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全面庫存管理數學分析 版權信息
- ISBN：9787516424001
- 條形碼：9787516424001 ; 978-7-5164-2400-1
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
全面庫存管理數學分析 本書特色
適讀人群 ：具有一定實際工作經驗、有志于從事供應鏈管理工作的計劃、采購、生產制造、物流、銷售及ERP/IT等專業人員，也可以作為高校供應鏈管理、物流管理、企業管理研究生及MBA、EMBA、EDP等的教學參考用書。供應鏈管理過程中的每一個決定，都離不開數學; 數學與供應鏈管理的有機結合是提升供應鏈核心競爭力的關鍵。 這既不是一本純粹的談供應鏈管理的書，也不是一本純粹的數學書，而是一本作者意在把自己20多年的供應鏈管理實踐與數學相結合的書。
全面庫存管理數學分析 內容簡介
這既不是一本純粹的談供應鏈管理的書，也不是一本純粹的數學書，而是一本作者意在把自己20多年的供應鏈管理實踐經驗與數學相結合的書。 書中談到的數學概念、公式、定理及思想等，基本上都是與供應鏈管理的日常實踐有著比較緊密的關系的。 供應鏈管理，平均值很重要，但就是有很多從事供應鏈管理的人連Excel的平均值公式都不知道怎么寫；很多人張口閉口是安全庫存，豈不知背后的原理是正態分布、標準差；之所以“心中沒數”，是因為你不理解幾個基本的數學不等式；學會幾個常用的假設檢驗，這可以幫助你看透表象；看問題不能想當然，馬氏距離比歐氏距離更科學；主成分分析法提醒我們，我們一直在用的供應商評價體系可能有很大的問題；函數、方程我們都很熟悉，但關鍵是體味微積分的基本思想；很后，抽象思維、模型思維是高端供應鏈管理人才的推薦素質。 本書目標讀者為：具有一定工作經驗、有志于從事供應鏈管理的計劃、采購、生產制造、物流、銷售及IT等專業人員，也可以作為高校供應鏈管理、物流管理研究生教育的教學參考用書。
全面庫存管理數學分析 目錄
第1 章 平均值很重要
1. 1 算術平均值
1. 2 中位值及異常值
1. 3 移動平均
本章小結
拓展閱讀
談common sense 不common
簡單, 簡單, 越簡單越好———學習沃頓商學院《運營管理概論》 課程有感
沒有規矩, 不成方圓
數學化歸思想舉例
用垂直平均法計算MAPE
第2 章 正態分布與需求管理
2. 1 標準差、方差、協方差與相關性
2. 2 變異系數就是客戶需求波動率
2. 3 正態分布、標準差與西格瑪
2. 4 正態分布、標準差與安全庫存
2. 5 二項分布、泊松分布與指數分布
本章小結
拓展閱讀
安全庫存到底“害” 了多少人
我的書從來就沒有教你怎么去建立庫存模型
第3 章 心中有數
3. 1 并非都是正態分布———切比雪夫不等式
3. 2 簡單直接———馬爾科夫不等式
3. 3 偶然中的必然———大數定律
3. 4 概率其實是人類無知的產物
本章小結
拓展閱讀
模糊需求的層層傳遞是導致長鞭效應的根本原因
不管需求, 你還做什么供應鏈管理———淺論供應鏈管理存在的價值
人們為什么會一而再、再而三地犯常識性的錯誤
第4 章 假設檢驗與幾個估計
4. 1 大數定律VS 中心極限定理
4. 2 進一步理解中心極限定理
4. 3 點估計與區間估計
4. 4 假設檢驗
4. 5 F 檢驗與單因素方差分析
4. 6 極大似然估計
4. 7 貝葉斯估計(后驗概率估計)
4. 8 近似值與估計
本章小結
拓展閱讀
可視化不能從根本上解決供應鏈管理問題
很多公司的KPI 都是假的
第5 章 判別分析、聚類分析與主成分分析
5. 1 判別分析
5. 2 聚類分析
5. 3 主成分分析
本章小結
拓展閱讀
庫存與交付是一個問題
供應鏈管理存在的目的是什么
判斷一家公司的好壞不能只看名氣
是提前備庫存還是等著挨宰
“是提前備庫存還是等著挨宰” 之我見
照搬照抄其實很重要
第6 章 方程、函數與微積分
6. 1 方程
6. 2 函數、回歸與需求分析
6. 3 微分、一元二次方程與PLC 分析
6. 4 時間序列分析與統計預測
本章小結
拓展閱讀
函數貫串供應鏈
理解微積分基本思想
用微積分法推導圓錐體的體積帶給我們的啟示
對待預測的幾種態度
第7 章 抽象、數學模型與供應鏈管理建模
7. 1 抽象
7. 2 模型與供應鏈管理
7. 3 模擬與供應鏈管理
7. 4 建模與供應鏈管理
7. 5 仿真與供應鏈管理
本章小結
拓展閱讀
從小餐館經理到百萬富翁
復數a + bi =需求之PO + FC
光有流程是不行的———兼談組織技能問題
