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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。

出版社信息:

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书籍摘录:

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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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网友 谢***灵:推荐,啥格式都有

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