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出版者:Irwin/McGraw-Hill

作者:Mark W. Johnston

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2010-8

价格:USD 58.54

装帧:

isbn号码:9780070172470

丛书系列:

图书标签:

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《数据驱动的供应链优化：洞察、策略与实践》 内容简介 在当今瞬息万变的全球商业环境中，供应链已不再仅仅是物流和仓储的简单组合，而是企业核心竞争力的关键所在。一本专注于数据驱动的供应链优化的权威著作，旨在为企业领导者、供应链专业人士以及决策制定者提供一套全面、深入且极具实操性的框架。本书超越了传统的教科书理论，直击现代供应链面临的复杂挑战，并以前瞻性的视角，揭示了如何利用前沿数据分析技术，实现效率飞跃、成本削减和风险最小化。 本书共分为六个核心部分，层层递进，构建起一个完整的“数据赋能供应链”的生态系统。 --- 第一部分：现代供应链的数字化转型与数据基础（The Digital Imperative and Data Foundation） 本部分深入剖析了当前全球供应链面临的宏观环境——地缘政治不确定性、快速迭代的市场需求、以及对可持续性的日益增长的要求。重点强调了数字化转型不再是可选项，而是生存的必需。 核心议题包括： 1. 供应链的“数据鸿沟”识别： 探讨了企业当前数据采集、清洗和整合中存在的痛点，从传统的ERP/WMS系统到新兴的物联网（IoT）传感器和区块链记录，分析不同数据源的价值与局限。 2. 数据治理与质量保障（Data Governance）： 强调高质量数据是任何优化策略的基石。详细阐述了建立跨部门数据标准、确保数据准确性、实时性和可追溯性的方法论。 3. 构建统一的数据视图（Single Source of Truth）： 如何打破信息孤岛，建立一个覆盖需求预测、库存管理、采购执行和客户交付全流程的集成化数据平台，为后续的分析和决策奠定基础。 --- 第二部分：需求预测的精准革命（Precision in Demand Forecasting） 需求预测的准确性直接决定了库存水平和客户满意度。本书将传统统计模型与先进的机器学习算法相结合，提供了一套更具鲁棒性的预测体系。 关键章节内容： 1. 超越时间序列：融合外部驱动因素： 介绍如何将宏观经济指标、社交媒体趋势、竞争对手动态、甚至天气数据纳入预测模型。重点讲解因果关系建模在预测中的应用，而非仅仅依赖历史数据。 2. 机器学习与深度学习的应用： 详细解析了如梯度提升机（GBM）、循环神经网络（RNN）在处理复杂、非线性需求模式时的优势。并提供了实际案例演示如何训练和验证这些模型，以应对“牛鞭效应”的挑战。 3. 情景规划与预测不确定性量化： 教导读者如何量化预测误差的概率分布，并利用蒙特卡洛模拟技术，为不同风险偏好的决策提供数据支持，从而优化安全库存的设置。 --- 第三部分：库存与物流的智能决策（Intelligent Inventory and Logistics Optimization） 本部分专注于将预测转化为行动，优化资本效率和交付速度。 深度探讨的主题： 1. 动态库存策略（Dynamic Stocking Policies）： 摒弃一刀切的补货规则，转而采用基于服务水平目标、持有成本和潜在缺货风险的动态优化模型。详细介绍了多级库存优化（MEIO）的数学原理及实施路径。 2. 网络设计与选址优化： 运用运筹学模型（如设施选址问题P-Median/Set Covering）结合实时交通和成本数据，对配送中心（DC）和转运枢纽进行周期性审查和重新优化。 3. 最后一英里的数据洞察： 分析了实时路线优化（VRP）的最新进展，特别是如何利用众包数据和预测性拥堵模型，提升准时交付率（OTD）并降低燃料消耗。探讨了无人机、自动化车辆等新兴技术的集成策略。 --- 第四部分：采购与供应商绩效的量化管理（Quantified Procurement and Supplier Performance） 采购决策的优化不再依赖关系或议价能力，而是建立在对供应商风险和绩效的全面数据评估之上。 核心内容涵盖： 1. 供应商风险的综合评分卡： 介绍如何整合财务稳定性、交货准时率（OTD）、质量缺陷率（DPPM）、环境社会治理（ESG）合规性等多个维度，建立一个多因素的供应商风险指数。 2. 基于行为的合同优化： 探讨如何利用合同执行数据，识别供应商的真实履约能力，从而进行更具弹性和激励性的合同条款设计，例如基于绩效的浮动定价模型。 3. 数字化采购与自动化： 深入研究机器人流程自动化（RPA）在处理发票匹配、订单确认等重复性任务中的应用，以及如何利用自然语言处理（NLP）分析合同文本，加速合规审查流程。 --- 第五部分：供应链的韧性、透明度与可持续性（Resilience, Visibility, and Sustainability） 本部分聚焦于构建能够抵御冲击、完全透明且对环境负责的供应链。 关键技术与策略： 1. 端到端可见性（E2E Visibility）： 讲解如何通过集成供应链控制塔（Control Tower）的概念，整合来自所有合作伙伴的实时数据流，实现对在途库存、在制品和潜在延误的即时预警。 2. 韧性建模与压力测试： 如何使用数字孪生（Digital Twin）技术模拟“黑天鹅”事件（如港口关闭、自然灾害），量化其对成本和交付的影响，并预先设计恢复（Recovery）策略。 3. 可持续性指标的量化： 不仅关注合规性，更侧重于“绿色”供应链的量化管理。如何跟踪和优化产品的“碳足迹”——从原材料采购到最终回收的每一个环节，并利用区块链技术确保数据的不可篡改性。 --- 第六部分：赋能决策的分析工具箱（The Analytical Toolbox for Decision Making） 最后一部分是操作指南，详细介绍了实施数据驱动优化的具体工具和方法。 实用指南包括： 1. 诊断性分析与根本原因追溯： 如何利用数据可视化工具，快速定位供应链中的瓶颈和异常点，并应用“五问法”（5 Whys）结合数据证据，进行根本原因分析。 2. 预测性与规范性分析的桥梁： 阐述如何将预测结果转化为明确的行动建议（规范性分析），例如，系统自动建议最优的采购批量或调整生产计划，而不是仅仅提供报告。 3. 组织文化与技能重塑： 强调技术实施的成功依赖于人的因素。如何培养跨职能团队的数据素养，建立数据驱动的决策文化，确保新系统和新流程被有效采纳和持续改进。 本书的最终目标是帮助读者从“反应式管理”跨越到“预测性与规范性控制”，将供应链转变为一个灵活、高效、具有自我学习能力的战略资产。它提供的不是抽象的概念，而是可以立即在实践中应用的、经过验证的分析模型和实施路线图。

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