庫存水位的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

供應鏈的三道防線：需求預測、庫存計劃、供應鏈執行（第2版）

為了解決庫存水位的問題，作者（美）劉寶紅 這樣論述：

供應鏈的三道防線全面覆蓋計畫與執行，聚焦需求預測和庫存計畫，兼顧供應鏈的執行實施。當然，如果認為本書只是寫給計畫人員看的，那就大錯特錯了。計畫的本質是三分技術、七分管理。時時刻刻，這本書都是從管理的角度入手，在管理層面闡述需求預測、庫存計畫和供應鏈執行的解決方案。   本書是對《供應鏈管理：高成本、高庫存、重資產的解決方案》（藍皮書）的延伸，聚焦中間治亂的問題，基本的思路在藍皮書中有闡述，這裡用整本書的篇幅，納入大量的案例，更系統、更全面地闡述供應鏈計畫，兼顧供應鏈執行，以降低運營成本，提高庫存周轉，同時改善按時交付水準。 劉寶紅   暢銷書作者，“供應鏈管理專欄”創始人，西

斯國際執行總監。在供應鏈管理領域，劉先生有十幾年的實踐經歷，主要來自矽谷高科技行業。他的專著《採購與供應鏈管理：一個實踐者的角度》自2012年出版以來，每年都居供應鏈管理銷量榜首。   他的《供應鏈管理：高成本、高庫存、重資產的解決方案》為企業提供整體的供應鏈解決方案。劉先生旨在填補學者與實踐者之間的空白，在研究和著述的同時，還通過培訓、諮詢，積極參與供應鏈實踐，全面覆蓋汽車家電、電信設備、航空航太、機械製造、石油石化、快時尚、電商貿易等多個行業。 序言一：貌似沒做到，實則沒想到 序言二：給讀者的一些說明 作者簡介 第一篇 供應鏈的第一道防線：需求預測 / 1 需求預測怎麼

做：始於資料，終於判斷 / 3 【小貼士】需求預測是企業博弈的焦點 / 5 需求預測不能等同於銷售目標 / 8 需求預測是“從資料開始，由判斷結束” / 11 【小貼士】從資料開始是種習慣 / 15 【小貼士】從數據裡學什麼：以發貨記錄為例 / 17 從資料開始：不但要有資料，而且要有分析 / 21 由判斷結束，必須要有針對性 / 26 【案例】分解需求，對接合適的判斷者 / 26 【小貼士】存量來自資料，增量來自判斷 / 30 【小貼士】多少資料，多少判斷呢 / 32 從資料開始，由判斷結束，為什麼這樣難 / 33 層層報批是不是從資料開始，由判斷結束 / 34 【案例】為什麼需求評審不是解

決方案 / 36 給供應商時，採購能不能調整預測 / 38 【小貼士】沒有預測，意味著有多個預測 / 42 “平時”與“戰時”：兩類典型的需求預測問題 / 42 需求相對穩定時，選用資料模型來精打細算 / 43 【小貼士】計畫軟體往往優於人工，為什麼不被採用 / 51 【案例】預測模型一直都很准，直到…… / 54 不確定性高時，群策群力避免大錯特錯 / 57 由判斷結束：判斷什麼，怎麼判斷 / 64 【案例】識別和管理“大石頭” / 69 提高判斷的一致性，提高判斷品質 / 73 【小貼士】如何減少判斷中的偏見 / 74 【小貼士】經驗主義與教條主義 / 79 專題：在合適的顆粒度上做預測

/ 80 自來水模式的預測機制 / 82 推拉結合：在合適的顆粒度上做預測 / 85 合適的顆粒度：資料與判斷的最佳結合點 / 88 【小貼士】四種不同的業務，四個層面的顆粒度 / 93 SKU氾濫，需求預測怎麼做 / 94 預測的時間顆粒度 / 98 需求預測由誰做：讓合適的職能做預測 / 103 為什麼一線銷售做不好需求預測 / 103 【案例】為什麼短尾產品也預測不好 / 105 【小貼士】一線銷售做預測vs.主教練兼任總經理 / 107 如果考核準確度，一線銷售能否做好預測 / 109 既然做不好，為什麼一線銷售還在做預測 / 112 銷售提需求，計畫做判斷，如何 / 116 誰在做需

求預測：兼談計畫的進化史 / 118 【小貼士】肯德基 vs.中餐館的計畫 / 121 【案例】計畫與執行的分離：某快消品公司為例 / 125 【小貼士】需求計畫的進化史 / 131 需求預測彙報給哪個部門 / 134 需求計畫做什麼：快消品行業為例 / 139 需求計畫做什麼：銷售與運營協調 / 144 什麼樣的人適合做需求計畫 / 150 【小貼士】分析能力是可以評估的 / 153 需求計畫的績效管理 / 154 【小貼士】預測準確度如何統計 / 160 【小貼士】預測準確度：可以不考核，但不能不統計 / 165 【小貼士】需求預測的最終結果，由銷售老總負責 / 167 需求預測：分門別類

