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  • 刘华光: 非常感谢您抽出时间给我指导!我定会认真研读您的作品! 详细>>
  • 刘宝红: 职业发展方面,您可参考我的黄皮书《供应链管理:实践者的专家之路》——我的大多观点都在那本书中。 详细>>
  • 刘宝红: 这些基本的方法能够解决需求计划的大部分问题,所以不要小看它们。它们看上去简单,其实不简单,不然的话为什么还要把人名冠上去?像霍尔特这种专家,都是跟诺贝尔奖获得者相提并论的人。这些方法凝聚着众多研究者多年的心血,远远没有想象的那么简单——如果我们认为简单,那八成是因为我们不理解。 比如移动平均法是简单,但是究竟用多少期的需求历史就很不简单,因为这要求我们懂得如何去评估预测模型的好坏,这又涉及到绝对误差、均方差等预测准确度统计——均方差又让我们意识到,预测的一大关键是避免大错特错:小的预测失误容易对付,可以通过安全库存、供应链执行来解决;害死我们的是大错特错。 那大错特错又是怎么发生的?选择了不合适的预测模型,用了不合适的参数是一个原因,但基础数据也是一大问题源:数据没有清洗,我们把以前促销的数据包括在内,后续需求预测自然显著偏高。这是对发生了的促销,那没有发生的呢?这又涉及到跟销售端的对接——需求预测是“从数据开始,由判断结束”,数据代表已经发生的,可重复的;判断代表还没有发生的,不可重复的,这又牵扯到销售跟运营协调流程,企业的几大主干流程之一。 所以,不要低估这些基本的模型。运用得当,这些模型能解决大部分的问题。不要求新求异——如果有人跟你大谈卡尔曼滤波和灰色预测法什么的专业名词,那就如龙肝凤胆,你应该敬而远之,回归计划的基本面,继续把你的大米饭做得更好更合口。 详细>>
  • 刘华光: 我是一名大三学生,专业是工业工程,接下来想直接工作(打算工作几年之后再读MBA),目前感兴趣的工作有两方面,一个是计划,另一个跟供应链稍微偏差些,是数据分析。我由于本身专业跟供应链很相关,而且对于生产计划这样与数据打交道的工作也很感兴趣,但是专业课上学到的无外乎移动平均法、指数平滑法、Holt's method这些,感觉一个外行人用点心一天就能熟练掌握几种预测方法,我想知道在计划这个行业进一步是什么样的职业发展道路?这一个行业的挑战以及对于个人成长的要求在哪里?如果您对数据分析这个行业也有一些想和我们分享的经验(主要是想了解一下岗位对于个人的成长空间),也请您不吝赐教!谢谢! 详细>>
  • 刘宝红: 新产品开发本身就是个项目,当然需要项目管理。 详细>>
  • 刘宝红: 您可以看这篇文章:https://scm-blog.com/2019/02/post-102.html 详细>>
  • 刘宝红: 计划2020年上架。 详细>>
  • Lao: Hi 刘老师, 我本科是物流管理专业,现在的工作是做仓库库位规划,半工程规划半精益管理的成分。虽然是供应链其中的物流板块,但是个人感觉目前的岗位不能让我快速成长,学到更多的东西。目前有在读您的作品,同时也在积极找库存计划方面的工作,想要把路子走远走宽。想请教一下是否需要进行CPIM认证来获取进入该领域的敲门砖?或者将您的书籍吃透?但很多企业往往很看重经历经验,感觉转领域希望渺茫,望指点。 详细>>
  • Winston: 你好,无意中搜到您的评论感到很有兴趣。您提到项目管理的方法论中是有像PMBOK一样有分知识模块,也有对项目从initiation开始的流程解释。从流程优化角度, 项目管理的流程对供应链项目如新产品的供应商选择有什么促进作用吗?或者说两者的结合怎么实现? 提前谢谢您 详细>>
  • Rudy: 刘老师,这本书大概什么时候有啊?等着看呢。谢谢! 详细>>

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