物流系统仿真

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页数:236
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出版时间:2009-4
价格:29.00元
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isbn号码:9787302195078
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  • 物流仿真
  • 系统建模
  • 离散事件仿真
  • 供应链管理
  • 优化
  • 算法
  • Python
  • Arena
  • FlexSim
  • 仿真软件
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具体描述

《物流系统仿真》的内容按照物流系统、系统仿真原理及方法、可视化物流系统仿真工具及案例等3个方面来组织。首先介绍了物流系统及仿真的基本原理和方法、现代生产物流系统及仿真的基本原理和方法;接着介绍了系统仿真原理及方法,包括随机数产生、连续系统及离散事件系统仿真、仿真输入及输出分析方法和物流系统可视化交互仿真;最后介绍了几种目前主流的可视化物流系统仿真工具: Flexsim、Witness、Arena、Extend,并介绍了利用Flexsim仿真平台进行物流系统仿真的案例,包括单服务台排队系统仿真、半导体晶圆制造生产线仿真、港口集装箱物流系统仿真、物流配送中心仿真。

《供应链韧性与风险管理:面向不确定性的动态优化》 内容提要 在全球化与技术快速迭代的今天,供应链的复杂性与脆弱性日益凸显。传统的、基于效率优先的线性供应链模型已难以应对突发的黑天鹅事件、地缘政治变动、极端气候乃至快速转变的市场需求。本书《供应链韧性与风险管理:面向不确定性的动态优化》聚焦于如何构建和维护一个具有高度适应性、快速恢复能力和前瞻性风险识别机制的现代供应链体系。全书深入剖析了驱动供应链脆弱性的核心因素,并系统地介绍了从战略规划、流程设计到技术赋能的全方位风险应对策略。 本书旨在为供应链管理者、运营战略制定者、风险分析师以及相关领域的研究人员提供一套系统、前沿且极具实践指导意义的框架和工具集。我们强调,韧性并非简单的冗余堆砌,而是一种动态的、智能的、内嵌于系统设计中的能力。 --- 第一部分:供应链韧性基础与脆弱性诊断(Foundations of Supply Chain Resilience and Vulnerability Diagnosis) 第一章:韧性供应链的战略定位与核心概念 本章首先界定了供应链韧性的内涵、外延及其在企业核心竞争力中的战略地位。我们区分了“弹性”(Elasticity,快速恢复到原状的能力)与“韧性”(Resilience,吸收冲击、适应变化并实现结构优化的能力)。通过对比效率驱动型供应链(Lean)与敏捷/韧性驱动型供应链(Agile/Resilient)的哲学差异,阐明在当前VUCA(易变、不确定、复杂、模糊)环境中,韧性已成为超越成本与速度的“第一优先级”要素。 1.1 韧性的多维度解构: 从技术、组织、流程和生态系统四个层面解析韧性的构成要素。 1.2 韧性的战略价值: 探讨韧性如何转化为市场占有率、客户信任度和长期盈利能力的保障。 1.3 韧性成熟度模型(RMM): 提出一个评估企业当前韧性水平的五阶段模型,帮助企业进行自我诊断。 第二章:供应链脆弱性来源与关键风险识别 现代供应链的脆弱性往往源于过度集中化、流程黑箱化和信息壁垒。本章详细剖析了导致中断的主要风险源,并引入了系统思维来识别潜在的连锁反应。 2.1 风险分类与归因分析: 将风险细分为结构性风险(如单一来源依赖、地理集中)、运营风险(如质量波动、库存错配)和外部冲击风险(如自然灾害、法规变化)。 2.2 关键节点暴露度分析(KNA): 识别供应链网络中对系统稳定性和整体输出影响最大的“瓶颈节点”和“单点故障”(Single Points of Failure, SPOFs)。 2.3 跨层级、跨地域的风险传染模型: 运用网络科学原理,分析风险如何在供应商、制造商、分销商乃至最终用户之间快速传播与放大。 --- 第二部分:动态风险管理与前瞻性规划(Dynamic Risk Management and Prospective Planning) 第三章:面向不确定性的需求与供应预测 传统预测方法在面对剧烈波动时效能急剧下降。本章侧重于如何利用先进的统计方法和机器学习技术,提高预测的鲁棒性,特别是针对低频高影响事件的“尾部风险”预测。 