供应链的三道防线:需求预测 库存计划、供应链执行 第2版
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九五品
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作者[美]刘宝红
出版社机械工业出版社
出版时间2021-12
版次2
装帧其他
货号A6
上书时间2024-12-18
商品详情
- 品相描述:九五品
图书标准信息
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作者
[美]刘宝红
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出版社
机械工业出版社
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出版时间
2021-12
-
版次
2
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ISBN
9787111695431
-
定价
89.00元
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装帧
其他
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开本
16开
-
纸张
胶版纸
-
页数
380页
-
字数
389千字
- 【内容简介】
-
供应链的成本做不低,交付做不快,库存水平居高不下,这些问题表面上看是供应链的执行不到位,但解决方案则必须从计划或者说供应链的三道防线着手。如何有效对接销售和供应链,制定“准确度高的错误的预测”,提高首发命中率,这就是需求预测,也是供应链的第 一道防线。预测不准怎么办,那就得靠第二道防线,设立安全库存,应对需求和供应的不确定性。需求预测错了,安全库存不够用,那就得靠供应链执行来弥补。这就是供应链的第三道防线。
家电、手机、汽车、大型设备、快速消费品、零售贸易、纺织服装、跨境电商和新零售等的业务区别很大,但供应链的问题却惊人的相似,而解决方案都能在供应链的三道防线上找到答案。第2版聚焦“七分管理”,主要是有效对接销售和运营,协同供应链各环节来提高预测准确度,控制库存,提高供应链的执行效率。
- 【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,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:貌似没做到,实则没想到
序言二:给读者的一些说明
作者简介
篇
供应链的道防线:需求预测 / 1
需求预测怎么做:始于数据,终于判断 / 3
【小贴士】需求预测是企业博弈的焦点 / 5
需求预测不能等同于销售目标 / 8
需求预测是“从数据开始,由判断结束” / 11
【小贴士】从数据开始是种习惯 / 15
【小贴士】从数据里学什么:以发货记录为例 / 17
从数据开始:不但要有数据,而且要有分析 / 21
由判断结束,必须要有针对性 / 26
【案例】分解需求,对接合适的判断者 / 26
【小贴士】存量来自数据,增量来自判断 / 30
【小贴士】多少数据,多少判断呢 / 32
从数据开始,由判断结束,为什么这样难 / 33
层层报批是不是从数据开始,由判断结束 / 34
【案例】为什么需求评审不是解决方案 / 36
给供应商时,采购能不能调整预测 / 38
【小贴士】没有预测,意味着有多个预测 / 42
“平时”与“战时”:两类典型的需求预测问题 / 42
需求相对稳定时,选用数据模型来精打细算 / 43
【小贴士】计划软件往往优于人工,为什么不被采用 / 51
【案例】预测模型一直都很准,直到…… / 54
不确定性高时,群策群力避免大错特错 / 57
由判断结束:判断什么,怎么判断 / 64
【案例】识别和管理“大石头” / 69
提高判断的一致性,提高判断质量 / 73
【小贴士】如何减少判断中的偏见 / 74
【小贴士】经验主义与教条主义 / 79
专题:在合适的颗粒度上做预测 / 80
自来水模式的预测机制 / 82
推拉结合:在合适的颗粒度上做预测 / 85
合适的颗粒度:数据与判断的结合点 / 88
【小贴士】四种不同的业务,四个层面的颗粒度 / 93
SKU泛滥,需求预测怎么做 / 94
预测的时间颗粒度 / 98
需求预测由谁做:让合适的职能做预测 / 103
为什么一线销售做不好需求预测 / 103
【案例】为什么短尾产品也预测不好 / 105
【小贴士】一线销售做预测vs.主教练兼任总经理 / 107
如果考核准确度,一线销售能否做好预测 / 109
既然做不好,为什么一线销售还在做预测 / 112
销售提需求,计划做判断,如何 / 116
谁在做需求预测:兼谈计划的进化史 / 118
【小贴士】肯德基 vs.中餐馆的计划 / 121
【案例】计划与执行的分离:某快消品公司为例 / 125
【小贴士】需求计划的进化史 / 131
需求预测汇报给哪个部门 / 134
需求计划做什么:快消品行业为例 / 139
需求计划做什么:销售与运营协调 / 144
什么样的人适合做需求计划 / 150
【小贴士】分析能力是可以评估的 / 153
需求计划的绩效管理 / 154
【小贴士】预测准确度如何统计 / 160
【小贴士】预测准确度:可以不考核,但不能不统计 / 165
【小贴士】需求预测的终结果,由销售老总负责 / 167
需求预测:分门别类,区别对待 / 169
需求预测错了怎么办:滚动预测,尽快纠偏 / 178
小步快走,尽快纠偏:服装行业为例 / 179
【案例】尽快纠偏要从产品开发阶段开始 / 182
怎么知道预测错了,需要纠偏 / 188
【案例】他没说,那你问了没有 / 191
聚焦重点客户的重点变化 / 197
尽快纠偏要以数据驱动、计划主导 / 199
建立滚动的预测更新机制 / 201
向失败学习,提高预测准确度 / 208
本篇小结 / 210
第二篇
供应链的第二道防线:库存计划 / 213
预测之不足,安全库存来应对 / 215
【小贴士】适当拔高预测,不就代替安全库存了吗 / 218
【小贴士】你是如何设定库存水位的 / 220
安全库存的设置:库存计划的看家本领 / 221
步:量化需求的不确定性 / 221
第二步:量化服务水平的要求 / 224
【小贴士】服务水平跟有货率的关系 / 225
第三步:计算安全库存 / 228
【案例】安全库存的计算示例 / 229
【小贴士】如何确定合适的服务水平 / 231
【小贴士】承诺的是服务水平还是库存水平 / 233
再订货点:需求预测和库存计划的结合 / 235
【小贴士】用再订货点还是安全库存+预测 / 240
【案例】为什么不能一刀切地设置库存水位 / 244
【小贴士】库存计划要学赌场,而不是学赌徒 / 248
【小贴士】为什么系统建议的库存水位经常偏低 / 249
VMI:、库存水位如何设置 / 253
VMI是对供应链三道防线的终极挑战 / 258
【小贴士】VMI是个好东西,对供应商也是如此 / 260
【小贴士】VMI和寄售没关系 / 262
库存四分法:有针对性地控制库存 / 264
【案例】库存四分法:原材料为例 / 269
【案例】关键元器件的库存四分法 / 271
库存究竟多少才算合适 / 273
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