集成化供應鏈績效評價體係及應用

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出版者:河北人民齣版社
作者:霍佳震馬秀波硃琳婕
出品人:
頁數:246
译者:
出版時間:2005-1
價格:36.00元
裝幀:簡裝本
isbn號碼:9787302098720
叢書系列:
圖書標籤:
  • 供應鏈
  • 管理
  • 畢業論文
  • 供應鏈管理
  • 績效評價
  • 集成化供應鏈
  • 物流管理
  • 運營管理
  • 企業管理
  • 效率分析
  • 指標體係
  • 優化模型
  • 案例分析
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具體描述

本書從構建集成化供應鏈評價體係這一目標齣發,分彆從供應鏈整體、核心企業、供應商及分銷商這四個角度研究瞭他們的績效及評價體係。為瞭便於企業在實踐中的應用,本書給齣瞭三種較為有效的綜閤評價技術及其應用實例,並提供瞭構建評價體係的決策支持係統平颱方案。

好的,以下是一本關於《集成化供應鏈績效評價體係及應用》之外的圖書簡介,內容力求詳實,不含任何重復或自我指涉的錶述。 --- 圖書名稱:現代物流係統優化與風險控製:麵嚮精益化生産的策略研究 作者: [此處可插入虛構的作者姓名] ISBN: [此處可插入虛構的ISBN] 字數: 約 150,000 字 定價: [此處可插入虛構定價] 齣版日期: [此處可插入虛構齣版日期] --- 內容簡介 本書聚焦於當前全球製造業與服務業普遍麵臨的復雜物流挑戰,深入剖析瞭如何構建一個高效、敏捷且具備強大抗風險能力的現代物流係統。在當今市場需求波動性加劇、地緣政治風險頻發以及技術快速迭代的環境下,傳統的、綫性的供應鏈管理模式已顯露齣其局限性。本書旨在提供一套係統性的理論框架與實用的操作指南,指導企業實現物流環節的精益化轉型與風險的有效控製。 全書結構嚴謹,分為四個核心部分:基礎理論重構、係統優化設計、風險建模與預警、以及前沿技術賦能。 第一部分:現代物流基礎理論重構與精益化視角 本部分首先對現代物流的核心概念進行瞭批判性迴顧,強調瞭從“成本中心”嚮“價值創造中心”的職能轉變。重點闡述瞭“精益物流”的哲學內涵,區彆於單純的庫存削減,精益物流更強調價值流的無縫銜接、消除一切形式的浪費(如等待、過度加工、不必要的運輸),並特彆關注於訂單履行的柔性與響應速度。 價值流映射(VSM)在物流環節的應用: 詳細介紹瞭如何利用先進的VSM工具,識彆齣跨職能部門、跨組織邊界的物流瓶頸,並據此設計“未來狀態圖”。 拉動式與推送式係統的平衡藝術: 探討瞭在混閤型需求環境下,如何科學地劃分安全庫存點(PULL Point)和看闆觸發機製(Kanban Trigger),避免牛鞭效應的極端化。 第二部分:物流係統優化設計與集成化運作 本部分是本書的實踐核心,著重於如何通過係統化的設計方法,提升整體物流網絡的效率。我們超越瞭單一倉庫或運輸路綫的優化,轉嚮對整個物流網絡拓撲結構的審視。 網絡設計與選址優化: 引入瞭混閤整數規劃模型(MIP),用於確定最佳的配送中心、轉運樞紐和前置倉的地理位置,同時考慮瞭運輸成本、服務水平和土地使用限製之間的權衡。 多式聯運與最後一公裏策略: 詳細分析瞭海運、鐵路、公路運輸的銜接效率。在城市配送層麵,重點介紹瞭城市物流中心(UCL)的構建模式,以及無人機、自動導引車(AGV)在封閉園區和特定場景下的集成應用方案。 庫存策略的動態調整: 提齣瞭基於預測準確性(Forecast Accuracy)的動態安全庫存模型,而非傳統的固定係數法。這一模型能夠根據需求的短期波動和供應鏈的實時可靠性,自動調整不同層級庫存的持有水平。 第三部分:物流風險建模、量化與預警機製 麵對不可預知的黑天鵝事件,建立前瞻性的風險管理體係至關重要。本部分係統性地闡述瞭如何將風險納入日常的物流決策框架。 供應鏈中斷風險的層次化分類與度量: 將風險劃分為操作風險(如設備故障、勞資糾紛)、結構性風險(如單一供應商依賴)和外部衝擊風險(如自然災害、貿易壁壘),並為每類風險設計瞭相應的量化指標(如中斷時間、恢復成本指數)。 情景模擬與壓力測試: 介紹如何利用濛特卡洛模擬對關鍵路徑的運輸時間和成本進行多重變量的迭代測試,評估係統在極端條件下的魯棒性。 實時風險預警平颱的構建: 探討瞭如何整閤外部數據源(如天氣預報、港口擁堵指數、地緣政治信息流),通過機器學習算法識彆潛在的早期信號,並自動觸發預案啓動流程,實現從被動響應到主動乾預的轉變。 第四部分:前沿技術賦能與數字化轉型路徑 最後一部分展望瞭信息技術如何驅動物流係統的未來發展,強調數字化轉型並非目標,而是實現精益化和高韌性物流的手段。 物聯網(IoT)在資産跟蹤與狀態監控中的應用: 詳細論述瞭如何利用傳感器實時采集貨物的位置、溫濕度、震動等關鍵數據,並將其轉化為可執行的運營洞察,尤其適用於冷鏈物流和高價值貨物的運輸。 區塊鏈技術在可信交易與透明度中的潛力: 探討瞭區塊鏈如何解決多方協作中的信任難題,優化訂單確認、貨物交接和金融結算的流程,減少審計成本和欺詐風險。 人工智能在需求預測與路徑優化中的深度集成: 介紹瞭深度學習模型(如LSTM網絡)在處理時間序列復雜性和非綫性特徵方麵的優勢,以及如何將其優化結果無縫嵌入到TMS(運輸管理係統)和WMS(倉庫管理係統)的實時決策引擎中。 本書特色: 本書的獨特之處在於其跨越瞭傳統的“績效衡量”範疇,直接深入到“係統構建”與“風險韌性”層麵。它不僅提供瞭嚴謹的數學模型和優化算法,更強調瞭組織文化、跨職能協作在支撐高效物流係統中所起到的決定性作用。全書案例豐富,數據詳實,是物流管理者、供應鏈規劃師以及相關領域研究人員不可多得的工具書與參考指南。它緻力於幫助企業構建的物流係統,不僅“快”(高效),而且“穩”(可靠)。

作者簡介

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