物流运筹学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:胡列格

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2005-8

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121012440

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 物流
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• 决策分析

《智慧供应链：洞察、协同与韧性》 内容简介 在当今瞬息万变的全球市场中，供应链已不再是简单的商品流通渠道，而是企业核心竞争力的关键载体。一本名为《智慧供应链：洞察、协同与韧性》的书籍，将带领读者深入探索现代供应链的精髓，揭示驱动企业在复杂环境中脱颖而出的秘诀。本书并非对物流和运筹学概念的简单罗列，而是着眼于更宏观、更具前瞻性的战略视角，聚焦于如何构建一个能够感知变化、高效协作、并且能在动荡中屹立不倒的智慧供应链体系。 第一部分：洞察——数据驱动的决策基石 本部分将深入剖析“洞察”在智慧供应链中的核心地位。传统的供应链管理往往依赖于经验和事后分析，而智慧供应链则强调前瞻性的洞察能力。读者将了解到，强大的数据收集、整合与分析能力是实现这一目标的关键。 大数据与供应链可视化： 现代供应链涉及的海量数据，从原材料采购、生产制造、仓储配送，到最终的客户触达，无不产生着源源不断的数据流。本书将探讨如何利用大数据技术，构建全面的供应链可视化平台。这不仅仅是简单的报表展示，而是能够实时追踪货物位置、库存水平、运输状态、供应商绩效等关键信息，形成一幅动态、精准的供应链全景图。通过可视化，管理者能够清晰地识别潜在的瓶颈、风险点以及优化机会。 预测性分析与需求规划： 准确的需求预测是供应链管理的基础。本书将详细介绍如何运用先进的预测性分析模型，结合历史数据、市场趋势、季节性因素、甚至社交媒体情绪等多元信息，来提升需求预测的精度。这包括对机器学习算法在需求预测中的应用进行深入阐述，例如时间序列分析、回归模型、以及更复杂的深度学习模型。更重要的是，本书将强调预测性分析的应用不仅仅局限于需求端，还可用于预测设备故障、供应商交货延迟、运输成本波动等，从而实现主动式管理。 人工智能在供应链中的赋能： 人工智能（AI）正在重塑供应链的各个环节。本书将聚焦AI在智慧供应链中的实际应用，例如： 智能库存管理： AI可以分析历史销售数据、促销活动、市场趋势，自动优化库存水平，减少积压和缺货的风险，实现“零库存”或“准零库存”的目标。 动态定价与促销优化： AI能够实时分析市场供需、竞争对手价格、消费者行为，动态调整产品价格，并优化促销策略，最大化销售额和利润。 智能仓储与自动化： 探讨AI驱动的机器人、自动化分拣系统、无人仓等技术如何提高仓储效率，降低运营成本，并提升作业准确性。 欺诈检测与风险预警： AI能够识别供应链中的异常交易模式，提前预警潜在的欺诈行为和违规操作。 物联网（IoT）与实时监控： 物联网传感器在供应链中的部署，使得端到端的实时监控成为可能。本书将阐述如何利用IoT技术，追踪货物在运输过程中的温度、湿度、震动等关键参数，确保产品质量；如何监测设备运行状态，进行预防性维护；以及如何实现资产的精确定位和管理。这些实时数据为洞察提供了宝贵的一手信息。 第二部分：协同——构建互联互通的生态系统 智慧供应链的建设离不开上下游合作伙伴之间的紧密协同。本部分将探讨如何打破信息孤岛，建立一个高效、互信的协同网络。 端到端的可见性与信息共享： 传统的供应链常常存在信息壁垒，各环节信息不对称导致决策滞后和效率低下。