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出版者:大连理工大

作者:武春友

出品人:

页数:345

译者:

出版时间:1998-9

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787561114742

丛书系列:

图书标签:

• 技术经济学
• 工程经济
• 投资决策
• 成本效益分析
• 项目评估
• 经济分析
• 工程管理
• 财务管理
• 风险评估
• 决策科学

《全球供应链与智能制造：面向21世纪的产业升级之路》 —— 深度解析新一轮科技革命下的产业重构与企业战略转型 --- 第一部分：全球化新格局与产业链重塑 第一章：逆全球化思潮下的供应链韧性构建 当前，地缘政治冲突、贸易保护主义抬头以及突发公共卫生事件，对过去几十年奉行的“效率至上”的全球化供应链模式提出了严峻挑战。本书开篇即聚焦于后疫情时代的供应链范式转移，深入剖析企业如何从“精益化”（Lean）向“敏捷化”（Agile）乃至“韧性化”（Resilient）转变。 我们探讨了供应链风险管理的最新理论模型，包括风险情景分析（Risk Scenario Planning）与多源冗余布局（Multi-Sourcing Redundancy）策略的成本效益评估。重点案例研究了半导体、新能源汽车电池等关键技术领域的供应链“去中心化”趋势，分析了区域化（Regionalization）和近岸外包（Nearshoring）对全球生产网络产生的结构性影响。理解供应链的韧性不再仅仅是库存管理问题，而是关乎国家安全和企业生存的核心战略。 第二章：数字孪生与虚拟供应链的集成应用 随着物联网（IoT）、5G、云计算和边缘计算技术的成熟，供应链正在从物理实体向数字孪生体（Digital Twin）过渡。本章详细阐述了如何利用数字孪生技术构建端到端的虚拟供应链模型，实现对物流、库存、生产进度的实时仿真与预测。 我们引入了“实时需求感知网络”（Real-Time Demand Sensing Network）的概念，探讨如何整合来自社交媒体、零售终端、宏观经济指标等多维度数据，实现超前于传统ERP系统的需求预测。此外，还讨论了基于区块链技术的供应链可追溯性解决方案，特别是在高端消费品和医药行业的应用，如何有效对抗假冒伪劣，并提升消费者信任度。 第三章：可持续性驱动的循环经济实践 气候变化压力和ESG（环境、社会和治理）标准的日益严格，正迫使企业重塑其价值链。本章深入探讨了如何将循环经济原则——即“减量化（Reduce）、再利用（Reuse）、再循环（Recycle）”——深度嵌入到产品设计和物流网络规划中。 我们分析了“产品即服务”（Product-as-a-Service, PaaS）商业模式在工业设备和耐用品领域的推广潜力，及其对传统销售模式的颠覆。章节内容涵盖了逆向物流（Reverse Logistics）的优化技术，例如如何利用人工智能算法高效识别、分拣和回收废弃产品中的高价值材料，从而降低原材料采购成本，并实现碳足迹的最小化。 --- 第二部分：智能制造的深度融合与赋能 第四章：工业互联网平台的核心架构与价值捕获 智能制造不仅仅是自动化设备的堆砌，而是基于工业互联网（IIoT）平台的深度数据集成与协同。本章系统梳理了主流工业互联网平台的架构（如OPC UA、MQTT协议栈），并分析了边缘侧数据处理（Edge Computing）在实时控制中的关键作用。 