供应链库存与计划管理：技术、方法与Excel应用

后记 供应链管理的哲学——Be water my friend

第十节 改变订货思维，汽车行业的计划转变

九、保险

八、逆向物流确立

七、分销

六、到达汉堡

五、海运

四、出口报关

三、装柜作业

二、出口包装

一、生产企业的交货

第九节 供应链视角下的国际物流方案

第八节 供应链弱势方如何应对牛鞭效应

第七节 安全库存也会不安全——改变思维

第六节 零售业的常规做法——OTB模式备货

第五节 推断未知——贝叶斯推理在电商中的应用

第四节 突破采购极限——删失分布优化了报童模型

第三节 当阿迪达斯需要为曼联球衣制订订货计划时——报童模型来指路

第二节 增强供应链的敏捷性——拆解MOQ

五、供应链模式

四、供应链反应

三、供应商

二、消费导向

一、起家背景

第一节 两种极端的供应链模式——飒拉与优衣库

第五章 案例：供应链视角下的库存与计划

第十节 计划工作者绕不开预测错误，怎么办

二、置身其中：情景预测法

一、专家意见归总：德尔菲法

第九节 从主观出发：定性分析法

第八节 比起预测准确率，更应追求预测的增值

第七节 没有历史数据的新产品如何预测

第六节 连续非零的间歇性需求破解法

三、非线性情况如何处理

二、多元线性回归预测法：物流公司如何从运输次数和里程预测运输时间

一、一元线性回归预测法：从优惠折扣预测销售量

第五节 寻求相关变量：回归法

四、如何优化指数的选择

三、指数平滑法：新旧数据的比重赋权

二、移动平均法：看重即期数据

一、简单平均法：消除过去的起伏

第四节 从历史出发：时间序列法

三、平均绝对百分比误差

二、均方根误差

一、误差

第三节 量化预测的武器库

第二节 从主观和客观出发的两大预测方法

第一节 预测避不开的两个度

第四章 供应链计划与预测

第五节 总得有数在，切比雪夫不等式的应用

第四节 现实并非都是正态分布、泊松分布和指数分布的

五、条件期望值

四、期望值

三、随机需求

二、独立需求

一、正态分布

第三节 知己知彼，百战不殆：剖析经典安全库存公式

二、安全库存公式的阿喀琉斯之踵

一、安全库存公式的进化

第二节 给意外上一点保险：安全库存

五、赌王何鸿燊为什么说“不赌就赢”

四、四分位法让广告商放弃了姚明和苏炳添的加入

三、为什么我总是拖了全市平均工资的后腿

二、连续和离散数据分布

一、你知道数据有哪些吗

第一节 统计学是让数据说话

第三章 库存管理的统计学思维

第六节 懒人订货：双堆法

四、不定期不定量

三、不定期定量

二、定期不定量

一、定期定量

第五节 四大因素结合的订货模型

第四节 XYZ分类需要滚动吗

第三节 XYZ分类：行云流水，任意所至

三、ABC-XYZ分类：库存的因材施法

二、XYZ分类：从波涛汹涌到波澜不惊

一、ABC分类：VIP优先，区别对待

第二节 给库存上个“车牌”

第一节 源于供需不平衡的库存

第二章 供应链库存管理

第七节 供应链指标与库存指标的关系

五、税费与保险

四、管理成本

三、仓储成本

二、贬值成本

一、资金成本

第六节 常被忽视，却关系成败的库存持有成本

第五节 库存管理，从掌握计价开始

第四节 对库存的表述关系着可控与不可控

五、无形库存

四、在制库存

三、在途库存

二、仓库库存

一、店铺库存

第三节 从前到后，库存都在

二、库存过少

一、库存过多

第二节 为什么库存不能过少也不能过多

第一节 企业的吞金兽——库存

第一章 了解库存

导读

作者简介

版权信息

封面

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作者简介

导读

第一章 了解库存

第一节 企业的吞金兽——库存

第二节 为什么库存不能过少也不能过多

一、库存过多

二、库存过少

第三节 从前到后，库存都在

一、店铺库存

二、仓库库存

三、在途库存

四、在制库存

五、无形库存

第四节 对库存的表述关系着可控与不可控

第五节 库存管理，从掌握计价开始

第六节 常被忽视，却关系成败的库存持有成本

一、资金成本

二、贬值成本

三、仓储成本

四、管理成本

五、税费与保险

第七节 供应链指标与库存指标的关系

第二章 供应链库存管理

第一节 源于供需不平衡的库存

第二节 给库存上个“车牌”

一、ABC分类：VIP优先，区别对待

二、XYZ分类：从波涛汹涌到波澜不惊

三、ABC-XYZ分类：库存的因材施法

第三节 XYZ分类：行云流水，任意所至

第四节 XYZ分类需要滚动吗

第五节 四大因素结合的订货模型

一、定期定量

二、定期不定量

三、不定期定量

四、不定期不定量

第六节 懒人订货：双堆法

第三章 库存管理的统计学思维

第一节 统计学是让数据说话

一、你知道数据有哪些吗

二、连续和离散数据分布

三、为什么我总是拖了全市平均工资的后腿

四、四分位法让广告商放弃了姚明和苏炳添的加入

五、赌王何鸿燊为什么说“不赌就赢”

第二节 给意外上一点保险：安全库存

一、安全库存公式的进化

二、安全库存公式的阿喀琉斯之踵

第三节 知己知彼，百战不殆：剖析经典安全库存公式

一、正态分布

二、独立需求

三、随机需求

四、期望值

五、条件期望值

第四节 现实并非都是正态分布、泊松分布和指数分布的

第五节 总得有数在，切比雪夫不等式的应用

第四章 供应链计划与预测

第一节 预测避不开的两个度

第二节 从主观和客观出发的两大预测方法

第三节 量化预测的武器库

一、误差

二、均方根误差

三、平均绝对百分比误差

第四节 从历史出发：时间序列法

一、简单平均法：消除过去的起伏

二、移动平均法：看重即期数据

三、指数平滑法：新旧数据的比重赋权

四、如何优化指数的选择

第五节 寻求相关变量：回归法

一、一元线性回归预测法：从优惠折扣预测销售量

二、多元线性回归预测法：物流公司如何从运输次数和里程预测运输时间

三、非线性情况如何处理

第六节 连续非零的间歇性需求破解法

第七节 没有历史数据的新产品如何预测

第八节 比起预测准确率，更应追求预测的增值

第九节 从主观出发：定性分析法

一、专家意见归总：德尔菲法

二、置身其中：情景预测法

第十节 计划工作者绕不开预测错误，怎么办

第五章 案例：供应链视角下的库存与计划

第一节 两种极端的供应链模式——飒拉与优衣库

一、起家背景

二、消费导向

三、供应商

四、供应链反应

五、供应链模式

第二节 增强供应链的敏捷性——拆解MOQ

第三节 当阿迪达斯需要为曼联球衣制订订货计划时——报童模型来指路

第四节 突破采购极限——删失分布优化了报童模型

第五节 推断未知——贝叶斯推理在电商中的应用

第六节 零售业的常规做法——OTB模式备货

第七节 安全库存也会不安全——改变思维

第八节 供应链弱势方如何应对牛鞭效应

第九节 供应链视角下的国际物流方案

一、生产企业的交货

二、出口包装

三、装柜作业

四、出口报关

五、海运

六、到达汉堡

七、分销

八、逆向物流确立

九、保险

第十节 改变订货思维，汽车行业的计划转变

后记 供应链管理的哲学——Be water my friend