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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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