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需求预测和库存计划：一个实践者的角度书籍详细信息
- ISBN：9787111658870
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2020-8
- 页数：316
- 价格：69.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
不管是时兴的跨境电商、新零售，还是传统的生产制造、贸易流通，在供应链计划上的问题都很相似，主要表现在：
总进总出整体上不平衡，导致全局性的需求与供应不匹配。
库存没放到合适的地方，导致局部性的需求与供应不匹配。
产品、业务、需求的复杂度大增，增加了供应链计划的难度。
这些问题交织在一起，集中体现为：新产品的计划极度不准，经常大错特错；老产品的计划不能精打细算，无法实现库存优化。这些问题不是特定行业所独有的，我们需要寻找广义的解决方案，系统地从时间维度（新产品vs成熟产品）和空间维度（中心仓vs前置仓）来应对。
就整体方法论而言，《需求预测和库存计划：一个实践者的角度》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*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*的解决方案。
书籍目录：
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 / 8
小贴士 预测的灵敏度和准确度 / 12
小贴士 预测准确度的统计 / 13
小贴士 要不要考核预测准确度 / 18
时间序列的预测：指数平滑法 / 20
指数平滑法的逻辑 / 23
指数平滑法的初始化 / 25
平滑系数的择优 / 27
简单指数平滑法的优劣 / 32
趋势的预测：霍尔特指数平滑法 / 34
案例 一个快时尚产品的需求预测 / 41
小贴士 有时候，不预测就是最好的预测 / 46
季节性+趋势的预测 / 47
基于相关性的预测：线性回归 / 57
小贴士 解读线性回归的参数 / 60
小贴士 样本选择的几点考量 / 65
小贴士 极端值的处理 / 66
小贴士 残差图的分析 / 70
小贴士 样本太少怎么办 / 73
小贴士 警惕线性回归给你的东西 / 74
选择预测模型的一些考量 / 78
小贴士 寻找更优，而不是最优的解决方案 / 81
小贴士 预测模型的优化要提防过度拟合 / 83
案例 中心仓的预测方法择优 / 86
需求预测的集中化 / 90
小贴士 为什么在颗粒度小的地方做预测 / 93
预测方法的优化 / 95
计划的改进得兼顾供应链的执行能力 / 103
小贴士 电商如何选择ERP / 106
魔鬼藏在细节中：需求历史数据的清洗 / 110
本章小结 最基本的方法也是最重要的 / 118
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 / 123
第一步：量化需求的不确定性 / 124
第二步：量化有货率的要求 / 128
小贴士 有货率怎么定 / 129
第三步：计算安全库存 / 130
小贴士 按日、按周还是按月汇总需求历史 / 134
会设安全库存，计算再订货点就很容易 / 139
补货机制：定量vs不定量 / 143
补货机制：定期vs随时 / 145
案例 随时补货机制下再订货点的计算 / 149
案例 定期补货机制下再订货点的计算 / 150
小贴士 不是现货供应，再订货点如何计算 / 152
案例 轮辐式的全球库存网络计划 / 153
小贴士 设再订货点，还是安全库存+预测 / 158
案例 某工业品企业的计划组织 / 163
小贴士 计划职能的绩效如何考核 / 172
VMI的库存水位如何设置 / 175
计算最低、最高库存水位 / 176
量化VMI的库存风险 / 178
VMI的绩效管理 / 179
案例 离开信息化，就很难具备做VMI的条件 / 182
“长尾”产品：库存计划的终极挑战 / 184
“长尾”需求用泊松分布模拟更准确 / 189
用简单法则来指导“长尾”需求的计划 / 195
案例 跨境电商的店铺库存优化 / 203
本章小结 库存计划是个技术活 / 220
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 / 224
德尔菲专家判断法 / 226
小贴士 瓶子里有多少颗巧克力豆 / 227
新品预测试点项目准备 / 230
专家判断的结果分析 / 236
反馈改进，从失败中学习 / 240
专家判断法失败的三个原因 / 241
小贴士 预测判断力是可以培养的 / 243
专家判断法用于什么产品 / 244
专家判断有没有约束力 / 245
专家判断法由谁来维护 / 246
季节性强，一锤子买卖如何预测 / 247
