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全面庫存管理數學分析(第2版)

  • 作者：程曉華|責編:寇俊玲//鄭建平
  • 出版社：企業管理
  • ISBN：9787516433744
  • 出版日期：2026/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本作者將近30年的供應鏈管理實踐經驗與數學相結合的書。
    相比第一版，本版內容更加簡潔、易懂、實用。
    乾淨的數據是數學與供應鏈的結合點；均值、方差、標準差、協方差、相關係數等是供應鏈管理者必須掌握的基本統計量；正態分佈經驗法則外加切比雪夫不等式、馬爾科夫不等式、大數定律及中心極限定理的落地解釋，讓你輕鬆做到心中有數；幾個常用的假設檢驗則是錦上添花。
    體味微積分的基本思想，提升一點抽象思維、模型思維，這些都有助於提升你解決供應鏈管理問題的能力；掌握統計預測最基本的方法論讓你心中更有數；未雨綢繆，R語言與機器學習為供應鏈管理提供了一些新的思路。
作者介紹
程曉華|責編:寇俊玲//鄭建平
    程曉華（John Cheng），山東平度人，1993年哈爾濱理工大學機械工程系畢業（本科、雙專業），2003年北京大學MBA結業；做過兩年機械技術員，1995年開始接觸MRP，在大宇重工業、頓漢布希等重工製造業做生產計劃員、物料計劃主管、國產化採購等工作；2000年進入電子製造業，在IBM、偉創力等企業擔任高級物料經理、供應鏈管理總監、全球物料總監等職務至2011年，其間做過3年專職講師，設計並親自主講「製造業庫存控制技術與策略（ITO）」培訓課程至今；2007年出版第一本專著《製造業庫存控制技巧》，隨後正式提出「全面庫存管理（TIM）」思想及框架體系；2011年加入埃森哲，出版《製造業庫存控制技巧》（第2版）；2012年10月開始自己做獨立顧問，除了繼續講授ITO這門課之外，主要時間都在幫製造業客戶做TIM咨詢，包括全面庫存管理流程體系審核、設計及持續改善等，長期輔導過的典型客戶包括山東世紀陽光紙業、青島賽輪集團、OPPO、歌爾、華勤通信、龍旗、上汽乘用車、佩特來電器、北京控制工程研究所等；2013年出版《製造業庫存控制技巧》（第3版），2016年出版第4版，並連續數次加印；2017年出版第二部專著《決戰庫存》，該書版權于2022年6月輸出至中國台灣地區；2020年出版第三部專著《製造業全面庫存管理》；2022年第四部專著《全面庫存管理數學分析》也正式出版。
目錄
第1章  乾淨的數據
  1.1  乾淨整齊的數據
  1.2  為什麼數據會不乾淨呢
  1.3  簡單的特徵工程
  本章小結
  拓展閱讀
    不要著急玩大數據：從全面庫存管理角度看數據
    數據、信息、知識與智慧的區別
    快速數據分析（QDA）是供應鏈管理人員的基本功
    學點編程以提高邏輯思維能力：向供應鏈管理從業者推薦R語言
第2章  全面庫存管理必須掌握的幾個統計量
  2.1  平均值
  2.2  中位值
  2.3  四分位數與異常值
  2.4  方差與標準差
  2.5  變異係數與需求波動率
  2.6  協方差與相關係數
  2.7  需求波動率、相關係數與聚集效應
  本章小結
  拓展閱讀
    從此之後希望大家不要再寄希望于安全庫存：安全庫存不安全的基本
    邏輯和系列觀點綜述
    我是怎樣發現那個優雅的n不等式的
    績效考核不合理性的簡單理解
    KUA是我發明的一種學習和應用「高等數學」的方法
第3章  心中有數：先看分佈
  3.1  分佈與頻數
  3.2  正態分佈
  3.3  正態分佈的三西格瑪準則
  3.4  非正態分佈條件下的兩個判斷不等式
  3.5  簡單直接：馬爾科夫不等式
  3.6  二項分佈、泊松分佈與指數分佈
  3.7  概率其實是人類無知的產物
  本章小結
  拓展閱讀
    遲到真的是因為路上堵車嗎
    模糊需求的層層傳遞是導致長鞭效應的根本原因
    多一點概率思維你或許就不會這麼做
    客戶的真實需求是否真的存在
第4章  心中有數：估計與檢驗
  4.1  大數定律
  4.2  中心極限定理
  4.3  點估計與區間估計
  4.4  Z檢驗與T檢驗
  4.5  X2（卡方）檢驗
  4.6  F檢驗
  4.7  極大似然估計
  4.8  條件概率與貝葉斯后驗概率估計
  4.9  近似值與估計
  本章小結

  拓展閱讀
    很多公司的KPI都是假的
    需求管理之信則有之不信則無
    以小見大，不是大環境不好而是你的責任心有問題
第5章  方程、函數、微分與產品生命周期分析
  5.1  方程及其意義
  5.2  函數與供應鏈需求分析
  5.3  導數、微分與PLC分析
  本章小結
  拓展閱讀
    函數貫穿供應鏈
    對待預測的幾種態度
    簡單通俗地理解微積分基本思想
第6章  抽象、模型、模擬與供應鏈規劃求解
  6.1  抽象
  6.2  模型與供應鏈管理
  6.3  供應鏈模擬
  6.4  線性規劃與最優化排產
  6.5  非線性規劃求解與經濟採購批量
  本章小結
  拓展閱讀
    從小餐館經理到百萬富翁
    到底什麼叫供應鏈思維？
第7章  簡單實用的統計預測方法
  7.1  一次移動平均法
  7.2  一次移動加權平均法
  7.3  自然加權平均法
  7.4  指數平滑法
  7.5  時間序列分解
  7.6  線性回歸
  7.7  馬爾科夫預測法
  本章小結
  拓展閱讀
    用垂直平均法計算MAPE
    自然加權移動平均法是解決方案簡單化思想的產物
    統計預測就像狗攆兔子
    我從來沒說過供應鏈計劃員不能做預測
第8章  R語言機器學習在供應鏈管理上的應用
  8.1  歐氏距離與馬氏距離
  8.2  用Excel做個簡單的聚類分析
  8.3  聚類分析與供應商分類
  8.4  判別分析與供應商分類
  8.5  主成分分析與供應商排名
  8.6  供應商績效離群點分析
  8.7  關聯規則與成品關聯銷售
  本章小結
  拓展閱讀
    談談機器學習與供應鏈管理
    決策樹與分類能力指標
    基於物料多個屬性運用R語言機器學習對物料進行綜合分類研究

    我與Kimi這個大模型討論一下庫存周轉率問題
參考文獻

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