供应链计划:需求预测与S&OP电子书

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内容介绍

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前言

第一篇　基础篇

第01章　供应链计划

1.1　什么是供应链计划

1.2　为什么企业需要供应链计划

1.3　供应链计划的内容

1.3.1　需求计划

1.3.2　库存计划

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第二篇　需求预测（DP）

第02章　需求预测相关概念

2.1　预测与需求预测

2.1.1　什么是预测

2.1.2　预测与预言

2.1.3　什么是需求预测

2.2　可预测原理

2.2.1　可预测的连续性原理

2.2.2　可预测的因果性原理

2.2.3　可预测的类比性原理

2.3　需求预测的作用

2.3.1　在企业的执行层面

2.3.2　在企业的管理层面

2.3.3　在企业的战略层面

2.4　启动需求预测的三组概念

2.4.1　预测的时间跨度

2.4.2　预测的时间间隔

2.4.3　预测层次

2.4.4　预测颗粒度

2.4.5　独立需求

2.4.6　相关需求

2.5　需求预测与销售预测、销售目标、销售计划的区别

2.5.1　销售预测与需求预测的关系

2.5.2　销售预测、销售目标与销售计划

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第03章　需求预测的分类

3.1　需求预测的分类方式

3.1.1　按预测的时间跨度分类

3.1.2　按预测方法进行分类

3.2　时间序列的四种模式和两种分解方式

3.2.1　时间序列的逻辑假设与前提

3.2.2　时间序列的四种基本模式

3.2.3　时间序列的两种分解方式

3.3　时间序列预测法的分类

3.3.1　随机漫步法（天真预测）

3.3.2　平均法

3.3.3　平滑法

3.3.4　时间序列技术的另一种分类方法

3.4　回归分析预测法及其分类

3.4.1　按回归线的形状分类

3.4.2　按自变量的个数分类

3.4.3　按因变量的类型分类

3.4.4　回归分析分类类型的组合使用

3.5　常见的定性预测方法及应用范围

3.5.1　德尔菲法（Delphi Method）

3.5.2　部门主管意见法（Jury of Executives）

3.5.3　销售人员组合法（Sales Force Composite）

3.5.4　用户调查法（User Survey）

3.5.5　专家意见加权评估法

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第04章　需求预测的评价指标与预测成本

4.1　预测统计误差术语与评价指标

4.1.1　评估误差方向的指标

4.1.2　评估误差幅度的指标

4.1.3　同时评估误差方向和幅度的指标

4.1.4　对采用的预测方法进行评估的指标

4.2　预测成本及其误区

4.2.1　预测成本的两个误区

4.2.2　什么是预测成本

4.2.3　预测成本的构成

4.2.4　如何降低预测成本

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第05章　需求预测方法1：时间序列预测法

5.1　简单移动平均法

5.1.1　一次移动平均法的计算公式

5.1.2　移动期数的确定

5.1.3　一次移动平均法的应用实例

5.1.4　移动平均法的优缺点

5.2　加权移动平均法

5.2.1　加权移动平均法的计算公式

5.2.2　加权权重的两种设定方法

5.2.3　加权移动平均法的应用实例

5.3　一次指数平滑法

5.3.1　指数平滑法的逻辑假设

5.3.2　一次指数平滑法的计算公式

5.3.3　什么是平滑系数α

5.3.4　初始值的确定

5.3.5　一次指数平滑法的应用实例

5.3.6　一次指数平滑预测曲线图

5.4　确定平滑系数α的5个方法

5.4.1　经验判断法

5.4.2　试算评估法

5.4.3　理论计算法

5.4.4　自适应平滑法

5.4.5　调整平滑法

5.5　自适应指数平滑法

5.5.1　以自适应平滑法确定平滑系数α值

5.5.2　以调整平滑法确定平滑系数α值

5.6　Holt双参数指数平滑法

5.6.1　Holt双参数指数平滑法的提出

5.6.2　Holt双参数指数平滑公式及说明

5.6.3　L、T初始值的确定

5.6.4　平滑系数α和β的确定

5.6.5　Holt双参数指数平滑法的应用实例

5.6.6　Holt双参数指数平滑法预测曲线图

5.6.7　二次指数平滑法

5.7　Holt-Winters三参数指数平滑法

5.7.1　Holt-Winters三参数指数平滑法的概念

5.7.2　Holt-Winters三参数指数平滑法公式及说明

5.7.3　L、T、C初始值的确定

5.7.4　平滑系数α、β和γ的确定

5.7.5　Holt-Winters三参数指数平滑法应用实例（乘法）

5.7.6　加法与乘法比较

5.8　指数平滑法的优缺点和最佳应用范围

5.8.1　指数平滑法的优点

5.8.2　指数平滑法的缺点

5.8.3　指数平滑法的最佳应用范围

