商品基本信息

商品名稱：

需求預測和庫存計劃： 一個實踐者的角度

叢 書 名 ：

劉寶紅供應鏈實踐者叢書

作      者：

  劉寶紅

市  場 價：

  69

ISBN  號：

  9787111658870

出版日期：

  2020-07

頁      數：

  316頁

開      本：

16開

出  版 社：

  機械工業出版社

  內容簡介

不管是時興的跨境電商、新零售，還是傳統的生產制造、貿易流通，在供應鏈計劃上的問題都很相似，主要表現在：

總進總出整體上不平衡，導致全局性的需求與供應不匹配。

庫存沒放到合適的地方，導致局部性的需求與供應不匹配。

產品、業務、需求的復雜度大增，增加了供應鏈計劃的難度。

這些問題交織在一起，集中體現為：新產品的計劃極度不準，經常大錯特錯；老產品的計劃不能精打細算，無法實現庫存優化。這些問題不是特定行業所獨有的，我們需要尋找廣義的解決方案，繫統地從時間維度（新產品vs成熟產品）和空間維度（中心倉vs前置倉）來應對。

就整體方法論而言，《需求預測和庫存計劃：一個實踐者的角度》依舊遵循 “從數據開始，由判斷結束”的基本準則，在基本數據，比如需求歷史的基礎上，制定基準預測；根據銷售、市場等業務部門的職業判斷，比如促銷計劃、新品上市計劃，來調整基準預測，制定*終的預測。

本書更加聚焦“從數據開始”，通過一繫列案例，更詳細地介紹預測模型，包括預測方法的擇優、庫存計劃的優化、新品導入的計劃等。特別要說明的是，本書不是一本預測方法論的書。本書會探討常用的預測方法，力圖以淺顯易懂的方式，把這些方法介紹給大家，讓更多的人能夠熟練應用。本書的目標是尋找更優而不是*優的解決方案。

  作者簡介

劉寶紅

旅美供應鏈專家，暢銷書作者，西斯國際執行總監。
劉先生畢業於亞利桑那州立大學，獲供應鏈管理MBA學位。他現旅居硅谷，創立西斯國際，專注供應鏈管理領域的研究和寫作，並定期回國，服務本土企業。
在供應鏈管理領域，劉先生旨在填補學者與實踐者之間的空白。他在研究和著述的同時，還通過培訓、咨詢，積極參與供應鏈實踐，其實踐領域全面覆蓋汽車家電、電信設備、航空航天、機械制造、石油石化等傳統行業，以及電商、新零售、互聯網等新興行業。

  目錄

序言一 從計劃的“七分管理”到“三分技術”

序言二 從藥典到藥方：我對案例的一些想法

序言三 這是我的第5本書，跟其他書有什麼聯繫

作者簡介

導讀

計劃是供應鏈的引擎

*一章

需求預測：三種基本的預測方法

時間序列的預測：移動平均法 / 8

小貼士 預測的靈敏度和準確度 / 12

小貼士 預測準確度的統計 / 13

小貼士 要不要考核預測準確度 / 18

時間序列的預測：指數平滑法 / 20

指數平滑法的邏輯 / 23

指數平滑法的初始化 / 25

平滑繫數的擇優 / 27

簡單指數平滑法的優劣 / 32

趨勢的預測：霍爾特指數平滑法 / 34

案例 一個快時尚產品的需求預測 / 41

小貼士 有時候，不預測就是*好的預測 / 46

季節性+趨勢的預測 / 47

基於相關性的預測：線性回歸 / 57

小貼士 解讀線性回歸的參數 / 60

小貼士 樣本選擇的幾點考量 / 65

小貼士 **端值的處理 / 66

小貼士 殘差圖的分析 / 70

小貼士 樣本太少怎麼辦 / 73

小貼士 警惕線性回歸給你的東西 / 74

選擇預測模型的一些考量 / 78

小貼士 尋找更優，而不是*優的解決方案 / 81

小貼士 預測模型的優化要提防過度擬合 / 83

案例 中心倉的預測方法擇優 / 86

需求預測的集中化 / 90

小貼士 為什麼在顆粒度小的地方做預測 / 93

預測方法的優化 / 95

計劃的改進得兼顧供應鏈的執行能力 / 103

小貼士 電商如何選擇ERP / 106

魔鬼藏在細節中：需求歷史數據的清洗 / 110

本章小結 *基本的方法也是*重要的 / 118

*二章

庫存計劃和庫存的優化

量化不確定性，設定安全庫存 / 123

*一步：量化需求的不確定性 / 124

*二步：量化有貨率的要求 / 128

小貼士 有貨率怎麼定 / 129

第三步：計算安全庫存 / 130

小貼士 按日、按周還是按月彙總需求歷史 / 134

會設安全庫存，計算再訂貨點就很容易 / 139

補貨機制：定量vs不定量 / 143

補貨機制：定期vs隨時 / 145

案例 隨時補貨機制下再訂貨點的計算 / 149

案例 定期補貨機制下再訂貨點的計算 / 150

小貼士 不是現貨供應，再訂貨點如何計算 / 152

案例 輪輻式的全球庫存網絡計劃 / 153

小貼士 設再訂貨點，還是安全庫存+預測 / 158

案例 某工業品企業的計劃組織 / 163

小貼士 計劃職能的績效如何考核 / 172

VMI的庫存水位如何設置 / 175

計算*低、*高庫存水位 / 176

量化VMI的庫存風險 / 178

VMI的績效管理 / 179

案例 離開信息化，就很難具備做VMI的條件 / 182

“長尾”產品：庫存計劃的終*挑戰 / 184

“長尾”需求用泊松分布模擬更準確 / 189

用簡單法則來指導“長尾”需求的計劃 / 195

案例 跨境電商的店鋪庫存優化 / 203

本章小結 庫存計劃是個技術活 / 220

第三章

新品導入與滾動計劃機制的建立

案例 新品的初始預測：群策群力，專家判斷法 / 224

德爾菲專家判斷法 / 226

小貼士 瓶子裡有多少顆巧克力豆 / 227

新品預測試點項目準備 / 230

專家判斷的結果分析 / 236

反饋改進，從失敗中學習 / 240

專家判斷法失敗的三個原因 / 241

小貼士 預測判斷力是可以培養的 / 243

專家判斷法用於什麼產品 / 244

專家判斷有沒有約束力 / 245

專家判斷法由誰來維護 / 246

季節性強，一錘子買賣如何預測 / 247

案例 新品的預售期：盡快糾偏，調整預測 / 250

哪個預測模型更好 / 255

繫統性偏差的檢驗 / 258

重新定義樣本，重新建模 / 259

預售期需求的滾動預測 / 263

案例 新品的滾動計劃要從開發期開始 / 268

小貼士 新品計劃本身要有計劃性 / 274

小貼士 大型設備的項目預投機制 / 276

新品計劃由誰做 / 279

本章小結 盡量做準，盡快糾偏 / 280

後記 / 283