物流信息技术与管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:297

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出版时间:2009-11

价格:30.00元

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isbn号码:9787564206178

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• 物流信息技术
• 物流管理
• 供应链管理
• 信息系统
• 电子商务
• 数据分析
• 物联网
• 数字化转型
• 智能物流
• 物流信息化

《现代物流运作体系构建与实践》 引言： 在瞬息万变的全球经济格局下，物流不再仅仅是货物运输的简单过程，而是已经发展成为企业核心竞争力的重要支撑，是连接生产与消费、驱动经济循环的关键枢纽。一个高效、协同、智能的现代物流运作体系，能够显著降低运营成本，提升客户满意度，并最终为企业赢得市场优势。本书旨在系统性地探讨如何构建与实践这样一个先进的物流运作体系，从战略规划到具体操作，从技术赋能到人才培养，为企业在复杂多变的商业环境中打造坚实的物流基石提供全面指导。 第一章：现代物流运作体系的战略定位与规划 在信息技术日新月异、全球供应链日益复杂的今天，任何企业在谋求可持续发展时，都无法回避物流运作的战略性问题。本章将深入剖析物流在企业整体战略中的核心地位，探讨如何将其与企业的市场定位、产品生命周期、客户需求以及财务目标等紧密结合，形成一体化的发展蓝图。 物流的战略价值重塑： 我们将首先回顾物流传统观念的局限性，重点阐述其在现代商业模式下的战略性转变为“价值创造者”。这包括如何通过优化物流流程来提升品牌形象、增强客户忠诚度，以及在激烈的市场竞争中形成差异化优势。 企业级物流战略的制定： 本节将指导读者如何系统地制定企业层面的物流战略。这包括对宏观经济环境、行业趋势、竞争对手物流能力的深度分析，以及对企业自身资源、能力和战略目标的清晰界定。我们将介绍多种战略分析工具（如SWOT、PESTEL等）在物流战略规划中的应用，并强调战略的灵活性与前瞻性，以应对未来的不确定性。 供应链协同的战略考量： 现代物流运作体系的构建，离不开与其他环节的深度协同。本节将聚焦于如何将物流战略融入更广阔的供应链协作网络。我们将探讨“端到端”可见性、信息共享、风险共担以及利益共享等关键要素，以及如何在战略层面确立与供应商、制造商、分销商、零售商乃至最终客户的伙伴关系。 可持续物流的战略整合： 随着社会对环境保护和社会责任的日益重视，可持续发展已成为企业战略不可或缺的一部分。本章将探讨如何将绿色物流、循环物流等理念融入企业物流战略，实现经济效益与环境效益的双赢。我们将分析低碳运输、节能仓储、可回收包装等方面的战略意义，以及如何在战略规划中设置可衡量的可持续发展目标。 数字化转型的战略驱动： 数字化和智能化是现代物流发展的必然趋势。本节将从战略层面解读数字化转型对物流运作体系的影响。我们将探讨如何通过数据分析、人工智能、物联网等技术，实现物流流程的优化、决策的智能化以及服务模式的创新，从而为企业构建面向未来的物流竞争优势。 第二章：仓储网络与设施的优化设计 仓储是物流运作体系中的核心节点，其布局、设计和管理水平直接影响着物流效率、成本以及客户服务质量。本章将从战略和战术层面，深入探讨如何构建与优化现代化的仓储网络与设施。 仓储网络规划与选址： 科学的仓储网络规划是降低运输成本、缩短配送时间的关键。本节将介绍多种仓储网络规划模型，如集中式与分散式仓储的优劣分析，以及如何根据市场需求、运输成本、土地成本、劳动力可得性等因素，进行最优的仓储选址。我们将探讨动态网络调整的必要性，以适应市场变化。 现代化仓储设施的设计理念： 本节将重点介绍现代化仓储设施在设计层面需要考虑的关键要素。这包括空间利用率最大化、自动化设备集成、温湿度控制、安全消防系统、能源效率提升等。我们将区分不同类型仓储（如通用仓库、冷链仓库、危险品仓库）的设计特点，并强调以人为本的设计原则，确保操作人员的安全与便捷。 仓储内部布局与流程优化： 仓储内部的布局直接影响着入库、存储、拣选、包装、发货等各项操作的效率。本节将深入分析不同存储方式（如货架、自动化立体库）、通道设计、分区策略以及先进的拣选技术（如分区拣选、批量拣选、波次拣选）的应用。我们将强调流程再造和持续改进，以消除瓶颈，提升吞吐能力。 仓储自动化与智能化技术应用： 自动化与智能化是提升仓储效率与准确性的重要途径。本节将系统介绍各类仓储自动化设备（如AGV、AMR、自动分拣系统、穿梭车）和智能化技术（如WMS系统、RFID、条码技术、机器视觉、AI驱动的仓库管理）。