Introduction to Operations Research

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出版者:McGraw-Hill Higher Education
作者:Frederick S. Hillier
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2010-01
价格:0
装帧:Hardcover
isbn号码:9780073376295
丛书系列:
图书标签:
  • 运筹学
  • 管理科学
  • 优化
  • 线性规划
  • 整数规划
  • 排队论
  • 模拟
  • 决策分析
  • 数学建模
  • 运筹学导论
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具体描述

《精益生产与供应链优化》 一本致力于提升企业运营效率与竞争力的深度解析 在这个日益全球化且充满挑战的商业环境中,企业如何才能在激烈的市场竞争中脱颖而出,实现可持续增长?《精益生产与供应链优化》一书,并非对某个单一理论的浅显介绍,而是为读者提供一套系统、全面且极具实践指导意义的运营管理框架。本书深入剖析了现代企业在生产制造与物流配送过程中面临的核心问题,并提出了切实可行的解决方案。 本书的基石在于“精益生产”这一核心理念。我们超越了传统意义上仅关注“减少浪费”的狭隘视角,而是将精益视为一种企业文化、一种持续改进的哲学。本书将引导读者深入理解精益的五大原则:明确价值、识别价值流、使价值流动起来、拉动式生产以及追求完美。通过大量详实的案例研究,读者将学会如何运用价值流图(VSM)来可视化和分析现有流程,找出隐藏的瓶颈和非增值活动。书中将详细阐述各种精益工具的实际应用,例如: 看板(Kanban)系统: 如何通过可视化信号实现按需生产,避免库存积压和生产失衡。 5S现场管理: 如何从根本上改善工作环境,提升效率、安全性和员工士气。 持续改进(Kaizen): 如何建立一种鼓励全员参与、小步快跑的改进文化。 标准化作业: 如何通过明确的流程和作业指导书,减少变异,确保质量和效率的稳定性。 防错(Poka-Yoke): 如何设计简单而有效的机制,防止人为失误的发生。 在精益生产的基础上,本书将笔锋一转,聚焦于更为广阔的“供应链优化”。我们认识到,单一企业的卓越运营已不足以应对复杂的全球挑战,协同高效的供应链才是企业制胜的关键。本书将深入探讨供应链的各个环节,从原材料采购、生产制造、仓储管理到最终交付给客户,并提供优化策略。 在采购与供应商管理方面,本书将介绍如何建立战略性的供应商关系,实施负责任的采购实践,并通过谈判技巧和合同管理来降低成本、确保供应的可靠性。读者将学习到如何评估供应商的绩效,并与其共同开展改进项目。 在库存管理方面,本书将摒弃“越多越好”或“越少越好”的简单化思维,而是强调“在正确的时间、以正确的数量、将正确的物品、放置在正确的地点、以正确的成本”拥有库存。我们将详细讲解各类库存模型,如经济订货批量(EOB)、再订货点(ROP),并探讨先进的库存控制技术,如先进计划与排程(APS)系统,以及如何应对需求波动和不确定性。 在仓储与配送方面,本书将关注如何设计和管理高效的仓库布局,采用先进的仓储技术(如自动化立体仓库、RFID),并优化订单拣选和包装流程。在配送环节,本书将探讨路径优化、运输模式选择、承运商管理以及如何利用技术提升配送的可视性和准时性。 此外,本书还将深入探讨需求预测与计划的重要性。我们将介绍各种预测方法,从传统的统计模型到现代的机器学习算法,并阐述如何将预测结果有效地转化为生产计划和物料需求计划(MRP)。本书还将强调风险管理在供应链中的核心地位,教会读者如何识别潜在的供应链中断风险(如自然灾害、政治不稳定、供应商破产等),并制定相应的应急预案和弹性策略,以确保业务的连续性。 本书的独特之处在于,它不仅仅罗列理论和工具,而是将它们有机地结合起来,形成一个完整的运营管理体系。我们强调数据驱动决策,鼓励读者运用分析工具来量化运营绩效,识别改进机会,并评估改进措施的效果。书中将穿插大量的真实世界案例,这些案例来源于不同行业、不同规模的企业,涵盖了从初期导入精益时的挑战,到供应链重塑后的显著成效。这些案例将帮助读者理解理论是如何在实践中落地,并从中汲取宝贵的经验教训。 《精益生产与供应链优化》的目标读者广泛,包括但不限于: 制造业企业管理者: 寻求提升生产效率、降低成本、改善产品质量的决策者。 物流与供应链专业人士: 希望优化仓储、运输、库存管理,提升整体供应链绩效的从业者。 运营经理与总监: 负责企业日常运营,需要系统性提升运营能力的负责人。 咨询顾问: 为企业提供运营改进建议,需要掌握前沿理论与实践方法的专家。 商学院学生与研究者: 寻求深入理解现代运营管理理念与实践的学生和学者。 本书将帮助您: 识别并消除生产过程中的浪费,实现“零浪费”目标。 构建一个敏捷、响应迅速且成本效益高的供应链。 提升客户满意度,通过更快的交付速度和更高的产品质量。 培养持续改进的企业文化,驱动组织不断向前。 掌握数据分析工具,做出更明智的运营决策。 《精益生产与供应链优化》是一本不容错过的运营管理实操指南。它将为您提供一套清晰的路线图,指导您的企业穿越复杂的运营挑战,迈向卓越,赢得未来。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的内容实在令人叹为观止,它以一种近乎诗意的方式,将看似枯燥的数学模型和现实世界的复杂问题编织在一起。初读之下,我被其严谨的逻辑结构深深吸引,仿佛置身于一个由优化和决策构成的精致迷宫。作者对线性规划、网络流等核心概念的阐述,绝非简单的公式堆砌,而是充满了对背后思想哲学的深刻洞察。举例来说,在讨论资源分配问题时,书中并非直接给出最优解的步骤,而是引导读者去思考“稀缺性”与“目标函数”之间的内在张力。这种教学方法极大地激发了我主动探索的欲望,我发现自己不再是被动接受知识,而是积极地参与到解决问题的过程中去。更令人称道的是,书中的案例选取极为贴近工业界的真实场景,从供应链管理到生产调度,每一个模型都能清晰地映射到我们日常商业运作的痛点上。读完关于整数规划的那几章,我仿佛醍醐灌顶,对于那些看似无解的“是/否”决策,有了一种全新的、基于数学严谨性的处理框架。这本书无疑是为那些渴望在决策科学领域深耕的实践者和学者量身定做的杰作,它提供的远不止是工具,更是一种全新的思维范式。