，區別對待 / 169 需求預測錯了怎麼辦：滾動預測，儘快糾偏 / 178 小步快走，儘快糾偏：服裝行業為例 / 179 【案例】儘快糾偏要從產品開發階段開始 / 182 怎麼知道預測錯了，需要糾偏 / 188 【案例】他沒說，那你問了沒有 / 191 聚焦重點客戶的重點變化 / 197 儘快糾偏要以資料驅動、計畫主導 / 199 建立滾動的預測更新機制 / 201 向失敗學習，提高預測準確度 / 208 本篇小結 / 210 第二篇 供應鏈的第二道防線：庫存計畫 / 213 預測之不足，安全庫存來應對 / 215 【小貼士】適當拔高預測，不就代替安全庫存了嗎 / 218 【小貼士】你是如何

設定庫存水位的 / 220 安全庫存的設置：庫存計畫的看家本領 / 221 第一步：量化需求的不確定性 / 221 第二步：量化服務水準的要求 / 224 【小貼士】服務水準跟有貨率的關係 / 225 第三步：計算安全庫存 / 228 【案例】安全庫存的計算示例 / 229 【小貼士】如何確定合適的服務水準 / 231 【小貼士】承諾的是服務水準還是庫存水準 / 233 再訂貨點：需求預測和庫存計畫的結合 / 235 【小貼士】用再訂貨點還是安全庫存+預測 / 240 【案例】為什麼不能一刀切地設置庫存水位 / 244 【小貼士】庫存計畫要學賭場，而不是學賭徒 / 248 【小貼士】為什麼系統

建議的庫存水位經常偏低 / 249 VMI：最高、最低庫存水位如何設置 / 253 VMI是對供應鏈三道防線的終極挑戰 / 258 【小貼士】VMI是個好東西，對供應商也是如此 / 260 【小貼士】VMI和寄售沒關係 / 262 庫存四分法：有針對性地控制庫存 / 264 【案例】庫存四分法：原材料為例 / 269 【案例】關鍵元器件的庫存四分法 / 271 庫存究竟多少才算合適 / 273 縮短周轉週期，降低周轉庫存 / 275 【案例】周轉週期的構成：採購件為例 / 275 資訊化，縮短走流程的時間 / 278 改變批次處理，減少等待時間 / 281 設置推拉結合點，縮短周轉週期 / 2

83 降低不確定性，控制安全庫存 / 284 管道壓貨，人為加劇需求的不確定性 / 286 改變組織行為，控制多餘庫存 / 289 避免“互扣人質”，打開降庫存的閉環 / 291 過激反應，短缺最後總是以過剩收尾 / 295 【案例】有呼吸機，還是沒有 / 300 本篇小結 / 304 第三篇 供應鏈的第三道防線：供應鏈執行 / 307 需要預測，是因為供應鏈的回應能力有限 / 308 什麼問題由催貨解決：由加拿大的過期口罩談起 / 309 催貨是有學問的 / 312 【小貼士】雖然抱怨，其實最喜歡的還是催貨 / 316 把自己做成大客戶，驅動供應商快速回應 / 318 要不要給供應商提供預

測 / 324 【案例】日本供應商供不了貨 / 325 計畫可以調整，但得考慮供應鏈的剛性 / 328 人都在忙什麼？在忙著做資訊系統的事 / 330 超前和逾期消耗問題 / 331 安全庫存的手工管理 / 333 採購訂單的手工處理 / 334 ERP：資訊系統的核心應用 / 336 物料需求計畫 / 337 【小貼士】為什麼MRP跑不起來 / 339 可承諾邏輯 / 344 ERP作為資訊共用的平臺 / 348 電子商務：供應商的電子連接 / 350 電子商務推動訂單層面的自動化 / 350 電子商務傳遞需求預測和VMI資訊 / 355 與供應商協作的資訊樞紐 / 357 本篇小結 / 3

