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  • 基於SAS的供應鏈管理與分析
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 行業軟件及應用
    【市場價】
    440-638
    【優惠價】
    275-399
    【作者】 邱若楠、曹新建、夏坤莊 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  行業軟件及應用 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111601739
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111601739
    作者:邱若楠、曹新建、夏坤莊

    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2018年07月 

        
        
    "

    內容簡介
    本書共9章,分為三大部分。第 一部分主要對供應鏈管理相關基本概念做簡要介紹。第二部分主要介紹需求預測,具體內容包含:需求預測基本知識,預測分析相關的算法介紹,SAS在需求預測方面的解決方案和方法論,後給出一個具體的實例予以說明。第三部分主要介紹供應鏈管理中的庫存優化。
    目錄
    目錄 Contents
    前言
    第1章供應鏈分析與管理概述1
    1.1供應鏈的基本概念和發展1
    1.1.1供應鏈的基本概念1
    1.1.2供應鏈的發展4
    1.2供應鏈的分類6
    1.3供應鏈管理概要9
    1.3.1供應鏈管理的意義10
    1.3.2供應鏈管理的模式11
    1.4供應鏈管理中的“牛鞭效應”13
    1.5供應鏈管理分析的因素15
    1.6小結17
    第2章供應鏈分析與管理的基礎:需求預測18目錄 Contents
    前言
    第1章供應鏈分析與管理概述1
    1.1供應鏈的基本概念和發展1
    1.1.1供應鏈的基本概念1
    1.1.2供應鏈的發展4
    1.2供應鏈的分類6
    1.3供應鏈管理概要9
    1.3.1供應鏈管理的意義10
    1.3.2供應鏈管理的模式11
    1.4供應鏈管理中的“牛鞭效應”13
    1.5供應鏈管理分析的因素15
    1.6小結17
    第2章供應鏈分析與管理的基礎:需求預測18
    2.1需求驅動的預測18
    2.1.1需求預測所面臨的挑戰19
    2.1.2需求驅動預測流程22
    2.2需求預測的實施與管理25
    2.2.1需求預測的繫統框架25
    2.2.2需求預測的分析流程32
    2.2.3協同計劃50
    2.2.4人員配備與協調52
    2.3小結55
    第3章預測分析方法57
    3.1時間序列預測方法57
    3.1.1移動平均法58
    3.1.2指數平滑模型族60
    3.1.3ARIMA模型族65
    3.1.4間歇性模型76
    3.2因果分析預測方法83
    3.2.1回歸分析84
    3.2.2ARIMAX模型88
    3.2.3UCM模型91
    3.2.4干預變量95
    3.3小結99
    第4章需求預測的SAS技術實現101
    4.1時間序列的生成和準備101
    4.2時間序列的探索與分類110
    4.2.1分類過程110
    4.2.2模式聚類112
    4.2.3按量彙總114
    4.3預測和調和126
    4.3.1自動預測126
    4.3.2序列調和136
    4.4預測模型的監控與維護142
    4.5預測結果分析與管理146
    4.5.1預測價值貢獻分析146
    4.5.2協同作業149
    4.6小結153
    第5章需求預測分析實例155
    5.1項目背景及需求介紹155
    5.1.1項目背景155
