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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书介绍了库存管理的基本理论和方法，以及企业中应用比较广泛的库存管理的基础模型与策略，并配以实现的Python代码。本书还介绍了一系列实战案例，案例贯穿业务问题、数据、模型、代码实施、结果分析的完整流程，以帮助读者更好地了解现代企业库存管理面临的问题，以及分析问题、解决问题的思路和方法。
本书可作为管理科学、工程管理、工业工程、工商管理等专业本科生与硕士生相关课程的教材，也可供数字化转型中的零售、制造、物流等行业企业的算法工程师等专业读者学习参考。
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| 目錄：
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目 录
前言
第1章 现代库存管理概述1
1.1 什么是库存1
1.2 库存管理解决的问题2
1.3 现代库存管理的挑战3
1.4 现代库存管理的发展趋势4
1.5 现代库存管理优化案例6
第2章 需求预测基础9
2.1 需求预测的基本结构9
2.2 需求预测方法的分类12
2.3 数据预处理16
2.4 评价预测模型的方法27
第3章 时间序列方法32
3.1 指数平滑法33
3.2 ARIMA模型40
3.3 Prophet模型47
3.4 考虑相互作用的VARMA模型50
3.5 考虑层级结构的时间序列预测51
第4章 机器学习方法53
4.1 特征工程54
4.2 正则化和学习目标59
4.3 超参数选择59
4.4 单一模型61
4.5 集成学习68
第5章 某饮料企业W的需求预测实战74
5.1 案例概览75
5.2 拓展思考75
5.3 实战建议75
第6章 库存策略优化基础78
6.1 库存成本78
6.2 库存策略79
6.3 库存分类方法84
6.4 企业库存管理的几个阶段85
第7章 周期库存优化87
7.1 经济订货批量模型87
7.2 时变需求下的经济订货批量模型93
7.3 联合补货模型99
第8章 物流企业B仓内拣货区联合补货优化实战105
8.1 数据导入及预处理106
8.2 拣货区商品布局107
8.3 联合补货策略优化109
第9章 安全库存优化114
9.1 安全库存概述114
9.2 (ROP，Q)策略分析115
9.3 (OUL，T)策略分析123
9.4 需求分布的刻画126
9.5 给定需求满足率下安全库存的计算144
9.6 供应的不确定性:随机提前期147
第10章 某食品企业W库存策略优化实战151
10.1 数据导入及预处理151
10.2 使用多种方法进行需求拟合并计算目标库存水平153
10.3 库存策略模拟仿真157
10.4 拓展思考161
10.5 实战建议161
第11章 周期服务水平优化163
11.1 报童模型163
11.2 (ROP，Q)策略下的最优服务水平165
11.3 (OUL，T)策略下的最优服务水平170
11.4 基于SAA的有限周期库存系统优化172
第12章 库存共享181
12.1 库存共享效应183
12.2 分散节点间需求独立情况下集中化安全库存计算183
12.3 分散节点间需求相关情况下的联合分布样本生成189
12.4 库存共享效应之外的关于库存共享的更多讨论200
第13章 某休闲食品企业Y库存共享决策实战202
13.1 分散式管理和集中式管理模式下安全库存量的介绍203
13.2 综合库存成本与运输成本，决策存货布局209
13.3 拓展思考211
第14章 网络库存管理基础212
14.1 网络分析基础212
14.2 随机服务模型与承诺服务模型223
第15章 承诺服务模型228
15.1 承诺服务模型的数学规划问题228
15.2 需求上界的构造与计算229
15.3 承诺服务模型的优化算法234
第16章 某食品企业Z的分销网络库存优化实战240
16.1 数据导入及预处理241
16.2 应用动态规划算法求解最优策略245
16.3 拓展思考251
第17章 某家电企业H的制造网络库存优化实战252
17.1 数据导入及预处理253
17.2 应用分段线性函数近似算法求解近似最优的策略255
17.3 比较不同承诺服务时间和不同服务水平下的安全库存成本260
17.4 拓展思考261
17.5 实战建议261
附 录263
附录A 符号表263
附录B 数学规划与概率论基础知识264
附录C Python基础268
参考文献272
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| 內容試閱：
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前 言