3.1 概率性预测与情景分析: 摒弃点预测,转向区间预测和概率分布建模,为库存和产能决策提供风险容忍度边界。 3.2 异常检测与信号预警系统: 构建基于多源数据融合的预警机制,识别市场需求的突变信号或供应商的早期健康恶化指标。 3.3 因果推断在风险识别中的应用: 利用先进的计量经济学模型,区分相关性与因果性,避免对虚假信号做出过度反应。 第四章:柔性设计与库存的战略部署 库存是吸收短期波动的缓冲器,但过多的库存是成本黑洞。本章探讨如何在最小化库存成本的同时,通过战略性地部署缓冲库存和能力冗余,来增强系统吸收冲击的能力。 4.1 战略安全库存点定位(SSSP): 确定在哪个层级(原材料、在制品、成品)以及哪个地理位置部署安全库存,以最大化恢复速度并最小化持有成本。 4.2 流程柔性化设计: 探讨“设计多功能性”(Design for Configurability)原则在产品、生产线和物流网络中的应用,实现快速的产品切换和产能调整。 4.3 延迟策略(Postponement)与风险隔离: 运用延迟策略将产品的最终形态确定推迟到尽可能靠近最终市场的时间点,以应对需求不确定性。 --- 第三部分:生态系统协作与数字韧性(Ecosystem Collaboration and Digital Resilience) 第五章:跨组织风险信息共享与协作机制 单体企业的韧性是有限的,真正的强大来自于整个供应链生态系统的协同。本章重点研究如何建立信任机制,实现风险信息的透明化流动。 5.1 供应商风险分级与激励机制: 建立基于风险贡献度的供应商伙伴关系,并设计激励机制鼓励关键供应商投资于其自身的韧性建设。 5.2 联合业务连续性规划(JBCP): 跨企业制定统一的应急响应流程,确保在中断发生时,上下游伙伴能够无缝切换到预设的恢复路径。 5.3 供应链金融与风险共担: 探讨通过供应链金融工具(如应收账款融资)稳定上游合作伙伴的财务健康,间接增强自身的供应稳定性。 第六章:数字孪生与决策支持系统 数字化是实现动态韧性的核心驱动力。本章深入探讨了如何利用新兴技术构建一个可操作的、实时的“数字孪生”系统,用于风险演练和实时干预。 6.1 供应链数字孪生(Digital Twin for SC): 构建端到端流程、库存、物流和产能的虚拟模型,实现对现实世界的实时映射和预测性模拟。 6.2 基于代理的建模(Agent-Based Modeling, ABM)与压力测试: 利用ABM技术模拟大规模、非线性的市场冲击(如港口关闭、主要供应商破产),测试系统在极端条件下的表现。 6.3 区块链与可追溯性在风险缓解中的作用: 探讨分布式账本技术如何提高端到端数据的不可篡改性、透明度,加速中断发生后的根源追溯。 --- 第四部分:韧性恢复与持续改进(Resilience Recovery and Continuous Improvement) 第七章:应急响应与快速恢复(Incident Response and Rapid Recovery) 当风险转化为实际中断时,速度和清晰的指挥系统是关键。本章提供了一套结构化的中断管理框架。 7.1 决策矩阵与指挥结构: 建立清晰的危机管理指挥链,明确在不同类型中断下(需求侧、供应侧、物流侧)的决策权和信息流路径。 7.2 替代路径规划与激活: 系统化地设计和验证“Plan B”和“Plan C”,包括激活备用供应商、重新路由物流网络或快速重新分配生产订单。 7.3 恢复后审计与学习机制: 强调恢复过程本身是学习过程。通过事后审计(Post-Incident Review)提炼经验教训,转化为对系统韧性模型的修正和迭代。 第八章:韧性投资的回报率(Return on Resilience, RoR)评估 韧性建设需要大量的资金和资源投入,管理者需要量化的指标来证明这些投入的合理性。本章解决了如何将无形的安全投入转化为可衡量的财务效益。 8.1 韧性效益的量化指标体系: 引入平均恢复时间(Mean Time To Recover, MTTR)、中断成本节省值(Cost Avoidance Value)等指标。 8.2 风险调整后的现金流贴现模型: 将未来潜在的风险暴露(以概率和影响度量化)纳入传统财务模型中,计算韧性投资的净现值。 8.3 从被动反应到主动治理: 总结如何将韧性建设从一次性的项目转化为企业持续的战略治理职能,确保系统在不断的演化中保持最优的风险-回报平衡。 --- 结语:面向未来的供应链进化 本书的最终目标是引导读者超越对“效率最大化”的单一迷恋,转向构建一个能够“自我学习、自我修复”的动态优化系统。在未来的全球贸易环境中,供应链的成功将不再由其最低的成本决定,而是由其抵御冲击、保持持续交付的能力所定义。本书提供的工具和框架,正是实现这一战略飞跃的蓝图。

