在；

 演练如何基于销售态势正确选择统计模型的类别；

 演练通过模型参数的调整掌握对统计模型的熟练控制；

 演练如何进行多个统计模型的模拟以及如何选择最佳模型；

 演练和体验不同类别统计误差对模型选择的价值；

4. 实战演练体验，分享和总结

 对比和分析各自公司需求预测管理模式；

 结合公司现状，阐述对最佳需求预测实践的理解；

 给公司需求管理提出可操作性的建议，包括下述方面：

职能改善/流程改善/预测技术改善/评估指标等；

5. 课程反馈和建议收集

课程DF04 | CDFP俱乐部系列研讨会

时间：2013年7月开始不定期举办 | 地点：上海

俱乐部研讨会概要介绍

该课程的宗旨在于为学员提供一个持续的分享和提升平台，特别是当学员完成5天的专业培训之后，在实际业务运作过程中对所学的知识和操作方法有了一定的感悟之后，再次回到课堂与讲师以及企业辅导教练分享感受，问题以及想法，并且从其他企业的管理实践分享中获得新的灵感和启发。这种分享将深化学员对课堂知识的理解和应用，并真正改变学员的管理理念从而给企业带来有价值的影响力。具有多年专业积累的企业辅导教练将继续带领学员一起探索和解答学员的问题。该培训将以不定期选择各种主题，邀请需求管理体系和实践较为先进，并来自不同行业的企业资深需求管理人员进行主讲和答疑解惑。

研讨会的主题的选择将遵循以下原则：

 按业务内容或运作流程选择分享主题；

 按行业特征或企业管理模式选择分享主题

 每次主题分享为半天（3个小时）

1. 分享主题将覆盖所有业务环节，建议但不限于如下主题：

 需求管理对企业的价值如何量化衡量，以便获得管理层的重视

 需求管理的职能应该如何建立？谁负责？其他部门如何参与？

 需求管理的KPI体系设计，如何选择合适的KPI？

 新产品和促销产品预测的相关技术或经验

 统计技术方面的知识，有哪些统计技术？如何应用？

 如何让销售，市场等部门或客户积极参与到预测过程？

 如何定义周期性S&OP会议的主题和议程安排？

 如何在S&OP会议上有效快速达成一致预测？

 如何分解销售目标？如何实现基准预测的编制？

 如何高效实现对需求计划执行的跟踪和快速反馈？

2. 分享主题也将可以按行业进行安排，包括但不限于：

A. 常规日用消费品

B. 冷链行业

C. 制药

D. 药品零售

E. 工业品—标准产品

F. 工业品—客户化产品

G. 工业品—项目型销售

H. 工业品—配置型制造

I. 餐饮

J. 服装

K. 汽车零配件制造

L. 贸易

M. 其他感兴趣的行业

3. 研讨会反馈和建议收集

课程主讲

赵玲 女士

赵玲女士（Ivy Zhao），国际预测者协会IIF认证培训讲师，CDFP认证需求管理高级规划师，SAP BW认证顾问，供应链需求预测管理高级咨询顾问。拥有近二十年制造企业供应链管理实践，主导过众多制造业需求预测以及S&OP流程信息化项目，在长期的供应链需求管理业务实践中积累了丰富的技术和管理经验，她还曾在SAP中国研究院担任需求预测模块架构师，与SAP德国总部共同合作完成需求预测模块的解决方案研发工作，具备深厚的理论功底和国际化的业务视角，尤其擅长需求管理规划和供应链优化。赵老师服务过的企业包括立邦涂料，亨氏集团，达能乳业，雅培制药，塞维斯玻璃,康佳，农夫山泉，汉高中国，以岭药业，华为科技，雅诗兰黛，威士伯，香港彭氏以及济南重汽等； 

刘建林 教授

刘建林先生2006毕业于上海海事大学交通运输学院，获工学博士；2007年被评聘为应用数学数学规划方向硕士生导师；2008年底从复旦大学管理学院管理科学与工程博士后流动站出站，进入上海物流研究院任助理研究员至今，2010被聘为复旦大学信息工程学院物流工程专业硕士生导师。刘建林教授目前任中国物流采购联合会《中国物流与采购网》物流信息化专家，中国物流采购联合会钢铁物流专业委员会成员，拥有国家专利两项，发表学术论文20余篇，EI、SCI各一篇。刘建林教授主要研究领域覆盖可持续物流供应链网络设计与运营策略设计、运筹与优化、区域物流系统设计与优化、数量经济与管理决策等，特别擅长供应链优化模型设计以及商业预测技术的应用；

Gregory L. Schlegel教授

Gregory L. Schlegel先生目前是美国SherTrack公司的商务拓展副总裁。他在多家财富100强公司从事超过25年的供应链高级管理工作，并是财富100强公司销售与运作规划 (S&OP) 流程的管理者。他曾在IBM担任了7年的供应链执行顾问。Greg发表过多篇关于供应链管理、风险管理、 精益六西格玛和约束理论等论文。Greg曾是美国运营管理协会1997年的国际协会主席，美国运营管理协会的战略方向委员会成员，并同时在《直流速度杂志》(DC Velocity magazine)编辑委员会担任职务。Greg 曾担任国际预测者协会(IIF) 的认证讲师，他曾在美国斯克兰顿大学(university of Scranton)和美国圣约翰大学(St. John's University)教授运营管理课程， 并在亚利桑那州立大学和罗格斯大学 (ASU and Rutgers University)作客座教授。目前，Greg在美国利哈伊大学(Lehigh University)教授研究生阶段的供应链风险管理。Greg持有CPIM, CSP 系统和Jonah 约束理论认证，拥有美国宾州州立大学(Penn State University)运筹学和计算机科学学士学位；

行业实践分享与辅导教练

我们将从国内行业标杆企业以及需求管理水平领先的企业中邀请专业或资深的需求管理者，来分享其管理理念，运作流程，业务实践以及心得体会。这种深度的分享结合前期系统化的专业培训将需求管理的理论与实践进行了完美结合，并将深化和丰富学员对需求管理体系的认知，增强其实战操作能力。同时企业辅导教练将与学员一起探讨其存在的问题，提供更加广阔的管理视角和解决思路，为整个培训体系提供独有的咨询附加值。这种常年不间断的研讨会也将为学员提供持续提升的平台，通过不同视角和见解的分享，碰撞和启发，为企业的需求管理变革带来源源不断的新思维和新方法；

课程对象

要求三年以上工作经验，需求计划，S&OP，销售，市场，商务，供应链计划，生产，财务，客服，渠道等领域管理人员

备注

课程费用：

￥9,800/人（含授课费、资料费、两天午餐费茶点、会务费、考试费、认证费）

其中三天的培训费7,800元，考试认证费2,000元，一年内有两次免费补考的机会

课程重修费用为：1,800元