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出版者:江西人民出版社

作者:高鸿桢

出品人:

页数:387

译者:

出版时间:1997-02

价格:15.90

装帧:平装

isbn号码:9787210017394

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 管理科学
• 优化
• 数学建模
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 排队论
• 库存管理
• 仿真

好的，这是一本名为《全球供应链优化与数字化转型》的图书简介，内容详尽，不涉及运筹学中的管理学范畴： --- 《全球供应链优化与数字化转型：构建韧性、敏捷与可持续的未来网络》 导论：后疫情时代与新范式下的供应链重塑 在全球化进程遭遇逆流、地缘政治冲突加剧、气候变化压力日益凸显的当下，传统的、以成本最小化为核心驱动力的供应链模式正面临前所未有的系统性挑战。效率优先的“准时制”（Just-In-Time, JIT）逻辑在面对突发中断（如港口拥堵、疫情封锁）时显得异常脆弱。本书深入探讨的正是如何从根本上重构现代企业的供应链网络，使其不仅具备卓越的成本控制能力，更关键的是，拥有强大的韧性（Resilience）、无可比拟的敏捷性（Agility），并最终实现可持续发展（Sustainability）的战略目标。 本书并非停留在理论概念的堆砌，而是致力于为企业决策者、供应链专业人士以及新兴的数字化转型领导者提供一套清晰、可操作的战略蓝图和技术实施路径。我们专注于解析在高度互联但又充满不确定性的全球市场中，如何运用先进的数据科学、物联网（IoT）以及区块链技术，实现从需求预测到最终履约的全流程透明化和智能化管控。 第一部分：供应链韧性构建与风险管理体系重构 第一章：韧性供应链的战略基石 本章首先界定“供应链韧性”的内涵，将其视为企业面对外部冲击（如自然灾害、贸易壁垒、劳动力短缺）时，吸收冲击、快速恢复并适应新常态的能力。我们详细分析了构建韧性所需的四大支柱：冗余度设计、网络结构多元化、快速响应机制以及预警洞察系统。重点讨论了“近岸化”（Nearshoring）和“友岸外包”（Friend-shoring）的战略权衡，以及如何平衡“单一来源”的效率诱惑与“多源采购”的安全冗余。 第二章：高级风险识别与情景模拟 现代供应链风险远超传统的库存短缺或运输延误。本章聚焦于利用复杂系统建模和大数据分析技术，识别那些隐藏在深层关联中的“黑天鹅”事件。内容涵盖： 地理信息系统（GIS）在风险映射中的应用： 对全球供应商的物理位置、地质风险、政治稳定性进行实时交叉分析。 压力测试与情景模拟： 如何设计极端但有可能发生的供应链中断场景（例如，关键港口关闭90天），并量化不同预案下的财务和运营影响。 供应商健康度量化指标（Supplier Health Index, SHI）： 建立一套结合财务稳健性、合规记录和运营绩效的综合评估体系，提前识别潜在的“僵尸供应商”。 第三章：供应链的去中心化与网络弹性设计 韧性不仅仅是拥有备用方案，更是网络本身的结构优势。本章深入探讨了如何优化多级分销网络的物理布局。我们将对比星形、网状和混合型网络的优劣，特别是针对高价值、对时效性敏感的物料，如何通过建立区域性的小型配送中心（Micro-Fulfillment Centers, MFCs）来分散风险，缩短最后一公里配送距离，提高对局部中断的免疫力。 