具体描述
《物流运筹方法实训教程》根据物流运筹学的知识体系设计了七大实训模块，包括实训工具安装与操作、预测与决策问题求解、线性规划问题求解、整数规划问题求解、运输规划问题求解、项目计划问题求解和动态规划问题求解，并按学时规划成20个实训项目。各实训使用操作简单、应用广泛的Excel软件或通俗易懂的WinQSB软件作为工具，采用图文界面与文字叙述相结合的方法讲解具体的操作过程，同时又设计了难易程度不同的这实训题并提供相应的参考答案。《物流运筹方法实训教程》既可作为高职高专院校、成人院校或网络教育学院等物流管理专业的实训教材，也可供特流从业人员学习与参考。此外 ，《物流运筹方法实训教程》还可以作为学习Excel和WinQSB软件的参考书。
《现代供应链优化与决策分析》 内容提要： 本书聚焦于当前全球化背景下，企业在复杂多变的市场环境中，如何构建和管理高效、敏捷且具备韧性的现代供应链系统。全书紧密围绕“优化”与“决策”两大核心主线，深入剖析了从需求预测、库存规划、运输网络设计到风险管理和数字化转型的全流程方法论与实战应用。 第一部分：供应链基础架构与战略重塑 本部分首先界定了现代供应链的内涵与外延，强调其已不再是简单的物流串联，而是集信息流、资金流和实物流于一体的价值网络。我们探讨了供应链战略与企业整体战略的协同机制，解析了不同的供应链结构模式（如推拉混合型、敏捷型、韧性型）在不同行业应用中的适用性。重点阐述了供应链风险的识别、量化和预警体系的构建，特别关注了地缘政治、自然灾害和突发公共卫生事件对全球供应链的冲击与管理策略。 章节重点： 供应链战略层次分析；全球供应链布局与区域化趋势；供应链韧性（Resilience）与可持续性（Sustainability）的集成；供应链绩效的平衡计分卡（BSC）应用。 第二部分：需求预测与精准计划 准确的需求预测是供应链管理的基础。本书系统梳理了从传统的统计学方法（如时间序列分析、回归模型）到先进的机器学习（ML）和人工智能（AI）驱动的预测技术。我们强调了集成业务规划（IBP）和销售与运营计划（S&OP）流程的落地实施，旨在消除企业内部的“信息孤岛”，确保计划的协同性与一致性。此外，针对需求变异性高（High Volatility）的产品，本书提供了应对策略，如基于情景分析的滚动式预测。 章节重点： 复杂需求模式下的预测模型选择；协同预测（Collaborative Forecasting）机制；S&OP/IBP流程的五个关键步骤详解；预测误差的归因分析与持续改进。 第三部分：库存优化与精益控制 库存作为供应链中的重要缓冲和资金占用点，其优化是降低运营成本的关键。本书深入探讨了库存控制的理论基础，包括随机库存模型（如EOQ的扩展应用）、多级供应链库存优化（MSLP）以及在不确定性下的安全库存计算。我们引入了现代的库存策略，如基于价值和风险的ABC/XYZ分类法、动态调整的再订货点策略，以及VMI（供应商管理库存）的实施细节。尤其关注了电商和多渠道零售背景下的虚拟库存与集中式库存池管理。 章节重点： 动态安全库存计算模型；多级库存协同策略；SKU生命周期管理与库存报废风险控制；数字化工具在实时库存可见性中的应用。 第四部分：运输与网络优化 运输是连接供应链各个节点的物理桥梁。本部分侧重于运输网络的战略规划和战术执行。内容涵盖了设施选址的优化模型（如重力中心法、整数规划法），运输模式的选择与组合（海、陆、空、铁的多式联运）。在战术层面，详细解析了车辆路径优化（VRP）的经典算法与启发式求解方法，以及承运人选择、费率谈判和在途可视化技术。我们还探讨了“最后一公里”配送的挑战与创新解决方案，如微型配送中心（Micro-Fulfillment Centers）的布局。 章节重点： 设施选址的数学规划模型；VRP的实际约束处理；回程（Backhauling）优化；运输管理系统（TMS）的核心功能与集成。 第五部分：数字化转型与前沿趋势 供应链的未来在于数据的深度应用和技术的融合。本部分探讨了新兴技术如何重塑供应链的运作模式。内容包括物联网（IoT）在资产跟踪与环境监测中的应用、区块链技术在提升供应链透明度与可追溯性方面的潜力、以及大数据分析在异常检测和流程自动化中的作用。此外，本书也涵盖了绿色供应链的构建原则，探讨了循环经济模式下的逆向物流设计，以实现经济效益与环境责任的统一。 章节重点： 供应链中的数字孪生（Digital Twin）概念；利用AI进行预测性维护；自动化仓储（AS/RS）与机器人技术对拣选效率的提升；可持续性指标（如碳足迹）的量化与报告。 适用对象： 本书适合高等院校供应链管理、工业工程、工商管理等专业的本科生和研究生作为教材或参考书。同时，也面向企业中从事采购、计划、仓储、运输、供应链项目管理及高层决策的专业人士，旨在提供理论深度与实操广度兼备的知识体系，助力其解决实际业务中的复杂优化难题。 本书特色： 本书强调理论与实践的紧密结合，虽然不侧重于具体的软件操作步骤，但所有理论模型均配以清晰的逻辑推导和案例分析，帮助读者理解背后的决策原理，从而能够更有效地评估、选择和应用市场上的各类供应链管理工具和解决方案。其核心价值在于培养读者运用系统思维、量化分析和战略眼光，驱动供应链持续改进和价值创造的能力。
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