本书将强调建立端到端的可见性，通过共享平台和标准化的数据接口，实现供应商、制造商、分销商、零售商乃至最终客户之间的信息实时共享。这有助于各方在同一信息维度下进行决策，提升整体响应速度。 区块链技术在供应链中的应用： 区块链技术以其去中心化、不可篡改、透明可追溯的特性，为供应链的协同带来了新的可能性。本书将探讨如何利用区块链技术，实现产品来源的追溯、交易记录的存证、付款流程的自动化，以及合同履约的监督，从而提高供应链的信任度和安全性。 协作式规划、预测与补货（CPFR）： CPFR是一种重要的协同模式，它要求供应链中的各个参与者共同制定计划、预测需求并管理库存。本书将深入讲解CPFR的实施方法和最佳实践，以及它如何帮助企业减少缺货和过剩库存，优化库存成本，并提升客户满意度。 供应商关系管理（SRM）的升级： 智慧供应链要求将供应商视为战略伙伴，而非仅仅是交易对手。本书将探讨如何通过更深入的合作，与供应商共同进行产品研发、工艺改进、成本优化，以及风险管理。这包括建立绩效评估体系，激励供应商创新，以及构建长期互利的合作关系。 客户中心化的供应链设计： 最终，供应链的目的是服务客户。本书将强调以客户为中心的设计理念，理解客户需求，并将其转化为供应链的驱动力。这包括提供个性化的产品选项、灵活的配送方式、以及优质的售后服务。通过与客户建立更紧密的联系，企业可以更准确地把握市场脉搏，并快速响应客户的变化。 第三部分：韧性——应对不确定性的战略部署 在充满不确定性的现代商业环境中，供应链的韧性变得尤为重要。本书的第三部分将聚焦于如何构建一个能够抵御冲击、快速恢复的智慧供应链。 风险识别与评估： 风险无处不在，可能来自于自然灾害、地缘政治冲突、经济波动、技术变革、以及突发公共卫生事件等。本书将系统性地讲解如何识别和评估供应链中的各类风险，包括对风险的分类（例如，操作风险、财务风险、合规风险、战略风险等），以及运用各种工具和方法进行风险量化分析。 供应链网络设计与多元化： 单一的供应商或生产基地会增加供应链的脆弱性。本书将探讨如何通过优化供应链网络的设计，实现供应商的多元化、生产基地的地域性分散，以及运输路线的选择优化，来降低单一风险点的影响。例如，建立“中国+1”或“中国+N”的供应策略，以及在中国境内建立多个生产和仓储中心。 应急预案与业务连续性规划： 智慧供应链需要具备强大的应急响应能力。本书将详细介绍如何制定有效的应急预案，包括危机沟通机制、备用供应商的选择、紧急库存的部署、以及人员和设备的快速调配。同时，还将强调业务连续性规划（BCP）的重要性，确保在发生重大中断时，关键业务功能能够迅速恢复。 柔性生产与敏捷响应： 市场需求和外部环境变化莫测，要求供应链具备快速响应的能力。本书将探讨如何通过柔性生产制造、敏捷的订单处理系统、以及灵活的物流网络，来应对需求的波动和突发事件。这包括采用模块化设计、小批量生产、以及快速切换生产线的技术。 供应链的可持续性与道德合规： 韧性不仅仅是抵御风险，还包括构建一个可持续、负责任的供应链。本书将探讨如何将可持续发展的理念融入供应链的各个环节，例如，减少碳排放、节约资源、使用环保材料，以及确保劳工权益。同时，也将强调供应链的道德合规性，遵守国际法规和行业标准，建立良好的企业公民形象。 总结 《智慧供应链：洞察、协同与韧性》一书，旨在为读者提供一个全面、深入的智慧供应链框架。它强调从数据洞察中发现机遇，通过广泛协同构建生态，并以坚韧的策略应对挑战。本书内容丰富，逻辑清晰，案例翔实，适合企业管理者、供应链专业人士、以及对现代商业运作模式感兴趣的读者阅读。通过本书的学习，读者将能够更深刻地理解智慧供应链的价值，并掌握构建和优化自身供应链体系的关键技能，从而在日益激烈的市场竞争中立于不败之地。