第二部分：数字化转型：驱动敏捷性与端到端可见性 第四章：需求感知与预测的范式转变 传统的基于历史数据的预测模型在需求波动剧烈的市场中已然失效。本部分强调向需求感知（Demand Sensing）迈进。我们详细阐述了如何集成非结构化数据源，包括社交媒体情绪、宏观经济指标、天气预报，甚至竞争对手的实时动态，通过机器学习模型驱动的预测引擎，实现预测精度和预测时效的双重提升。重点剖析了基于人工智能的库存优化（Inventory Optimization）算法，确保在保证服务水平的同时，最大限度减少安全库存的持有成本。 第五章：端到端可见性：从“数据孤岛”到“单一事实来源” 可见性是敏捷性的前提。本章是关于如何打破企业内部（生产、采购、物流）和外部（供应商、承运商、零售终端）之间的信息壁垒。我们将详细介绍： 供应链控制塔（Control Tower）的架构与功能： 不仅仅是仪表板，而是集成了实时数据流、异常报警和决策支持的运营中枢。 物联网（IoT）在实物流追踪中的应用： 传感器技术如何提供资产的实时位置、状态（温度、湿度、震动）信息，尤其对于冷链和高价值电子产品的运输监控至关重要。 区块链技术在信任建立中的角色： 探讨DLT（分布式账本技术）如何确保跨组织交易记录的不可篡改性，简化结算流程，并为合规审计提供强有力的证据链。 第六章：智能自动化与流程再造 敏捷的供应链要求流程的自动化程度达到新的高度。本章探讨了机器人流程自动化（RPA）在订单管理、发票处理和采购寻源中的部署，以及如何结合认知计算（Cognitive Computing）处理复杂的、非标的异常情况。我们将对比部署在仓库和分销中心的先进自动化技术（如自动导引车AGV、自主移动机器人AMR），分析其投资回报率（ROI）的计算模型。 第三部分：可持续性与循环经济整合 第七章：绿色供应链的度量、报告与优化 环境、社会和治理（ESG）已不再是企业社会责任的边缘议题，而是核心竞争力。本章指导企业如何建立可信赖的碳足迹追踪体系。内容包括： Scope 1, 2, 3 排放的精确定位与核算方法： 特别关注Scope 3（价值链排放），这是供应链优化的最大挑战。 低碳物流策略： 探讨替代燃料、多式联运的优化调度，以及如何利用地理信息数据优化运输路径以减少空载里程。 供应商的ESG绩效整合： 如何将供应商的能耗、水资源管理、劳工标准纳入年度采购决策的强制性权重。 第八章：循环经济模式下的逆向物流设计 线性经济“获取-制造-丢弃”的模式已难以为继。本书重点分析如何成功实施产品生命周期管理（PLM）的闭环设计。这涉及： 逆向物流网络的优化： 如何设计高效的退货、维修、翻新和回收体系，降低处理成本并最大化残值回收。 材料可追溯性与回收激励： 利用技术手段（如RFID或数字护照）确保报废产品中的稀有材料能够被有效分离和再利用。 “产品即服务”（Product-as-a-Service, PaaS）模式对供应链的变革性影响。 结论：未来供应链的生态系统思维 本书最后总结道，未来的竞争不再是企业与企业之间的竞争，而是供应链生态系统与生态系统之间的竞争。成功者将是那些能够超越传统组织边界，与合作伙伴（供应商、物流商、甚至竞争对手）建立基于数据共享和共同目标的高效协作网络。本书提供的工具和框架，旨在帮助读者从“响应者”转变为“塑造者”，驾驭数字化浪潮，构建面向未来数十年的卓越供应链。 --- 目标读者： 首席运营官（COO）、供应链总监、采购与物流高管、数字化转型负责人、运营研究专家，以及所有致力于提升企业全球竞争力的高级管理人员。

