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RSS订阅原创 计划体系详解
一个卓越的计划体系，本质上是企业将战略目标转化为日常行动的中枢神经系统。它不仅仅是排产工具，更是企业整合内外部资源、应对市场变化的核心能力。在不确定性成为常态的今天，那些能够构建起敏捷、智能、协同计划体系的企业，将在供应链韧性、客户响应速度和运营效率上建立起持久的竞争优势。计划永远赶不上变化，但卓越的计划体系能够让企业在变化中保持方向，在波动中维持节奏，在挑战中把握机遇。这或许就是现代企业计划体系的真正价值所在。
2025-12-10 20:15:24
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原创 供应链计划系统架构实战（六）：技术选型-构建高可用高性能技术栈
在数字化转型浪潮中，构建一个高性能、可扩展、易维护的全栈应用需要精心选择技术栈。本文将详细介绍一个完整的企业级技术架构，涵盖后端Java服务、Python计算服务、前端Vue应用以及基础设施等各个层面，每个组件都经过精心选型和版本适配，确保系统的稳定性和前瞻性。
2025-12-10 11:21:56
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原创 供应链计划系统架构实战（三）：全球系统数据与实现难点分析
上述四点都是技术上所会碰到的难题。实际上来说，除了技术上碰到的难题，业务上需要解决的难题也不在少数，下列列举一下其他方面的一些难题。
2025-11-28 15:30:02
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原创 供应链计划系统架构实战（一）：核心概念与体系概述
形成一个矩阵，对不同类型的配件才去不用的预测算法结果和配置不同的库存策略，例如，AX类采用时序预测算法即可满足比较精准的预测与连续补货，CZ类配件可能就采用简单的打底库存策略和上限控制需求。定义物料在不停地区的一个可接受的现货满足率，这个目标应该按照配件的不同重要性进行分级设定，比如重要配件的满足率95%，此等级85%，依次递减的方式设置。根据物料在不同地区的一个销量数据和预测数据，选择不同预测库存策略，包括（打底库存、控制库存、目标平衡、保供优先）等策略。将库存策略转化为具体的补货计划，并执行补货操作。
2025-11-26 14:53:37
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原创 供应链计划系统架构实战（二）：全球四级供应网络与三级储备策略
这个分析主要表现为四级网络下，一个配件从“生”（采购）到“死”（消耗）的旅程，是如何被精密设计的，计算最经济的库存水线和补货路径，最终实现服务水平和总持有成本的最优平衡在国家子仓实现“秒杀”，在国家总仓实现“日达”，在区域中心仓实现“区域覆盖”，在国内总仓实现“全球保障”。策略是逐级下沉，全面覆盖。主要集中在国家总仓和区域中心仓。策略是区域集中，快速响应。高度集中在国内总仓。策略是全球一本账，按需空运直发。配件四级分类（基于功能与需求特性）关键、重要，单价高，导致设备停机。
2025-11-26 14:35:44
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原创 补货计划生成
专栏前面介绍了很多供应链体系的一些相关知识，接下来介绍核心的供应链管理问题-补货建议，一个优秀的补货建议系统能够显著降低库存成本、提升客户满意度并优化现金流。下面简单介绍一下补货建议的实现逻辑，实际到业务中，一个补货建议的生成比这个更加复杂，涉及到多个系统之间的协作，每个环节都很重要，补货建议的产生是一个集成了数据治理、生产制造、物料、客户关系管理、订单管理等等多个系统之间数据的交互，是一个多维度，实时动态数据共同协助驱动的决策。
2025-11-25 15:02:08
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原创 间歇性预测算法 - SBA
之前介绍过间歇性算法-Croston()，从验证上来说Croston会系统性的高估需求预测值10-30%，所以引入SBA（Sybtetos-Boylan Approximation）算法修正Croston的系统性偏差。
2025-11-24 17:04:46
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原创 间歇性预测算法 - TSB
上文介绍了入门的间歇性预测算法Croston，它在实际的预测场景中还是存在一些不足，本文将介绍它的一个改进算法TSB(Teunter-Syntetos-Babai)。
2025-11-20 15:29:32
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原创 间歇性预测算法 - Croston