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这本《物流系统仿真》实在是太令人惊喜了!我本来以为这会是一本枯燥的技术手册,充斥着复杂的公式和晦涩难懂的术语,但事实证明,我的担忧完全是多余的。作者以一种非常易于理解的方式,将物流系统仿真的核心概念娓娓道来,就像一位经验丰富的老师在循循善诱。我尤其欣赏的是书中对不同仿真软件的介绍和案例分析,它们真实地反映了在实际应用中可能遇到的各种挑战,以及如何运用仿真技术来解决这些问题。比如,书中关于仓库布局优化的案例,详细描述了如何通过仿真来测试不同的货架摆放方式、拣选路径策略,最终找到最高效的方案。这种理论与实践相结合的讲解方式,让我受益匪浅。而且,书中还涉及到了仿真模型的构建、参数的设置、结果的分析等各个环节,让我对整个仿真流程有了全面的认识。我甚至觉得,即使是完全没有接触过仿真领域的朋友,也能从这本书中找到乐趣,并逐渐领略到仿真技术的魅力。这本书不仅仅是关于“物流系统仿真”这个主题,它更像是一本关于如何用科学的方法去思考和解决复杂问题的大百科全书。

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《物流系统仿真》这本书,与其说是一本技术书籍,不如说是一本思维训练手册。作者通过对物流系统复杂性的剖析,引导读者跳出传统的线性思维模式,学会用动态、概率和系统的视角去审视问题。书中对多种仿真技术,如蒙特卡洛仿真、排队论仿真等的介绍,不仅仅是罗列公式,更是深入浅出地阐述了这些技术背后的逻辑和应用场景。我特别喜欢的是书中关于“仿真实验设计”的部分,它教导我如何系统地规划仿真实验,如何选择关键的参数进行调整,如何设计对照组来评估不同策略的效果。这让我明白,一次成功的仿真不仅仅是运行软件,更需要严谨的实验设计和细致的参数控制。书中还详细介绍了如何对仿真结果进行统计分析和可视化呈现,这对于向决策者沟通仿真结果至关重要。读完这本书,我感觉自己看待物流问题的方式发生了根本性的改变,我不再满足于表面的现象,而是开始深入挖掘系统内部的动态关系和潜在瓶颈。这本书记住了我未来工作中一个非常重要的思考工具。

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《物流系统仿真》这本书,绝对是一本值得反复阅读的经典之作。作者以其流畅的文笔和清晰的逻辑,将物流系统仿真的方方面面都展现得淋漓尽致。我特别喜欢书中对不同仿真软件的应用场景的对比,它帮助我理解了不同软件的特点和优势,从而能够根据实际需求做出更明智的选择。书中对仿真模型的构建过程,从数据收集、模型抽象到参数校准,都进行了详细的讲解,让我能够系统地掌握建模的核心技巧。而且,书中还深入探讨了仿真结果的分析和解释,如何从大量的仿真数据中提炼出有价值的信息,并将其转化为可行的改进措施,这对我来说是非常宝贵的经验。读完这本书,我感觉自己对物流系统有了全新的认识,不再是简单的“货物流动”,而是充满了动态变化、随机因素和决策优化,而仿真技术正是理解和掌控这些复杂性的有力工具。

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一本好书,能够点燃读者的好奇心,激发读者的探索欲,《物流系统仿真》无疑就是这样的一本书。我之前对物流系统的理解,还停留在比较浅显的层面,认为无非就是货物的搬运和仓储。但通过这本书,我才真正意识到,一个庞大的物流系统是如何在复杂的变量和不确定性中高效运转的。书中对仿真建模的精细化讲解,让我看到了如何将现实世界的物流过程抽象化、参数化,并最终转化为计算机可理解的语言。无论是关于生产线瓶颈的仿真分析,还是关于运输路线优化的案例,都让我惊叹于仿真技术在精细化管理和优化决策方面的强大能力。作者在书中还强调了仿真结果的有效性和验证的重要性,这让我明白了仿真并非“魔法”,而是一项需要严谨科学方法来支撑的技术。这本书不仅仅传授知识,更传递了一种严谨求实的科学态度。我甚至开始尝试将书中介绍的一些建模思路应用到我目前正在处理的一些物流挑战中,虽然只是初步尝试,但已经看到了显著的改善。

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《物流系统仿真》这本书,为我打开了通往高效物流运营的大门。它不仅仅是一本介绍仿真技术的书,更是一本关于如何用数据驱动决策、如何用科学方法解决实际问题的指南。我尤其欣赏书中对仿真软件的介绍,它不仅列举了市面上主流的仿真软件,还对其功能、优缺点进行了客观的评价,这对于我选择适合自己的工具非常有帮助。书中对各种仿真应用场景的深入剖析,例如需求预测、库存管理、运输网络优化等,都让我对仿真技术在物流领域的应用有了更清晰的认识。我特别喜欢的是书中关于“仿真模型的验证与确认”的章节,作者详细阐述了如何确保仿真模型能够准确地反映现实系统的行为,这是保证仿真结果可靠性的关键。读完这本书,我感觉自己不再是被动地接受物流流程,而是能够主动地去分析、优化和改进,这种能力上的提升是巨大的。

