Logistics Engineering & Management

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出版者:Prentice Hall
作者:Blanchard, Benjamin S.
出品人:
页数:560
译者:
出版时间:2003-9
价格:1382.00 元
装帧:HRD
isbn号码:9780131429154
丛书系列:
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  • 物流工程
  • 物流管理
  • 供应链管理
  • 工业工程
  • 运营管理
  • 运输管理
  • 仓储管理
  • 库存控制
  • 优化
  • 系统工程
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具体描述

An authoritative exploration of logistics management within the engineering design and development process, this book concentrates on the design, sustaining maintenance and support of systems . The volume provides complete coverage of reliability, maintainability, and availability measures, the measures of logistics and system support, the system engineering process, logistics and supportability analysis, system design and development, the production/construction phase, utilization, sustaining support and retirement phases, and logistics management. For those interested in logistics engineering and management.

现代供应链战略与优化:构建韧性与敏捷的驱动力 本书旨在深入剖析在全球化竞争日益激烈、市场环境快速变化的背景下,企业如何构建和管理一套适应性强、响应迅速、具备成本效益的现代供应链体系。我们聚焦于从宏观战略规划到微观流程执行的各个层面,为管理者提供一套系统化、可操作的思维框架与工具集。 第一部分:供应链战略基石与新范式 第一章:全球供应链的演进与战略定位 本章首先追溯了供应链管理从传统的物流职能向战略核心转型的历史脉络。重点探讨了“全球化”与“本地化”之间的张力,以及企业在不同市场阶段应采取的供应链战略选择。内容涵盖了供应链的“效率驱动型”、“响应驱动型”和“韧性驱动型”三种主要战略模型的特点、适用场景与权衡。我们详细分析了市场波动性、产品生命周期和客户服务水平要求如何决定企业必须采纳的供应链结构。此外,本章引入了“数字孪生”概念在战略规划阶段的应用,用以模拟不同战略部署对整体绩效的影响。 第二章:需求预测的精确化与风险管理 精准的需求预测是供应链高效运作的命脉。本章超越了传统的简单时间序列分析,深入探讨了融合机器学习(ML)和人工智能(AI)的先进预测模型,如梯度提升树(GBDT)和循环神经网络(RNN)在处理非线性、季节性和突发性需求方面的优势。我们详细介绍了如何整合市场情报、社交媒体趋势和宏观经济指标,构建多维度的预测输入。同时,本章重点阐述了需求波动带来的库存风险管理,包括建立动态安全库存策略、实施基于情景分析的S&OP(销售与运营规划)流程,确保预测误差在可控范围内。 第三章:可持续性与循环经济集成 在环境法规日益严格和消费者偏好转向的时代,可持续性已不再是可选项。本章系统阐述了如何将环境、社会和治理(ESG)标准嵌入供应链的每一个环节。内容包括:绿色采购(Green Procurement)的最佳实践、碳足迹的量化与追踪、优化运输路线以减少排放、以及逆向物流(Reverse Logistics)在实现产品全生命周期管理中的核心作用。我们探讨了“循环经济”模式如何重塑产品设计(DfD,Design for Disassembly)和废弃物最小化策略,从而实现经济效益与环境责任的双赢。 第二部分:核心流程的精益化与敏捷化 第四章:采购与供应商关系管理的深度协同 本章着眼于采购职能如何从成本控制中心转变为价值创造中心。内容深入探讨了供应商的全面风险评估(财务稳定性、合规性、地理位置分散度)。我们详细比较了“战略合作关系”(Strategic Partnership)与“交易型采购”的适用性,并强调了构建高信任度、信息共享的生态系统的重要性。核心内容包括:多准则决策分析(MCDA)在供应商选择中的应用,以及通过合同设计激励供应商进行持续改进和创新。 第五章:精益与敏捷制造环境下的生产计划 本章将精益生产(Lean Manufacturing)的原则(如消除浪费、拉动系统)与敏捷制造(Agile Manufacturing)对快速响应的需求相结合。详细介绍如何利用先进的MRP II(制造资源计划II)和APS(先进计划与排程)系统,实现车间级的动态调度优化。内容涵盖了如何设置看板(Kanban)系统以匹配实际需求,以及如何通过“柔性制造系统”(FMS)缩短换型时间(Setup Time),从而有效应对小批量、多品种的订单结构。 第六章:仓储优化与自动化技术集成 现代仓储不再是简单的存储空间,而是高效的订单履行枢纽。本章详细剖析了仓储布局设计(Layout Design)的科学方法,包括ABC分析法在货位分配中的应用。重点介绍了自动化技术的集成,如自动导引车(AGV)、穿梭车系统(AS/RS)和垂直升降系统(VLS)的投资回报分析(ROI)。此外,我们深入探讨了先进的WMS(仓库管理系统)如何实现精细化的库存可视化、循环盘点和波次拣选策略,以最大化吞吐量并减少错误率。 第三部分:现代物流执行与技术驱动 第七章:运输管理与网络优化 运输成本是供应链总成本的重要组成部分。本章提供了一套全面的运输网络设计与优化方法论。内容包括:设施选址模型(如重力中心法、线性规划法)的实际应用,以及承运商选择与绩效评估标准。我们重点讲解了TMS(运输管理系统)在运力规划、路线优化(包括VRP,车辆路径问题)、负载集成和实时在途追踪中的关键作用。同时,对多式联运、最后一英里配送的复杂性与创新解决方案进行了深入分析。 第八章:供应链金融与风险对冲 供应链的效率往往受制于资金流的效率。本章探讨了供应链金融(SCF)如何通过优化营运资本来增强整个链条的韧性。详细介绍了保理、应收账款融资等工具的应用场景,以及区块链技术如何提升交易透明度和信任度,从而加速资金周转。此外,本章还涉及外汇风险、大宗商品价格波动等在跨国供应链中常见的财务风险识别与对冲策略。 第九章:数字化转型:数据分析与集成平台 本章聚焦于驱动下一代供应链的核心技术。我们不再将信息技术视为辅助工具,而是视为战略资产。内容涵盖了物联网(IoT)在资产追踪和条件监控中的部署,以及云计算在支持全球分布式供应链协作中的优势。重点分析了“控制塔”(Control Tower)架构的构建,它如何通过集成来自ERP、WMS、TMS和外部数据源的实时信息,实现端到端的可见性(Visibility)和预测性决策支持。本章强调了数据治理和数据安全在维护供应链信任链中的基础地位。 第四部分:跨职能协作与绩效衡量 第十章:端到端绩效评估与KPI体系构建 有效的绩效管理需要一套平衡的指标体系。本章详细区分了“财务指标”(如库存周转率、供应链成本占销售额比)与“运营指标”(如订单履行周期、首次交货准时率OTIF)。我们探讨了如何构建平衡计分卡(BSC)以确保短期运营目标与长期战略目标保持一致。本章特别强调了绩效差距分析(Gap Analysis)和持续改进文化(Kaizen)在推动供应链成熟度提升中的作用。 第十一章:跨职能的协同与组织结构设计 成功的供应链管理需要打破部门间的“孤岛”。本章分析了S&OP流程如何作为跨职能协作的核心机制,协调销售、市场、生产和财务部门的计划。内容包括了设计能够促进信息流畅、责任明确的组织结构,以及如何通过激励机制设计来确保各部门为共同的供应链绩效负责。 结论:构建面向未来的韧性供应链 总结部分强调,在不确定的未来,企业必须将“韧性”(Resilience)与“敏捷性”(Agility)并重。未来的竞争优势将来源于那些能够快速吸收冲击、灵活重构网络、并在危机中保持客户承诺的企业。本书提供了实现这一目标的战略路线图和实用工具集。