    5.1.2需求描述156
    5.2需求預測流程157
    5.2.1數據準備過程157
    5.2.2序列預測過程160
    5.2.3結果審批過程173
    5.2.4預測結果驗證177
    5.3SAS預測分析解決方案177
    5.4項目經驗總結180
    5.5小結181
    第6章供應鏈分析與管理核心:庫存優化182
    6.1庫存優化的本質182
    6.1.1庫存與庫存優化183
    6.1.2需求與庫存優化186
    6.1.3補貨與庫存優化188
    6.2庫存優化的基本概念190
    6.2.1庫存優化相關概念190
    6.2.2庫存管理績效指標194
    6.2.3補貨策略196
    6.3庫存優化的實施與管理198
    6.3.1庫存優化的繫統框架198
    6.3.2分銷網絡庫存優化的分析流程202
    6.3.3按單組裝庫存優化的分析流程218
    6.3.4庫存優化的運行和績效監控228
    6.3.5人員配備與協調229
    6.4小結232
    第7章庫存優化的SAS技術實現233
    7.1SAS庫存補貨計劃233
    7.1.1輸入數據234
    7.1.2基本語法242
    7.1.3基本應用245
    7.1.4SAS庫存補貨計劃分析流程268
    7.2SAS優化建模過程268
    7.2.1基本結構及語法269
    7.2.2SAS優化建模庫存優化實現流程276
    7.3SAS庫存補貨計劃與優化建模過程比較286
    7.4小結287
    第8章分銷網絡庫存優化實例289
    8.1項目背景及需求介紹289
    8.1.1項目背景289
    8.1.2需求描述290
    8.2庫存優化實施流程291
    8.2.1數據準備過程292
    8.2.2布局優化過程295
    8.2.3庫存優化過程316
    8.2.4生產補貨優化318
    8.3項目經驗總結323
    8.4小結324
    第9章按單組裝模式庫存優化實例325
    9.1項目背景及需求介紹325
    9.1.1項目背景325
    9.1.2需求描述326
    9.2庫存優化實施流程328
    9.2.1服務水平優化330
    9.2.2庫存目標優化341
    9.2.3按周補貨優化345
    9.3項目經驗總結346
    9.4小結348
    前言
    Preface 前言為什麼要寫這本書十年前,我剛剛加入SAS北京研發中心時,主要專注研究零售行業的銷量預測和價格優化的解決方案。有時為了在臺式機上跑一個預測模型,至少需要運行一晚上的時間,如果配置錯誤,所有的工作必須重新來過。隨著軟件和硬件技術的飛速發展,大數據、雲計算使得計算能力出現指數級的增長,“大數據時代”“數據分析技術”和“數據科學”已成為當今世界關注的焦點。國內互聯網企業在數據時代所帶來的示範效應,也讓越來越多的企業意識到了數據的價值和數據分析能為企業的生產和經營帶來真金白銀,於是越來越多的制造業客戶使用繫統數據分析手段來取代過去拍腦袋的決策方式。使用大數據及其分析方法不僅能預測市場、評估效果、監控運營,還能實現統一信息,實時調整、降低各類繫統的使用成本,並且可迅速、高效地發揮數據的智能預判作用,對提升企業供應鏈條的競爭力,為企業程度地創造財富有很大的幫助,這已成為大勢所趨。Preface 前言為什麼要寫這本書十年前,我剛剛加入SAS北京研發中心時,主要專注研究零售行業的銷量預測和價格優化的解決方案。有時為了在臺式機上跑一個預測模型,至少需要運行一晚上的時間,如果配置錯誤,所有的工作必須重新來過。隨著軟件和硬件技術的飛速發展,大數據、雲計算使得計算能力出現指數級的增長,“大數據時代”“數據分析技術”和“數據科學”已成為當今世界關注的焦點。國內互聯網企業在數據時代所帶來的示範效應,也讓越來越多的企業意識到了數據的價值和數據分析能為企業的生產和經營帶來真金白銀,於是越來越多的制造業客戶使用繫統數據分析手段來取代過去拍腦袋的決策方式。使用大數據及其分析方法不僅能預測市場、評估效果、監控運營,還能實現統一信息,實時調整、降低各類繫統的使用成本,並且可迅速、高效地發揮數據的智能預判作用,對提升企業供應鏈條的競爭力,為企業程度地創造財富有很大的幫助,這已成為大勢所趨。
