就整體方法論而言，本書依舊遵循 “從數(shù)據(jù)開始，由判斷結(jié)束”的基本準(zhǔn)則，在基本數(shù)據(jù)，比如需求歷史的基礎(chǔ)上，制定基準(zhǔn)預(yù)測；根據(jù)銷售、市場等業(yè)務(wù)部門的職業(yè)判斷，比如促銷計劃、新品上市計劃，來調(diào)整基準(zhǔn)預(yù)測，制定*終的預(yù)測。本書更加聚焦“從數(shù)據(jù)開始”，通過一系列案例，更詳細(xì)地介紹預(yù)測模型，包括預(yù)測方法的擇優(yōu)，庫存計劃的優(yōu)化，新品導(dǎo)入的計劃等。特別要說明的是，本書不是一本預(yù)測方法論的書。本書會探討常用的預(yù)測方法，力圖以淺顯易懂的方式，把這些方法介紹給大家，讓更多的人能夠熟練應(yīng)用。本書的目標(biāo)是尋找更優(yōu)，而不是*優(yōu)的解決方案。
序言一 從計劃的“七分管理”到“三分技術(shù)”
序言二 從藥典到藥方：我對案例的一些想法
序言三 這是我的第5本書，跟其他書有什么聯(lián)系
作者簡介
導(dǎo)讀
計劃是供應(yīng)鏈的引擎
第一章
需求預(yù)測：三種基本的預(yù)測方法
時間序列的預(yù)測：移動平均法 / 8
小貼士 預(yù)測的靈敏度和準(zhǔn)確度 / 12
小貼士 預(yù)測準(zhǔn)確度的統(tǒng)計 / 13
小貼士 要不要考核預(yù)測準(zhǔn)確度 / 18
時間序列的預(yù)測：指數(shù)平滑法 / 20
指數(shù)平滑法的邏輯 / 23
指數(shù)平滑法的初始化 / 25
平滑系數(shù)的擇優(yōu) / 27
簡單指數(shù)平滑法的優(yōu)劣 / 32
趨勢的預(yù)測：霍爾特指數(shù)平滑法 / 34
案例 一個快時尚產(chǎn)品的需求預(yù)測 / 41
小貼士 有時候，不預(yù)測就是最好的預(yù)測 / 46
季節(jié)性+趨勢的預(yù)測 / 47
基于相關(guān)性的預(yù)測：線性回歸 / 57
小貼士 解讀線性回歸的參數(shù) / 60
小貼士 樣本選擇的幾點考量 / 65
小貼士 極端值的處理 / 66
小貼士 殘差圖的分析 / 70
小貼士 樣本太少怎么辦 / 73
小貼士 警惕線性回歸給你的東西 / 74
選擇預(yù)測模型的一些考量 / 78
小貼士 尋找更優(yōu)，而不是最優(yōu)的解決方案 / 81
小貼士 預(yù)測模型的優(yōu)化要提防過度擬合 / 83
案例 中心倉的預(yù)測方法擇優(yōu) / 86
需求預(yù)測的集中化 / 90
小貼士 為什么在顆粒度小的地方做預(yù)測 / 93
預(yù)測方法的優(yōu)化 / 95
計劃的改進得兼顧供應(yīng)鏈的執(zhí)行能力 / 103
小貼士 電商如何選擇ERP / 106
魔鬼藏在細(xì)節(jié)中：需求歷史數(shù)據(jù)的清洗 / 110
本章小結(jié) 最基本的方法也是最重要的 / 118
第二章
庫存計劃和庫存的優(yōu)化
量化不確定性，設(shè)定安全庫存 / 123
第一步：量化需求的不確定性 / 124
第二步：量化有貨率的要求 / 128
小貼士 有貨率怎么定 / 129
第三步：計算安全庫存 / 130
小貼士 按日、按周還是按月匯總需求歷史 / 134
會設(shè)安全庫存，計算再訂貨點就很容易 / 139
補貨機制：定量vs不定量 / 143
補貨機制：定期vs隨時 / 145
案例 隨時補貨機制下再訂貨點的計算 / 149
案例 定期補貨機制下再訂貨點的計算 / 150
小貼士 不是現(xiàn)貨供應(yīng)，再訂貨點如何計算 / 152
案例 輪輻式的全球庫存網(wǎng)絡(luò)計劃 / 153
小貼士 設(shè)再訂貨點，還是安全庫存+預(yù)測 / 158
案例 某工業(yè)品企業(yè)的計劃組織 / 163
小貼士 計劃職能的績效如何考核 / 172
VMI的庫存水位如何設(shè)置 / 175
計算最低、最高庫存水位 / 176
量化VMI的庫存風(fēng)險 / 178
VMI的績效管理 / 179
案例 離開信息化，就很難具備做VMI的條件 / 182
“長尾”產(chǎn)品：庫存計劃的終極挑戰(zhàn) / 184
“長尾”需求用泊松分布模擬更準(zhǔn)確 / 189
用簡單法則來指導(dǎo)“長尾”需求的計劃 / 195
案例 跨境電商的店鋪庫存優(yōu)化 / 203
本章小結(jié) 庫存計劃是個技術(shù)活 / 220
第三章
新品導(dǎo)入與滾動計劃機制的建立
案例 新品的初始預(yù)測：群策群力，專家判斷法 / 224
德爾菲專家判斷法 / 226
小貼士 瓶子里有多少顆巧克力豆 / 227
新品預(yù)測試點項目準(zhǔn)備 / 230
專家判斷的結(jié)果分析 / 236
反饋改進，從失敗中學(xué)習(xí) / 240
專家判斷法失敗的三個原因 / 241
小貼士 預(yù)測判斷力是可以培養(yǎng)的 / 243
專家判斷法用于什么產(chǎn)品 / 244
專家判斷有沒有約束力 / 245
專家判斷法由誰來維護 / 246
季節(jié)性強，一錘子買賣如何預(yù)測 / 247
案例 新品的預(yù)售期：盡快糾偏，調(diào)整預(yù)測 / 250
哪個預(yù)測模型更好 / 255
系統(tǒng)性偏差的檢驗 / 258
重新定義樣本，重新建模 / 259
預(yù)售期需求的滾動預(yù)測 / 263
案例 新品的滾動計劃要從開發(fā)期開始 / 268
小貼士 新品計劃本身要有計劃性 / 274
小貼士 大型設(shè)備的項目預(yù)投機制 / 276
新品計劃由誰做 / 279
本章小結(jié) 盡量做準(zhǔn)，盡快糾偏 / 280
后記 / 283
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