上一篇文章中已经介绍了五种时序预测算法针对快中慢流件的不同产品之间的一个使用效果，发现时序预测算法对慢流件的预测效果很差，因为慢流件的需求往往很稀疏，不规则，所以需要引入新的预测算法，比如间歇性需求预测算法。本文将介绍经典的几类间歇性预测算法。
2025-11-19 19:44:09
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原创 供应链计划 - 物料分类
数据收集：收集配件SKU、历史需求、单价、供应商、提前期、设备BOM及关键性标识等数据。关键性分析：联合服务、维修和工程部门，为每个配件评定关键性等级（A/B/C）。需求模式分析：分析每个配件的历史需求数据，划分为快流、慢流或零流。矩阵定位：将每个配件放入“关键性-需求频率”矩阵。制定差异化策略：为每个象限的配件制定明确的库存策略（库存与否、库存水平、订货策略）、采购策略和供应商管理策略。系统执行与监控。
2025-11-18 23:05:35
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原创 需求预测算法 - 时序预测算法分析
针对已经介绍过了5类算法，算数平均法、简单移动平均法、加权移动平均法、一次指数平滑法、二次指数平滑法，通过对实际生产中的几类产品（快流件/中流件/慢流件）进行模拟。通过对不同的产品类型与数据的模拟计算，综合分析几类算法的优缺点。
2025-11-18 15:43:24
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原创 需求预测算法 - 二次指数平滑法
具有线性趋势的时间序列短期到中期的预测趋势相对稳定的数据需要预测多期的场景二次指数平滑法在一次指数平滑法的基础上引入趋势分量，显著提升了对有趋势数据的预测能力。先进行参数优化，找到最优的α和β组合监控趋势分量，了解数据的趋势方向定期重新优化，适应数据模式的变化与一次平滑对比，确保增加的复杂度带来实际的精度提升对于我们的示例数据，二次指数平滑法应该能够比一次平滑法提供更好的预测精度，特别是当数据呈现明显趋势时。
2025-11-17 17:20:43
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原创 配件供应链计划
配件供应链计划是制造企业售后业务的利润中心和核心竞争力。它不再是一个被动的“反应式”操作，而是一个需要精密数据科学、优化算法和深度业务洞察的战略职能。一个卓越的配件计划体系，能够在保证极高客户服务水平的同时，将庞大的库存资产控制在最优水平，直接为企业贡献可观的利润和客户忠诚度。
2025-11-11 11:49:53
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原创 生产制造计划-工序生产排产计划（2）
其核心思想是：在每一轮排产中，首先确定当前可用的有限资源集合，然后为这些资源寻找最合适的待排工序，通过多级规则过滤，实现资源与工序的最佳匹配。否则，应用规则 Roq 对 FP 进行筛选，得到过滤后的子集 FP'，令 FP = FP'，并令 q = q + 1，重复此过程。否则，应用规则 Rcq 对 PO 进行筛选，得到过滤后的子集 PO'，令 PO = PO'，并令 q = q + 1，重复此过程。从当前可用资源集合 AR 中，筛选出当前时刻可参与排产的资源，构成候选资源集合 CR。
2025-11-10 16:29:05
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原创 最小的K个数(剑指offer)
输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4思路：（迭代）将数组前面的k个数单独取出来村为一个数组，将k后面的数与前面的k个数进行比较，如果小于前面k个数里面的数，就将k个数里面的最大数替换成这个数import java.util.ArrayList;public class Solution {
2017-08-30 11:08:45
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原创 复杂链表的复制
题目描述（来源于牛客网）输入一个复杂链表（每个节点中有节点值，以及两个指针，一个指向下一个节点，另一个特殊指针指向任意一个节点），返回结果为复制后复杂链表的head。（注意，输出结果中请不要返回参数中的节点引用，否则判题程序会直接返回空）代码：/*public class RandomListNode { int label; RandomListN
2017-08-30 08:40:37
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空空如也
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