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全面庫存管理數(shù)學(xué)分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787516424001
- 條形碼：9787516424001 ; 978-7-5164-2400-1
- 裝幀：一般輕型紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
全面庫存管理數(shù)學(xué)分析 本書特色
適讀人群 ：具有一定實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)、有志于從事供應(yīng)鏈管理工作的計(jì)劃、采購、生產(chǎn)制造、物流、銷售及ERP/IT等專業(yè)人員，也可以作為高校供應(yīng)鏈管理、物流管理、企業(yè)管理研究生及MBA、EMBA、EDP等的教學(xué)參考用書。供應(yīng)鏈管理過程中的每一個(gè)決定，都離不開數(shù)學(xué); 數(shù)學(xué)與供應(yīng)鏈管理的有機(jī)結(jié)合是提升供應(yīng)鏈核心競爭力的關(guān)鍵。 這既不是一本純粹的談供應(yīng)鏈管理的書，也不是一本純粹的數(shù)學(xué)書，而是一本作者意在把自己20多年的供應(yīng)鏈管理實(shí)踐與數(shù)學(xué)相結(jié)合的書。
全面庫存管理數(shù)學(xué)分析 內(nèi)容簡介
這既不是一本純粹的談供應(yīng)鏈管理的書，也不是一本純粹的數(shù)學(xué)書，而是一本作者意在把自己20多年的供應(yīng)鏈管理實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與數(shù)學(xué)相結(jié)合的書。 書中談到的數(shù)學(xué)概念、公式、定理及思想等，基本上都是與供應(yīng)鏈管理的日常實(shí)踐有著比較緊密的關(guān)系的。 供應(yīng)鏈管理，平均值很重要，但就是有很多從事供應(yīng)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(tài)分布、標(biāo)準(zhǔn)差；之所以“心中沒數(shù)”，是因?yàn)槟悴焕斫鈳讉(gè)基本的數(shù)學(xué)不等式；學(xué)會幾個(gè)常用的假設(shè)檢驗(yàn)，這可以幫助你看透表象；看問題不能想當(dāng)然，馬氏距離比歐氏距離更科學(xué)；主成分分析法提醒我們，我們一直在用的供應(yīng)商評價(jià)體系可能有很大的問題；函數(shù)、方程我們都很熟悉，但關(guān)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(yīng)鏈管理人才的推薦素質(zhì)。 本書目標(biāo)讀者為：具有一定工作經(jīng)驗(yàn)、有志于從事供應(yīng)鏈管理的計(jì)劃、采購、生產(chǎn)制造、物流、銷售及IT等專業(yè)人員，也可以作為高校供應(yīng)鏈管理、物流管理研究生教育的教學(xué)參考用書。
全面庫存管理數(shù)學(xué)分析 目錄
第1 章 平均值很重要
1. 1 算術(shù)平均值
1. 2 中位值及異常值
1. 3 移動平均
本章小結(jié)
拓展閱讀
談common sense 不common
簡單, 簡單, 越簡單越好———學(xué)習(xí)沃頓商學(xué)院《運(yùn)營管理概論》 課程有感
沒有規(guī)矩, 不成方圓
數(shù)學(xué)化歸思想舉例
用垂直平均法計(jì)算MAPE
第2 章 正態(tài)分布與需求管理
2. 1 標(biāo)準(zhǔn)差、方差、協(xié)方差與相關(guān)性
2. 2 變異系數(shù)就是客戶需求波動率
2. 3 正態(tài)分布、標(biāo)準(zhǔn)差與西格瑪
2. 4 正態(tài)分布、標(biāo)準(zhǔn)差與安全庫存
2. 5 二項(xiàng)分布、泊松分布與指數(shù)分布
本章小結(jié)
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(shù)
3. 1 并非都是正態(tài)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(shù)定律
3. 4 概率其實(shí)是人類無知的產(chǎn)物
本章小結(jié)
拓展閱讀
模糊需求的層層傳遞是導(dǎo)致長鞭效應(yīng)的根本原因
不管需求, 你還做什么供應(yīng)鏈管理———淺論供應(yīng)鏈管理存在的價(jià)值
人們?yōu)槭裁磿欢佟⒃俣胤赋ＷR性的錯(cuò)誤
第4 章 假設(shè)檢驗(yàn)與幾個(gè)估計(jì)
4. 1 大數(shù)定律VS 中心極限定理
4. 2 進(jìn)一步理解中心極限定理
4. 3 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)
4. 4 假設(shè)檢驗(yàn)
4. 5 F 檢驗(yàn)與單因素方差分析
4. 6 極大似然估計(jì)
4. 7 貝葉斯估計(jì)(后驗(yàn)概率估計(jì))
4. 8 近似值與估計(jì)
本章小結(jié)
拓展閱讀
可視化不能從根本上解決供應(yīng)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(jié)
拓展閱讀
庫存與交付是一個(gè)問題
供應(yīng)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(shí)很重要
第6 章 方程、函數(shù)與微積分
6. 1 方程
6. 2 函數(shù)、回歸與需求分析
6. 3 微分、一元二次方程與PLC 分析
6. 4 時(shí)間序列分析與統(tǒng)計(jì)預(yù)測
本章小結(jié)
拓展閱讀
函數(shù)貫串供應(yīng)鏈
理解微積分基本思想
