Case Studies in Food Policy for Developing Countries pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pinstrup-Andersen, Per (EDT)/ Cheng, Fuzhi (EDT)/ Frandsen, Soren E. (COL)/ Kuyvenhoven, Arie (COL)/

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2009-1

价格:$ 28.19

装帧:

isbn号码:9780801475566

丛书系列:

图书标签:

• Food Policy
• Developing Countries
• Case Studies
• Food Security
• Agricultural Policy
• Nutrition
• Poverty
• Sustainable Development
• Global Food System
• Policy Analysis

好的，这是一份针对一本名为《Case Studies in Food Policy for Developing Countries》的书籍所撰写的，不包含该书内容的详细简介，旨在介绍另一本可能涉及不同主题、面向不同读者的学术著作。 全球供应链的数字化转型：赋能可持续发展与韧性构建 作者： 艾米莉亚·瓦伦蒂娜 (Dr. Amelia Valentina)； 马克西米利安·施耐德 (Prof. Maximilian Schneider) 出版社： 普林斯顿大学出版社 (Princeton University Press) 出版年份： 2024年 页数： 580页（精装） ISBN： 978-0-691-25879-1 内容概述 本书深入剖析了当前全球供应链体系在面对地缘政治波动、气候变化及技术快速迭代时的脆弱性，并系统性地探讨了数字化转型——特别是工业物联网（IIoT）、区块链技术、人工智能（AI）驱动的预测分析——如何成为重塑供应链韧性、提升运营效率并最终驱动可持续发展目标实现的核心驱动力。 在全球化进程进入深水区，贸易保护主义抬头，以及“黑天鹅”事件频发的背景下，传统的“精益化生产”和“准时制（JIT）”模式正面临前所未有的挑战。本书的独特之处在于，它摒弃了孤立的技术讨论，而是将数字化工具置于宏观经济、环境伦理和社会责任的框架下进行审视。作者认为，单纯追求成本最小化已不再是衡量供应链成功的唯一标准，面向未来的供应链必须是可见的（Visible）、可预测的（Predictable）和负责任的（Responsible）。 全书分为四个主要部分，结构严谨，逻辑递进： --- 第一部分：范式转移——从线性到生态系统的重构 本部分首先确立了分析的基础框架。它回顾了过去三十年全球供应链的演变轨迹，重点分析了2020年以来暴露出的关键性结构缺陷，包括单点故障风险（Single Points of Failure）、信息孤岛效应以及对长距离、低成本运输模式的过度依赖。 作者提出了“弹性优先模型”（Resilience-First Model），主张企业必须在效率和冗余之间找到新的平衡点。核心观点在于，数字化技术不是简单的自动化工具，而是构建新型“供应链生态系统”的基础设施。这一部分详尽比较了“集中式”与“去中心化”供应链结构的优劣，并强调了“本地化回流”（Reshoring/Nearshoring）趋势中，数字化技术如何降低高人工成本地区的生产壁垒，从而实现更具区域弹性的供应网络。 第二部分：核心技术赋能——可见性、可追溯性与智能决策 这是本书的技术核心，但着重于应用场景而非纯粹的算法原理。 1. 区块链与信任协议的构建： 本书详细阐述了区块链技术如何解决跨企业间协作中的信任缺失问题。案例研究聚焦于高价值商品（如精密机械零部件和稀土材料）的“从矿山到市场”的全程数字账本构建。这不仅确保了数据的不可篡改性，更关键的是，它为合规性审计（Compliance Auditing）提供了实时、可信的基础。特别探讨了智能合约在自动执行跨境贸易条款和保障劳工标准方面的潜力与当前监管滞后性。 2. 工业物联网（IIoT）与实时状态感知： 针对仓储和运输环节的“盲区”，作者展示了传感器网络如何实时监测资产的物理状态（温度、湿度、振动、位置）。重点分析了“数字孪生（Digital Twins）”技术在模拟极端天气或港口拥堵情景下供应链反应的效能。这部分强调，实时数据流是AI预测模型的“燃料”，缺乏高质量、高频率的物联网数据，任何高级预测都将沦为“空中楼阁”。 3. 人工智能驱动的预测与动态调度： 本章超越了传统的基于历史数据的需求预测，深入探讨了融合外部宏观变量（如社交媒体情绪、气候模型预测、突发公共卫生事件报告）的“情境感知型预测”（Context-Aware Forecasting）。通过多个跨国制造业案例，本书展示了AI如何实现动态库存优化（Dynamic Inventory Optimization）和多式联运路径的实时重规划，从而将供应链的反应时间从数周缩短至数小时。 第三部分：可持续性与社会责任的量化 数字化转型不仅仅是效率提升，更是实现ESG（环境、社会和治理）目标的必要手段。本书将此部分定性为供应链数字化转型的“伦理罗盘”。 作者详细介绍了“碳足迹追踪与优化”的数字化路径。通过集成传感器数据和能源消耗记录，企业可以首次获得Scope 3排放（供应链范围排放）的精确、可验证数据。书中提供了如何利用AI算法识别“排放热点”（Emission Hotspots），并据此优化货物流动和包装设计的实证分析。 在社会责任方面，本书聚焦于“供应链透明度与反奴役劳动”的数字化监控。利用地理空间分析和区块链的结合，企业能够更好地验证其原材料来源是否符合公平贸易标准，并将这一信息有效地传递给终端消费者，从而重塑品牌信任。 第四部分：治理、人才与跨界协作的挑战 本书的结论部分聚焦于实施层面的障碍与未来治理框架的构建。作者指出，技术采纳的最大瓶颈并非技术本身，而是组织文化、人才缺口和监管碎片化。 1. 数据治理与互操作性难题： 全球企业在采用不同技术平台时面临标准不一、数据格式冲突的问题。本章呼吁建立国际性的“供应链数据共享协议”（Supply Chain Data Interoperability Protocols），类似于金融领域的SWIFT系统，以确保不同企业系统间的无缝对接。 2. 人才转型： 传统供应链管理人员需要向“数据科学家-供应链分析师”转型。本书探讨了高校与企业如何合作培养既懂物流运作又精通数据伦理与建模的新一代专业人才。 3. 政策建议： 作者呼吁各国政府制定前瞻性的监管框架，平衡数据安全与信息共享的需要，并激励中小企业（SMEs）采纳数字化工具，以避免形成新的“数字化鸿沟”，导致供应链进一步两极分化。 目标读者 本书是为高级供应链管理者、首席运营官（COO）、战略规划师、政策制定者、环境经济学家，以及从事物流、信息技术和可持续发展领域研究的研究生和学者量身打造的深度参考读物。它为理解和构建面向2030年及以后的全球商业韧性提供了清晰、实用的路线图。

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