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供应链库存与计划管理:技术、方法与 Excel 应用 库存管理 预测计划 可套用excel公式
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内容简介
本书分成五章,深入浅出,在第一章从库存的基本原理开始,一直讲到进行库存管理的分析和处理,并结合统计学上的知识,让统计学思维扎根在库存管理上,从而在库存管理的领域上有一个清楚的认识。尽管如此,对统计学的说明,运用,并没有太多过于专业难懂的词汇,经过精心的设计,即使读者没有相应的专业知识,也可以轻松读懂,并在实践中加以运用。
第四章则论述了比较流行的预测方法,介绍这些方法在Excel中的使用,匹配的场景,并连贯地运用具体数据对预测方法从简单到复杂一层一层地深化。并通过案例数据来对预测方法进行针对性地讲解,演示,并总结其中的特征。
第五章则是从一个供应链的整体角度出发。对不同行业,不同维度,根据具体身边事例,展示当今供应链管理在实践上的具体应用。让理论,数据更加贴合实际,进入深入分析。
供应链涉及范围非常广,跨越各行各业。既存在共有的通用点,也有行业而来的个性化。因此,除了聚焦在基本层面的应用,根据不同行业的细分,本书同时扎根于行业特色更加具体地阐述库存管理和计划预测的运用,从而为不同类型的读者提供更加专业的认识和提升。
作者简介
林梦龙
供应链管理领域从业近20年,从一线员工做起,先后在日本三大物流公司之一,日本五大化工商社之一,东南亚浆纸领军集团,以及葡萄牙著名快时尚公司等担任要职,对化工,汽车,物流,时尚行业等进行持续的输入与输出,对供应链的相关领域进行深耕研究,并积极参与理论和实践的结合,为诸多人员提供了咨询,问题研究解决等服务,受到业内人士积极好评。
第一节企业的吞金兽——库存................................................................................10
第二节为什么库存不能放少也不能放多.................................................................13
【小插曲】价廉物美却输在提前期上...................................................................16
第三节从前到后,库存都在....................................................................................20
第四节库存的表述关系着可控与不可控.................................................................23
第五节库存管理,从掌握计价开始........................................................................25
第六节常被忽视,却关系成败的库存持有成本......................................................27
【小插曲】库存怎样叫高......................................................................................30
第七节供应链指标与库存指标的关系.....................................................................31
【小插曲1】海澜之家供应链水平的指标.............................................................34
【小插曲2】如何判断库存是否合理....................................................................39
第一节根源于供需不平衡的库存............................................................................42
第二节给库存上个车牌号.......................................................................................44
一、ABC分类:VIP优先,区别对待.....................................................................44
二、XYZ分类:从波涛汹涌到波澜不惊................................................................50
三、ABC-XYZ分类:库存的因材施法....................................................................55
【小插曲】洞中窥天,能见全貌?从样本推算总体............................................58
第三节 XYZ分类:行云流水,任意所至..................................................................61
【小插曲】游程判断Z类货物的随机性................................................................66
第五节四大因素结合的订货模型............................................................................70
第六节懒人订货:双堆法.......................................................................................75
第三章库存管理的统计学思维....................................................................................76
第一节统计学是让数据说话....................................................................................76
一、你知道数据有哪些吗......................................................................................77
二、连续和离散数据分布......................................................................................78
三、为什么我总是拖了全市工资的后腿...............................................................80
四、四分位法让广告商放弃了苏炳添和姚明的加入............................................86
五、赌王何鸿燊为什么说“不赌就赢”...............................................................94
第二节给意外上一点保险:安全库存.....................................................................98
一、安全库存公式的进化......................................................................................98
二、安全库存公式的阿喀琉斯之踵.....................................................................109
【小插曲1】安全公式的Z值是怎么回事儿........................................................111
【小插曲2】安全库存系数为什么多选95%来计算Z值.....................................113
第三节知己知彼方能百战不殆:剖释经典安全库存公式.....................................117
第四节现实并非都是正态,泊松分布和指数分布................................................125
【小插曲】如何验证泊松分布............................................................................134
第五节总得有数在,切比雪夫不等式的应用........................................................139
第一节预测跨不开的两个度..................................................................................145
第二节从主观和客观出发的两大预测体系...........................................................148
第三节量化预测的武器库......................................................................................149
二、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)........................................151
三、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)...............152
第四节从历史出发:时间序列法..........................................................................155
一、简单平均法:消除过去的起伏.....................................................................158
二、移动平均法:看重即期数据.........................................................................160
三、指数平滑法:新陈数据的比重赋权.............................................................166
【小插曲1】为什么是阻尼系数而非平滑指数?................................................173
【小插曲2】预测从清洗数据开始......................................................................202
四、如何优化指数的选择....................................................................................213
【小插曲3】跟踪信号能干什么..........................................................................219
第五节寻求相关变量:回归法..............................................................................223
一、一元线性回归预测法:从优惠折扣预测销售量...........................................223
【小插曲1】置信度和置信区间到底是什么.......................................................227
【小插曲2】线性回归预测遇见季节性因素,怎么办........................................229
二、多元线性回归预测法:物流公司如何从运输次数和里程预测运输时间.....237
【小插曲3】假设检验证明:认识T检验和P值................................................240
三、非线性情况如何处理....................................................................................241
第六节连续非零的间歇性需求破解法...................................................................247
第七节没有历史数据的新产品如何预测...............................................................256
第八节比起预测准确率,更应追求预测的增值....................................................261
【小插曲】预测准确率的哪种算法正确?..........................................................266
第九节从主观出发:定性分析法..........................................................................268
一、专家意见归总:德尔菲法............................................................................268
二、置身其中:情景预测法................................................................................269
第十节计划工作者绕不开预测错误,怎么办........................................................270
第五章案例:供应链视角下的库存与计划...............................................................274
第一节两种极端的供应链模式——Zara与Uniqlo.................................................274
第二节增强供应链的敏捷性——拆解MOQ..........................................................282
第三节当阿迪达斯需要为曼联球衣制订订货计划——报童模式来指路..............286
第四节突破采购极限——删失分布优化了报童模式............................................305
第五节推断未知——贝叶斯推理在电商的应用....................................................309
第六节零售业的常规做法——OTB模式备货........................................................314
第七节安全库存也会不安全——改变思维...........................................................325
第八节供应链弱势方如何应对牛鞭效应...............................................................328
第九节供应链视角下的国际物流方案...................................................................333
第十节改变订货思维,汽车产业的计划转变........................................................340
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