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| 編輯推薦： |
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本书丰富了供应链管理的内容，有助于企业提升解决供应链管理问题的能力，为供应链管理者提供了一些新思路。
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| 內容簡介： |
这是一本作者将近30年的供应链管理实践经验与数学相结合的书。來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
相比第一版，本版内容更加简洁、易懂、实用。
干净的数据是数学与供应链的结合点；均值、方差、标准差、协方差、相关系数等是供应链管理者必须掌握的基本统计量；正态分布经验法则外加切比雪夫不等式、马尔科夫不等式、大数定律及中心极限定理的落地解释，让你轻松做到心中有数；几个常用的假设检验则是锦上添花。
体味微积分的基本思想，提升一点抽象思维、模型思维，这些都有助于提升你解决供应链管理问题的能力；掌握统计预测最基本的方法论让你心中更有数；未雨绸缪，R语言与机器学习为供应链管理提供了一些新的思路。
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| 關於作者： |
程晓华，山东平度人，1993年哈尔滨理工大学机械工程系毕业（本科、双专业），2003年北京大学MBA结业；做过两年机械技术员，1995年开始接触MRP，在大宇重工业、顿汉布什等重工制造业做生产计划员、物料计划主管、国产化采购等工作；2000年进入电子制造业，在IBM、伟创力等外企制造业做高级物料经理、供应链管理总监、全球物料总监等职务至2011年，期间做过3年专职讲师，设计并亲自主讲“制造业库存控制技术与策略（ITO）”培训课程至今；2007年出版个人专著《制造业库存控制技巧》第1版，随后正式提出“全面库存管理（TIM）”思想及框架体系；2011年加入埃森哲（Accenture）管理咨询，2012年开始自己做TIM独立顾问，除了继续讲授ITO这门课之外，主要时间都在帮制造业客户做TIM咨询，包括端到端的供应链管理流程、组织及KPI体系审核、设计及持续改善等，长期辅导过的典型制造业客户包括世纪阳光、赛轮集团、歌尔、华勤、龙旗、上汽乘用车、佩特来电器、华通线缆等。
著有《制造业库存控制技巧》（经典版）、《决战库存》（中国大陆及中国台湾版）、《制造业全面库存管理》及《全面库存管理数学分析》（第1版和第2版）。
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| 目錄：
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第1章干净的数据
1.1干净整齐的数据
1.2为什么数据会不干净呢
1.3简单的特征工程
本章小结
拓展阅读
不要着急玩大数据：从全面库存管理角度看数据
数据、信息、知识与智慧的区别
快速数据分析（QDA）是供应链管理人员的基本功
学点编程以提高逻辑思维能力：向供应链管理从业者推荐R语言13第2章全面库存管理必须掌握的几个统计量
2.1平均值
2.2中位值
2.3四分位数与异常值
2.4方差与标准差
2.5变异系数与需求波动率
2.6协方差与相关系数
2.7需求波动率、相关系数与聚集效应
本章小结
拓展阅读
从此之后希望大家不要再寄希望于安全库存：安全库存不安全的基本
逻辑和系列观点综述
我是怎样发现那个优雅的n不等式的
绩效考核不合理性的简单理解
KUA是我发明的一种学习和应用“高等数学”的方法36第3章心中有数：先看分布
3.1分布与频数
3.2正态分布
3.3正态分布的三西格玛准则
3.4非正态分布条件下的两个判断不等式
3.5简单直接：马尔科夫不等式
3.6二项分布、泊松分布与指数分布
3.7概率其实是人类无知的产物
本章小结
拓展阅读
迟到真的是因为路上堵车吗51
模糊需求的层层传递是导致长鞭效应的根本原因54
多一点概率思维你或许就不会这么做57
客户的真实需求是否真的存在58第4章心中有数：估计与检验61
4.1大数定律61
4.2中心极限定理63
4.3点估计与区间估计64
4.4Z检验与T检验68
4.5 X2（卡方）检验74
4.6F检验76
4.7极大似然估计80
4.8条件概率与贝叶斯后验概率估计82
4.9近似值与估计86
本章小结88
拓展阅读89
很多公司的KPI都是假的89
需求管理之信则有之不信则无91
以小见大，不是大环境不好而是你的责任心有问题93第5章方程、函数、微分与产品生命周期分析96
5.1方程及其意义96
