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需求预测和库存计划一个实践者的角度【编辑严选】S
不管是时兴的跨境电商、新零售，还是传统的生产制造、贸易流通，在供应链计划上的问题都很相似，主要表现在：总进总出整体上不平衡，导致全局性的需求与供应不匹配。库存没放到合适的地方，导致局部性的需求与供应不匹配。产品、业务、需求的复杂度大增，增加了供应链计划的难度。这些问题交织在一起，集中体现为：新产品的计划极度不准，经常大错特错；老产品的计划不能精打细算，无法实现库存优化。这些问题不是特定行业所独有的，我们需要寻找广义的解决方案，系统地从时间维度（新产品vs成熟产品）和空间维度（中心仓vs前置仓）来应对。就整体方法论而言，《需求预测和库存计划：一个实践者的角度》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。本书的目标是寻找更优而不是*优的解决方案。目录序言一从计划的“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 / 8 小贴士预测的灵敏度和准确度 / 12 小贴士预测准确度的统计 / 13 小贴士要不要考核预测准确度 / 18 时间序列的预测：指数平滑法 / 20 指数平滑法的逻辑 / 23 指数平滑法的初始化 / 25 平滑系数的择优 / 27 简单指数平滑法的优劣 / 32 趋势的预测：霍尔特指数平滑法 / 34 案例一个快时尚产品的需求预测 / 41 小贴士有时候，不预测就是最好的预测 / 46 季节性+趋势的预测 / 47 基于相关性的预测：线性回归 / 57 小贴士解读线性回归的参数 / 60 小贴士样本选择的几点考量 / 65 小贴士极端值的处理 / 66 小贴士残差图的分析 / 70 小贴士样本太少怎么办 / 73 小贴士警惕线性回归给你的东西 / 74 选择预测模型的一些考量 / 78 小贴士寻找更优，而不是Z优的解决方案 / 81 小贴士预测模型的优化要提防过度拟合 / 83 案例中心仓的预测方法择优 / 86 需求预测的集中化 / 90 小贴士为什么在颗粒度小的地方做预测 / 93 预测方法的优化 / 95 计划的改进得兼顾供应链的执行能力 / 103 小贴士电商如何选择ERP / 106 魔鬼藏在细节中：需求历史数据的清洗 / 110 本章小结最基本的方法也是最重要的 / 118 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 / 123 第一步：量化需求的不确定性 / 124 第二步：量化有货率的要求 / 128 小贴士有货率怎么定 / 129 第三步：计算安全库存 / 130 小贴士按日、按周还是按月汇总需求历史 / 134 会设安全库存，计算再订货点就很容易 / 139 补货机制：定量vs不定量 / 143 补货机制：定期vs随时 / 145 案例随时补货机制下再订货点的计算 / 149 案例定期补货机制下再订货点的计算 / 150 小贴士不是现货供应，再订货点如何计算 / 152 案例轮辐式的全球库存网络计划 / 153 小贴士设再订货点，还是安全库存+预测 / 158 案例某工业品企业的计划组织 / 163 小贴士计划职能的绩效如何考核 / 172 VMI的库存水位如何设置 / 175 计算Z低、Z高库存水位 / 176 量化VMI的库存风险 / 178 VMI的绩效管理 / 179 案例离开信息化，就很难具备做VMI的条件 / 182 “长尾”产品：库存计划的终极挑战 / 184 “长尾”需求用泊松分布模拟更准确 / 189 用简单法则来指导“长尾”需求的计划 / 195 案例跨境电商的店铺库存优化 / 203 本章小结库存计划是个技术活 / 220 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 / 224 德尔菲专家判断法 / 226 小贴士瓶子里有多少颗巧克力豆 / 227 新品预测试点项目准备 / 230 专家判断的结果分析 / 236 反馈改进，从失败中学习 / 240 专家判断法失败的三个原因 / 241 小贴士预测判断力是可以培养的 / 243 专家判断法用于什么产品 / 244 专家判断有没有约束力 / 245 专家判断法由谁来维护 / 246 季节性强，一锤子买卖如何预测 / 247 案例新品的预售期：尽快纠偏，调整预测 / 250 哪个预测模型更好 / 255 系统性偏差的检验 / 258 重新定义样本，重新建模 / 259 预售期需求的滚动预测 / 263 案例新品的滚动计划要从开发期开始 / 268 小贴士新品计划本身要有计划性 / 274 小贴士大型设备的项目预投机制 / 276 新品计划由谁做 / 279 本章小结尽量做准，尽快纠偏 / 280 后记 / 283
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编辑严选

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