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用户评价

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这本书的封面设计简直是视觉上的盛宴,那种深沉的蓝色调搭配着银色的字体,透露出一种既专业又富有现代感的企业气息。我初次翻开它的时候,就被其排版的美学所吸引,每一页的留白都恰到好处,让人在阅读复杂理论时感到丝毫没有压迫感。作者在引言部分对供应链复杂性的精辟概括,一下子就抓住了我的注意力,他似乎能洞察到每一个物流经理在面对全球化挑战时的那种无力感,但紧接着,他提供了一种结构化的、近乎艺术的解构方式,将那些看似杂乱无章的环节梳理得井井有条。尤其是关于“弹性网络设计”的那一章,作者引用了多个跨行业的经典案例,比如快速消费品领域对季节性波动的应对,以及高科技产业对突发性中断的恢复力构建,这些案例的选取角度极其刁钻,绝非泛泛而谈的教科书式叙述。阅读过程中,我深刻体会到作者不仅是理论的构建者,更是一位经验丰富的实践家,他似乎在用一种对话的方式与读者交流,将抽象的数学模型转化为可以实际操作的决策框架。这本书的价值不仅仅在于它教授了知识,更在于它塑造了一种看待和解决问题的全新思维模式,让人在合上书本后,仍然能感觉到头脑中那条清晰的、逻辑严密的“流程线”在持续运转。

