Meilleures pratiques en matière de prévision de la demande

Note :   (4,8 sur 5)

Meilleures pratiques en matière de prévision de la demande (Nicolas Vandeput)

Avis des lecteurs

Résumé:

Le livre sur la planification de la demande et les prévisions est bien accueilli par les débutants et les professionnels du secteur. Il est apprécié pour ses conseils clairs et pratiques et son contenu facile à comprendre. Toutefois, les personnes qui connaissent les ouvrages précédents de l'auteur risquent de le trouver moins intéressant en raison de la redondance de son contenu.

Avantages:

Livraison rapide et excellent état
convient aux praticiens débutants
langage clair et conseils pratiques
ressource complète
bien structurée
comprend de bons exemples
contenu pertinent et intéressant
guide les lecteurs à travers des processus efficaces de planification de la demande
rempli de conseils pratiques et de meilleures pratiques.

Inconvénients:

Peut ne pas offrir de nouvelles perspectives aux lecteurs familiers avec les livres précédents de l'auteur
perçu comme ayant un contenu recyclé
la police et l'espacement plus grands peuvent donner l'impression que le livre est plus court
un certain désir d'approfondir certains sujets malgré sa longueur.

(basé sur 12 avis de lecteurs)

Titre original :

Demand Forecasting Best Practices

Contenu du livre :

Menez votre processus de planification de la demande vers l'excellence et apportez une réelle valeur ajoutée à votre chaîne d'approvisionnement.

Dans Demand Forecasting Best Practices, vous apprendrez à :

Diriger votre équipe pour améliorer la qualité tout en réduisant la charge de travail Définir correctement les objectifs et la granularité de votre planification de la demande Utiliser des KPI intelligents pour suivre la précision et le biais Identifier les domaines d'amélioration du processus Aider les planificateurs et les parties prenantes à ajouter de la valeur Déterminer les données pertinentes à collecter et la meilleure façon de les collecter Utiliser différents modèles statistiques et d'apprentissage automatique.

Un expert en prévision de la demande peut aider une organisation à éviter la surproduction, à réduire le gaspillage et à optimiser les niveaux de stocks pour un réel avantage concurrentiel. Demand Forecasting Best Practices vous apprend à devenir ce virtuose de la prévision de la demande.

Ce guide unique en son genre présente des outils de prévision, des mesures, des modèles et des techniques de gestion des parties prenantes permettant d'améliorer l'efficacité des chaînes d'approvisionnement. Tout ce que vous apprendrez a été prouvé et testé dans un environnement professionnel réel. Découvrez le cadre original en cinq étapes de l'auteur Nicolas Vandeput pour l'excellence de la planification de la demande et apprenez à l'adapter aux besoins de votre propre entreprise. Des illustrations et des exemples concrets rendent chaque concept facile à comprendre et à suivre. Vous serez bientôt en mesure de fournir des prévisions précises qui génèrent une valeur commerciale importante.

L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.

À propos de la technologie

Un expert en prévision de la demande peut aider une organisation à éviter la surproduction, à réduire le gaspillage et à optimiser les niveaux de stocks pour obtenir un réel avantage concurrentiel. Ce livre vous apprend à devenir ce virtuose de la prévision de la demande.

À propos du livre

Demand Forecasting Best Practices révèle les outils de prévision, les métriques, les modèles et les techniques de gestion des parties prenantes pour gérer votre processus de planification de la demande de manière efficace et efficiente. Tout ce que vous apprenez a été prouvé et testé dans un environnement professionnel réel. Découvrez le cadre original en cinq étapes de l'auteur Nicolas Vandeput pour l'excellence de la planification de la demande et apprenez à l'adapter aux besoins de votre propre entreprise. Des illustrations et des exemples concrets rendent chaque concept facile à comprendre et à suivre. Vous serez bientôt en mesure de fournir des prévisions précises qui génèrent une valeur commerciale importante.

Ce qu'il y a à l'intérieur

Améliorer la qualité des prévisions tout en réduisant la charge de travail de l'équipe Utiliser des KPI intelligents pour suivre la précision et les biais Identifier les domaines d'amélioration des processus Assister les parties prenantes des ventes, du marketing et de la finance Optimiser les modèles statistiques et d'apprentissage automatique

À propos du lecteur

Pour les planificateurs de la demande, les responsables des ventes et des opérations, les responsables de la chaîne d'approvisionnement et les scientifiques des données.

A propos de l'auteur

Nicolas Vandeput est data scientist en supply chain, fondateur de la société de conseil SupChains en 2016, et enseignant à CentraleSupélec, France.

Table des matières :

Partie 1 - Prévision de la demande

1 L'excellence de la prévision de la demande

2 Introduction à la prévision de la demande

3 Capturer la demande non contrainte (et non les ventes)

4 Collaboration : partage des données et alignement de la planification

5 Hiérarchies de prévision

6 Quelle doit être la durée de l'horizon de prévision ?

7 Faut-il rapprocher les prévisions pour aligner les chaînes d'approvisionnement ?

Partie 2 - Mesurer la qualité des prévisions

8 Indicateurs de prévision

9 Choisir le meilleur ICP de prévision

10 Qu'est-ce qu'une bonne erreur de prévision ?

11 Mesurer la précision des prévisions pour un portefeuille de produits

Partie 3 - Processus de prévision basé sur les données

12 Valeur ajoutée des prévisions

13 Que révisez-vous ? Segmentations ABC XYZ et autres méthodes

Partie 4 - Méthodes de prévision

14 Prévision statistique

15 Apprentissage automatique

16 Prévision au jugé

17 À vous de jouer !

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781633438095
Auteur :
Éditeur :
Langue :anglais
Reliure :Broché
Année de publication :2023
Nombre de pages :216

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)