《需求预测和库存计划：一个实践者的角度》内容简介

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，集中体现为：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的，我们需要寻找广义的解决方案，系统地从时间维度（新产品vs成熟产品）和空间维度（中心仓vs前置仓）来应对。
就整体方法论而言，《需求预测和库存计划：一个实践者的角度》依旧遵循“从数据开始，由判断结束”的基本准则，在基本数据，比如需求历史的基础上，制定基准预测；根据销售、市场等业务部门的职业判断，比如促销计划、新品上市计划，来调整基准预测，制定最终的预测。
本书更加聚焦“从数据开始”，通过一系列案例，更详细地介绍预测模型，包括预测方法的择优、库存计划的优化、新品导入的计划等。特别要说明的是，本书不是一本预测方法论的书。本书会探讨常用的预测方法，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。
刘宝红，旅美供应链专家，畅销书作者，西斯国际执行总监。刘先生毕业于亚利桑那州立大学，获供应链管理MBA学位。他现旅居硅谷，创立西斯国际，专注供应链管理领域的研究和写作，并定期回国，服务本土企业。

作品目录

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
时间序列的预测：指数平滑法
趋势的预测：霍尔特指数平滑法
季节性+趋势的预测
基于相关性的预测：线性回归
选择预测模型的一些考量
案例
中心仓的预测方法择优
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
量化不确定性，设定安全库存
会设安全库存，计算再订货点就很容易
案例
轮辐式的全球库存网络计划
案例
某工业品企业的计划组织
VMI的库存水位如何设置
“长尾”产品：库存计划的终极挑战
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
德尔菲专家判断法
季节性强，一锤子买卖如何预测
案例
新品的滚动计划要从开发期开始
新品计划由谁做
本章小结
尽量做准，尽快纠偏
后记