具体描述
《物流学》共分三篇：物流基础篇、物流职能篇、物流综合篇，由十五章和附录组成。物流基础篇共分两章，主要介绍物流、物流学基础知识：物流职能篇共分七章，分别介绍物流的七大基本职能，即包装、装卸搬运、仓储保管、运输、配送、流通加工、物流信息；物流综合篇共分六章，主要介绍物流战略管理、物流顾客服务管理、物流成本管理、第三方物流、供应链物流管理、物流发展新理念：附录部分收集整理了《物流术语》、《物流企业分类与评估指标》、《企业物流成本构成与计算》三个国家标准，供学习时参考。
《物流学》是一部面向物流管理、物流工程、工商管理、国际经济与贸易、信息管理、电子商务等普通高等院校大学本科专业学生的物流学教科书；也可作为相关专业硕士研究生、MBA、物流从业者或相关人员学习物流知识、掌握物流技能的指导性工具书和管理培训参考教材；物流职业资格认证培训也可选用《物流学》作为配套教辅材料。
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用户评价
这本《物流学》的书脊设计得相当沉稳，带着一种工业时代的厚重感，封面是那种深海蓝，隐约能看到一些齿轮和运输路线的抽象图案，初次上手就给人一种“这是本硬核教材”的预感。我最初抱着的期望是能系统地梳理现代物流体系的脉络，尤其是在数字化转型的大背景下，期待能看到大量关于物联网、大数据在仓储管理和路径优化中的实际应用案例。然而，阅读体验下来，感觉作者的笔墨似乎更多地停留在了对经典供应链理论的复述上，比如非常详尽地讲解了ABC分类法在库存控制中的应用，以及运输经济学中的边际成本分析。这些内容自然是物流学习的基础，对于初学者来说，提供了坚实的理论基石，文字逻辑严密，公式推导清晰可见，确实体现了作者深厚的学术功底。不过，对于一个已经对基础理论有一定了解，更关注“未来物流形态”的读者而言，会觉得理论的深度有余，而前瞻性的探讨稍显不足。我特别留意了关于“最后一公里”配送的章节，希望能看到无人机、自动驾驶卡车等新技术的集成方案，但篇幅相对有限，更多的是对传统配送网络密度的静态分析，缺乏对实时动态调度的深入探讨。总的来说，这是一部扎实的理论教科书，适合打地基，但想窥探未来风貌的读者，可能需要另辟蹊径去寻找更具创新性的资料。
评分翻开这本书，一股学院派的严谨气息扑面而来，装帧虽然朴实，但纸张的质感相当不错，阅读起来眼睛不累。我本来是希望能从这本书里找到一些关于“韧性供应链”构建的实操指南，毕竟近几年全球供应链中断事件频发，企业对风险管理的关注度空前高涨。这本书确实用很大篇幅讨论了安全库存的设定和应急预案的制定，并且引用了大量的经典运筹学模型来支撑其观点。举例来说，在谈到多点供货网络的冗余设计时，作者详细剖析了霍尔姆贝里（Holmberg）的鲁棒性模型，计算过程非常详尽，每一步都标注了参数的含义和假设条件。这对于需要撰写学术论文或进行严格的数学建模训练的学生来说，无疑是宝贵的资料。但从一个实际操作者的角度来看，书中的模型参数往往是基于静态、理想化的市场环境假设的，缺乏对“黑天鹅”事件的灵敏度分析，即当外部环境发生剧变时，这些模型在实际操作中可能需要进行多大程度的修正和调整，这方面的实战经验分享就显得有些单薄了。比如，书中对全球采购的风险分散策略描述得比较宏观，但对于如何利用金融工具对冲汇率波动、地缘政治风险的物流成本影响，则几乎没有涉及，留下了不少实用层面的空白，让人感觉像是停留在上世纪末的供应链管理视角。
评分这本书的排版设计非常简洁，几乎所有的篇幅都用来呈现密集的文字和图表，没有太多花哨的视觉元素，体现了对知识本身的尊重。我购买这本书的初衷是想深入了解国际货物运输中的合规性问题，特别是涉及到不同贸易协定下清关流程的差异化处理。这本书在国际贸易术语（Incoterms）的解释上做得非常透彻，几乎涵盖了所有条款的权利和义务边界，甚至还细致地对比了2010版和2020版的具体修改点。对于从事进出口业务的人员，光是这一部分就能省去查阅大量官方文件的麻烦。然而，当我翻到关于特定国家或区域的海关操作流程时，内容就变得非常笼统了。比如，对于东南亚地区日益复杂的增值税链条和电子发票要求，书中仅仅是将其归类为“区域性合规挑战”，没有给出任何可操作的步骤或需要注意的陷阱。另外，关于冷链物流中医药品的全球运输法规差异，这本书也只是点到为止，没有展开深入分析，让人感觉内容覆盖面广，但深度上未能完全满足专业人士的需求。这本书更像是搭建了一个宏大的知识框架，让读者知道“有什么”，但对于“具体怎么做”的细节指导，就显得有些力不从心了。
评分从阅读体验上说，《物流学》的语言风格非常古典和学术化，句子结构复杂，充满了大量的专业术语嵌套，读起来需要全神贯注，稍微走神就容易错过关键的逻辑转折。我原本以为这会是一本关于“智慧物流”的导览，特别是关于人工智能在需求预测中的应用会是重头戏。书中确实有一章专门讨论了时间序列分析方法，如ARIMA模型在需求预测中的运用，并且给出了详细的数学推导。这对于理解预测模型的底层逻辑非常有帮助，也体现了作者扎实的计量经济学背景。但是，真正让我感到期待的机器学习方法，比如梯度提升树（Gradient Boosting Trees）或神经网络在处理非线性需求波动时的优势和局限性，在书中几乎没有被提及。此外，对于如何将预测结果无缝对接给WMS（仓库管理系统）和TMS（运输管理系统），实现自动化决策流，书中仅用了一张流程图带过，缺乏对API接口、系统集成标准（如EDI或Web Services）的探讨。这本书似乎更倾向于解释“为什么会是这个结果”（理论基础），而非“如何让系统自动做到这个结果”（工程实践）。
评分这本书的厚度和内容密度令人印象深刻，拿在手上颇有分量，感觉像是一部可以长期参考的工具书。我比较关注的是可持续发展和绿色物流的议题，这是当前行业转型的一个核心驱动力。书中确实有一部分内容涉及到了碳排放核算和逆向物流的初步概念，解释了生命周期评估（LCA）在评估物流活动环境影响中的作用。对环境成本内部化的理论分析，论述得非常到位，引用了多篇环境经济学的文献来佐证观点。然而，在谈及实际的减排技术应用时，内容就显得有些脱节于最新的行业进展。比如，对于新能源货车在不同运营条件下的实际能耗表现、生物燃料的应用瓶颈，以及循环经济模式下逆向物流网络的动态网络设计优化算法，书中均未给予足够的篇幅。大多数建议仍停留在“优化包装材料”和“提高车辆装载率”等基础层面，缺乏对前沿技术和政策驱动下的创新模式的深入挖掘。总而言之，它为我们提供了坚实的“绿色物流的理论基础”，但对于“如何跑出一条实际的绿色赛道”的实战指导，略显保守和滞后。
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