供應鏈專家，暢銷書作者劉寶紅近期新作品，“劉寶紅供應鏈實踐者叢書”再度擴充升級，多個精彩案例，深入淺出地幫你解決實際問題，新品要避免大錯特錯，老品要做到精益求精。

●序言一從計劃的“七分管理”到“三分技術”
序言二從藥典到：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
第一章需求預測：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
小貼士特別值的處理/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
第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
第一步：量化需求的不確定性/124
第二步：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/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
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

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：新產品的計劃靠前不準，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，制定最終的預測。本書更加聚焦“從數據開始”，通過一繫列案例，更等