供应链管理课题：供应链可视化研究---数据分析在库存管理及需求预测中的应用

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2023-10-23

　　开始日期: 2023-11-04

　　课时安排: 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习

　　适合人群

　　适合年级 (Grade): 高中生/大学生

　　适合专业 (Major): 供应链管理、物流管理、风险管理、商业分析、统计学，应用数学等专业或者希望修读相关专业的学生;具有代数及微积分基础的学生优先

　　导师介绍

　　Arnab

　　约翰霍普金斯大学 Johns Hopkins University (JHU)教授

Arnab

　　Arnab导师现任JHU约翰霍普金斯大学凯里商学院教授。根据最新的研究和测评，在2017-2020年中，凯里商学院的老师在世界顶级商科期刊《营销科学》中发表了10篇专业研究论文成果，该成就媲美世界排名第一的沃顿商学院。Arnab教授在约翰霍普金斯大学开设有连续时间金融、数据分析、运作管理课程。导师的研究兴趣为动态定价和操作风险管理、供应链管理、库存管理、随机建模和优化。导师拥有丰富的多元化教学经验，得益于老师在多国的学习和任教历史：Arnab教授曾在美国普渡大学(公立常春藤)和加拿大英属哥伦比亚大学(全球QSTop50)任教，在国际知名期刊发表论文多篇。Arnab教授的专业知识水平和交叉学科能力极为出众，早在1998-2001短短几年中，他便获得了得克萨斯大学达拉斯分校和加拿大英属哥伦比亚大学的双博士后学位。在超过20年的高等教育工作中，Arnab教授深谙国际学生的多元文化背景和适合他们的独特教学模式，凭借自己极具天赋的学术能力和独特的教学经验，Arnab教授的课程深受国际学生的喜爱。

　　Prof. Arnab is an Associate Professor of Practice at Johns Hopkins Carey Business School. The Johns Hopkins Carey Business School was tied for second – with the Wharton School of the University of Pennsylvania – in an esteemed worldwide ranking of faculty contributions to a leading academic journal of marketing. Carey-affiliated researchers contributed 10 articles to the journal Marketing Science during 2017-2020, according to the ranking conducted by the University of Texas at Dallas. He is currently teaching Continuous-Time Finance, Data Analytics, and Operations Management. Previously he worked as an Assistant Professor at the Krannert School of Management of Purdue University. Prof. Arnab’s research interests include supply chain management, inventory management, stochastic modeling and optimization, dynamic pricing, and operational risk management.

　　任职学校

　　约翰霍普金斯大学成立于1876年，是一所享誉世界的私立研究型大学，美国大学协会14所创始院校之一，其位于2021 泰晤士高等教育世界大学排名世界第12，美国第9;2021 U.S. News世界大学排名世界第10。凯里商学院(Carey Business School)的历史可以追溯到1909年，是全美最早开设商业研究生教育的机构之一。美国国家科学基金会连续33年将该校列为全美科研经费开支最高的大学。学校的教员与职工共有37人获得过诺贝尔奖。

　　项目背景

　　随着信息技术的快速发展，数据的获取成本变得越来越低，采购与供应链管理也迎来了“大数据”时代。如何从海量的数据中洞悉供应市场的变化，找到最优的供应链管理模式，成为公司及采购管理人员能否脱颖而出的关键。本课程将按照“分析何种数据，如何获取数据，怎样分析数据”的思路，探索数据分析在供应链优化中的应用。

　　Business Analytics and Supply Chain Management are important skills for effective managerial decision- making. Advances in technology have made significant amount of data available to managers. For example, manufacturers of electronic products forecast future sales in order to decide whether to expand production; banks use customer data to identify lucrative banking products. In addition, applications of business analytics to inventory and global supply chain management including distribution and global sourcing will refine intuitions developed from models and case studies to build managerial insights.

　　项目介绍

　　数据建模是供应链管理中的重要技能，在优化需求、采购、仓储、运输，还是供应商管理环节有着非常重要的应用。该项目内容从数据分析技能出发，包括统计分析、概率分布、决策分析、抽样分布、置信区间、假设检验、回归模型等，并结合其在供应链库存管理，需求预测，生产规划中的应用。在项目结束时提交报告，进行成果展示。

　　The program covers descriptive statistics, exploratory data analysis, probability distributions, sampling distributions, confidence intervals, hypothesis testing, linear regression models, inventory and global supply chain management. Probability models provide tools to handle uncertainty and risk. Statistical analysis focuses on the presentation of data and techniques to draw useful and valid inferences from data. Regression models are built to forecast future market trends. Inventory models help to efficiently manage global supply chains.

　　项目大纲

　　描述性统计与离散概率分布 Descriptive statistics; discrete probability distributions

　　离散与连续概率分布;回报/风险分析 Discrete and continuous probability distributions; return/risk analysis

　　抽样分布与置信区间估计 Sampling distributions; confidence interval estimation

　　假设检验 Hypothesis testing about population mean and proportion

　　简单回归模型与多元回归模型 Simple regression models; multiple regression models

　　库存模型及全球化国内供应链管理 Inventory Models and Global Supply Chain Management

　　项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation

　　论文辅导 Project Deliverables Tutoring

　　项目收获

　　7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习共125课时

　　项目报告