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坦白说,这本书的习题设计是其最富挑战性,也最有价值的部分。这些题目并非简单的计算练习,它们往往设置成微型的商业案例,要求读者首先建立模型,然后应用书中所学的理论进行求解,最后对结果进行商业层面的解释和敏感性分析。这种“建模-求解-解释”的三步走模式,才是真正将理论转化为生产力的关键所在。我发现自己不得不经常查阅附录中的数学背景知识,因为书中要求你不仅要理解算法的步骤,还要对背后的优化原理了如指掌。例如,在处理大规模的组合优化问题时,书中所引导的分解策略和松弛技术,其巧妙程度简直令人拍案叫绝。它教会了我如何将一个看似无法处理的巨型问题,分解为一系列可以管理的、相互关联的小问题,这对于任何从事复杂项目管理的人来说,都是一项必备的技能。这本书的含金量极高,它要求读者投入时间,但它所回报的,是超越书本本身的,一种结构化的、解决复杂问题的底层能力。

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这本书的排版和语言风格,简直是一股清流,完全颠覆了我对传统教科书的刻板印象。它没有那种冰冷、疏离的学术腔调,反而有一种娓娓道来的亲切感。我尤其欣赏作者在解释复杂算法时所采用的类比手法,它们生动、形象,即便初学者也能迅速抓住问题的核心脉络。比如,在讲解对偶理论时,作者没有立刻抛出复杂的数学推导,而是用了一个关于“影子价格”的生动故事,将抽象的数学概念具象化了。这种叙事驱动的讲解方式,极大地降低了学习曲线的陡峭程度。此外,书中对模型假设的讨论也十分到位,作者毫不避讳地指出了每种模型在现实世界中的局限性,这体现了一种高度的学术诚信和成熟的批判性思维。很多同类书籍只会告诉你“怎么做”,而这本书却深入探讨了“为什么这么做”以及“在什么情况下这样做是错的”。对于我这种追求底层逻辑的读者来说,这种深度剖析是无价的,它让我对运筹学这门学科产生了更深层次的敬畏与热爱,感觉像是在与一位经验极其丰富、同时又极富耐心的导师对话。

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我必须坦言,这本书的深度和广度是令人敬畏的,它绝非一本可以囫囵吞枣的入门读物,而是一部需要反复研读、细细品味的工具书和哲学指南。作者在处理动态规划和马尔可夫决策过程(MDP)时展现出的掌控力,达到了令人咋舌的高度。细节之处见真章,书中对状态空间定义、转移概率建模的讨论,细致到每一个可能出现的边缘情况,并且都提供了优雅的解决方案。我曾经被一个复杂的调度问题困扰了数周,尝试了各种启发式算法都收效甚微,直到我系统地学习了书中的序列决策框架,才意识到问题的本质在于没有正确识别出最优子结构。阅读此书的过程,更像是一场智力上的马拉松,需要持之以恒的专注力,但每一次攻克一个难题后的成就感,都是无可替代的。它强迫你跳出舒适区,去面对那些真正棘手的、需要系统化、结构化思考的难题。这本书的价值不在于它能帮你多快地完成作业,而在于它能重塑你的决策架构,让你具备在不确定性中寻找确定性的能力。

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与其他强调计算效率的教材相比,这本书更侧重于决策制定的“艺术”层面,这在现代管理学教育中尤为可贵。作者在构建模型时,非常强调情境分析的重要性,即不同的业务目标和约束条件,如何反过来塑造了我们选择何种数学工具的路径。特别是关于非线性优化和启发式方法那一章,作者的论述极具洞察力,他没有将启发式算法仅仅视为“次优解的替代品”,而是提升到了“解决不可解问题”的战略高度。我特别喜欢书中穿插的那些历史轶事,关于运筹学思想是如何在二战期间孕育、发展起来的,这不仅丰富了阅读体验,更让我理解到,这些看似纯粹的数学理论,其实根植于人类解决实际生存挑战的迫切需求。这种人文关怀与硬核技术的完美结合,使得全书的阅读体验流畅而引人入胜,它让你感觉到自己正在学习的,是一门历经沉淀、影响深远的学科,而不是一堆过时的公式手册。

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