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第06章　需求预测方法2：线性回归分析预测法

6.1　回归分析的基础概念

6.1.1　变量

6.1.2　自变量与因变量

6.1.3　相关性与相关系数

6.1.4　正相关、负相关和不相关

6.1.5　强相关、中相关、弱相关和不相关

6.1.6　回归分析的特征

6.1.7　回归分析预测法

6.2　一元线性回归分析

6.2.1　一元线性回归方程

6.2.2　求解一元回归方程

6.3　多元线性回归分析

6.3.1　多元线性回归方程

6.3.2　多元线性回归方程自变量的确定

6.3.3　求解多元回归方程

6.4　多重共线性

6.4.1　什么是多重共线性

6.4.2　多重共线性的影响

6.4.3　多重共线性的判定与实例

6.4.4　如何消除多重共线性

6.5　回归方程的精度

6.5.1　判定系数

6.5.2　什么是回归方程的精度

6.5.3　衡量回归方程精度的指标及评定标准

6.5.4　调整后的R2及计算实例

6.6　显著性验证

6.6.1　什么是显著性验证

6.6.2　显著性水平

6.6.3　回归方程的总体显著性验证（F检验）

6.6.4　回归系数的个体显著性验证（t检验）

6.7　置信度与置信区间

6.7.1　置信区间

6.7.2　置信度

6.7.3　置信区间的计算与实例

6.8　多元回归分析预测的十大步骤

6.8.1　数据收集

6.8.2　数据清洗

6.8.3　列出所有的变量

6.8.4　进行相关分析，确定纳入回归方程的自变量

6.8.5　确定并消除多重共线性

6.8.6　求解多元线性回归方程

6.8.7　确认回归方程的精度

6.8.8　显著性验证

6.8.9　计算置信区间

6.8.10　正式预测并得出预测结果

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第07章　需求预测方法3：定性预测法

7.1　专家“拍脑袋”——德尔菲法

7.1.1　德尔菲法的特点

7.1.2　德尔菲法的应用

7.1.3　德尔菲法的预测流程

7.2　领导“拍脑袋”——部门主管意见法

7.2.1　部门主管意见法的优缺点

7.2.2　部门主管意见法的预测流程

7.3　销售“拍脑袋”——销售人员组合法

7.3.1　销售人员组合法优缺点

7.3.2　销售人员组合法的应用

7.3.3　销售人员组合法的预测流程

7.4　客户“拍脑袋”——用户调查法

7.4.1　用户调查法不适合需求预测实践

7.4.2　需求预测中用户调查法的最佳应用

7.5　一起“拍脑袋”——专家意见加权评估法

7.5.1　数据准备

7.5.2　邀请专家

7.5.3　给专家评权

7.5.4　专家独立预测

7.5.5　加权得出预测结果

7.5.6　专家意见加权评估法应用实例

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第08章　需求预测的实施与考核

8.1　需求预测的七大步骤

8.1.1　确定需求预测的目标

8.1.2　收集处理信息

8.1.3　选择预测方法

8.1.4　预测建模并进行预测

8.1.5　检查分析预测结果并调整预测

8.1.6　提出预测报告

8.1.7　预测纠偏流程

8.2　预测纠偏

8.2.1　纠正4方面的偏差

8.2.2　预测纠偏的三步流程

8.2.3　需求预测是一个PDCA循环的过程

8.3　WOOP思维方式在需求预测纠偏中的应用

8.3.1　采取合适可执行的方法，确定一个预测

8.3.2　跟踪实际需求走向，记录与测算需求预测过程中的结果

8.3.3　发现偏差，分析偏差

8.3.4　根据偏差的最关键最本质的原因，调整偏差

8.4　需求预测考核与预测准确率

8.4.1　单个产品单次预测的预测准确率

8.4.2　单个产品多次预测的预测准确率

8.4.3　多个产品多次预测的预测准确率

8.5　预测准确率和预测准确达成率

8.5.1　投入产出率与预测准确率的来源不同

8.5.2　投入产出管理与需求预测管理的核心不同

8.5.3　投入产出管理和需求预测管理的主要目的不同

8.5.4　投入产出管理和需求预测管理面对的对象不同

8.6　需求预测实施案例

8.6.1　X工厂需求预测实施全景回顾

8.6.2　X工厂需求预测考核与成效

8.7　供应链计划人员的能力架构与要求

8.7.1　“七分技术，三分管理”是计划的生存之道

8.7.2　计划技术

8.7.3　建模能力

8.7.4　协作沟通水平

8.7.5　跟踪修正能力

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第三篇　销售与运作计划（S&OP）

第09章　不确定性与供应链管理基础

9.1　应对不确定性和消灭不确定性

9.1.1　需要的是应对趋势

9.1.2　应对趋势的步骤

9.2　VUCA时代，供应链管理如何应对不确定性

9.2.1　不确定性的定义

9.2.2　对不确定性理解的三个误区

9.2.3　供应链中主要有哪些不确定性

9.2.4　供应链如何应对不确定性

9.3　取舍思维与不确定性矩阵

9.3.1　管理思路：取舍

9.3.2　一个工具：不确定性矩阵

9.4　供应链基础：高筑墙、广积粮、缓称王

