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需求预测和库存计划:一个实践者的角度电子书

供应专家,畅销书作者刘宝红*作品,“刘宝红供应实践者丛书”再度扩充升级,多个精彩案例,深浅出地帮你解决实际问题,新品要避免大错特错,老品要做到精益求精。

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作       者:(美)刘宝红

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2020-07-01

字       数:18.8万

所属分类: 经管/励志 > 管理 > 生产与运作管理

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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,在供应计划上的问题都很相似,主要表现在: 总总出整体上不平衡,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。<br/>【推荐语】<br/>供应专家,畅销书作者刘宝红*作品,“刘宝红供应实践者丛书”再度扩充升级,多个精彩案例,深浅出地帮你解决实际问题,新品要避免大错特错,老品要做到精益求精。<br/>【作者】<br/>刘宝红 旅美供应专家,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,获供应管理MBA学位。他现旅居硅谷,创立西斯国际,专注供应管理领域的研究和写作,并定期回国,服务本土企业。 在供应管理领域,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。<br/>
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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

小贴士 预测的灵敏度和准确度

小贴士 预测准确度的统计

小贴士 要不要考核预测准确度

时间序列的预测:指数平滑法

指数平滑法的逻辑

指数平滑法的初始化

平滑系数的择优

简单指数平滑法的优劣

趋势的预测:霍尔特指数平滑法

案例 一个快时尚产品的需求预测

小贴士 有时候,不预测就是最好的预测

季节性+趋势的预测

基于相关性的预测:线性回归

小贴士 解读线性回归的参数

小贴士 样本选择的几点考量

小贴士 极端值的处理

小贴士 残差图的分析

小贴士 样本太少怎么办

小贴士 警惕线性回归给你的东西

选择预测模型的一些考量

小贴士 寻找更优,而不是最优的解决方案

小贴士 预测模型的优化要提防过度拟合

案例 中心仓的预测方法择优

需求预测的集中化

小贴士 为什么在颗粒度小的地方做预测

预测方法的优化

计划的改进得兼顾供应链的执行能力

小贴士 电商如何选择ERP

魔鬼藏在细节中:需求历史数据的清洗

本章小结 最基本的方法也是最重要的

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

第一步:量化需求的不确定性

第二步:量化有货率的要求

小贴士 有货率怎么定

第三步:计算安全库存

小贴士 按日、按周还是按月汇总需求历史

会设安全库存,计算再订货点就很容易

补货机制:定量vs不定量

补货机制:定期vs随时

案例 随时补货机制下再订货点的计算

案例 定期补货机制下再订货点的计算

小贴士 不是现货供应,再订货点如何计算

案例 轮辐式的全球库存网络计划

小贴士 设再订货点,还是安全库存+预测

案例 某工业品企业的计划组织

小贴士 计划职能的绩效如何考核

VMI的库存水位如何设置

计算最低、最高库存水位

量化VMI的库存风险

VMI的绩效管理

案例 离开信息化,就很难具备做VMI的条件

“长尾”产品:库存计划的终极挑战

“长尾”需求用泊松分布模拟更准确

用简单法则来指导“长尾”需求的计划

案例 跨境电商的店铺库存优化

本章小结 库存计划是个技术活

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

德尔菲专家判断法

小贴士 瓶子里有多少颗巧克力豆

新品预测试点项目准备

专家判断的结果分析

反馈改进,从失败中学习

专家判断法失败的三个原因

小贴士 预测判断力是可以培养的

专家判断法用于什么产品

专家判断有没有约束力

专家判断法由谁来维护

季节性强,一锤子买卖如何预测

案例 新品的预售期:尽快纠偏,调整预测

哪个预测模型更好

系统性偏差的检验

重新定义样本,重新建模

预售期需求的滚动预测

案例 新品的滚动计划要从开发期开始

小贴士 新品计划本身要有计划性

小贴士 大型设备的项目预投机制

新品计划由谁做

本章小结 尽量做准,尽快纠偏

后记

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