我们将分析不同技术的适用场景、投资回报以及集成部署的挑战与机遇。 仓储绩效评估与改进： 持续的绩效评估是仓储运作管理的核心。本节将介绍关键的仓储绩效指标（KPI），如库存周转率、订单拣选准确率、准时发货率、仓库空间利用率、单位面积产出等。我们将探讨如何通过数据分析来识别改进机会，并介绍PDCA循环等持续改进方法在仓储管理中的应用。 第三章：运输管理与网络优化 运输是物流链条中最活跃、成本占比最高的环节之一。本章将聚焦于如何通过科学的管理与先进的技术，构建高效、经济、绿色的运输体系。 运输模式的选择与组合： 不同的运输模式（公路、铁路、水路、航空）各有优劣，适用场景也各不相同。本节将深入分析各种运输模式的特点、成本效益、时效性、可靠性以及环境影响。我们将探讨如何根据货物特性、运输距离、时效要求和成本预算，选择最优的运输模式，并介绍多式联运等组合运输方式的优势。 运输网络的设计与优化： 优化运输网络可以显著降低运输成本和提高配送效率。本节将介绍运输网络设计的基本原则，包括枢纽-辐射式网络、点对点网络等。我们将深入探讨如何利用运筹学中的模型（如车辆路径问题VRP）和仿真技术，进行运输网络的动态优化，实现集约化运输和降本增效。 承运商管理与合同谈判： 与可靠的承运商建立良好的合作关系是保证运输服务质量的关键。本节将指导读者如何进行承运商的选择、评估、管理以及合同的谈判。我们将重点关注服务水平协议（SLA）、运价结构、保险条款、风险分担以及长期战略合作关系的重要性。 运输可视化与实时监控： 缺乏对货物在途状态的实时了解，是许多企业在运输环节面临的挑战。本节将介绍如何利用GPS、RFID、物联网传感器以及专业运输管理系统（TMS），实现运输过程的实时可视化监控。我们将重点分析实时数据如何用于提升调度效率、预测延误、保障货物安全以及提供客户增值服务。 绿色运输与碳减排策略： 积极响应全球可持续发展的号召，发展绿色运输刻不容缓。本节将探讨多种绿色运输策略，如优化燃油效率、推广新能源车辆、采用更环保的运输模式、减少空载率、优化路线规划以降低里程等。我们将分析如何通过数据驱动的方法，量化和管理运输过程中的碳排放，并制定有效的减排计划。 第四章：库存管理与风险控制 库存是连接生产与销售的缓冲带，但过高的库存会占用大量资金并增加损耗，而库存不足则可能导致缺货和客户流失。本章将深入探讨如何实现精益库存管理，并有效控制库存风险。 库存策略与模型选择： 不同的业务场景需要不同的库存管理策略。本节将介绍多种经典的库存管理模型，如经济订货批量（EOQ）、再订货点（ROP）、安全库存计算方法等。我们将重点分析准时制生产（JIT）、看板管理、供应商管理库存（VMI）等精益库存理念，以及如何根据产品特性（如易损品、高价值品）和需求波动性选择合适的策略。 库存分类与ABC分析： 对库存进行科学分类，并采取差异化管理策略，是提升管理效率的关键。本节将详细介绍ABC分析法，即根据库存项目的价值或重要性将其分为A、B、C三类，并对不同类别的库存实施不同的管理力度和盘点频率。 库存可见性与准确性提升： 准确、实时的库存信息是有效管理的基础。本节将介绍如何通过条码、RFID、WMS系统等技术手段，提高库存数据的准确性和可见性。我们将探讨盘点策略（如周期盘点、永续盘点）的实施，以及如何通过流程优化减少账实差异。 库存风险识别与防范： 库存面临多种风险，如陈旧积压、损坏、盗窃、需求预测偏差等。本节将深入分析各类库存风险的成因，并提供相应的防范措施，如建立严格的入库、出库、保管制度，定期进行商品报损管理，以及通过数据分析优化需求预测。 供应链中的库存协同： 在复杂的供应链中，单靠企业自身很难实现最优的库存水平。本节将探讨如何通过供应链协同，实现库存的优化。例如，与供应商共享库存信息，开展VMI，以及建立应急库存计划，以应对突发事件。 第五章：物流信息系统的建设与应用 信息系统是现代物流运作的“大脑”与“神经系统”，其建设与应用水平直接决定了物流运作的智能化程度和效率。本章将重点探讨物流信息系统的关键构成、建设原则以及应用价值。 物流信息系统的整体架构： 本节将介绍现代物流信息系统的典型架构，包括企业资源计划（ERP）、仓储管理系统（WMS）、运输管理系统（TMS）、订单管理系统（OMS）、客户关系管理（CRM）等核心模块，以及它们之间的集成关系。我们将强调信息系统的分层化、模块化以及平台化发展趋势。 关键物流信息系统的功能与选型： 我们将深入剖析WMS和TMS两大核心物流信息系统的功能特点、实施要点以及选型标准。例如，WMS在库存管理、作业调度、数据采集方面的作用；TMS在路线优化、承运商管理、在途追踪方面的价值。我们将提供选型时的关键考量因素，如系统集成能力、用户友好性、可扩展性以及供应商的可靠性。 