序言一：貌似没做到，实则没想到
序言二：给读者的一些说明
作者简介
第一篇
供应链的第一道防线：需求预测 / 1
需求预测怎么做：始于数据，终于判断 / 3
【小贴士】需求预测是企业博弈的焦点 / 5
需求预测不能等同于销售目标 / 8
需求预测是“从数据开始，由判断结束” / 11
【小贴士】从数据开始是种习惯 / 15
【小贴士】从数据里学什么：以发货记录为例 / 17
从数据开始：不但要有数据，而且要有分析 / 21
由判断结束，必须要有针对性 / 26
【案例】分解需求，对接合适的判断者 / 26
【小贴士】存量来自数据，增量来自判断 / 30
【小贴士】多少数据，多少判断呢 / 32
从数据开始，由判断结束，为什么这样难 / 33
层层报批是不是从数据开始，由判断结束 / 34
【案例】为什么需求评审不是解决方案 / 36
给供应商时，采购能不能调整预测 / 38
【小贴士】没有预测，意味着有多个预测 / 42
“平时”与“战时”：两类典型的需求预测问题 / 42
需求相对稳定时，选用数据模型来精打细算 / 43
【小贴士】计划软件往往优于人工，为什么不被采用 / 51
【案例】预测模型一直都很准，直到…… / 54
不确定性高时，群策群力避免大错特错 / 57
由判断结束：判断什么，怎么判断 / 64
【案例】识别和管理“大石头” / 69
提高判断的一致性，提高判断质量 / 73
【小贴士】如何减少判断中的偏见 / 74
【小贴士】经验主义与教条主义 / 79
专题：在合适的颗粒度上做预测 / 80
自来水模式的预测机制 / 82
推拉结合：在合适的颗粒度上做预测 / 85
合适的颗粒度：数据与判断的最佳结合点 / 88
【小贴士】四种不同的业务，四个层面的颗粒度 / 93
SKU泛滥，需求预测怎么做 / 94
预测的时间颗粒度 / 98
需求预测由谁做：让合适的职能做预测 / 103
为什么一线销售做不好需求预测 / 103
【案例】为什么短尾产品也预测不好 / 105
【小贴士】一线销售做预测vs.主教练兼任总经理 / 107
如果考核准确度，一线销售能否做好预测 / 109
既然做不好，为什么一线销售还在做预测 / 112
销售提需求，计划做判断，如何 / 116
谁在做需求预测：兼谈计划的进化史 / 118
【小贴士】肯德基 vs.中餐馆的计划 / 121
【案例】计划与执行的分离：某快消品公司为例 / 125
【小贴士】需求计划的进化史 / 131
需求预测汇报给哪个部门 / 134
需求计划做什么：快消品行业为例 / 139
需求计划做什么：销售与运营协调 / 144
什么样的人适合做需求计划 / 150
【小贴士】分析能力是可以评估的 / 153
需求计划的绩效管理 / 154
【小贴士】预测准确度如何统计 / 160
【小贴士】预测准确度：可以不考核，但不能不统计 / 165
【小贴士】需求预测的最终结果，由销售老总负责 / 167
需求预测：分门别类，区别对待 / 169
需求预测错了怎么办：滚动预测，尽快纠偏 / 178
小步快走，尽快纠偏：服装行业为例 / 179
【案例】尽快纠偏要从产品开发阶段开始 / 182
怎么知道预测错了，需要纠偏 / 188
【案例】他没说，那你问了没有 / 191
聚焦重点客户的重点变化 / 197
尽快纠偏要以数据驱动、计划主导 / 199
建立滚动的预测更新机制 / 201
向失败学习，提高预测准确度 / 208
本篇小结 / 210
第二篇
供应链的第二道防线：库存计划 / 213
预测之不足，安全库存来应对 / 215
【小贴士】适当拔高预测，不就代替安全库存了吗 / 218
【小贴士】你是如何设定库存水位的 / 220
安全库存的设置：库存计划的看家本领 / 221
第一步：量化需求的不确定性 / 221
第二步：量化服务水平的要求 / 224
【小贴士】服务水平跟有货率的关系 / 225
第三步：计算安全库存 / 228
【案例】安全库存的计算示例 / 229
【小贴士】如何确定合适的服务水平 / 231
【小贴士】承诺的是服务水平还是库存水平 / 233
再订货点：需求预测和库存计划的结合 / 235
【小贴士】用再订货点还是安全库存+预测 / 240
【案例】为什么不能一刀切地设置库存水位 / 244
【小贴士】库存计划要学赌场，而不是学赌徒 / 248
【小贴士】为什么系统建议的库存水位经常偏低 / 249
VMI：最高、最低库存水位如何设置 / 253
VMI是对供应链三道防线的终极挑战 / 258
【小贴士】VMI是个好东西，对供应商也是如此 / 260
【小贴士】VMI和寄售没关系 / 262
库存四分法：有针对性地控制库存 / 264
【案例】库存四分法：原材料为例 / 269
【案例】关键元器件的库存四分法 / 271
库存究竟多少才算合适 / 273
缩短周转周期，降低周转库存 / 275
【案例】周转周期的构成：采购件为例 / 275
信息化，缩短走流程的时间 / 278
改变批处理，减少等待时间 / 281
设置推拉结合点，缩短周转周期 / 283
降低不确定性，控制安全库存 / 284
渠道压货，人为加剧需求的不确定性 / 286
改变组织行为，控制多余库存 / 289
避免“互扣人质”，打开降库存的死循环 / 291
过激反应，短缺最后总是以过剩收尾 / 295
【案例】有呼吸机，还是没有 / 300
本篇小结 / 304
第三篇
供应链的第三道防线：供应链执行 / 307
需要预测，是因为供应链的响应能力有限 / 308
什么问题由催货解决：由加拿大的过期口罩谈起 / 309
催货是有学问的 / 312
【小贴士】虽然抱怨，其实最喜欢的还是催货 / 316
把自己做成大客户，驱动供应商快速响应 / 318
要不要给供应商提供预测 / 324
【案例】日本供应商供不了货 / 325
计划可以调整，但得考虑供应链的刚性 / 328
人都在忙什么？在忙着做信息系统的事 / 330
超前和逾期消耗问题 / 331
安全库存的手工管理 / 333
采购订单的手工处理 / 334
ERP：信息系统的核心应用 / 336
物料需求计划 / 337
【小贴士】为什么MRP跑不起来 / 339
可承诺逻辑 / 344
ERP作为信息共享的平台 / 348
电子商务：供应商的电子连接 / 350
电子商务推动订单层面的自动化 / 350
电子商务传递需求预测和VMI信息 / 355
与供应商协作的信息枢纽 / 357
本篇小结 / 359
后记 每一次相遇都是久别重逢 / 362
参考文献 / 364
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