新書推薦：
《
中国石化市场预警报告（2025）
》
售價：HK$
657.8
《
逊清奉天残留特权研究
》
售價：HK$
151.0
《
分职文昌：中国古代尚书省及六部体制研究
》
售價：HK$
115.6
《
弗里德里希二世皇帝：一部传记
》
售價：HK$
221.8
《
阿非利加征服者：比拿破仑更伟大的西庇阿
》
售價：HK$
69.6
《
营救里斯本丸
》
售價：HK$
66.1
《
鸟瞰最美国保全书（刷边版）
》
售價：HK$
1177.6
《
上海市民生活记忆
》
售價：HK$
83.2
|
| 編輯推薦： |
|
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，集中表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；我们需要寻找广义的解决方案。 大错特错靠人脑。对于高度不确定的需求，我们要群策群力，整合销售、产品和计划的最佳智慧，尽量避免大错特错。精益求精靠电脑。对于重复性较高的需求，我们要清洗需求历史，选择合适的预测模型，优化模型，提高预测准确度。 围绕众多的案例，本书会系统介绍常用的预测模型，来有效预测随机波动、趋势和季节性，力求做到精益求精。我们还会介绍德尔菲法，以有效应对高度不确定性，争取避免大错特错。最后我们还会介绍库存计划，比如安全库存如何计算，再订货点如何设置，大批量的产品如何计划，小批量的产品如何计划，供应商管理的库存（VMI）如何计划等。 需要说明的是，本书不是一本关于预测方
|
| 內容簡介： |
|
面对企业新品计划极度不准、老品计划不能精打细算的普遍挑战，本书围绕众多的案例，用常用的预测模型来有效预测随机波动、趋势和季节性，力求做到精益求精；用德尔菲法有效应对高度不确定性，争取避免大错特错；用库存计划设定合理的安全库存，并用设立再订货点等方法，解决大批量、小批量的产品如何规划的问题。鉴于绝大多数企业都没有计划软件，书中所有案例都在Excel中完成。需要说明的是，本书不是一本关于预测方法论的书，而是为实践者量身打造的应用之书，目标读者为计划经理、供应链总监和一线计划人员。
|
| 內容試閱：
|
|
前言一本关于怎么做计划的书一位跨境电商的创始人问我，能否把那些预测模型给他，将它们写到程序中指导补货？电商、新零售是互联网的产物，其惯常的解决方案是信息化—当你手里的工具是把锤子的时候，你会有意无意把所有的问题都当钉子。但作为一个计划老兵，我深知需求预测可不光是预测模型，甚至可以说模型本身只是需求预测中的很小一部分。用什么数据，用多少数据，极端值如何处理，模型的假设能否满足，模型参数是否优化，是否有系统性偏差，这些都是需求预测的重要组成部分，比模型本身更重要，也更难对付。预测模型之于需求预测，就如篮球鞋之于打篮球，听NBA“大嘴”巴克利的球鞋广告就知道了：“这就是我的新鞋，鞋子不错，（但是）它不会让你像我一样扣篮，像我一样富有，像我一样抢篮板球，更不会像我一样英俊潇洒。它只会让你拥有一双和我一样的球鞋。”预测模型也是同理。这就是为什么要聚焦员工的能力训练，理解公式以外的东西，而不是光寄希望于预测模型与工具本身。功夫在诗外，拳假功夫真，放在预测模型上，同样贴切。就这位跨境电商创始人来说，虽然基本的预测模型就那么几个，但是他的计划团队看了，还是不知道如何做计划。这不，他们在Excel中套用模型，一上来就用最为复杂的霍尔特–温特模型，既预测趋势，也预测季节性。但问题是，趋势参数的优化值为零，表明该产品的需求没有趋势；季节性在月份上相当模糊，应该考虑按季度汇总；促销等活动带来的极端值未经任何处理……随随便便套模型，也没有对参数进行优化，再加上数据清洗不到位，就相当于盲人骑瞎马，垃圾进垃圾出，掉到坑里还不知道怎么掉进去的。而要解释清楚这些，可不是三言两语的事。我在计划领域20多年了，有些细节还是弄不清楚；很多计划人员呢，既没学过计划，也没人带领做过计划，能搞得清模型背后的那么多细节？我知道，得写一本书。而写这么一本书的念头，从十几年前我在管理计划团队时就产生了。在我的职业生涯中，有8年是在做计划经理，最多时在全球有20多位计划员和计划主管。那么大的团队，有人晋升了，有人离职了，有人做全职妈妈了，就注定一直在招新人。