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如果说我之前对物流系统的认知是“看到”的,那么读完《物流系统仿真》之后,我的认知就变成了“理解”和“掌控”。这本书用一种非常系统化、可视化的方式,将物流系统内部的复杂动态展现出来。作者对各种仿真软件的介绍和比较,让我能够清晰地知道哪种工具适用于何种场景,极大地节省了我摸索的时间。书中关于仿真模型的构建,从数据的采集、预处理到模型的验证和优化,都提供了非常实用的指导。我尤其对书中关于“仿真结果的解读与应用”的章节印象深刻,它不仅教我如何分析数据,更教我如何将仿真结果转化为实际的决策和改进措施,这对于将仿真技术落地到实际工作中至关重要。这本书不仅仅是关于“物流系统仿真”这一个主题,它更像是一本关于如何用科学的方法去理解和解决任何复杂系统问题的“思维宝典”。

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这本书《物流系统仿真》给我带来的启发,远不止于对物流技术本身的理解。它更像是一次关于“如何科学地思考和解决问题”的深度体验。作者在书中对各种仿真方法的介绍,不仅仅是知识的灌输,更是思维模式的引导。我尤其对书中关于“仿真中的不确定性处理”的章节印象深刻,它让我明白了如何通过概率模型和统计方法来应对现实世界中无处不在的变数,这对于任何需要预测和规划的领域都至关重要。书中对物流配送网络优化的案例分析,更是将抽象的理论与具体的实践相结合,让我看到了仿真技术在提升效率、降低成本方面的强大威力。我开始尝试将书中提到的建模思路和分析方法应用到我目前工作中的一些物流环节,虽然过程还有待完善,但我已经看到了初步的成效,这让我对未来的优化工作充满了信心。

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《物流系统仿真》这本书,填补了我过去在物流领域知识体系中的一个重要空白。我一直对如何有效地管理和优化复杂的物流系统感到困惑,而这本书则像一盏明灯,为我指明了方向。作者在书中对离散事件仿真、基于代理的仿真等不同仿真技术进行的深入剖析,让我对它们的原理、优缺点以及适用场景有了清晰的认识。我特别欣赏书中对仿真实验的设计和数据分析方法的详细阐述,这让我明白了如何通过严谨的实验来验证不同的物流策略,并从中找出最优的解决方案。书中对仓库管理、运输路线规划、库存控制等具体物流场景的仿真案例,都极具启发性,让我看到了仿真技术在提升运营效率、降低成本、提高客户满意度等方面的巨大潜力。这本书不仅仅是一本技术书籍,更是一本能够帮助读者提升解决问题能力的实践指南。

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阅读《物流系统仿真》的过程,就像是在一场精彩绝伦的智力冒险。作者凭借深厚的专业知识和卓越的洞察力,将复杂难懂的仿真概念变得生动有趣,引人入胜。书中对不同仿真方法的对比分析,让我对离散事件仿真、连续仿真、基于主体的仿真等有了更为深刻的理解,也让我明确了它们各自的应用边界。我特别赞赏书中对仿真实验的设计和分析的详尽阐述,这让我明白,成功的仿真不仅仅是数据的输入和输出,更需要周密的实验设计和严谨的统计分析。书中对物流系统各个环节的仿真案例,如供应链协同、仓储自动化、最后一公里配送等,都极具参考价值,让我看到了仿真技术在提升运营效率、降低成本、增强客户满意度等方面的巨大潜力。这本书不仅提升了我对物流系统的理解,更重要的是,它培养了我用系统化、数据化的思维去解决问题的能力。

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读完《物流系统仿真》,我感觉自己仿佛掌握了一把开启复杂物流世界大门的钥匙。这本书的结构设计非常合理,从基础理论的铺垫,到各种仿真方法论的详细阐述,再到实际案例的应用,层层递进,让读者能够循序渐进地掌握知识。我印象最深刻的是书中关于离散事件仿真和基于代理的仿真的对比分析,作者通过生动的语言和形象的比喻,将这两种看似抽象的概念具象化,让我能够清晰地理解它们各自的优势和适用场景。在案例分析部分,书中展示了如何利用仿真来优化配送网络、预测库存水平、评估自动化设备的影响等等,这些案例都非常贴近实际的商业需求,让我看到了仿真技术在提升运营效率、降低成本方面的巨大潜力。更重要的是,这本书并没有仅仅停留在“是什么”的层面,它还深入探讨了“为什么”和“怎么做”,例如如何选择合适的仿真软件、如何构建准确的仿真模型、如何进行敏感性分析等等,这些内容对于想要将仿真技术应用于实际工作中的读者来说,无疑是宝贵的财富。这本书也激发了我对物流领域更深入的探索欲望,我开始思考如何在自己的工作中引入仿真方法,来解决一些长期存在的难题。

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