案例 新品的预售期：尽快纠偏，调整预测 / 250
哪个预测模型更好 / 255
系统性偏差的检验 / 258
重新定义样本，重新建模 / 259
预售期需求的滚动预测 / 263
案例 新品的滚动计划要从开发期开始 / 268
小贴士 新品计划本身要有计划性 / 274
小贴士 大型设备的项目预投机制 / 276
新品计划由谁做 / 279
本章小结 尽量做准，尽快纠偏 / 280
后记 / 283
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，其实践领域全面覆盖汽车家电、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。
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原文赏析：
对于时间序列的三种情况（随机、趋势、季节性），指数平滑法都有相应的方法来预测：简单指数平滑法应对相对平稳的情况；霍尔特双参数法（即霍尔特指数平滑法）应对趋势；霍尔特–温特模型应对季节性加趋势， 分别预测三部分后叠加 。
简单指数平滑法、霍尔特法、霍尔特–温特模型等一系列时间序列预测，都可以登录http://www.real-statistics.com/free-download/real-statistics-examples-workbook/点击链接“Real Statistics Examples:Time Series”，下载成套的模板和公式。这个网站是Charles Zaiontz博士开发的。Charles Zaiontz博士堪称极客般的存在，能把复杂的数理统计解释得非常清楚。
（1）“短尾”产品：需求频繁，而且稳定，表明需求历史的可重复性非常高。运用合适的预测模型，基于需求历史就可以做出相当不错的预测。此类产品的需求符合正态分布的可能性较大，我们可以采用前面的公式来计算安全库存，设定再订货点。
（2）“中尾”产品：需求相对频繁，但很不稳定——不稳定，表明有各种因素能够影响需求，比如销售的促销、压货行为，竞品的活动等。基于需求历史做基准预测，“从数据开始”，然后结合销售的促销计划等，“由判断结束”，做好需求预测。统计需求预测的误差，假定误差符合正态分布，采用前面的公式来设定安全库存。
（3）“长尾”产品：需求非常不频繁，也不稳定。在库存计划上，我们一般用两种策略：①找到更合适的概率分布如泊松分布，来模拟“长尾”需求并计算库存水位；②采用简单法则，如成本、生命周期、需求频率等，帮助我们决定备什么、备多少，不备什么。
关于VMI的管理， 究竟谁应该制定需求预测、设定最低和最高库存目标？简单的答案是：谁处于最合适的位置，谁就做这些。这也是供应链上任务分工的一个基本准则。如果你是个制造商，VMI物料是供你专用，其需求取决于你的生产和销售计划，这些计划任务自然就该由你做，因为你的供应商离需求更远，没法预测得更准。
假定供应商的补货周期是6个星期，我们需要6个星期前的预测作为基准，跟过去6个星期的实际需求比较，计算预测的误差，据此来设置安全库存，亦即最低库存Min。这是VMI库存计划中最根本也是最难的部分。
其它内容：
书籍介绍
不管是时兴的跨境电商、新零售，还是传统的生产制造、贸易流通，在供应链计划上的问题都很相似，主要表现在：
总进总出整体上不平衡，导致全局性的需求与供应不匹配。
库存没放到合适的地方，导致局部性的需求与供应不匹配。
产品、业务、需求的复杂度大增，增加了供应链计划的难度。
这些问题交织在一起，集中体现为：新产品的计划极度不准，经常大错特错；老产品的计划不能精打细算，无法实现库存优化。这些问题不是特定行业所独有的，我们需要寻找广义的解决方案，系统地从时间维度（新产品vs成熟产品）和空间维度（中心仓vs前置仓）来应对。
就整体方法论而言，《需求预测和库存计划：一个实践者的角度》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*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*的解决方案。
书籍真实打分
故事情节：5分
人物塑造：8分
主题深度：6分
文字风格：7分
语言运用：5分
文笔流畅：3分
思想传递：3分
知识深度：9分
知识广度：5分
实用性：9分
章节划分：4分
结构布局：9分
新颖与独特：8分
情感共鸣：4分
引人入胜：8分
现实相关：6分
沉浸感：5分
事实准确性：5分
文化贡献：7分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：3分
使用便利性：5分
书籍清晰度：6分
书籍格式兼容性：6分
是否包含广告：3分
加载速度：9分
安全性：3分
稳定性：9分
搜索功能：7分
下载便捷性：4分
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