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要说这本书的独特之处,那绝对在于它对“人的因素”在复杂系统中的作用的强调。许多工程学著作往往将操作人员视为流程中的一个固定节点,但这位作者显然拥有更高维度的视角。他深入探讨了操作人员在面对系统故障或异常情况时所展现出的“隐性知识”和“应急决策能力”,并将其纳入了整体系统的韧性分析范畴。书中关于“知识传递与技能固化”的案例研究,特别是针对自动化仓库中人机协作的伦理与效率平衡,论述得极为深刻。我特别喜欢作者对“组织学习能力”的建模方式,它不再是简单的培训记录,而是将流程变更后的实际绩效波动纳入了评估体系。这使得整本书的格局一下子从纯粹的技术优化,提升到了组织行为学的高度。阅读这本书,就像获得了一位资深顾问的私教课程,他不仅教你如何搭建高效的物理网络,更教你如何培养一个能够自我适应、持续进化的管理心智。这对于任何希望在快速迭代的全球市场中保持领先地位的专业人士来说,都是一份无价之宝。

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这本书的“跨界性”处理得非常高明,这让我这个长期在传统制造业领域打滚的人耳目一新。它成功地将工程学的严谨性与管理学的灵活性无缝对接。我注意到作者在讨论设施选址优化时,引入了大量的地理信息系统(GIS)的分析方法,这在以往的物流教材中是鲜有的。他不仅展示了如何使用工具,更重要的是解释了工具背后的决策哲学——即如何将空间异质性纳入整体成本考量。令我感到震撼的是,作者对可持续性议题的介入,他将“绿色物流”的概念提升到了企业核心竞争力的层面,而不是简单地视为一种合规负担。他提出的“逆向物流闭环效率模型”,用一种极其简洁的数学模型,量化了回收与再利用流程对品牌声誉和长期股东价值的贡献。这不仅仅是一本操作手册,它更像是一份面向未来十年商业环境的战略蓝图,它强迫读者跳出眼前的订单和发货单,去思考企业在整个生态系统中的位置和责任。

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我不得不承认,这本书的写作风格非常具有“学者的温度”。它没有那种拒人于千里之外的学术腔调,反而有一种鼓励探索、推翻重来的热情。作者在阐述“需求预测的局限性”时,用了整整一个章节来“拆解”常见的预测模型,揭示了其内在的假设缺陷。他没有直接给出“完美解”,而是展示了如何构建一个“容错系统”。这种坦诚让我非常受用,因为现实中的物流环境就是充满不确定性的。在讨论系统集成与信息流管理时,作者对“数据孤岛”现象的描述,精准地击中了无数企业痛点,他将信息延迟的后果,细致入微地映射到了现金流周转速度上,这种跨学科的关联分析,极大地拓宽了我的认知边界。这本书的叙事节奏掌握得如同一个优秀的流程设计师,先铺陈问题,再层层剥茧,最后以一个优雅的、可落地的解决方案收尾,让人读完后有一种茅塞顿开的愉悦感,仿佛找到了一把解决多年难题的金钥匙。

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说实话,我对这类偏硬核的技术类书籍通常抱有一种敬畏又疏远的复杂情感,总担心自己无法跟上作者的思维速度。然而,这本著作却巧妙地避开了那种令人望而生畏的纯理论堆砌。它更像是一部精心编排的侦探小说,每一章都是对一个特定物流难题的深入剖析。作者对于“最后一公里”配送的讨论,简直是深入骨髓。他没有止步于介绍无人机或机器人,而是着重分析了城市规划、交通管制政策与居民生活习惯之间错综复杂的关系,这需要极强的社会学洞察力。我尤其欣赏作者在描述“风险缓冲库存策略”时所采用的比喻——将库存视为金融市场中的期权,这让一个原本枯燥的库存管理概念瞬间变得生动且具有金融价值感。更绝妙的是,书中穿插的那些“思考题”,它们往往不是让你计算一个确切的数字,而是引导你去权衡两种看似矛盾的商业目标(如成本最小化与服务水平最大化),这种思辨过程,才是真正提升专业素养的关键。读完这一部分,我感觉自己不再是一个单纯的执行者,而更像是一个能够预判风暴来临的港口管理者。

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