參考文獻
展開全部
全面庫存管理數學分析 節選
直到現在，很多企業、很多人在解決供應鏈管理問題，尤其是庫存與交付問題時，還是寄希望于“預測數據的準確性”。在他們看來，只要搞定了預測，哪里還有什么出貨問題、庫存問題? 一開始，他們逼著自己的銷售部門、市場部門等去做預測，然后針對他們預測的準確性去考核、獎懲，后來他們慢慢地發現，這根本沒有用。接著，他們聽說計算機軟件可以做預測這件事，而且比人做得好多了，于是，他們又花大價錢去買預測軟件，越貴、越復雜越好，再到后來，“他們不斷地表現出對他們的統計預測工具不能準確預測未來需求的失望之情,他們的痛苦不斷加深, 因為他們期望以極少的人工干預產生預測的能力, 畢竟, 預測軟件的供應商們已經讓他們相信這是可能的。” 【Clients frequentlyexpress disappointment that their statistical forecasting tools do not predict futuredemand with a high degree of accuracy. Their distress is heightened because theywant the ability to develop forecasts with little human intervention. After all, suppliersof forecasting software have led them to believe that this is possible. (本書作者譯)】 關于統計預測, 我們需要知道的是: ① 模型與方法論方面: 統計學家們已經發展了無數種模型、方法，有主觀定性的方法，如德爾菲法、主觀概率法等，也有定量分析的方法，如時間序列、回歸分析等。 ② 軟件方面: 有專門的預測軟件，如Forecast Pro 等，還有ERP 公司如SAP 在自己的套件里面開發的預測模塊等, 它們無一例外地在使用統計學、數學的模型與方法, 當然, 還有Excel。 作為一個供應鏈管理者, 我個人認為, 我們不需要去掌握那些復雜的統計學模型、公式, 因為這些東西在商業軟件里面已經都有了, 就像你使用Excel 里面的函數一樣, 你只要知道它們是干啥的, 它們能為你干啥,你需要告訴它啥就足夠了, 至于它們背后的原理、邏輯、模型、公式等,你知道了那是*好, 但不知道呢, 也不影響你使用。類似于開汽車, 你會開就行了, 至于汽車的驅動原理、管路設計等, 你不明白也罷, 并不影響你開好車。 更重要的原因是, 供應鏈管理不是數學, 數學分析可以幫助我們做決策, 但數學分析本身不能決策。統計預測也是如此, 對我們來說, 統計預測只能是個參考, 因為, 我們還有客戶預測(Customer Forecast, C/ FC)、銷售預測(Sales Forecast, S/ FC), 當然, *終其實是訂單(Purchase Order,PO) 或者客戶對我們庫存的實際消耗(Actual Consumption) 說的算。 但無論如何, 凡事, 預則立, 不預則廢, 算總比不算好, 統計預測該做還是要做的, 它起碼起到一個“合理性檢查”的作用———用統計預測對比銷售、客戶預測以挑戰其背后的商業假設。
全面庫存管理數學分析 作者簡介
程曉華（John Cheng），山東平度人，1993年哈爾濱理工大學機械系畢業（本科、雙專業），2003年北京大學MBA結業；做過兩年機械技術員，1995年開始接觸MRP，在大宇重工業、頓漢布什等重工制造業做生產計劃員、物料計劃主管、國產化采購等工作；2000年進入電子制造業，在IBM、偉創力等企業做高級物料經理、供應鏈管理總監、全球物料總監等職務至2011年，期間做過3年專職講師，設計并主講“制造業庫存控制技術與策略（ITO）”培訓課程至今；2007年出版專著《制造業庫存控制技巧》，隨后正式提出“全面庫存管理（TIM）”思想及框架體系；2011年加入埃森哲；2012年10月開始做獨立顧問，除了繼續講授ITO課程，主要時間都用在為制造業客戶提供TIM咨詢，包括 TIM流程體系審核、設計及持續改善等，長期輔導的客戶包括山東世紀陽光紙業、青島賽輪集團、歌爾、華勤通信、上汽乘用車、佩特來電器、北京控制工程研究所等。 著有《制造業庫存控制技巧》《決戰庫存》《制造業全面庫存管理》，其中《制造業庫存控制技巧》已經再版4次。本書《全面庫存管理數學分析》為作者從全新視角出發，正式出版的第4本專著。
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