具体描述
《物流与供应链管理》在保持已有的物流基本理论的基础上，广泛吸收和借鉴国内外最新的物流技术、新知识、新经验等内容，结合复合型管理人才的特点编写。全书共分12章，主要内容包括物流与供应链的基本知识、现代物流的功能要素、现代物流系统、现代企业物流管理、物流成本管理、物流战略和组织管理、国际物流、物流信息管理、第三方物流、供应链管理等。每一章配有物流案例精选、全球视野和小结，以及相关的复习思考题。
现代商业环境下的跨界创新与可持续发展：技术驱动与伦理重塑 图书简介 本书旨在深入探讨当代商业生态中，驱动企业实现跨越式发展与长期可持续性的核心要素：技术创新、跨界协作以及伦理治理的重塑。在全球化日益加深、数字化转型浪潮席卷各行各业的背景下，传统的商业模式正面临前所未有的挑战与机遇。本书聚焦于如何通过前瞻性的战略布局，将新兴技术（如人工智能、物联网、区块链）深度融入企业的运营、决策与价值创造流程中，并在此基础上构建更具韧性和适应性的组织结构。 第一部分：技术驱动的范式革命——从效率至能动性 在这一部分，我们首先解构了当前主导商业格局的几大核心技术，并分析它们如何从根本上改变了价值链的构建方式。 1. 深度学习与决策智能的融合： 本书详细阐述了如何运用先进的机器学习算法，超越传统的描述性分析，实现对市场趋势、客户行为及潜在风险的预测性洞察。重点分析了强化学习在复杂资源配置优化中的应用潜力，以及如何构建自适应的知识图谱来支持高层战略决策。我们通过多个案例研究，展示了企业如何利用自然语言处理（NLP）技术，从海量非结构化数据中提取关键市场信号，并将这些信号转化为可执行的商业策略。特别关注了“黑箱”模型的透明化挑战（Explainable AI, XAI）及其对商业信任建立的重要性。 2. 物联网（IoT）与物理世界的数字孪生： 本章超越了单纯的设备连接概念，深入探讨了如何利用大规模传感器网络和边缘计算能力，创建企业资产、生产线乃至整个运营环境的高保真数字孪生（Digital Twin）。重点讨论了数字孪生如何实现闭环反馈控制系统，大幅减少物理世界中的试错成本，提高资产利用率，并为预测性维护提供前所未有的精度。我们探讨了在高度分散的运营环境中，如何通过去中心化的数据处理架构（如联邦学习）来保障数据主权与实时性。 3. 区块链技术在信任构建与资产代币化中的角色： 本书将区块链定位为一种“信任基础设施”，而非仅仅是一种支付工具。我们详尽分析了智能合约在自动化合规、跨境交易结算以及知识产权保护中的变革性潜力。重点考察了供应链金融中基于分布式账本的透明化融资方案，以及代币化（Tokenization）如何解锁传统上流动性较低的资产类别（如不动产、私募股权）的价值，从而重塑资本结构。 第二部分：跨界协作与组织敏捷性 技术进步要求组织结构和协作模式必须随之演进。本部分着眼于如何打破内部壁垒，构建一个能够快速响应外部变化的“液态组织”。 1. 生态系统思维与平台战略： 我们认为，现代企业的竞争力不再取决于其内部资源的绝对数量，而在于其生态系统的健康程度和连接密度。本书对比了线性价值链与网络化价值网络的根本区别，强调了构建双边或多边市场平台的重要性。分析了企业如何通过“开放式创新”机制，有效整合外部初创企业的技术能力与内部市场洞察力，形成协同共创（Co-creation）的范式。 2. 敏捷性与跨职能团队的深度融合： 探讨了将敏捷开发方法论（如Scrum, Kanban）从软件工程领域扩展至市场营销、人力资源和运营管理的全过程。核心在于培养“T型人才”——既拥有深厚的专业知识，又具备跨领域沟通与协作的能力。书中提出了衡量“组织反应时间”的关键指标，并展示了如何通过去中心化的授权机制，将决策权下放至最接近信息源的团队，以加快市场响应速度。 3. 客户体验的整体重塑（CX Orchestration）： 客户旅程不再是孤立接触点的简单相加，而是需要被精细编排的整体体验。本书探讨了如何利用客户数据平台（CDP）整合多渠道、多维度的数据，构建统一的客户画像。强调了在数字化交互中，如何平衡自动化带来的效率提升与“人情味”的维护，确保品牌情感连接不被算法稀释。 第三部分：可持续发展与伦理重塑 技术与效率的提升必须服从于更宏大的社会和环境目标。本部分聚焦于如何将环境、社会和治理（ESG）原则深度嵌入企业战略与技术架构中。 1. 可持续性作为创新驱动力： 本书挑战了传统上将“绿色”视为成本中心的观点，主张将循环经济模型视为下一波效率革命的源泉。详细分析了产品即服务（PaaS）模式如何通过延长产品生命周期、优化回收与再制造流程，实现资源消耗与经济效益的脱钩。探讨了碳足迹的实时追踪与优化技术，并展示了企业如何通过透明化的ESG报告，吸引注重社会责任的投资者和消费者。 2. 算法伦理与数据治理的框架构建： 随着AI的广泛应用，偏见、歧视和隐私泄露的风险日益突出。本书提供了一套前瞻性的算法伦理治理框架，包括设立“伦理审查委员会”、实施偏见审计流程以及设计“安全边界”（Guardrails）以限制模型的潜在负面影响。特别强调了数据最小化原则在设计阶段的植入（Privacy by Design），以及在利用生成式AI时，对知识产权和内容真实性的严格把控。 3. 利益相关者资本主义的实践路径： 超越股东利益最大化，本书探讨了企业如何系统性地平衡员工福祉、社区发展、环境责任与股东回报。这要求企业在财务报告中引入“多重底线”核算体系，并建立与供应商、社区代表共同参与的价值创造伙伴关系。最终目标是构建一个不仅在财务上成功，而且在社会价值创造上得到广泛认可的现代企业形态。 本书适合所有寻求在复杂多变的市场中取得长期成功的企业高管、战略规划师、技术创新负责人以及对未来商业模式演进感兴趣的研究人员和政策制定者。它提供了一个将前沿技术、跨界协作与可持续伦理融为一体的综合性思考框架。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有