![需求预测和库存计划：一个实践者的角度 - [美] 刘宝红](https://static.book345.com/covers/s/9787111658870.jpg)
书籍介绍
这不是一本教你推导公式的预测学著作，而是一部给供应链一线救火者看的实用手册。作者的核心主张朴素而反常识：预测不必追求最优，只需寻找更优；与其纠结数学模型的精巧，不如把销售、市场等业务部门的职业判断拉进决策，让数据和专家共同抬高整体准确率。书中按
作者简介
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。
在供应链管理领域，刘先生旨在填补学者与实践者之间的空白。他在研究和著述的同时，还通过培训、咨询，积极参与供应链实践，其实践领域全面覆盖汽车家电、电信设备、航空航天、机械制造、石油石化等传统行业，以及电商、新零售、互联网等新兴行业。
AI导读
核心看点
- 遵循从数据开始由判断结束准则
- 详解移动平均指数平滑等预测法
- 聚焦库存优化与安全库存设定
读者共识
- 内容实用性强适合入门学习
- 框架清晰有助于梳理管理思路
- 案例丰富便于理解预测逻辑
精彩摘录
- "对于时间序列的三种情况（随机、趋势、季节性），指数平滑法都有相应的方法来预测：简单指数平滑法应对相对平稳的情况；霍尔特双参数法（即霍尔特指数平滑法）应对趋势；霍尔特–温特模型应对季节性加趋势， 分别预测三部分后叠加 。 简单指数平滑法、霍尔特法、霍尔特–温特模型等一系列时间序列预测，都可以登录http://www.real-statistics.com/free-download/real-statistics-examples-workbook/点击链接“Real Statistics Examples:Time Series”，下载成套的模板和公式。这个网站是Charles Zaiontz"
- "（1）“短尾”产品：需求频繁，而且稳定，表明需求历史的可重复性非常高。运用合适的预测模型，基于需求历史就可以做出相当不错的预测。此类产品的需求符合正态分布的可能性较大，我们可以采用前面的公式来计算安全库存，设定再订货点。 （2）“中尾”产品：需求相对频繁，但很不稳定——不稳定，表明有各种因素能够影响需求，比如销售的促销、压货行为，竞品的活动等。基于需求历史做基准预测，“从数据开始”，然后结合销售的促销计划等，“由判断结束”，做好需求预测。统计需求预测的误差，假定误差符合正态分布，采用前面的公式来设定安全库存。 （3）“长尾”产品：需求非常不频繁，也不稳定。在库存计划上，我们一般用两种策略：①找"
- "关于VMI的管理， 究竟谁应该制定需求预测、设定最低和最高库存目标？简单的答案是：谁处于最合适的位置，谁就做这些。这也是供应链上任务分工的一个基本准则。如果你是个制造商，VMI物料是供你专用，其需求取决于你的生产和销售计划，这些计划任务自然就该由你做，因为你的供应商离需求更远，没法预测得更准。 假定供应商的补货周期是6个星期，我们需要6个星期前的预测作为基准，跟过去6个星期的实际需求比较，计算预测的误差，据此来设置安全库存，亦即最低库存Min。这是VMI库存计划中最根本也是最难的部分。"
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用户评论
需求预测：重点就是做均值预估，增加多源的信息输入，让专家也参与进来决策（新品、促销品）；系统+专家一起把整体准确率做上去。
库存计划：就是设定安全库存，做概率分布预估，重点是平衡售罄的机会损失和库存成本，从而做到利润的最大化。这个过程建模的时候得考虑供应的不确定性和需求的不确定性。
构建系统+专家相互学习、相互调优的合理机制，最重要的就是增加专家对系统的理解增进信任，同时系统部分得及时吸纳专家的经验。
3.5 星吧，学了CSCP+CPIM，再加MIT 的供应链管理课，这个也就是用中文再讲讲基本皮毛了
实践性很强！
对需求预测非常有落地指导意义。
简明扼要，框架清晰，对梳理自己的管理框架帮助较大
我觉得封面的那个刻意标明的美字让人感觉像二鬼子
对于预测技术讲的非常少，有股砖家味
7/10，重返学数学的痛苦…
求书
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