5.2函数与供应链需求分析102
5.3导数、微分与PLC分析107
本章小结112
拓展阅读112
函数贯穿供应链112
对待预测的几种态度114
简单通俗地理解微积分基本思想117第6章抽象、模型、模拟与供应链规划求解123
6.1抽象123
6.2模型与供应链管理124
6.3供应链模拟126
6.4线性规划与最优化排产128
6.5非线性规划求解与经济采购批量135
本章小结138
拓展阅读138
从小餐馆经理到百万富翁138
到底什么叫供应链思维？140第7章简单实用的统计预测方法144
7.1一次移动平均法146
7.2一次移动加权平均法148
7.3自然加权平均法149
7.4指数平滑法150
7.5时间序列分解157
7.6线性回归160
7.7马尔科夫预测法167
本章小结169
拓展阅读169
用垂直平均法计算MAPE169
自然加权移动平均法是解决方案简单化思想的产物172
统计预测就像狗撵兔子173
我从来没说过供应链计划员不能做预测175第8章R语言机器学习在供应链管理上的应用178
8.1欧氏距离与马氏距离178
8.2用Excel做个简单的聚类分析184
8.3聚类分析与供应商分类186
8.4判别分析与供应商分类193
8.5主成分分析与供应商排名194
8.6供应商绩效离群点分析199
8.7关联规则与成品关联销售202
本章小结205
拓展阅读206
谈谈机器学习与供应链管理206
决策树与分类能力指标209
基于物料多个属性运用R语言机器学习对物料进行综合分类研究215
我与Kimi这个大模型讨论一下库存周转率问题220
参考文献223
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| 內容試閱：
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数学对供应链管理是有用的
（代前言）本书的第1版于2022年1月上市，到2024年8月售罄，应该说，作为供应链管理与数学相结合的专业类书籍，此书的销量还算不错。
在第2版的写作过程中，我始终秉持一个观点，那就是将本书写成一本让每个供应链管理者及相关人员都能看得懂、用得上的“数学书”，既然是数学，就不可避免地有一些看似复杂的数学公式，如果你不感兴趣，完全可以跳过它们，这并不影响你对其中的一些数学思想和方法论的掌握。只要你坚持读下去，并尽可能结合供应链管理实践，你的收获将会超出想象。
本书第2版与第1版的主要区别在于整体上减少了数学公式的比重，删除了很多读者反馈比较难懂又难以通过模拟掌握的内容。同时，又增加了新内容，包括R语言与机器学习在供应链管理方面的应用知识和案例，具体章节安排如下。
第1章干净的数据，阐述数据的预处理，并借用机器学习的语言导入了“特征”“特征值”的概念（新增内容）。
第2章重点介绍几个在供应链管理日常工作中需要经常用到的统计量（对第1版第2章内容优化）。
第3章举例介绍与供应链管理息息相关的正态分布、二项分布与泊松分布，包括切比雪夫及马尔科夫不等式（对第1版内容优化）。
第4章在大数定律及中心极限的基础上探讨点估计与区间估计，还有几个在供应链管理实践中经常用到的检验方法，如Z检验、T检验与F检验，本章最后谈的是著名的贝叶斯估计（对第1版内容优化）。
第5章用函数、微分求导数的方法来分析产品生命周期（对第1版内容的优化和删改）。
第6章关于抽象、模型、模拟及线性规划（删除第1版复杂的库存模拟、订单评审工作等内容）。
第7章将统计预测与R语言相结合，以突出统计预测的重要性（新增内容）。
第8章介绍R语言机器学习与供应链管理的内容，将统计学的知识与目前比较流行的简单的R语言机器学习方法结合起来，通过案例让大家看到机器学习在供应链管理中的实际应用场景（新增内容）。
最后，需要提醒大家的是：
第一，你一定不要害怕那些数学公式。你可以照着书上的公式抄写、默写几遍，慢慢地就会发现，它们其实都是很讲道理的、很可爱的“小精灵”。
第二，结合这些公式背后的定义和逻辑，再尝试思考经常遇到的供应链管理问题，你或许会有分析问题、解决问题的灵感。
第三，巧妙地运用书中提到的机器学习和R语言方面的知识。首先，花点时间掌握R Base部分的知识，供应链管理遇到的一般性数据分析问题基本上都可以解决；其次，还要学点R语言或Python，很多Excel费时费力才能解决或者还解决不了的问题，在R语言里面就是几行代码的事情。
因此，对于很多供应链管理从业者来讲，你可能真的看不懂教科书上那些理论性、严谨性有余而实践性不足的“高等数学”。而本书则是一本结合供应链管理相关问题进行讲解的实战“数学书”。
希望本书能够对中国制造业供应链管理实践做出点贡献。
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