具体描述
《信息系统互操作理论、技术与交通应用》是作者长期从事智能系统与安全技术研究的基础理论、关键技术和工程应用等方面的成果总结。《信息系统互操作理论、技术与交通应用》重点阐述了信息系统互操作的一些重要共性问题，包括：互操作体系框架、理论及应用模型，互操作核心算法，互操作平台构建、实现关键技术及工程应用等；信息系统互操作体系框架，互操作与元数据的关系，支持分布式、异构、局部自治和高性能系统互联的开放互操作模型，以及面向分布式、异构系统的信息系统互操作基础理论和关键技术。
《信息系统互操作理论、技术与交通应用》可供从事交通运输工程、计算机技术等相关领域理论研究和技术开发的科技人员，以及高等院校相关专业的教师和研究生学习参考。
跨越边界：现代物流与供应链的数字化转型 本书聚焦于在日益复杂和全球化的市场环境下，企业如何利用先进的信息技术实现物流与供应链的全面优化与智能化。 第一部分：数字化浪潮下的供应链重塑 第一章：全球供应链的结构性挑战与机遇 本章深入剖析了当前全球供应链面临的固有挑战，包括地缘政治风险的不确定性、消费者需求模式的快速变化（如个性化、即时性要求），以及环境可持续性带来的合规压力。我们将探讨传统的、线性供应链模式已无法有效应对这些动态变化。 风险的量化与应对： 介绍如何利用大数据分析和情景模拟工具，对供应链中断风险进行早期识别、量化评估，并建立快速反应机制。 “韧性”与“敏捷性”的平衡： 探讨如何设计具有内在弹性的网络结构，使其在保持高效率的同时，能够迅速适应突发事件，例如港口拥堵或原材料短缺。 可持续性的驱动力： 分析“绿色供应链”不仅仅是合规要求，更是提升品牌价值和运营效率的战略方向。重点介绍生命周期评估（LCA）在优化物流路径和包装材料中的应用。 第二章：物联网（IoT）在仓储与运输中的深度集成 本章全面阐述了物联网技术如何从根本上改变对物理资产和货物状态的实时掌控能力。 智能仓储环境的构建： 详细介绍配备了传感器、RFID和自主移动机器人（AMR）的现代化仓库。讨论数据采集的颗粒度如何提升库存准确性（Inventory Accuracy）至99.9%以上。 资产跟踪与预测性维护： 研究如何利用安装在卡车、集装箱和关键设备上的传感器，实现对运输过程中的温度、湿度、震动等关键质量指标的连续监控。重点阐述预测性维护模型如何减少非计划停机时间。 数字孪生在物流规划中的应用： 探讨利用传感器数据构建物流网络、仓库布局乃至整个配送中心的数字孪生模型，用于模拟操作流程、优化布局和测试自动化策略的有效性。 第二部分：数据驱动的决策与自动化执行 第三章：大数据分析在需求预测与库存优化中的实践 本书强调，数据是新时代的“石油”，但只有经过精炼才能发挥价值。本章专注于如何将海量的历史交易数据、社交媒体情绪数据、宏观经济指标等非结构化数据转化为可执行的库存和采购策略。 高级时间序列模型： 介绍除传统ARIMA模型外的先进机器学习方法（如梯度提升树、深度学习网络）在处理高度波动性需求（如时尚品、季节性商品）时的优势。 动态安全库存策略： 提出基于实时需求波动和供应商绩效数据的动态调整安全库存水平的算法框架，旨在最大化服务水平（Service Level）的同时，最小化持有成本。 端到端可见性（E2E Visibility）： 论述如何整合上下游伙伴的数据流，建立单一事实来源（Single Source of Truth），从而实现全局优化而非局部最优。 第四章：人工智能与机器学习赋能的运输管理 本章将运输决策的优化从经验驱动转向算法驱动，聚焦于实现路径规划、装载优化和承运商选择的智能化。 复杂路线优化（VRP）： 深入研究如何利用启发式算法和强化学习技术，解决多地点、多时间窗、车辆容量约束下的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem），并实时处理突发交通变化。 动态定价与运力匹配： 分析AI模型如何根据实时供需关系、燃油价格和历史绩效，为特定货运任务生成最优承运商和动态报价，提升承运商利用率和发货方的成本效益。 自动化订单履行与分拣： 探讨如何结合计算机视觉和深度学习技术，提高自动化分拣系统的识别精度和处理速度，减少人工干预。 第三部分：信任、安全与未来生态系统 第五章：区块链技术在供应链金融与可追溯性中的潜力 本章探讨分布式账本技术（DLT）如何解决跨组织协作中的信任赤字和数据孤岛问题。 提升货物可追溯性（Provenance）： 详细说明如何利用区块链记录货物的“数字护照”，从原材料采购到最终交付，确保数据的不可篡改性和透明度，特别适用于高价值或受监管行业的商品。 自动化执行的智能合约： 介绍智能合约如何自动化执行付款、保险理赔和合规检查，一旦预设条件（如货物准时到达、质量标准达标）被验证后，资金自动转移，极大缩短结算周期。 供应链金融的革新： 阐述基于真实物流数据的数字化信用评估模型如何使中小供应商更容易获得融资，从而优化整个生态的现金流。 第六章：构建面向未来的协作式物流生态系统 本书的最后一部分展望了物流行业从竞争走向合作的趋势，强调了平台化、开放API和标准化数据接口的重要性。 API经济与数据共享： 讨论开放应用程序接口（API）如何促进不同企业系统（如ERP、TMS、WMS）之间的数据无缝交换，打破传统EDI的僵化限制。 多方协作平台的架构设计： 提出构建一个中立、安全的数据交换枢纽（Hub），使制造商、第三方物流服务商（3PL）、零售商和金融机构能在统一框架下进行协作和价值共创。 人才技能的转型： 总结在高度自动化和数据驱动的环境下，供应链专业人才所需具备的新技能栈——从运营管理转向数据科学和系统集成能力。 --- 本书特色： 本书以高度的实践导向为特征，不仅深入剖析了理论模型，更提供了大量的行业案例分析和技术路线图，旨在为物流管理者、供应链架构师以及信息技术决策者提供一套完整的数字化转型工具箱。内容强调技术与业务流程的深度融合，确保读者能够将前沿技术转化为实实在在的运营优势。
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