第1 章 在增量市场极易落入库存错配的陷阱 1
1.1 服务商需要提升库存错配的风险认知 4
1.2 科学的库存计划能够降低库存错配 4
1.3 传统供应链模式库存错配难以避免 7
1.4 “牛鞭效应”放大了库存错配 8
1.5 啤酒游戏对改善配件库存计划的启示 12
1.6 应对不确定性的强大工具——概率论 15
第2 章 服务转型对后市场能力提出了挑战 19
2.1 中国经济正在经历从制造到服务的转型 20
2.2 在存量市场更体现出能力的重要性 21
2.3 服务后市场的销售和利润潜力模型 23
2.4 库存计划意味着服务商能力升级 26
2.5 配件库存计划中的悖论和解悖 28
2.6 为什么要关注配件库存计划? 31
2.7 库存计划的重要性被严重低估 34
第3 章 配件业务的关键绩效指标 37
3.1 后市场吸收率 38
3.2 配件现货率 39
3.3 库存周转率 40
3.4 库存订单比率 42
3.5 健康库存比率 43
3.6 库存动销率 43
3.7 库存回报率 44
第4 章 树立正确的库存计划理念 49
4.1 存储配件库存的目的 50
4.2 库存持有成本 51
4.3 缺货成本 54
4.4 库存的边际效益和边际成本 54
4.5 报童模型及其数理统计原理 56
4.6 报童模型的启示与应用 59
4.7 库存计划中最重要的理念——平衡 62
第5 章 认知误区加剧了库存错配 69
5.1 认知误区1:库存越多配件现货率越高 70
5.2 认知误区2:库存是吞噬现金的“魔鬼” 71
5.3 认知误区3:库存多放几年迟早会卖出去 72
5.4 认知误区4:优秀企业必须100% 满足客户需求 74
5.5 认知误区5:没人能预测未来的配件需求 74
5.6 认知误区6:库存计划就是做需求预测 75
第6 章 配件分类与库存策略 77
6.1 配件分类法 79
6.1.1 ABC 分类法 79
6.1.2 FSN 分类法 80
6.1.3 VED 分类法 81
6.1.4 SDE 分类法 82
6.1.5 XYZ 分类法 82
6.2 “拉式”策略和“推式”策略 84
6.3 服务商的配件库存策略 85
6.4 主机厂的配件库存策略 88
6.5 不同库存结构背后的理念差异 91
第7 章 三箱库存模型 93
7.1 需求预测的数理统计基础 94
7.2 交货期、补货点与经济订货量 97
7.2.1 交货期 98
7.2.2 补货点 98
7.2.3 经济订货量 99
7.3 定量订货系统与定期订货系统 101
7.4 安全库存 104
7.4.1 平均值- 最大值计算方法 105
7.4.2 正态分布计算方法 106
7.4.3 正态分布计算方法的讨论 108
7.4.4 泊松分布计算方法 110
7.5 三箱库存模型与健康库存水位 112
7.6 使用三箱库存模型降低错配风险 117
7.7 专项交付服务DDS 降低配件库存 119
第8 章 配件库存的评估与优化 123
8.1 配件库存的基本公式 125
8.2 有效库存与无效库存 125
8.3 使用三箱库存模型减少无效库存 127
8.4 配件库存管理中的“相对论” 130
8.5 库存周转天数体现出库存管理水平 132
8.6 持续优化库存结构 133
8.6.1 记录真实的库存数据 133
8.6.2 聚焦80% 的快速周转配件 135
8.6.3 清理慢周转和零周转库存 136
8.6.4 接受慢速周转配件缺货 136
8.6.5 控制配件品类SKU 和最小订货批量 138
8.6.6 使用模型和算法改善库存计划 138
8.6.7 缩短交货期,抑制“牛鞭效应” 139
8.6.8 集中库存策略 139
第9 章 库存计划中的哲学思想 141
9.1 人体健康靠好习惯,库存健康靠好认知 142
9.2 库存管理原则:管住“嘴”,迈开“腿” 143
9.3 多即少,少即多 144
9.4 流则清,滞则浊 147
9.5 赌徒永远赢不了赌场 147
9.6 沿着旧地图,找不到新大陆 149
第10 章 数智化转型将改变库存计划的模式 151
10.1 数据的力量超出了人们的想象 152
10.2 从数据中发现配件需求的DNA 155
10.3 配件库存管理的数字化转型 157
10.3.1 信息化不等于数字化 158
10.3.2 库存数据的清洗 158
10.3.3 库存数据的可视化 159
10.4 数字化转型对服务商的意义 161
10.5 数字化转型盘活呆滞库存 163
10.6 数字化转型改变配件供应链模式 165
10.7 数智化转型是库存计划的终极解决方案 168
参考文献 173