【课程背景】

需求预测不准确是企业的心病，它直接导致了：

（1）库存很高但断货却屡见不鲜。

（2）生产计划频繁变更，企业疲于奔命；

（3）销售、生产、计划、采购等各个部门之间行同水火，互相埋怨；

（4）企业运营成本居高不下；

（5）客户订单无法准时交货，客户投诉不断；

而库存控制不合理对企业来说也是灭顶之灾，它直接导致了：

（1）成本居高不下；

（2）影响企业的现金流；

（3）仓库经常爆仓；

（4）各个部门把库存当作救命稻草，结果库存越来越高；　

【讲师介绍】

蔡老师

中国企业家联合会特聘高级讲师

美国供应链管理协会（CSCMP）专家委员

英国皇家与采购协会CIPS高级顾问，惠普质量与供应链学院高级顾问，Global SCM首席顾问

ITC联合国贸发组织/世界贸易组织高级讲师

蔡老师曾在世界500强企业担任供应链方面的高管职位，涉及领域包括生产计划、库存控制、sourcing、物料管理、仓储管理等，帮助企业在供应链方面不断优化流程和成本，提高运营效率。通过多年的工作经历和项目实施，熟悉整个供应链的流程和实际操作，对供应链管理有着深刻的认识和理解。

蔡老师专题研究方向供应链管理。2002年获得APICS（美国运营与管理协会）CPIM证书。精益六西格玛黑带。《注册供应链管理师》、《物流紧缺人才》、《供应链高级分析师》课程的编制委员会成员，撰写相关教材和整体课程开发。参与编著书籍包括《供应链管理和基础》、《供应链交付流程与实施》、《供应链生产流程与库存》、《供应链采购流程与战略》。

【课程大纲】 

第一部分　库存管理概述 

一、课程总体介绍

1. 培训目标陈述

2. 课程总体结构介绍

二、库存概述

1. 库存管理的基本理念

2. 库存的分类，那些是我们可控的库存

3. 库存在企业中扮演的角色，各个部门对库存的不同期望

三、库存周转率

1. 库存周转率的计算

2. 通过简单的财务知识，了解库存周转率对企业的重要性

3. 如何设定合理的库存周转率和库存目标

4. 库存周转率的局限性

5. 了解不同行业库存周转率的大致情况

第二部分　库存控制的具体方法 

一、采购数量的选择

1. 购买数量的把控方式——lot for lot，固定量，定期，min-max

2. EOQ经济采购批量的实战价值和适用范围

3. 库存持有费率在实战中的巨大意义

4. 最小库存量和安全库存量的差别以及各自适应何种物料

5. 最小库存量的计算方法

6. 双堆法（复仓法）的应用

二、采购时机的选择

1. 购买时机的把控方式——reorder point，定期（固定时间）采购，MRP逻辑

2. 定期采购尤其要注意采购间隔期的影响

3. MRP逻辑以及适合的物料类型

三、库存分类管理

1. 库存的分类管理，四象限和ABC分类法

2. ABC分类法要注意的关键问题

3. 不同物料库存的管控方式

四、安全库存的设定

1. 安全库存适应的情形

2. 安全库存设定中的平方根原理

3. 六西格玛的方法设定安全库存

4. 历史类推法设定安全库存

5. 预测偏差法设定安全库存

6. 案例演练，安全库存设定的方法

7. 以上三种方法的优劣和具体应用

五、呆滞物料的处理

1. 呆滞物料处理的财务公式

2. 呆滞物料处理的具体方法

3. 如何预防呆滞物料

第三部分　供应链中的库存管理 

一、供应链中与库存管理

1. 供应链中库存出现的缘由

2. 供应链中的牛鞭效应

3. 信息共享对降低库存的帮助

二、供应链中库存管控的具体方法

1. VMI——真正双赢的库存管理模式

2.VMI的理念和在实际中的应用

3.案例分享，VMI成败的关键

4.JIT的理念和适用企业

5.寄售的理念和适用企业

6.案例分析：何谓零库存？如何实现零库存

第四部分　如何提高预测准确性 

一、影响预测的因素

1. 影响需求的因素

2. 案例分析：某段新闻对预测的影响

3. 需求的特点

4. 相关部门对预测准确性的影响

5. 可预测和不可预测的情形

6. 小组讨论：如何改善销售部门“无法预测或者难以预测”的情形

二、如何提高预测准确性

1. 预测准确性的计算方法

2. 案例分析：选取合适的预测准确性的衡量标准

3.讨论&分析：如何提高预测准确性

第五部分　预测的具体方法、工具和应用

一、预测的特点

1. 预测有哪些特点

2. 案例分析：由大到小和由小到大的预测方法那一个更好？

3. 定性预测和定量预测的应用对象

4. 收集预测数据的注意点

二、预测的具体方法

1. 移动平均法（一次、加权和趋势移动平均法）的计算和使用范围

2. 案例分析

3. 季节性预测法的计算和使用范围

4. 案例分析

5. 市场占有率的预测方法

6. 样本区间预测法