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说实话，这本书的排版和装帧设计也值得称赞，这在技术类书籍中并不常见。纸张质量很好，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。内容深度上，它在保证基础知识覆盖全面的同时，对“动态规划”和“图论在管理中的应用”这两个难点进行了非常巧妙的处理。以往我接触的教材在讲解动态规划时总是陷入复杂的递推公式，让人望而却步，但这本书通过一系列生动的“最短路径寻找”和“资源调度”的场景，将动态规划的“最优子结构”和“重叠子问题”的特性讲得直观易懂。它没有止步于经典的运筹模型，还穿插介绍了现代管理中越来越热门的启发式算法和元启发式算法（如遗传算法），这显示出作者的视野非常开阔，紧跟学科前沿。这本书的结构安排很有逻辑性，从静态决策到动态决策，再到随机性决策，层层递进，构建了一个完整的知识体系。它更像是一部体系化的工具书，随时可以翻阅到需要解决的具体问题模块，而非仅仅是一次性的阅读体验。

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我必须承认，在阅读这本书之前，我对“运筹学”的理解还停留在简单的线性规划层面，认为它主要用于工厂的生产计划。然而，这本书彻底拓宽了我的认知边界。它用了相当大的篇幅来阐述运筹学在服务业管理中的应用，比如医院的床位分配、呼叫中心的客服排班，甚至是如何优化APP推送的延迟问题。这些实例让我意识到，无论行业如何变化，底层的问题解决逻辑是相通的——都是关于效率和优化的追求。作者在讲解“排队论”时，做得尤为出色，它用非常生活化的语言解释了M/M/1、M/G/c等模型的假设条件和适用场景，让我明白了为什么有些银行的窗口总是排长队，以及如何通过调整服务台数量来最小化顾客等待时间和银行的运营成本之间的平衡点。这种深入到行业痛点的分析，使得书中的知识不再是冷冰冰的公式，而是可以立刻转化为商业洞察的“活知识”。这本书的阅读难度适中，对于有一定基础的读者来说，它提供了深入钻研的理论深度；对于初学者，它也提供了足够清晰的入门路径。

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这本《管理运筹学》真是让我大开眼界，它不仅仅是一本理论书籍，更像是一本实用的“决策工具箱”。我一直对商业管理领域中的复杂问题感到头疼，比如资源分配、项目排期等等，总觉得凭直觉很难找到最优解。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。它深入浅出地讲解了线性规划、网络流等核心模型，让我明白了如何将那些看似无从下手的问题转化为数学语言。特别是关于灵敏度分析的部分，讲解得非常透彻，让我意识到，即使输入数据发生微小变化，对最终决策的影响也可能非常显著，这在实际工作中太有价值了。我记得书里举了一个供应链优化的例子，通过建立模型并求解，企业竟然发现了过去从未注意到的成本节约点，这让我对运筹学这门学科的实用性深信不疑。作者在行文时，非常注重理论与实践的结合，几乎每一个模型介绍后，都会配以贴近现实的案例，这大大降低了理解门槛。对于那些想提升管理效率、追求精益决策的专业人士来说，这本书无疑是一本不可多得的案头必备良书。我个人已经开始尝试将书中的方法应用到我们部门的季度预算分配中了，效果令人鼓舞。

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我拿到这本书的时候，其实心里是有些忐忑的，毕竟“运筹学”这个名字听起来就充满了高深的数学公式和抽象的理论。但阅读体验出乎意料地流畅和引人入胜。作者的叙事风格非常活泼，没有那种传统教科书的枯燥感。它更像是一位经验丰富的老教授，耐心地引导你一步步走过决策科学的迷宫。最让我印象深刻的是它对“模拟技术”的阐述。在现实世界中，很多系统的动态变化是无法精确建模的，这时候蒙特卡洛模拟就显得尤为重要。书中对如何构建仿真模型、如何设计实验以获取有效数据，讲解得极其细致，配图和流程图清晰明了，让人可以迅速掌握其精髓。我特别喜欢它探讨不确定性决策的部分，这才是管理中最常见的场景。书中没有提供一劳永逸的“标准答案”，而是教会读者如何构建一个稳健的决策框架，即使面对未知的风险，也能做出最合理的选择。这本书的价值在于它培养了一种结构化的思维方式，让你学会拆解问题，而不是被问题本身压垮。如果你是管理专业的学生或者正在寻找提升系统思维能力的职场人，这本书绝对值得你花时间深挖。

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这本书最让我欣赏的一点是它对“决策支持系统”的整合思维。作者并没有将运筹学模型孤立地看待，而是将其置于整个管理信息系统的框架下进行讨论。书中详细介绍了如何利用现有的商业智能工具（如Excel的Solver、或者更专业的优化软件）来实现模型求解和结果的可视化。这对于我们日常工作中需要汇报决策方案的管理者来说，是非常实用的技能。它教会我们如何将复杂的优化结果，通过图表和敏感性报告清晰地传达给非技术背景的决策层。更进一步，它还探讨了伦理和可持续性在运筹学模型构建中的考量，比如在资源分配模型中如何纳入社会公平性指标，这体现了作者的社会责任感和现代管理的先进理念。总的来说，这本书不是一本让你学会“算数”的书，而是一本教你如何用更科学、更高效的方式去“管理”的书。它培养的不是一个数学家，而是一个更优秀的、精通现代优化工具的管理者。我强烈推荐给所有致力于在竞争激烈的市场中寻求精微优势的商业人士。

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