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内容大纲
本书介绍了库存管理的基本理论和方法，以及企业中应用比较广泛的库存管理的基础模型与策略，并配以实现的Python代码。本书还介绍了一系列实战案例，案例贯穿业务问题、数据、模型、代码实施、结果分析的完整流程，以帮助读者更好地了解现代企业库存管理面临的问题，以及分析问题、解决问题的思路和方法。
本书可作为管理科学、工程管理、工业工程、工商管理等专业本科生与硕士生相关课程的教材，也可供数字化转型中的零售、制造、物流等行业企业的算法工程师等专业读者学习参考。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 现代库存管理概述
1.1 什么是库存
1.2 库存管理解决的问题
1.3 现代库存管理的挑战
1.4 现代库存管理的发展趋势
1.5 现代库存管理优化案例
第2章 需求预测基础
2.1 需求预测的基本结构
2.2 需求预测方法的分类
2.3 数据预处理
2.4 评价预测模型的方法
第3章 时间序列方法
3.1 指数平滑法
3.2 ARIMA模型
3.3 Prophet模型
3.4 考虑相互作用的VARMA模型
3.5 考虑层级结构的时间序列预测
第4章 机器学习方法
4.1 特征工程
4.2 正则化和学习目标
4.3 超参数选择
4.4 单一模型
4.5 集成学习
第5章 某饮料企业W的需求预测实战
5.1 案例概览
5.2 拓展思考
5.3 实战建议
第6章 库存策略优化基础
6.1 库存成本
6.2 库存策略
6.3 库存分类方法
6.4 企业库存管理的几个阶段
第7章 周期库存优化
7.1 经济订货批量模型
7.2 时变需求下的经济订货批量模型
7.3 联合补货模型
第8章 物流企业B仓内拣货区联合补货优化实战
8.1 数据导入及预处理
8.2 拣货区商品布局
8.3 联合补货策略优化
第9章 安全库存优化
9.1 安全库存概述
9.2 （ROP，Q）策略分析
9.3 （OUL，T）策略分析
9.4 需求分布的刻画
9.5 给定需求满足率下安全库存的计算
9.6 供应的不确定性：随机提前期
第10章 某食品企业W库存策略优化实战
10.1 数据导入及预处理
10.2 使用多种方法进行需求拟合并计算目标库存水平
10.3 库存策略模拟仿真
10.4 拓展思考
10.5 实战建议
第11章 周期服务水平优化
11.1 报童模型
11.2 （ROP，Q）策略下的最优服务水平
11.3 （OUL，T）策略下的最优服务水平
11.4 基于SAA的有限周期库存系统优化
第12章 库存共享
12.1 库存共享效应
12.2 分散节点间需求独立情况下集中化安全库存计算
12.3 分散节点间需求相关情况下的联合分布样本生成
12.4 库存共享效应之外的关于库存共享的更多讨论
第13章 某休闲食品企业Y库存共享决策实战
13.1 分散式管理和集中式管理模式下安全库存量的介绍
13.2 综合库存成本与运输成本，决策存货布局
13.3 拓展思考
第14章 网络库存管理基础
14.1 网络分析基础
14.2 随机服务模型与承诺服务模型
第15章 承诺服务模型
15.1 承诺服务模型的数学规划问题
15.2 需求上界的构造与计算
15.3 承诺服务模型的优化算法
第16章 某食品企业Z的分销网络库存优化实战
16.1 数据导入及预处理
16.2 应用动态规划算法求解最优策略
16.3 拓展思考
第17章 某家电企业H的制造网络库存优化实战
17.1 数据导入及预处理
17.2 应用分段线性函数近似算法求解近似最优的策略
17.3 比较不同承诺服务时间和不同服务水平下的安全库存成本
17.4 拓展思考
17.5 实战建议
附录
附录A 符号表
附录B 数学规划与概率论基础知识
附录C Python基础
参考文献
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