59 後記　每一次相遇都是久別重逢 / 362 參考文獻 / 364

庫存水位進入發燒排行的影片

應用六標準差(DMAIC)提昇LED封裝廠之生產良率-以R公司為例

為了解決庫存水位的問題，作者邱俊能 這樣論述：

從2018年起的中美貿易戰的衝擊到2020年受到新冠肺炎疫情的干擾，各產業市場需求明顯下滑影響，導致客戶端減少庫存水位，全年需求呈現急凍。疫情衍生的遠距辦公與教學成為生活常態，帶動平板與筆電等消費性電子產品需求，對LED產業而言，業內觀望氣氛與市場的不確定性，恐抑制需求面的表現。面臨產業變動及劇烈的競爭下，如何有效提高生產效率及降低成本，為企業增加競爭優勢，這將也會是攸關企業成敗的關鍵之一。本論文藉由六標準差DMAIC的改善手法，在定義階段透過SIPOC流程圖將改善方向界定在生產製程，衡量階段透過資料彙整分析發現點膠製程作業中，是影響產出規格及產出良率的最主要的關鍵製程，分析階段透過腦力激盪

法及要因分析法找出關鍵因子，改善階段透過流程透過田口實驗來找出影響生產效率真因，並在控制階段制定改善作業標準透過監控指標達到改善成效。研究結果顯示應用六標準差管理的專案改善方式，有效的提高產品良率並提升企業競爭優勢。

需求預測和庫存計畫：一個實踐者的角度

為了解決庫存水位的問題，作者（美）劉寶紅 這樣論述：

不管是時興的跨境電商、新零售，還是傳統的生產製造、貿易流通，在供應鏈計畫上的問題都很相似，主要表現在： 總進總出整體上不平衡，導致全域性的需求與供應不匹配。 庫存沒放到合適的地方，導致局部性的需求與供應不匹配。 產品、業務、需求的複雜度大增，增加了供應鏈計畫的難度。 這些問題交織在一起，集中體現為：新產品的計畫極度不准，經常大錯特錯；老產品的計畫不能精打細算，無法實現庫存優化。這些問題不是特定行業所獨有的，我們需要尋找廣義的解決方案，系統地從時間維度（新產品vs成熟產品）和空間維度（中心倉vs前置倉）來應對。 就整體方法論而言，《需求預測和庫存計畫：一個實踐者的角

度》依舊遵循 “從資料開始，由判斷結束”的基本準則，在基本資料，比如需求歷史的基礎上，制定基準預測；根據銷售、市場等業務部門的職業判斷，比如促銷計畫、新品上市計畫，來調整基準預測，制定最終的預測。 本書更加聚焦“從資料開始”，通過一系列案例，更詳細地介紹預測模型，包括預測方法的擇優、庫存計畫的優化、新品導入的計畫等。特別要說明的是，本書不是一本預測方法論的書。本書會探討常用的預測方法，力圖以淺顯易懂的方式，把這些方法介紹給大家，讓更多的人能夠熟練應用。本書的目標是尋找更優而不是最優的解決方案。  

以通用排程模型為基礎之產銷協調決策支援系統規劃

為了解決庫存水位的問題，作者李燕芬 這樣論述：

在科技發展、資訊流通與全球化競爭下，雖然帶來更多商機，但也使得需求變動幅度更大，為了因應市場變化，製造業內部管理面常見會有對應的產銷協調機制，主要目標是希望能透過適當的溝通協調，將市場面及生產面所發生的各項變動因素、對企業運作的影響降到最低程度，盡可能在滿足客戶需求的情況下，兼顧工廠內部產能安排及合理的庫存水位，以追求最大利益與最低成本。 實務上，產銷協調機制下的最佳方案不一定是滿足最高的產能利用率，大多數的中小企業基於經營層面，會優先考慮滿足客戶出貨需求，再退而考慮產能利用率，但在人工排程的情況下，特殊需求的生產排程計劃往往是以各部門的經驗判斷達成共識，而非利用客觀數據進行分

析評估。 考慮到產銷協調決策系統需彈性應用於不同產業的排程環境，本研究規劃以適用於不同排程環境的通用型排程模型作為其排程核心，進行產銷協調決策系統之規劃；考慮到實務上會有大量待排程工單需進行排程試算，使得排程模型無法在短時間內求解完成、且硬體設備可能無法負荷，故規劃將大量待排程工單縮減批量為多筆少量工單，將少量工單進行排程試算，並將其試算的排程結果存到資料庫中，待後續須對大量工單進行排程求解時，即可利用產品組合的概念，從資料庫中提取已完成計算的少量工單排程結果進行組合，透過產品與生產批量的多種組合，即可得出整體待排程工單的最佳(可行)解集合。 將此概念拆分為四個模組：產品分群模組、

定義產品組合模組、預先求解模組及排程試算模組，依個別模組進行規劃，再利用個案資料模擬業界實務上常見的排程調整需求狀況，從不同的情境探討其排程狀況，透過該客觀資料為依據，可降低部門間的溝通成本、並有明確的時間截止點檢討因應對策，進而提升決策效率，間接提高企業整體營運績效。