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    • 需求预测和库存计划(一个实践者的角度)/刘宝红供应链实践者丛书
      • 作者:(美)刘宝红|责编:李晓敏
      • 出版社:机械工业
      • ISBN:9787111658870
      • 出版日期:2020/07/01
      • 页数:284
    • 售价:27.6
  • 内容大纲

        就整体方法论而言,本书依旧遵循“从数据开始,由判断结束”的基本准则,在基本数据,比如需求历史的基础上,制定基准预测;根据销售、市场等业务部门的职业判断,比如促销计划、新品上市计划,来调整基准预测,制定最终的预测。本书更加聚焦“从数据开始”,通过一系列案例,更详细地介绍预测模型,包括预测方法的择优、库存计划的优化、新品导入的计划等。特别要说明的是,本书不是一本预测方法论的书。本书会探讨常用的预测方法,力图以浅显易懂的方式,把这些方法介绍给大家,让更多的人能够熟练应用。本书的目标是寻找更优而不是最优的解决方案。
  • 作者介绍

        刘宝红,旅美供应链专家,畅销书作者,西斯国际执行总监。     刘先生毕业于亚利桑那州立大学,获供应链管理MBA学位。他现旅居硅谷,创立西斯国际,专注供应链管理领域的研究和写作,并定期回国。服务本土企业。     在供应链管理领域,刘先生旨在填补学者与实践者之间的空白。他在研究和著述的同时,还通过培训、咨询,积极参与供应链实践,全面覆盖汽车家电、电信设备、航空航天、机械制造、石油石化等传统行业,以及电商、新零售、互联网等新兴行业。
  • 目录

    序言一  从计划的“七分管理”到“三分技术”
    序言二  从药典到药方:我对案例的一些想法
    序言三  这是我的第5本书,跟其他书有什么联系
    作者简介
    导读  计划是供应链的引擎
    第一章  需求预测:三种基本的预测方法
      时间序列的预测:移动平均法
        小贴士  预测的灵敏度和准确度
        小贴士  预测准确度的统计
        小贴士  要不要考核预测准确度
      时间序列的预测:指数平滑法
        指数平滑法的逻辑
        指数平滑法的初始化
        平滑系数的择优
        简单指数平滑法的优劣
      趋势的预测:霍尔特指数平滑法
        案例  一个快时尚产品的需求预测
        小贴士  有时候,不预测就是最好的预测
      季节性+趋势的预测
      基于相关性的预测:线性回归
        小贴士  解读线性回归的参数
        小贴士  样本选择的几点考量
        小贴士  极端值的处理
        小贴士  残差图的分析
        小贴士  样本太少怎么办
        小贴士  警惕线性回归给你的东西
      选择预测模型的一些考量
        小贴士  寻找更优,而不是最优的解决方案
        小贴士  预测模型的优化要提防过度拟合
      案例  中心仓的预测方法择优
        需求预测的集中化
        小贴士  为什么在颗粒度小的地方做预测
        预测方法的优化
        计划的改进得兼顾供应链的执行能力
        小贴士  电商如何选择ERP
      魔鬼藏在细节中:需求历史数据的清洗
      本章小结最基本的方法也是最重要的
    第二章  库存计划和库存的优化
      量化不确定性,设定安全库存
        第一步:量化需求的不确定性
        第二步:量化有货率的要求
        小贴士  有货率怎么定
        第三步:计算安全库存
        小贴士  按日、按周还是按月汇总需求历史
      会设安全库存,计算再订货点就很容易
        补货机制:定量vs不定量
        补货机制:定期vs随时
        案例  随时补货机制下再订货点的计算
        案例  定期补货机制下再订货点的计算
        小贴士  不是现货供应,再订货点如何计算

      案例  轮辐式的全球库存网络计划
        小贴士  设再订货点,还是安全库存预测
      案例  某工业品企业的计划组织
        小贴士  计划职能的绩效如何考核
      VMI的库存水位如何设置
        计算最低、最高库存水位
        量化VMI的库存风险
        VMI的绩效管理
        案例  离开信息化,就很难具备做VMI的条件
      “长尾”产品:库存计划的终极挑战
        “长尾”需求用泊松分布模拟更准确
        用简单法则来指导“长尾”需求的计划
      案例  跨境电商的店铺库存优化
      本章小结  库存计划是个技术活
    第三章  新品导入与滚动计划机制的建立
      案例  新品的初始预测:群策群力,专家判断法
      德尔菲专家判断法
        小贴士  瓶子里有多少颗巧克力豆
        新品预测试点项目准备
        专家判断的结果分析
        反馈改进,从失败中学习
        专家判断法失败的三个原因
        小贴士  预测判断力是可以培养的
        专家判断法用于什么产品
        专家判断有没有约束力
        专家判断法由谁来维护
      季节性强,一锤子买卖如何预测
        案例  新品的预售期:尽快纠偏,调整预测
        哪个预测模型更好
        系统性偏差的检验
        重新定义样本,重新建模
        预售期需求的滚动预测
      案例  新品的滚动计划要从开发期开始
        小贴士  新品计划本身要有计划性
        小贴士  大型设备的项目预投机制
      新品计划由谁做
      本章小结  尽量做准,尽快纠偏
    后记

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