• 需求预测和库存计划 一个实践者的角度
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需求预测和库存计划 一个实践者的角度

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广东广州
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作者(美)刘宝红

出版社机械工业出版社

ISBN9787111658870

出版时间2020-07

装帧平装

开本16开

定价69元

货号1202102711

上书时间2024-11-16

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商品描述
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: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

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

本章小结基本的方法也是重要的/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

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

计算低、高库存水位/176

量化VMI的库存/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

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

内容摘要
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:新产品的计划靠前不准,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专享的,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,制定很终的预测。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很优的解决方案。

主编推荐
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