将这本书选为精进书单的第 1 本，在于它的几个独到之处：

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1. 本书以全球最早、应用最广的产业数据统计分析工具 SAS 为母体，介绍了供应链管理中最为普适性的思维框架、功能模块和实用案例场景。

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2. 本书的作者不是学者，而是 SAS 北京研发中心的工作人员，是完全了解 SAS 应用 SAS 进行各种项目实操、并且充分了解中国国情需要的资深业界人士。

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3. 本书的写作体系以大数据在供应链的普遍事实为基础，强调了供应链管理以大数据应用为前提。

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4. 本书对 “牛鞭效应” 采取了中立态度，既接受了供应链管理对供应链的积极有利作用，也强调好的供应链管理应该抵消牛鞭效应对战略的负面影响。

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5. 作者指出了 “供应链事实” 和 “供应链实务” 之间的联系和差别，特别是开宗明义地说明了 “供应链即管理” 的思想，这为进一步理解 SAS 以及提供同类功能的其他软件系统 (包括云服务) 的管理工具属性提供了极其重要的管理思维框架。

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6. 作者梳理了 “供应链” 作为管理学概念的演变过程，明确了价值链是供应链管理内在实质。

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7. 作者明确了供应链运作的一个关键现实，即供应链除了在产业上是纵深的价值链之外，还是个多角色构成的网络。

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8. 作者列举了 SAS 发展过程中出现的三种驱动供应链的力量演变，虽然这不等于概括了全部，例如还有供应链金融驱动的供应链，但是，书中观点依然能够帮助小白理解实务逻辑。

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9. 作者按照不同的产品种类和供需关系平衡水平将供应链划分为四种，分别是效率型供应链、响应型供应链、风险规避型供应链、敏捷型供应链。我对此分类持保留态度，尤其是这种分类方法忽略了价值链的交付方式差异对供应链规模和管理节点构成的决定性影响，容易造成不同企业对供应链工具的误操作。尽管如此，作为入门概念，这种四分法还是值得借鉴的。

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10. 作者介绍了供应链管理的终极追求，即降低成本、实现企业的利润最大化，可以说，供应链管理的一切标准动作和自选动作都是将种种成本量化并约束在利润最大化的目标内。脱离成本管理谈供应链，就是耍流氓。

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11. 作者在本书中的另一个局限性在于，他认为供应链管理只存在于企业经营管理的内部流程中，相应地，对于第三方供应链管理公司的兴起并无预见性，由此，他总结供应链管理的五要素 —— 设施、库存、运输、采购、定价 —— 有很明确的内部视角但缺乏第三方供应链管理公司的外部视角。这种局限性更深远的影响在于第三方供应链管理公司将难以在供应链管理工具的开发上区分 “资产 / 费用”，但是云服务却能通过中间件模式突破这种界限，从而通过规模量级的提升，进一步降低管理工具的使用成本、亦即降低供应链成本。这便是 SAS 一类工具的天然局限性，读者需要理性对待。

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12. 作者强调了供应链管理的基础和出发点是对需求的预测。这一部分繁琐且复杂，却是工业时代引入供应链管理工具的根本所在。尤其是需求转移 (或需求替代) 更是必须在供应链管理中解决的问题。对此部分，作者过于强调了用于需求预测分析过程的规范性和充分性，但是却忽略了分析使用数据的可获取性 —— 假如数据不可信，分析结必然不可信，具体使用什么数据进行分析在 SAS 类工具和云服务中有完全不同的要求，这种局限性我也提醒你注意。

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13. 作者第 3 章提供的分析方法…… 已经过时。对供应链大数据进行图形和可视化分析也许会部分采用这些方法，内在逻辑已经迥然不同，了解即可。但是，第 3 章中介绍各种参数的内容，值得切换思维加以应用 —— 这关系到 “数据粒度” 即数据有效性的问题，如果你缺乏对数据粒度的敏感，同样也意味着你对管理流程打磨得还不够精细 (管理流程和工作量，总是与数据粒度相配套的)，因此你不妨把这一章看做是对数据粒度思维的练习。

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14. 正如本书第 6 章所言，库存优化是供应链管理的核心，这一章应用到了大量市场营销和管理工程学的理论知识，为第 7 章 SAS 在库存优化上的技术模块应用提供了方法论。这种关系可以理解为，现实中的管理工具开发和使用不可能只采用一种理论，而是具体问题导向的实用主义。

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15. 本书最后两章提供了分销网络和按单组装两种模式的库存优化实例。这两章还是和此前的问题一样 ——SAS 和云服务最大的区别在于，前者属于公司内部管理工具而云服务属于第三方工具，后者天然地被应用到大量电商供应链场景，而前者相对密集应用于制造业供应链场景，这种区别导致 SAS 必须区分 “分销网络” 和 “按单组装” 两种模式，而采用中间件形式的云服务不必区别。这是 SAS 服务能力的边界。
我点出这一点是想提醒你注意，工具必须和供应链管理诉求和成本相匹配，工具本身会造成管理方法的局限，而好的供应链管理是根据自己的需求选择相匹配的工具。这更需要你自己必须具备一定水准的供应链思维，否则连自己想要什么都不能描述清楚，一切工具都只会增加你的试错成本、背离了你要做供应链管理的出发点。