数据采集与处理技术： 高质量的数据是信息系统发挥作用的基础。本节将介绍条形码、RFID、传感器、移动终端等数据采集技术，以及数据清洗、整合、分析等数据处理方法。我们将重点阐述如何通过准确、及时的数据采集，为物流决策提供支撑。 物流信息系统的集成与互联互通： 在一个日益互联的商业环境中，物流信息系统之间的顺畅集成至关重要。本节将探讨EDI（电子数据交换）、API（应用编程接口）等集成技术，以及如何构建开放、兼容的信息平台，实现企业内部各系统以及与外部合作伙伴系统之间的数据共享与业务协同。 物流大数据与智能化决策： 大数据分析和人工智能技术正在深刻地改变物流业。本节将介绍如何利用物流大数据进行需求预测、路线优化、风险预警、绩效分析等，实现物流运作的智能化决策。我们将展望未来物流信息系统在自动化调度、预测性维护、智能客服等方面的潜力。 第六章：物流服务与客户体验管理 在竞争激烈的市场中，卓越的物流服务是赢得客户、建立品牌忠诚度的重要途径。本章将聚焦于如何构建以客户为中心的物流服务体系，并提升客户体验。 客户需求分析与服务设计： 深刻理解客户需求是设计优质物流服务的起点。本节将介绍如何通过市场调研、客户访谈、数据分析等方式，挖掘客户对配送时效、服务质量、信息透明度、退换货便利性等方面的需求。在此基础上，我们将探讨如何设计差异化的物流服务产品，以满足不同客户群体的需求。 全流程的客户体验管理： 客户体验贯穿于物流服务的每一个环节，从下单、配送到售后。本节将强调如何管理客户在整个物流流程中的感知与互动。我们将重点关注信息透明度（如订单追踪、实时配送提醒）、配送员的专业素养、包装的完好性、以及便捷高效的退换货流程。 准时达与可靠性承诺： 准时与可靠的配送是客户最基本也是最重要的期望。本节将探讨如何通过优化仓储、运输、订单管理等环节，提高配送的准时率和准确率。我们将介绍如何设置合理的时效承诺，并建立有效的延误预警与客户沟通机制。 逆向物流与退换货服务： 完善的逆向物流和便捷的退换货服务，能够有效提升客户满意度和品牌形象。本节将探讨如何设计高效、低成本的逆向物流流程，包括退货的收集、检验、处理以及后续的再利用或销毁。我们将强调以客户为中心的退货政策，并优化退货流程的便捷性。 物流服务绩效评估与持续改进： 定期评估物流服务绩效，并根据客户反馈进行持续改进，是保持竞争力的关键。本节将介绍关键的物流服务绩效指标（KPI），如订单准时完成率、客户满意度评分（CSAT）、净推荐值（NPS）、投诉率等。我们将探讨如何利用这些数据来识别服务短板，并制定具体的改进计划。 第七章：物流人才培养与组织能力建设 人是物流运作的核心驱动力，优秀的人才队伍和高效的组织能力是支撑现代物流体系可持续发展的基石。本章将探讨如何吸引、培养和保留物流人才，以及如何构建具有竞争力的物流组织。 物流人才的画像与需求： 随着物流业的智能化、数字化转型，对人才的需求也日益多元化。本节将分析不同层级、不同职能的物流人才所需的知识、技能和素质，包括操作技能、管理能力、技术素养、分析能力等。我们将探讨行业对复合型人才的需求，如既懂技术又懂业务的物流工程师。 全方位的物流人才培养体系： 本节将介绍如何构建一套完善的物流人才培养体系，包括新员工入职培训、在岗技能提升、专业知识进修、领导力发展等。我们将探讨企业内部培训、外部合作培训（如高校合作、专业机构认证）以及在线学习平台等多种培养方式。 激励机制与职业发展路径： 建立有效的激励机制和清晰的职业发展路径，是吸引和保留优秀人才的关键。本节将探讨如何通过薪酬福利、绩效奖金、晋升通道、股权激励等方式，激励员工提升绩效，并为员工提供清晰的职业发展方向，让他们看到在企业内的成长空间。 物流组织的结构与文化建设： 高效的组织结构和积极的企业文化是支撑物流运作体系发挥最大效能的土壤。本节将探讨扁平化、敏捷化的组织结构设计，以及如何营造以客户为中心、注重创新、鼓励协作、勇于担当的物流组织文化。 领导力在物流变革中的作用： 在物流业快速发展的背景下，优秀的领导力是推动变革、引领团队前进的关键。本节将探讨物流高层管理者应具备的战略视野、创新思维、变革管理能力以及团队领导能力，并分析领导者如何在不确定环境中做出明智决策，激励团队克服挑战。 结论： 构建一个卓越的现代物流运作体系，是一项系统性、长期性、且充满挑战的工程。本书从战略定位到人才培养，涵盖了物流运作的关键环节。通过对本书内容的深入学习与实践，读者将能够系统地理解现代物流的精髓，掌握构建高效、智能、绿色物流运作体系的方法与工具，从而在激烈的市场竞争中，为企业打造坚实的运营基石，实现可持续发展。

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