随着新零售线上及线下同步运营的全渠道模式的兴起，以及直播带货、社区团购等新兴消费场景的不断涌现，传统的由生产商到分销商，再到商超、零售门店等零售终端的层层分销体系受到了巨大冲击。如今，人们通过电商平台足不出户就可以购买到生活和工作需要的几乎所有物品。在一、二线城市，很多物品在购买后的次日(甚至当日)就可以送达。这些背后都需要强大的供应链网络的支持。库存管理是供应链解决方案中最重要的模块之一，它在促进企业降本增效、供需匹配中发挥着关键作用。
随着大数据、物联网技术的发展，企业数字化转型已成为发展趋势。企业每日产生的数据越来越多，包括客户信息、订单数据、库存数据及其他运营数据等。如何从海量的多源、多维、结构与非结构数据中获取有价值的信息，实现业务增长，成为企业普遍关注的问题。企业纷纷构建数据与业务中台，将业务场景进行数字化重构。中国中小商业企业协会的数据显示，在突发情况冲击下，数字化成熟度高的企业在3个月内恢复正常业务运营的比例可达到 60%，而数字化成熟度相对较低的企业该比例仅为48%。更多的企业认识到供应链数字化建设的重要性。供应链的数字化建设为库存管理的理论模型、策略与算法在企业的落地应用提供了更好的基础与平台。如何基于大数据、人工智能等新技术提升商品需求的预测准确率，同时运用库存理论、优化算法等实现库存管理的自动化以及更加科学化的决策，是企业库存管理面临的重要课题。
库存管理是管理科学领域的经典研究方向。自1950年以来，经过半个多世纪的积累，库存管理领域积累了丰富的研究成果，也有诸如保罗·齐普金(Paul H. Zipkin)[1]和斯文·阿克塞特(Sven Axsater)[2]等编写的经典教材。已有教材侧重于介绍库存理论，应用层面的内容较少。编者自2016年以来，担任上海网络科技有限公司的专家顾问，指导了该公司的多项库存管理项目。可喜的是，编者看到国内越来越多的公司在尝试运用库存管理的理论与模型来提升库存决策的效率。但是，从理论到实践应用往往存在一定距离。要完成一个理论模型的落地应用，必须打通从业务数据到理论模型，再到工程化实施的完整链条。首先，模型需要以业务数据为驱动，最终的库存策略是数据与模型共融的结果;其次，需要将模型转换为现代化的代码语言，例如，Python是目前企业运用最为广泛的语言之一;最后，模型的工程化过程需要充分考虑业务、人、模型的协同，提供合适的参数接口、结果可视化以及人机交互功能等。
本书介绍了编者在企业中应用比较广泛的库存管理的基础模型与策略，并配以实现的Python代码和一系列实战案例，以帮助读者更好地了解现代企业库存管理面临的问题，以及如何结合数据分析、库存理论、优化理论及其代码实施，来解决问题。本书侧重于基于数据的量化分析与决策，以及库存模型与策略的实施和应用。需要说明的是，本书介绍的模型与策略，仅仅是库存管理领域较为基础的内容。
第1章对现代库存管理进行了概述。
第2~4章介绍了通用的需求预测基础知识与预测数据的预处理，基于时间序列和机器学习的需求预测方法、流程及其实现。
第5章提供了基于W公司脱敏后的真实业务数据的需求预测案例，供读者进行预测算法的实战练习。本书没有过多地关注这些方法的详细推导和求解，而是更多地介绍每一种方法的模型设定、直观理解、适用场景、代码实现以及优劣分析，方便读者在实际场景中灵活使用。
第6~11章介绍了库存策略优化。第6章介绍了库存策略优化的基本概念，包括库存成本和两类库存策略等。第7章从经典的经济批量订货模型出发，在给定未来需求的情况下权衡成本、优化周期库存与补货频次，并探讨了多产品联合补货的问题。第8章利用联合补货模型测算了物流企业B在某地仓库内进行联合补货的价值。第9章介绍了安全库存的基本知识，分析了(ROP，Q)策略和(OUT，T)策略，并介绍了如何刻画补货覆盖时间内的需求分布，以及计算给定服务水平或满足率情况下的安全库存。第10章为食品企业W的多种产品库存策略优化，并通过模拟仿真比较不同需求拟合方案的效果。第11章讨论了以最小化平均成本为目标的周期服务水平优化问题。
第12~17章介绍了网络库存管理。第12章讨论了库存共享的价值及共享节点的需求分布刻画。第13章介绍了帮助一家食品企业进行库存共享决策的实战。第14章介绍了一些网络库存管理的基础知识，包括如何使用Python存储和表示常见的库存网络，以及几个常用的网络分析算法，并讨论了随机服务模型与承诺服务模型两类网络库存管理方法。第15章重点讨论了承诺服务模型及其两种适用于不同网络结构的求解算法。在第16、17章的实战中，对某食品企业Z的分销网络和某家电企业H的生产网络进行建模，对网络的安全库存进行全局优化。
本书由杨超林和葛冬冬担任主编，黄帝媛担任副主编，参加编写的还有于钧瑶、郭思辰、汪潇和毕晟。在此要感谢刘文洁、徐谨南、徐嘉宇在书稿整理及文字处理过程中给予的支持，还要感谢杉数科技的胡诗曦、苏广俊、林甜甜、王谦及祝铭嘉等几位同事在本书实战案例打造过程中给予的支持。另外，还要感谢我的硕士导师沈厚才教授和博士导师周翔教授，自2009年开始，先后在两位老师的指导下开展库存管理相关研
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