用微積分法推導(dǎo)圓錐體的體積帶給我們的啟示
對待預(yù)測的幾種態(tài)度
第7 章 抽象、數(shù)學(xué)模型與供應(yīng)鏈管理建模
7. 1 抽象
7. 2 模型與供應(yīng)鏈管理
7. 3 模擬與供應(yīng)鏈管理
7. 4 建模與供應(yīng)鏈管理
7. 5 仿真與供應(yīng)鏈管理
本章小結(jié)
拓展閱讀
從小餐館經(jīng)理到百萬富翁
復(fù)數(shù)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(xiàn)
展開全部
全面庫存管理數(shù)學(xué)分析 節(jié)選
直到現(xiàn)在，很多企業(yè)、很多人在解決供應(yīng)鏈管理問題，尤其是庫存與交付問題時(shí)，還是寄希望于“預(yù)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性”。在他們看來，只要搞定了預(yù)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(yù)測，然后針對他們預(yù)測的準(zhǔn)確性去考核、獎(jiǎng)懲，后來他們慢慢地發(fā)現(xiàn)，這根本沒有用。接著，他們聽說計(jì)算機(jī)軟件可以做預(yù)測這件事，而且比人做得好多了，于是，他們又花大價(jià)錢去買預(yù)測軟件，越貴、越復(fù)雜越好，再到后來，“他們不斷地表現(xiàn)出對他們的統(tǒng)計(jì)預(yù)測工具不能準(zhǔn)確預(yù)測未來需求的失望之情,他們的痛苦不斷加深, 因?yàn)樗麄兤谕詷O少的人工干預(yù)產(chǎn)生預(yù)測的能力, 畢竟, 預(yù)測軟件的供應(yīng)商們已經(jīng)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(guān)于統(tǒng)計(jì)預(yù)測, 我們需要知道的是: ① 模型與方法論方面: 統(tǒng)計(jì)學(xué)家們已經(jīng)發(fā)展了無數(shù)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(shí)間序列、回歸分析等。 ② 軟件方面: 有專門的預(yù)測軟件，如Forecast Pro 等，還有ERP 公司如SAP 在自己的套件里面開發(fā)的預(yù)測模塊等, 它們無一例外地在使用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)的模型與方法, 當(dāng)然, 還有Excel。 作為一個(gè)供應(yīng)鏈管理者, 我個(gè)人認(rèn)為, 我們不需要去掌握那些復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、公式, 因?yàn)檫@些東西在商業(yè)軟件里面已經(jīng)都有了, 就像你使用Excel 里面的函數(shù)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(qū)動原理、管路設(shè)計(jì)等, 你不明白也罷, 并不影響你開好車。 更重要的原因是, 供應(yīng)鏈管理不是數(shù)學(xué), 數(shù)學(xué)分析可以幫助我們做決策, 但數(shù)學(xué)分析本身不能決策。統(tǒng)計(jì)預(yù)測也是如此, 對我們來說, 統(tǒng)計(jì)預(yù)測只能是個(gè)參考, 因?yàn)? 我們還有客戶預(yù)測(Customer Forecast, C/ FC)、銷售預(yù)測(Sales Forecast, S/ FC), 當(dāng)然, *終其實(shí)是訂單(Purchase Order,PO) 或者客戶對我們庫存的實(shí)際消耗(Actual Consumption) 說的算。 但無論如何, 凡事, 預(yù)則立, 不預(yù)則廢, 算總比不算好, 統(tǒng)計(jì)預(yù)測該做還是要做的, 它起碼起到一個(gè)“合理性檢查”的作用———用統(tǒng)計(jì)預(yù)測對比銷售、客戶預(yù)測以挑戰(zhàn)其背后的商業(yè)假設(shè)。
全面庫存管理數(shù)學(xué)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(xué)機(jī)械系畢業(yè)（本科、雙專業(yè)），2003年北京大學(xué)MBA結(jié)業(yè)；做過兩年機(jī)械技術(shù)員，1995年開始接觸MRP，在大宇重工業(yè)、頓漢布什等重工制造業(yè)做生產(chǎn)計(jì)劃員、物料計(jì)劃主管、國產(chǎn)化采購等工作；2000年進(jìn)入電子制造業(yè)，在IBM、偉創(chuàng)力等企業(yè)做高級物料經(jīng)理、供應(yīng)鏈管理總監(jiān)、全球物料總監(jiān)等職務(wù)至2011年，期間做過3年專職講師，設(shè)計(jì)并主講“制造業(yè)庫存控制技術(shù)與策略（ITO）”培訓(xùn)課程至今；2007年出版專著《制造業(yè)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(dú)立顧問，除了繼續(xù)講授ITO課程，主要時(shí)間都用在為制造業(yè)客戶提供TIM咨詢，包括 TIM流程體系審核、設(shè)計(jì)及持續(xù)改善等，長期輔導(dǎo)的客戶包括山東世紀(jì)陽光紙業(yè)、青島賽輪集團(tuán)、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(yè)庫存控制技巧》《決戰(zhàn)庫存》《制造業(yè)全面庫存管理》，其中《制造業(yè)庫存控制技巧》已經(jīng)再版4次。本書《全面庫存管理數(shù)學(xué)分析》為作者從全新視角出發(fā)，正式出版的第4本專著。
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