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需求預測和庫存計劃(一個實踐者的角度)/劉寶紅供應鏈實踐者叢書

  • 作者：(美)劉寶紅|責編:李曉敏
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111658870
  • 出版日期：2020/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：284
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    就整體方法論而言，本書依舊遵循「從數據開始，由判斷結束」的基本準則，在基本數據，比如需求歷史的基礎上，制定基準預測；根據銷售、市場等業務部門的職業判斷，比如促銷計劃、新品上市計劃，來調整基準預測，制定最終的預測。本書更加聚焦「從數據開始」，通過一系列案例，更詳細地介紹預測模型，包括預測方法的擇優、庫存計劃的優化、新品導入的計劃等。特別要說明的是，本書不是一本預測方法論的書。本書會探討常用的預測方法，力圖以淺顯易懂的方式，把這些方法介紹給大家，讓更多的人能夠熟練應用。本書的目標是尋找更優而不是最優的解決方案。
作者介紹
(美)劉寶紅|責編:李曉敏
    劉寶紅，旅美供應鏈專家，暢銷書作者，西斯國際執行總監。     劉先生畢業於亞利桑那州立大學，獲供應鏈管理MBA學位。他現旅居矽谷，創立西斯國際，專註供應鏈管理領域的研究和寫作，並定期回國。服務本土企業。     在供應鏈管理領域，劉先生旨在填補學者與實踐者之間的空白。他在研究和著述的同時，還通過培訓、咨詢，積极參与供應鏈實踐，全面覆蓋汽車家電、電信設備、航空航天、機械製造、石油石化等傳統行業，以及電商、新零售、互聯網等新興行業。
目錄
序言一  從計劃的「七分管理」到「三分技術」
序言二  從藥典到藥方：我對案例的一些想法
序言三  這是我的第5本書，跟其他書有什麼聯繫
作者簡介
導讀  計劃是供應鏈的引擎
第一章  需求預測：三種基本的預測方法
  時間序列的預測：移動平均法
    小貼士  預測的靈敏度和準確度
    小貼士  預測準確度的統計
    小貼士  要不要考核預測準確度
  時間序列的預測：指數平滑法
    指數平滑法的邏輯
    指數平滑法的初始化
    平滑係數的擇優
    簡單指數平滑法的優劣
  趨勢的預測：霍爾特指數平滑法
    案例  一個快時尚產品的需求預測
    小貼士  有時候，不預測就是最好的預測
  季節性+趨勢的預測
  基於相關性的預測：線性回歸
    小貼士  解讀線性回歸的參數
    小貼士  樣本選擇的幾點考量
    小貼士  極端值的處理
    小貼士  殘差圖的分析
    小貼士  樣本太少怎麼辦
    小貼士  警惕線性回歸給你的東西
  選擇預測模型的一些考量
    小貼士  尋找更優，而不是最優的解決方案
    小貼士  預測模型的優化要提防過度擬合
  案例  中心倉的預測方法擇優
    需求預測的集中化
    小貼士  為什麼在顆粒度小的地方做預測
    預測方法的優化
    計劃的改進得兼顧供應鏈的執行能力
    小貼士  電商如何選擇ERP
  魔鬼藏在細節中：需求歷史數據的清洗
  本章小結最基本的方法也是最重要的
第二章  庫存計劃和庫存的優化
  量化不確定性，設定安全庫存
    第一步：量化需求的不確定性
    第二步：量化有貨率的要求
    小貼士  有貨率怎麼定
    第三步：計算安全庫存
    小貼士  按日、按周還是按月匯總需求歷史
  會設安全庫存，計算再訂貨點就很容易
    補貨機制：定量vs不定量
    補貨機制：定期vs隨時
    案例  隨時補貨機制下再訂貨點的計算
    案例  定期補貨機制下再訂貨點的計算
    小貼士  不是現貨供應，再訂貨點如何計算

  案例  輪輻式的全球庫存網路計劃
    小貼士  設再訂貨點，還是安全庫存預測
  案例  某工業品企業的計劃組織
    小貼士  計劃職能的績效如何考核
  VMI的庫存水位如何設置
    計算最低、最高庫存水位
    量化VMI的庫存風險
    VMI的績效管理
    案例  離開信息化，就很難具備做VMI的條件
  「長尾」產品：庫存計劃的終極挑戰
    「長尾」需求用泊松分佈模擬更準確
    用簡單法則來指導「長尾」需求的計劃
  案例  跨境電商的店鋪庫存優化
  本章小結  庫存計劃是個技術活
第三章  新品導入與滾動計劃機制的建立
  案例  新品的初始預測：群策群力，專家判斷法
  德爾菲專家判斷法
    小貼士  瓶子里有多少顆巧克力豆
    新品預測試點項目準備
    專家判斷的結果分析
    反饋改進，從失敗中學習
    專家判斷法失敗的三個原因
    小貼士  預測判斷力是可以培養的
    專家判斷法用於什麼產品
    專家判斷有沒有約束力
    專家判斷法由誰來維護
  季節性強，一鎚子買賣如何預測
    案例  新品的預售期：儘快糾偏，調整預測
    哪個預測模型更好
    系統性偏差的檢驗
    重新定義樣本，重新建模
    預售期需求的滾動預測
  案例  新品的滾動計劃要從開發期開始
    小貼士  新品計劃本身要有計劃性
    小貼士  大型設備的項目預投機制
  新品計劃由誰做
  本章小結  盡量做准，儘快糾偏
後記

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