9.4.1　高筑墙

9.4.2　广积粮

9.4.3　缓称王

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第10章　S&OP的基础概念与知识

10.1　为什么是S&OP

10.1.1　囚徒困境（Prisoner's Dilemma）

10.1.2　场景一：A企业供应链会议

10.1.3　场景二：B公司月度例会

10.1.4　销售与供应链的囚徒困境

10.1.5　销售与供应链如何打破囚徒困境

10.2　S&OP的概念及4点解释

10.2.1　此S&OP非彼SOP

10.2.2　S&OP的4点解释

10.2.3　S&OP是防火而不是救火

10.2.4　有约束的创新与汉德公式

10.3　S&OP，传说中的供需链平衡

10.3.1　木桶原理与平衡

10.3.2　S&OP的核心是供需链平衡

10.3.3　S&OP能进行哪些供需链平衡

10.4　战术层面的S&OP及其作用

10.4.1　战略层面PK战术层面，产品族PK单个的SKU

10.4.2　S&OP的作用

10.4.3　S&OP是一项“老板”工程

10.5　S&OP与拉费曲线

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第11章　S&OP九步流程

11.1　数据准备与处理

11.1.1　S&OP的输入

11.1.2　数据准备与处理流程

11.2　初步预测

11.2.1　初步预测流程

11.2.2　做初步预测的思路

11.2.3　需求可预测矩阵

11.2.4　如何做初步预测：方法

11.3　预测调整与正式预测

11.3.1　预测调整与正式预测流程

11.3.2　预测调整1：定量调整

11.3.3　预测调整2：定性调整

11.3.4　预测报告：正式预测

11.4　供应计划

11.4.1　供应计划流程

11.4.2　无约束供应计划的制订方法

11.4.3　有约束供应计划的制订方法

11.5　S&OP预备会议

11.5.1　S&OP预备会议的目的

11.5.2　S&OP预备会议流程

11.5.3　供需不平衡常见的初步解决方案

11.5.4　S&OP预备会议主持人与S&OP专员

11.6　预备会议结果沟通

11.6.1　预备会议结果沟通流程

11.6.2　哪些分歧值得沟通——沟通价值矩阵

11.7　正式会议

11.7.1　S&OP正式会议流程

11.7.2　高层支持最基础的体现形式：参加正式会议

11.8　S&OP输出

11.8.1　S&OP输出流程

11.8.2　被约束后的需求预测是S&OP的最核心输出

11.8.3　为什么说S&OP输出是一个流程

11.9　S&OP执行与跟踪

11.9.1　S&OP执行与跟踪流程

11.9.2　S&OP九步流程

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第12章　S&OP的推行与实践

12.1　推行S&OP需要投入多大的资源

12.1.1　“小打小闹”阶段

12.1.2　常规推行阶段

12.1.3　“重度发烧”阶段

12.1.4　三个阶段的必然顺序

12.2　谁来做预测

12.2.1　预测人员选定

12.2.2　计划（供应链）对预测结果负责

12.3　S&OP常规推行的六个步骤

12.3.1　步骤1：现状评估

12.3.2　步骤2：资源确认

12.3.3　步骤3：选定团队并分工

12.3.4　步骤4：进行培训和宣传

12.3.5　步骤5：确定S&OP流程

12.3.6　步骤6：以PDCA为工具推行和实施S&OP

12.4　S&OP实施不力的三大通用原因分析

12.4.1　S&OP实施不力的三大通用原因

12.4.2　S&OP实施不力的解决方案

12.5　电商快消企业实施S&OP的四点建议

12.5.1　S&OP周期及预测时间跨度

12.5.2　防火：预测过程中持续纠偏

12.5.3　救火：预测结果分析放大到三个月

12.5.4　对不同的产品，采用不同套路

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第13章　S&OP实施案例

13.1　缺货与呆滞如影随形

13.1.1　缺货与爆仓齐飞

13.1.2　计划背景的供应链总监

13.2　从简单移动平均到需求可预测矩阵

13.2.1　第一味药：简单移动平均

13.2.2　第二味药：需求可预测矩阵

13.3　不是S&OP的S&OP

13.3.1　前两味药的副作用

13.3.2　第三味药：S&OP

13.3.3　S&OP实施的初步计划

13.3.4　S&OP流程讨论

13.3.5　S&OP目标与需求计划经理

13.3.6　痛并快乐着

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第14章　库存控制与S&OP

14.1　库存控制实践模型

14.1.1　需求预测与订货

14.1.2　安全库存与呆滞管理

14.1.3　缺货预测与呆滞预警

14.2　库存控制的本质是S&OP执行

14.2.1　库存控制不是降库存

14.2.2　库存控制的本质是S&OP执行

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后记