作品简介

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。

刘宝红,旅美供应链专家,畅销书作者,西斯国际执行总监。刘先生毕业于亚利桑那州立大学,获供应链管理MBA学位。他现旅居硅谷,创立西斯国际,专注供应链管理领域的研究和写作,并定期回国,服务本土企业。

作品目录

  • 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
  • 时间序列的预测:指数平滑法
  • 趋势的预测:霍尔特指数平滑法
  • 季节性+趋势的预测
  • 基于相关性的预测:线性回归
  • 选择预测模型的一些考量
  • 案例 中心仓的预测方法择优
  • 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
  • 会设安全库存,计算再订货点就很容易
  • 案例 轮辐式的全球库存网络计划
  • 案例 某工业品企业的计划组织
  • VMI的库存水位如何设置
  • “长尾”产品:库存计划的终极挑战
  • 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
  • 德尔菲专家判断法
  • 季节性强,一锤子买卖如何预测
  • 案例 新品的滚动计划要从开发期开始
  • 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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