具体描述
《高等学校交通运输专业"十一五"规划系列教材·交通运输信息管理》一书以现代管理信息系统的基本理论为框架，汲取信息系统开发与应用最新研究成果，结合交通运输行业的实践，探讨了现代交通运输信息系统开发和信息管理的主要内容和基本方法。全书分为14章，主要包括信息系统概述、信息系统数据库、运输信息管理理论与技术、运输管理信息系统的规划与开发、运输管理信息系统分析、运输管理信息系统设计与实施、运输信息系统管理、交通运输行业信息化、公路主枢纽与城市交通信息系统、交通运输企业信息管理、道路运政信息管理、公路运输规划信息管理、货物运输服务业信息管理、运输场站信息管理等方面的内容。
现代物流与供应链管理前沿探索 本书简介 本书旨在深入剖析当前全球物流与供应链管理领域的前沿理论、技术创新与实践应用，为企业管理者、行业研究者及相关专业学生提供一个全面、系统的认知框架和实操指南。我们聚焦于信息技术如何深度重塑传统物流流程，探究数字化转型、智能化升级在提升供应链韧性、效率和可持续性方面所扮演的关键角色。 第一部分：全球供应链的战略重构与韧性构建 随着地缘政治冲突加剧、气候变化影响凸显以及宏观经济周期的波动，全球供应链的稳定性和可预测性面临空前挑战。本部分将从战略层面审视供应链布局的再思考，探讨“在地化”（Localization）、“近岸化”（Nearshoring）和“友岸外包”（Friend-shoring）等新趋势如何影响企业的全球生产网络决策。 1.1 复杂性管理与风险预警系统： 详细分析供应链中信息流、实物流和资金流的复杂性来源，介绍如何构建多层次的风险识别模型。这包括对自然灾害、劳工问题、贸易政策突变等外部冲击的敏感性分析，并重点阐述基于情景规划（Scenario Planning）的应急响应机制设计。我们不侧重于信息系统的具体操作，而是强调管理学视角下的风险矩阵构建与指标体系的建立，例如，引入“供应链弹性指数”（Supply Chain Resilience Index, SCRI）的概念，用以量化和比较不同供应链结构的抗压能力。 1.2 循环经济与可持续供应链： 探讨“从摇篮到坟墓”到“从摇篮到摇篮”的转变。本章深入研究逆向物流（Reverse Logistics）的优化策略，包括产品回收、再制造（Remanufacturing）和材料再利用的经济可行性分析。重点剖析“环境、社会和治理”（ESG）标准如何融入采购决策和供应商评估体系，如何利用生命周期评估（LCA）工具来量化供应链的碳足迹，并提出实现净零排放（Net-Zero）目标的切实路径图。 1.3 弹性采购与协同关系管理： 传统的“最低成本采购”模式正在向“价值驱动采购”转变。本书详细阐述了供应商关系管理（SRM）的深化，强调从交易型关系向战略伙伴关系的演进。讨论如何在合同设计中嵌入风险共担机制，以及如何通过建立共享信息平台（而非仅仅是信息共享系统），实现需求预测的同步化和库存水平的联合优化。 第二部分：数字化转型与智能运营的深度融合 本部分将聚焦于支撑现代物流运作的先进技术，分析它们如何从根本上改变作业模式，实现效率的指数级增长。 2.1 物联网（IoT）在资产跟踪与状态感知中的应用： 超越简单的GPS定位，本书着重探讨传感器技术在货物状态（如温度、湿度、振动、光照）实时监测方面的突破。阐述这些实时数据流如何驱动预测性维护（Predictive Maintenance）在运输工具和仓储设备上的部署，从而最大限度减少非计划停机时间。我们关注的是数据采集与分析在提升资产利用率方面的管理价值，而非特定硬件的介绍。 2.2 仓库自动化与柔性生产对接： 探讨智能仓储系统（Automated Storage and Retrieval Systems, AS/RS）与柔性制造系统（FMS）之间的接口优化。分析如何通过引入自动化导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR）实现“货到人”的模式升级，并讨论如何设计灵活的作业调度算法，以适应高混合、小批量订单的复杂出库需求。关键在于理解自动化投资回报率（ROI）的计算模型，以及自动化升级对劳动力结构和技能需求的影响。 2.3 路线优化与最后一公里交付的精益化： 聚焦于复杂的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的实时求解。讨论动态路线优化在面对交通拥堵、临时订单插入时的适应性。在城市物流的“最后一公里”场景中，本书探讨了微型配送中心（Micro-Fulfillment Centers, MFCs）的选址策略，以及采用无人机、自动配送车辆等新兴技术对配送成本和客户满意度影响的平衡艺术。 第三部分：数据驱动的决策与绩效衡量 本部分强调数据作为核心驱动力，如何从描述性分析迈向预测性、规范性决策。 3.1 供应链绩效管理（SCPM）的指标体系构建： 传统的交货准时率（OTD）和库存周转率已不足以衡量现代供应链的绩效。本书提出了更具前瞻性的指标组合，包括“需求预测准确率（Forecast Accuracy）”、“客户订单履行周期（Order Fulfillment Cycle Time）”以及“供应链盈利贡献度（Supply Chain Profit Contribution）”。重点阐述如何通过平衡这些相互冲突的指标（如速度与成本）来实现全局最优。 3.2 预测分析与需求链管理： 深入探讨如何利用机器学习模型（如时间序列分析、回归模型）来提升对季节性、促销活动甚至社交媒体情绪驱动的需求预测精度。讨论需求驱动型运营（Demand-Driven Operations）的理念，即如何将预测结果直接转化为生产和库存策略，减少牛鞭效应（Bullwhip Effect）的产生。 3.3 区块链技术在可追溯性与信任构建中的潜力： 分析区块链技术在建立不可篡改的交易记录和产品溯源链上的独特优势。重点探讨其在药品、高端消费品等对真实性要求极高的行业中的应用场景，强调其核心价值在于提高供应链参与方之间的透明度和信任度，从而简化审计流程和合规性验证。 结论：面向未来的供应链领导力 本书最后总结了未来物流与供应链管理所需的领导力特质：跨职能的协作能力、对变革的敏锐洞察力以及在高度不确定性环境中做出果断决策的勇气。本书旨在培养读者将技术洞察力与商业战略相结合的能力，以构建面向未来的、高效且可持续的全球运营体系。
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