需求预测和库存计划:一个实践者的角度

[美] 刘宝红

出版时间

2020-07-31

ISBN

9787111658870

评分

★★★★★

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书籍介绍

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*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*的解决方案。

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
适合谁读
  • 供应链管理与计划从业者
  • 零售及电商业务运营人员
  • 希望掌握实用预测工具的读者
读前提醒
  • 本书侧重实践应用而非纯理论
  • 关注新品与老品计划差异
  • 结合业务判断调整数据预测
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

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成,不等同于全文精读。

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。"
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。
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
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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…
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