每次有新人加入，培训就是一个大问题：对于采购员的话，你可以给他一本采购手册什么的，上面告诉他订单怎么做，价格怎么询，合同用什么文本；而给计划员的书呢，不管是英文，还是中文，就是找不到一本合适的，让他读了就会做计划。市面上有些计划类的认证，比如美国供应链管理协会（ASCM）的生产与库存管理认证（CPIM），我20多年前参加过，当时需要通过5门考试，想想要读多少书。但问题是即便通过了认证，你还是不会做计划，虽然道理你都懂，基本的模型和公式你都见过。这就如有些人能把一本《新华字典》倒背如流，但还是不会写文章一样。那怎么办？我就只能采用土办法：先把新计划员叫到硅谷的总部，集中培训一周时间，手把手地教；然后让她回到自己的分公司开始实践，但每个计划决策都得我先看过。大概三个月以后，看她会做基本的计划了，就宣布“出师”，让她自己做计划，但我还是在背后紧盯着—紧张地盯着，就如你学车初上路，最紧张的不是你，而是坐在旁边的教练一样。于是我就考虑写这本书，前后酝酿了10多年，可以说是我的几本书中最费周折的一本。管理层面的书相对好写，具体操作方面的书其实更难写，因为要涉及大量的细节。而把那些基本的预测模型、计划逻辑跟实践结合起来，既要有形而上的提高与总结，又要能解决形而下的问题，就更不容易了。本书的主要目标读者有两类：其一，一线计划人员，很多完全凭经验做计划，希望他们通过本书可以掌握基本的预测方法和库存计划，并在实践中应用起来；其二，计划经理、供应链总监，希望他们通过本书可以选择、优化合适的模型，更上层楼，系统改善企业的计划体系。本书的特点是围绕案例进行论述。有些案例是我当年工作中遇到的，更多的则来自各行各业的读者。这些真实的案例（有些经过脱敏处理），让本书得以覆盖众多行业，从电商、贸易、代理到制造业［大批量制造、小批量的设备和MRO（非生产性物资）］，从传统的家电、汽车到新零售、快时尚、餐饮、养殖业。这些问题表面上会有不同，但解决方案有很多共性，也是本书得以成书的关键。特别要说明的是，本书不是一本关于预测方法论的书。我深知，预测方法深如海，几十年来形成的专业研究估计一个图书馆都装不下，自己才疏学浅，不敢奢望在这方面有所创新。本书会探讨几类常用的预测方法，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。本书从实践者的角度进行阐述，力图通过最常用的一些模型，解决工作中百分之七八十的问题，让一个人会做基本的计划。那其余百分之二三十的问题怎么处理？我认为答案既不在更复杂、更“先进”的模型上，也不在强势职能拍脑袋上，而是要么群策群力，避免大错特错（比如德尔菲法），要么在这些常用的模型基础上，配以业务端的经验判断。这些都会在本书中谈到。鉴于绝大多数企业没有专业的计划软件，本书所有的案例都将在Excel中完成，有些可在我的网站下载电子版文件。Excel中也有一系列函数，帮助我们实现常见的一些预测模型。多年的经验告诉我，掌握了基本的预测方法，做了基本的数据清洗，在Excel中也可以做出很好的计划，虽然不一定最优，但还是会有实质性的改善。在很多时候，我们作为实践者，寻找的是更优而非最优的解决方案。学者们所追求的最优解决方案往往过于复杂、约束条件过多，实践者很难理解和实施。鉴于这点，在我的一些案例中，比如预测方法的择优，我会适当简化，牺牲一点准确度，但可以显著增加操作的可行性，特别是在没有计划软件的前提下。本书也会尽量避免数理统计。但不得不承认的是，供应链处处充满不确定性，而要掌握不确定性，没有比数理统计更好的工具了。所以，我会尽量以浅显的语言，从实践者的角度解释最基本也是最重要的数理统计。你不用懂多少数理统计，就可以做出相当不错的计划来。但是，如果要成为计划、供应链领域的高手，数理统计的思维必不可少。最后，我想再次强调的是，书中分享的解决方案只是这些年来我自己的实践经历，绝非最佳实践。他山之石可以攻玉，仅此而已。谢谢。刘宝红 | Bob Liu “供应链管理专栏”创始人 | 西斯国际执行总监 www.scm-blog.com | baohong@hotmail.com 1 (510) 456 5568 （美国） | 136 5127 1450 （中国，微信同） 2025年5月26日于硅谷
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