我们详细解析了“数据飞轮”模型在制造流程中的应用：如何通过海量生产数据的采集、清洗、建模，最终反哺到工艺参数的优化，形成持续改进的闭环。对于中小型企业（SMEs），本章特别提供了低成本、模块化的IIoT部署路径，避免“大而全”的系统集成陷阱。 第五章：人工智能在质量控制与预测性维护中的突破 制造业的下一波效率提升点在于对非线性问题的解决能力。本章聚焦于AI技术在提高生产效率和降低非计划停机时间方面的应用。 在质量控制方面，我们详述了基于深度学习的机器视觉系统（Deep Learning-based Visual Inspection）如何超越传统AOI（自动光学检测）的局限，识别出肉眼难以察觉的微小缺陷。在设备维护领域，我们对比了基于振动、温度、电流特征的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）模型（如LSTM、Transformer模型）的准确性和鲁棒性，并量化了PdM相较于定期维护和事后维护的综合成本节约效益。 第六章：柔性生产系统的动态调度与优化 面对个性化、小批量订单的激增，生产系统的柔性化成为核心竞争力。本章深入探讨了“按需制造”（Make-to-Order）模式下的复杂调度问题。 我们引入了强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法在车间作业调度（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）中的前沿应用。RL模型能够自主学习最优的资源分配策略，动态应对设备故障、紧急插单等突发状况，实现生产资源的实时最优调度，而非依赖静态的规则集。此外，还探讨了机器人协作（Cobot）与人机界面的优化，以提升操作员在高度自动化的环境下的作业效率和安全感。 --- 第三部分：战略规划与人力资本转型 第七章：数字化转型中的组织变革与领导力重塑 技术引入的最终障碍往往是组织文化和人才结构。本章跳出纯粹的技术视角，探讨企业在拥抱智能制造和数字供应链过程中必须完成的组织架构重塑。 我们提出了“跨职能敏捷小组”（Cross-Functional Agile Teams）的构建模式，打破传统的研发、生产、销售之间的信息孤岛。重点分析了“数据素养”（Data Literacy）在不同层级员工中的培养路径，以及如何建立容忍适度失败的创新文化，以驱动持续的工艺和管理改进。 第八章：新兴技术的商业化路径与投资回报评估（ROI） 对于高成本的技术投入，清晰的商业化路径至关重要。本章提供了一套系统化的框架，用于评估如增材制造（3D打印）在模具制造和备件生产中的商业可行性。 我们强调，技术评估必须回归到具体的业务指标上，包括总拥有成本（TCO）分析、运营支出（OPEX）的下降幅度，以及上市时间（Time-to-Market）的缩短率。章节内容包含了一系列针对不同成熟度技术（TRL）的投资决策矩阵，帮助企业管理者科学决策，避免盲目跟风。 总结：面向“黑天鹅”时代的产业未来 本书的最终目标是为企业决策者提供一个全景式的视角，理解从全球生产网络到车间控制的各个层级正在发生的深刻变革。我们相信，未来的竞争优势将不再仅仅源于成本控制或规模效应，而是来自于对复杂系统（如供应链和制造系统）的理解能力、预测能力和快速适应能力。本书提供的理论框架和实践案例，旨在指导企业在充满不确定性的新时代中，成功实现产业升级与可持续发展。

