MMOG 全球物流管理操作指南

培训时间/地点：

2023年11月16~17日（星期四 ~ 星期五）/上 海

收费标准：￥3500/人

Ø 含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费

Ø 不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐

课程背景：

客户对于更短交货时间及更可靠交付行为的需求，使得在供应链的各层次上都产生了：“信息及产品的流通要更快、更灵活、更有效”的声音。在竞争激烈的环境中，商业物流正发挥着日益重要的角色。只有通过持续的改善，才能保证企业降低成本、提高客户满意度。供应链管理（SCM）过程被很好地控制及检测对于确保内外部客户需求的满足及驱动全供应链的持续改善会起到至关重要的作用。

MMOG/LE是对供应链管理（SCM）绩效及性能等方面进行综合评估的审核工具。在产品生命周期的整个时间段内，客户及供应商都可以进行这一工具， 包括初期的产品开发阶段、前期的制造阶段以及后期的后市场/服务阶段。供应链各环节的参与者都可以使用MMOG/LE进行自我评估。商业伙伴间也可将MMOG/LE作为审核工具，用于对供应商进行选择及评估。

此审核工具可以参照最佳实践的数据来测评企业的供应链管理（SCM），包括可持续性、企业责任、环境保护等方面。因此，审核过程是非常深入的。企业为了建立合规的证据/数据，需要进行非常深入的评估。对于规模较大的企业，往往能理解为了进行深入评估而所需准备的资源/材料，并予以吸收。但是， 对于规模相对较小的企业可能会花费相当的时间并有些不知所措。

MMOG/LE第四版本解决了这一“评估过程耗时、烦冗的问题”。MMOG/LE第四版在完整版之外，为企业增加了一个基础版。

参训对象：

技术部、物流部、采购部、销售部、品保部、生产部的经理与主管、任何对MMOG/LE有兴趣的人员。

授课形式：

现场讲解、深度剖析、实战分享、情境模拟、多媒体展示。

课程大纲：

MMOG/LE的背景与起源

1. 什么是MMOG/LE

2. MMOG/LE的背景与历史

3. MMOG/LE的目标

4. MMOG/LE V4.0版新增内容分析

5. 什么是自评与评审

6. MMOG/LE的内容构成与涵义

7. 本章小结

第一章：策略与改进

1. 企业物流战略与规划

2. 企业物流管理目标

3. 企业物流衡量、分析和改进计划

4. 持续改进

5. 供应链开发

6. 本章小结

第二章：工作组织

1. 企业组织运作

2. 企业运作流程

3. 资源计划

4. 工作环境&人力资源

5. 风险评估和管理

6. 本章小结

第三章：生产和能力计划

1. 产品实现

2. 能力计划

3. 生产计划

4. 系统集成

5. 本章小结

第四章：客户接口

1. 沟通

2. 包装&标签

3. 发货

4. 运输

5. 客户满意度&反馈

6. 本章小结

第五章：生产和产品控制

1. 物料标识

2. 库存

3. 工程变更控制

4. 物料追踪

5. 本章小结

第六章：供应商接口

1. 供应商选择

2. 物料计划&物流合同/指导

3. 沟通

4. 包装&标签

5. 运输

6. 物料接收

7. 供应商评估

8. 本章小结

MMOG/LE的自评与评审

1. MMOG/LE评审的流程

2. MMOG/LE评审注意事项

3. MMOG/LE评审结果分析

4. 案例分析：MMOG/LE评审结果分析表

总结

讲师简介：王老师 

Ø 中国机械工程学会物流工程分会   理事

Ø 美国供应链协会（CSCMP)上海圆桌会议  副总裁

Ø 供应链专业委员会  理事

Ø 中国智能制造专家

Ø 法国Adonix中国区副总裁、美国QAD中华区首席顾问

Ø 供应链、生产、物流管理、信息化专家

工作经历：

作为中国管理咨询/信息化事业的开拓者之一，王老师自90年代后期开始,专注企业管理咨询行业，尤其在企业资源计划（ERP）实施与监理、 精益生产现场改善、生产企业物流诊断、企业业务流程规划与优化、IT规划与服务、监理等领域，具备丰富管理实战经验与培训咨询经验。

作为资深顾问，在配合各地政府两化融合培训推广的同时，也在复旦大学、上海交通大学等高校，与学员一起分享智能工厂的落地实施案例，推动产学研的紧密合作。

王老师曾先后任职哈动力股份、方正科技等公司担任高级顾问，项目经理等工作，后在法国Adonix公司担任大中国区副总裁，美国QAD公司任首席顾问。

从2014年开始，王老师专注于智能工厂的规划与建设咨询服务，帮助企业推广、实施智能工厂/智能产线的布局规划，企业物联网的构建，智能生产在企业的落地实践，智能工厂IT系统的规划与构建等服务。目前，已为东风有限集团公司、奇瑞捷豹路虎等汽车企业提供智能制造培训业务，帮助汽车企业更好地了解智能制造在国内外汽车企业的应用现状，一起探讨中国汽车企业的未来智能制造发展之路。