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这本书的内容广度令人印象深刻，它覆盖了物流管理中几乎所有需要进行量化决策的环节，并且在每个模块的深度上都保持了较高的水准。我特别欣赏作者在讨论**设施选址（Facility Location）**问题时的全面性。这本书不仅涵盖了经典的单设施、多设施选址问题，还讨论了具有时间依赖性的动态选址问题，这对于正处于业务扩张期的公司来说至关重要。此外，对于“最后一公里”配送的优化，书中专门辟出一章详细阐述了地理信息系统（GIS）数据如何有效地整合到路径优化模型中，例如如何处理实时交通数据和时间窗约束。虽然涉及到复杂的地理空间计算，但作者的描述始终围绕着物流目标——最小化成本或时间，避免了纯地理信息学中的过度技术化。这本书的参考文献列表也极其详尽和专业，为我后续的深入研究指明了方向。总而言之，它不仅仅是一本教科书，更像是一部关于如何用科学、量化的方法构建、分析和运营现代复杂物流系统的“实战百科全书”。

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我接触运筹学已经有十多年的时间了，市面上很多书籍要么过于侧重优化理论的纯粹推导，让人感觉与现实业务脱节，要么就是过于偏向于软件操作手册，缺乏底层逻辑的构建。而《物流运筹学》在我看来，成功地架设了理论与实践之间的桥梁。这本书的排版和图表的质量非常高，很多复杂的流程图和数学表达式都清晰明了，阅读体验极佳。特别值得一提的是，它对**仿真技术（Simulation）**的介绍非常到位。作者清楚地解释了为什么在面对高度随机性或系统间反馈回路复杂的场景时，解析解方法（如线性规划）会失效，并详细介绍了离散事件仿真（DES）在评估不同调度规则下的系统性能时的具体步骤和输出指标解读。我试着用书中的方法论模拟了一个多工厂、多仓库的复杂分销网络，对比了集中式与分散式决策的效率差异，结果与我过去基于经验的判断高度吻合，但这次有了严谨的数据支撑。这本书让我重新审视了自己过去对某些优化问题的处理方法，它教会我如何恰当地选择建模工具，而不是盲目套用最复杂的算法。

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作为一名在咨询行业工作的专业人士，我购买此书的初衷是寻找一套能够快速建立客户对物流效率改进共识的理论工具箱。《物流运筹学》在这方面做得相当出色，其最大的亮点在于**可视化和案例驱动的叙事方式**。例如，在描述“供应链协同”的章节时，书中并没有干巴巴地罗列协同的益处，而是通过一个虚拟的“牛鞭效应”案例，清晰地展示了信息不透明如何导致库存成本的指数级增长，然后立即引入了CPFR（协同计划、预测与补货）模型作为解决方案，并用简洁的数学语言展示了协同带来的预期收益百分比。这种从“痛点”到“工具”再到“量化收益”的结构，极大地提升了我在与高层管理人员沟通时的说服力。此外，书中对于**风险管理和鲁棒性优化**的探讨，在当前多变的国际环境下显得尤为重要。它超越了传统的确定性模型，引入了基于情景分析和敏感性分析的方法来评估决策的稳健性，帮助我们评估极端事件对物流网络可能造成的影响，这使得这本书从一本技术手册升华成了一份战略规划指南。

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我一直对复杂系统的建模与求解抱有浓厚的兴趣，而《物流运筹学》这本书在算法的深度和广度上，给了我极大的满足感。我尤其关注其中关于**网络流问题**的章节。许多书籍在介绍最小费用最大流或最大流最小割时，往往只是停留在图论的定义层面，但这本书非常细致地剖析了这些模型在物流网络设计中的实际含义，比如如何用它来规划干线运输中的资源分配，或者如何识别供应链中的瓶颈环节。书中对整数规划和混合整数规划的应用讨论，也极具启发性。它没有回避这些问题在计算复杂度上的挑战，而是引入了分支定界法和割平面法的基本思想，并紧密结合具体的VRP（车辆路径问题）和设施选址问题进行演示。最让我印象深刻的是，作者在讲解启发式算法（Heuristics）和元启发式算法（Metaheuristics）时，不仅介绍了禁忌搜索和模拟退火，还花了大量的篇幅探讨了遗传算法在解决大规模组合优化问题时的参数调优技巧，这对于我们团队在处理跨区域配送调度时遇到的NP难问题，提供了立即可操作的改进思路。这本书无疑是为那些想从“知道怎么用软件”升级到“理解软件为什么这么算”的专业人士准备的深度教材。

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这本《物流运筹学》的引进，对于国内供应链管理领域无疑是一场及时雨。我是在一个朋友的强烈推荐下购入的，一开始还略带怀疑，毕竟市面上的运筹学教材往往陷入过于抽象的数学模型，让人望而生畏。然而，初翻这本书的绪论部分，我就被它清晰的逻辑和与实际应用的紧密结合所吸引。作者并没有将运筹学仅仅视为一系列的求解算法，而是将其定位为一种**决策优化思维框架**。书中对需求预测的章节尤为精彩，它不像传统教科书那样只罗列ARIMA或指数平滑法，而是深入探讨了季节性、趋势性数据在不同供应链层级上的差异化处理策略，并用多个真实的零售业案例展示了如何利用滚动预测机制来应对波动的市场环境。特别是关于库存控制的论述，它没有停留在简单的EOQ模型上，而是详细阐述了连续审查与定期审查系统的优劣，并巧妙地引入了随机需求下的安全库存计算，这些内容对于一个正在负责中小型企业仓库优化的我来说，简直是如获至宝。我甚至发现自己过去在处理紧急订单时所采用的经验法则，其实都能在书中的“动态规划在路径优化中的应用”一节找到更严谨的理论支撑。这本书的难度适中，既能满足高阶研究者的理论需求，也完全能被一线工程师用于指导日常操作，其平衡感的把握令人称赞。

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