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我对这本书最大的感受是其强烈的时代关切性。它没有沉湎于过去的技术革命，而是紧紧围绕当前数字经济、人工智能和绿色转型等前沿领域展开论述。特别是关于“数据要素”如何重塑传统技术经济模型的章节，颇具前瞻性。作者敏锐地指出，在数据密集型产业中，边际成本递减的规律被推向极致，这不仅挑战了传统的规模经济理论，也对反垄断监管提出了全新的挑战——如何评估一家公司对核心数据的控制权是否等同于对未来技术方向的垄断？书中对“技术路径依赖”在跨国技术竞争中的体现也做了精彩的分析，解释了为什么某些国家在特定领域似乎陷入了难以自拔的“低技术陷阱”。这本书不是提供标准答案，而是提出了一套批判性的框架，迫使读者去审视我们当下正在做的每一个技术投资决策，其背后的经济逻辑是否合理，是否具有长期的可持续性。

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这本书的结构组织非常清晰，逻辑链条一气呵成。从对技术进步源头的微观行为分析出发，逐步推导至宏观经济增长的决定因素，再到国际贸易和技术标准的制定，构建了一个完整的分析层级。我特别欣赏它在处理技术“非均衡性”问题时的态度。不同于传统经济学倾向于寻找均衡解，作者着重分析了创新带来的“创造性破坏”过程中的短期阵痛和结构性失业问题，并探讨了社会保障体系和教育培训机制应如何适应这种快速的技术更迭。其中关于如何设计激励机制，既能鼓励冒险创新的同时，又能有效分担失败风险的探讨，具有极高的操作价值。这本书的阅读体验是渐进式的，每一次回顾都能发现先前被忽略的细节，它不仅仅是一次知识的输入，更像是对既有认知的一次系统性重构，让人对技术与经济的交互作用产生更深层次的敬畏。

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这本新近读到的关于宏观经济运行规律与技术创新之间相互作用的著作，给我的触动是相当深刻的。它不像那种晦涩难懂的教科书，而是用一种非常贴近现实的视角，将复杂的经济模型与我们日常能观察到的技术进步轨迹紧密地编织在一起。作者显然花费了大量心力去梳理那些看似随机的技术突破背后，隐藏着的深层经济驱动力。尤其让我印象深刻的是关于“技术锁定”效应的分析，它不再是将技术选择视为纯粹的技术优劣之争，而是将其置于一个充满竞争、沉没成本与网络外部性的动态博弈场中。书中对不同历史时期技术范式转换的案例剖析，比如蒸汽机时代到电气化时代的跨越，都配以详实的数据和深入的理论推导，让人不得不承认，经济效率的提升往往不是线性的，而是伴随着巨大的结构性震荡。我特别欣赏作者在阐述技术扩散路径时，没有简单地套用传统的扩散曲线，而是引入了社会接受度、政策干预和资本市场偏好等多重变量进行修正，这使得整个理论框架更具解释力和预测能力。读完后，我对理解当前产业升级和“卡脖子”技术难题的经济根源，有了一个全新的、更加坚实的分析工具。

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老实说，我原本以为这会是一本偏向于政策建议或者历史回顾的读物，但它的学术严谨性超出了我的预期。作者在构建其核心论点时，大量运用了计量经济学的工具，特别是对创新投入（R&D支出、专利数量）与全要素生产率（TFP）之间因果关系的检验，处理得非常精妙。书中关于“技术溢出”的量化研究部分，简直是教科书级别的范例，它清晰地展示了知识的非竞争性如何打破传统市场失灵的边界，并论证了政府在资助基础研究方面的必要性和最优干预强度。有一章专门讨论了知识产权制度对创新激励的“双刃剑”效应，它没有简单地偏向于强化或削弱IP保护，而是通过精密的博弈论模型，探讨了不同产权强度下，企业在新产品开发和现有产品优化之间的资源配置权衡，这种平衡的视角，极大地拓宽了我对知识产权经济学的理解。对于那些习惯于阅读扎实实证研究的读者来说，这本书的数学推导和实证结果，无疑是极大的享受。

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这本书的叙事风格非常独特，它有一种近乎散文般的流畅感，同时又保持着经济学分析的敏锐。它没有沉溺于抽象的公式堆砌，而是擅长用生动的比喻来解释复杂的经济现象。例如，作者将新兴技术的市场采纳过程比作“生物种群的演化”，强调了初期小众用户的关键作用以及随后的“奇点爆发”——这比简单的“S型曲线”描述要形象得多。在讨论创新主体的激励机制时，书中不仅分析了私营部门的利润驱动，还深入探讨了非营利组织和政府机构在推动“公共技术”方面的独特作用和面临的效率困境。我特别喜欢其中关于“企业家精神”的经济学界定，它不再仅仅是一个模糊的概念，而是被拆解为一系列可观察、可量化的行为特征，如风险偏好、信息搜寻能力以及对不确定性的容忍度。这本书读起来，感觉就像是与一位见多识广的行业老手在深入交流，他既懂理论的精微，又洞察市场的野蛮生长。

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