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需求預測和庫存計劃(一個實踐者的角度第2版)/劉寶紅供應鏈實踐者叢書

作者：(美)劉寶紅|責編:張競余//楊振英
出版社：機械工業
ISBN：9787111784357

出版日期：2025/07/01
裝幀：平裝
頁數：338

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

新品計劃難免大錯特錯，老品計劃做不到精益求精，是眾多企業面臨的普遍挑戰。追求精益求精要靠預測模型，本書會詳細介紹幾種最常用，也是最重要的預測模型；避免大錯特錯要靠群策群力，本書會詳細介紹德爾菲法，來有效應對高度不確定性。本書還會詳細介紹庫存計劃，比如安全庫存、再訂貨點如何計算，批量大、批量小的產品如何計劃，VMI的庫存水位如何設置等。鑒於絕大多數企業沒有專門的計劃軟體，本書所有的案例都在Excel中完成。本書為實踐者量身打造，目標受眾為計劃經理、供應鏈總監、一線計劃人員，以及對需求預測、庫存計劃實踐感興趣的人。

作者介紹

(美)劉寶紅|責編:張競余//楊振英
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。

前言一本關於怎麼做計劃的書
作者簡介
引言計劃是供應鏈的引擎
  供應鏈的三道防線
  從「七分管理」到「三分技術」
  本書的內容結構
第1章數據是計劃的基礎
  定義需求歷史
    不能拿發貨歷史當需求
    案例1-1 發貨數據帶來系統性的偏差
    誰的需求
    小貼士三家手機廠商，都是第一
    多少需求歷史算合適
    按日、按周還是按月匯總需求
  數據清洗
    基本的數據清洗
    極端值的處理
    小貼士極端值的識別
    小貼士削峰填谷
    案例1-2 某跨境電商的數據清洗
    案例1-3 某設備商的備件數據清洗
    案例1-4 某代理商的數據清洗
    與數據有關的一些好習慣
第2章移動平均法和簡單指數平滑法
  時間序列簡介
  移動平均法
    究竟用多長的需求歷史
    相信數據，而不是你的眼睛
    小貼士預測的靈敏度和準確度
    移動平均法的局限
    加權移動平均法
  簡單指數平滑法
    簡單指數平滑法的邏輯
    小貼士「指數」是怎麼來的
    簡單指數平滑法的初始化
    平滑係數的擇優
    小貼士平滑指數的經驗值
    小貼士特別警惕Solver給的優化值
    簡單指數平滑法的優劣
第3章評估預測方法的優劣
  預測的準確度
    准不準，跟誰比
    預測準確度如何計量
    案例3-1 某製造商的預測準確度
    那麼多的預測，究竟評估哪個
    預測準確度的行業標桿是個偽命題
    小貼士預測準確度的幾個規律
    可以不考核，但不能不統計
……
第4章趨勢的預測

第5章季節性需求的預測
第6章一家電商的預測方法優化
第7章高度不確定性下，如何預測
第8章新品預測：盡量做准，儘快糾偏
第9章預測不準，設置安全庫存來應對
第10章再訂貨點和再訂貨機制
第11章長尾產品：庫存計劃的終極挑戰
後記
參考文獻

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