4.8 用户推荐指数
管理学
类型
8.5
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176千字
字数
2020-08-01
发行日期
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主编推荐语
供应链专家用多个精彩案例,深入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。
内容简介
就整体方法论而言,本书依旧遵循“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。
目录
- 版权信息
- 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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出版方
机械工业出版社有限公司
机械工业出版社是全国优秀出版社,自1952年成立以来,坚持为科技、为教育服务,以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨,以“服务社会和人民群众需求,传播社会主义先进文化”为己任,产业结构不断完善,已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸,现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社,涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。