    隨著信息化時代企業競爭的日益激烈,供應鏈作為企業的核心網鏈亦變得越來越重要。十幾年前,借助大數據分析提升企業的供應鏈管理水平,國內尚沒有成功案例,反觀歐美、日本等已有不少案例。供應鏈管理模式在西方等發達國家企業的成功應用,充分展示了它對於推動企業發展的有效性。21世紀以來,中國經濟在迅速改革與創新的過程中,越來越多的企業進入高速發展階段。供應鏈管理作為提高企業核心競爭力的手段也備受關注,越來越多的國內客戶對於供應鏈的銷量預測和庫存優化產生了濃厚的興趣。在SAS工作期間,我也接觸和參與了一些大型客戶的成功案例。由於工作的變動,近年來也有了越來越多的機會接觸客戶,僅在2017年,就有4個大型制造和零售企業有銷量預測和庫存優化的需求,並且都希望通過數據分析,繫統性地幫助他們的企業實現更精細化的供應鏈管理。然而國內相關的書籍和資料相對較少,繫統性地介紹大數據在供應鏈分析和解決方案應用的文章不多。撰寫本書的目的,一方面是對過去一些工作的總結和整理,另一方面也是把SAS在供應鏈管理方面一些好的方法論、工具以及成功經驗介紹給讀者,希望通過理論結合實踐的方式,使本書具備科學性、指導性、針對性和可操作性等特點,從而對有需求的企業、管理人員、技術人員以及初學者有一定的指導和借鋻作用。
    供應鏈信息協同對供應鏈整體發展有重要的意義和深遠的影響,也是供應鏈管理中的關鍵問題。數據分析型項目不能一蹴而就,項目的成功會受到各種因素的影響,供應鏈管理分析會對企業現有的流程和工作模式產生顛覆性的改變,因此,從企業各個層面都需要對項目目標和項目過程有清晰的認識和一致的認同。希望本書中介紹的SAS方法論、工具以及成功案例,能給一些有想法和有計劃通過數字化技術手段提升供應鏈管理水平的企業一定的啟迪和指導,幫助企業對在該類項目立項和實施的過程中所遇到的困難有更清晰的認識,少走彎路。
    讀者對像本書的讀者大致包括:
    企業供應鏈管理者企業中從事供應鏈管理供銷的數據分析人員既有的SAS的需求驅動預測與計劃解決方案的用戶開設相關課程的大專院校如何閱讀本書本書共9章,分為三大部分,其中會涉及供應鏈管理的基本概念、需求預測和庫存優化等內容。如果你長期從事供應鏈管理相關工作,對基本概念比較清晰,可以從第二部分開始閱讀。但是如果你是一名初學者,請一定從第1章的基礎理論知識開始學習。我們在實踐中,一般會把需求預測和庫存優化作為供應鏈管理中的兩個項目來實施。需求預測是基礎,一般會放在項目一期中實施。庫存優化會在需求預測實施完成後,放到項目二期中實施。因此如果你僅對需求預測感興趣,也可以僅閱讀第2章到第5章的內容。本書的具體內容如下。
    第1章就是部分,主要對供應鏈管理相關基本概念進行簡要介紹。
    第二部分即第2章到第5章,主要介紹的是需求預測。具體內容包括需求預測基本知識、預測分析相關的算法介紹、SAS在需求預測方面的解決方案和方法論,並在後給出一個具體實例。
    第三部分即第6章到第9章,主要介紹的是供應鏈管理中的庫存優化。具體內容包括供應鏈管理中的庫存優化基本概念、將SAS用於庫存優化的方法論和具體技術實現,以及分銷網絡庫存優化實例和組裝模型庫存優化的實例。
    勘誤和支持由於作者的水平有限,編寫的時間也很倉促,書中難免會出現一些錯誤或者不準確的地方,懇請讀者批評指正。你可以將書中的錯誤發送至我的郵箱xinjian.cao@gmail.com。我也會及時將相應的功能更新、更正。如果你有其他的寶貴意見,也歡迎發送郵件,我很期待能夠收到你們的真摯反饋。
    致謝我首先要感謝偉大的SAS公司,在SAS工作將近10年的時間裡,給我的職業生涯增添了豐富的經驗,這也是促成我們寫這本書的動力和緣由。
    感謝前SAS同事夏坤莊先生,沒有他的鼓勵和幫助,我也不可能參與本書的撰寫。
    同時還要感謝前SAS同事邱若楠、竇雲濤,是他們的付出和努力,本書纔能和大家見面。
    後,願將此書獻給我親愛的家人,以及眾多熱愛SAS的朋友們。
    曹新建中國,北京,2018年2月


     
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