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需求预测和库存计划：一个实践者的角度

需求预测和库存计划：一个实践者的角度
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作者: 著
出版社: 机械工业出版社
2020-08
ISBN: 9787111658870
定价: 69.00
分类: 管理
7 张插图图片
130人买过
  • 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，制定最终的预测。 
    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*优的解决方案。 

    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。 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
  • 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，制定最终的预测。 
    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*优的解决方案。 

  • 作者简介:
    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。
  • 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 
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    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 
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