更新时间：2021-03-24 10:39:46
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献言
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
导读 计划是供应链的引擎
第一章 需求预测：三种基本的预测方法
时间序列的预测：移动平均法
小贴士 预测的灵敏度和准确度
小贴士 预测准确度的统计
小贴士 要不要考核预测准确度[1]
时间序列的预测：指数平滑法
指数平滑法的逻辑
指数平滑法的初始化
平滑系数的择优
简单指数平滑法的优劣
趋势的预测：霍尔特指数平滑法
案例 一个快时尚产品的需求预测
小贴士 有时候，不预测就是最好的预测
季节性+趋势的预测
基于相关性的预测：线性回归
小贴士 解读线性回归的参数
小贴士 样本选择的几点考量
小贴士 极端值的处理
小贴士 残差图的分析
小贴士 样本太少怎么办[1]
小贴士 警惕线性回归给你的东西
选择预测模型的一些考量
小贴士 寻找更优，而不是最优的解决方案
小贴士 预测模型的优化要提防过度拟合
案例 中心仓的预测方法择优
需求预测的集中化
小贴士 为什么在颗粒度小的地方做预测
预测方法的优化
计划的改进得兼顾供应链的执行能力
小贴士 电商如何选择ERP
魔鬼藏在细节中：需求历史数据的清洗
本章小结 最基本的方法也是最重要的
第二章 库存计划和库存的优化[1]
量化不确定性，设定安全库存
第一步：量化需求的不确定性
第二步：量化有货率的要求
小贴士 有货率怎么定
第三步：计算安全库存
小贴士 按日、按周还是按月汇总需求历史
会设安全库存，计算再订货点就很容易
补货机制：定量vs不定量
补货机制：定期vs随时
案例 随时补货机制下再订货点的计算
案例 定期补货机制下再订货点的计算
小贴士 不是现货供应，再订货点如何计算
案例 轮辐式的全球库存网络计划
小贴士 设再订货点，还是安全库存+预测[1]
案例 某工业品企业的计划组织[1]
小贴士 计划职能的绩效如何考核
VMI的库存水位如何设置[1]
计算最低、最高库存水位
量化VMI的库存风险
VMI的绩效管理
案例 离开信息化，就很难具备做VMI的条件
“长尾”产品：库存计划的终极挑战[1]
“长尾”需求用泊松分布模拟更准确
用简单法则来指导“长尾”需求的计划
案例 跨境电商的店铺库存优化
本章小结 库存计划是个技术活
第三章 新品导入与滚动计划机制的建立
案例 新品的初始预测：群策群力，专家判断法
德尔菲专家判断法[1]
小贴士 瓶子里有多少颗巧克力豆
新品预测试点项目准备
专家判断的结果分析
反馈改进，从失败中学习
专家判断法失败的三个原因
小贴士 预测判断力是可以培养的
专家判断法用于什么产品
专家判断有没有约束力
专家判断法由谁来维护
季节性强，一锤子买卖如何预测
案例 新品的预售期：尽快纠偏，调整预测
哪个预测模型更好
系统性偏差的检验
重新定义样本，重新建模
预售期需求的滚动预测
案例 新品的滚动计划要从开发期开始
小贴士 新品计划本身要有计划性
小贴士 大型设备的项目预投机制
新品计划由谁做
本章小结 尽量做准，尽快纠偏
后记
