具体描述
本书于1994年2月初版，曾获国家教委优秀教材二等奖，至今已重印11次，深受广大读者欢迎。鉴于20世纪90年代以来，生产管理学科从理论到实践，又有许多重大发展，为了把这些新的管理思想、管理理论和方法充实到教材中来，作者对本书进行了全面修订。修订后全书分为五篇十八章。第一篇介绍生产管理的基本概念和基础知识。第二、三、四篇从生产经营战略、生产系统的规划与设计和生产系统的运行，分三个层次系统地介绍其主要的决策内容。第五篇对生产管理的未来发展作了展望。修订后本书具有以下特点：1、内容完整，体系严密，逻辑性强，符合认识规律；2、现代生产管理的新生产管理的有机组成部分；3、理论联系实际，书中增添了许多案例，可读性强；4、定性分析与定量计算相结合，介绍了一些实用的数学模型，使所介绍的管理方法具有可操作性。本书可作高等院校管理类各专业的《生产管理学》教材，或主要教学参考书，也可供广大企业管理干部作进修培训或自学之用。
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读后感
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用户评价
初读此书，我最大的感受是其宏大的叙事结构和严谨的逻辑推导。它不像市面上很多管理学书籍那样，只聚焦于某个单一的管理职能，而是将人力资源、质量控制、技术创新等多个维度有机地编织在一起，构建了一个完整的现代生产管理生态图景。作者在论述生产计划与控制时，引入了先进的运筹学模型，但更令人称道的是，他没有让这些模型束缚住读者的思维。相反，他强调的是模型背后的决策逻辑和情景适应性。例如，在讨论柔性作业调度时，作者详细对比了集中式决策与分布式决策的优劣，并结合了行为经济学的观点，分析了员工在不同管理模式下的心理响应，这让原本偏硬性的技术内容变得立体而生动。我特别欣赏作者在探讨“人机协作”这一未来趋势时的审慎态度，他既肯定了自动化带来的效率飞跃，也着重指出了在管理过程中，如何维护工人的技能更新和职业尊严，这种人文关怀在技术驱动的管理书中实属难得。
评分坦白说，我是一个对学术性要求较高的读者，很多畅销书的“管理鸡汤”让我感到空洞。但这本书的价值在于其深厚的学术根基。它在处理风险管理和不确定性应对方面，展现出了极高的专业水准。作者没有简单地罗列风险清单，而是构建了一套动态的风险识别、评估和规避框架。书中对“黑天鹅事件”在供应链中的连锁反应分析得入木三分，并提出了构建多源冗余和知识共享网络的策略。我在阅读过程中，不断地将书中的方法论与我所在行业近期遇到的实际问题进行对照，发现很多困扰我们许久的难题，在这本书里都能找到结构化的分析思路。更令人惊喜的是，作者对可持续发展和绿色制造的整合度非常高，这不仅仅是作为社会责任的附加项，而是被内化为提高资源利用效率、降低长期运营成本的核心战略要素，充分体现了现代管理学的前瞻性。
评分这本书的语言风格非常独特，它既有教科书的准确性，又不乏思想家的洞察力。阅读体验上，它更像是一场与一位经验丰富、学识渊博的行业专家的深度对话。作者对于知识产权保护在知识密集型生产中的重要性分析，我认为是全书的一大亮点。他详细剖析了技术扩散速度与企业核心竞争力维持之间的微妙平衡，并探讨了通过专利池管理和技术许可战略来优化创新收益的路径。这种对无形资产管理的深入探讨，拓宽了我对“生产”概念的理解——生产不仅仅是物质产品的制造，更是知识和价值的转化过程。此外，书中对跨文化管理在跨国生产协调中的影响分析，也极为细致。作者没有停留在文化差异的表面，而是深入到不同法系和商业道德规范如何影响合同执行和质量标准的统一，这对于我们团队进行海外项目合作时，提供了极具操作性的指导。
评分这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种沉稳的蓝色调和简洁的字体排版，立刻让人感到这是一本严肃且专业的著作。我拿起它的时候，首先关注的是它的引言部分，作者开篇就用非常直白的语言阐述了现代企业管理面临的复杂性和挑战性，这让我觉得作者对这个领域有着非常深刻的理解，而不是那种泛泛而谈的理论堆砌。书中对于供应链管理的论述尤其吸引人，它不仅仅停留在传统的物流和库存控制层面，而是深入探讨了数字化转型背景下，如何利用物联网和大数据优化整个价值链的协同效率。作者在论述这些前沿概念时，并没有使用晦涩难懂的术语，而是辅以大量贴近实际的案例分析，比如某知名制造业企业如何通过精益生产理念重塑其全球生产布局。这种理论与实践的紧密结合，使得这本书读起来非常踏实，让人感觉每翻过一页，都在为自己的知识体系增加新的砖块。特别是关于弹性制造系统的章节，作者探讨了如何在不牺牲效率的前提下，提高生产线的快速响应能力，这对当前快速变化的市场环境来说，无疑是极具指导意义的。
评分这本书的结构安排极具匠心，它像一部精心编排的交响乐，从基础概念开始，逐步推向复杂的系统集成。最让我感到震撼的是它对“智能工厂”的定义与实现路径的描绘。作者清晰地阐明了工业互联网、边缘计算与MES系统如何无缝对接，以实现真正的闭环优化。他没有过度美化技术，而是着重强调了在这些高度自动化的环境中，数据的治理和模型的准确性才是决定成败的关键。书中提供了一套详细的数据质量评估指标体系，帮助管理者辨识“垃圾数据”对决策的腐蚀性影响。读完后，我感觉自己对下一代制造系统的理解上升到了一个全新的层次，不再是零散的技术堆砌，而是对一个高度自适应、自我学习的生产有机体的把握。这本书对那些希望引领企业迈向工业4.0的决策者来说，无疑是一份不可多得的路线图和工具箱。
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