供应链管理实用建模方法及数据挖掘 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:丁立言

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-09-01

价格:18

装帧:

isbn号码:9787302045267

丛书系列:

图书标签:

• 供应链
• 物流
• 建模
• 供应链管理
• 建模方法
• 数据挖掘
• 优化
• 预测
• 库存管理
• 物流
• 需求分析
• Python
• R语言

揭秘现代商业的驱动力：运营优化与决策智能 本书旨在为商业领袖、运营管理者以及数据分析师提供一套全面、实用的工具箱，以应对当前复杂多变的全球市场环境。它并非专注于供应链的具体技术细节，而是将视角提升到宏观战略层面，探讨如何通过精细化的运营设计与前沿的数据智能技术，实现企业价值的最大化。 第一部分：现代运营的战略基石 在全球化与数字化的浪潮下，传统的“成本中心”式运营思维已然过时。本部分深度剖析了支撑现代企业持续竞争力的三大战略支柱：敏捷性、韧性与可持续性。 第一章：运营战略的重塑与价值链再造 本章首先界定了“战略性运营”的内涵，强调运营决策不再仅仅是执行层面，而是直接影响企业市场定位与客户价值捕获的关键环节。我们将探讨如何将企业战略（如差异化、成本领先或聚焦战略）有效地转化为可衡量的运营目标。核心内容包括： 价值流映射（Value Stream Mapping, VSM）的高级应用： 不仅仅是流程可视化，更侧重于识别价值流中的战略瓶颈与冗余环节。引入“未来状态图”的构建方法，重点分析如何通过流程重构实现战略性提速。 基于客户驱动的运营设计： 深入解析“客户体验驱动的运营网络设计”。探讨如何根据不同客户群体的服务水平需求（如速度、可靠性、定制化），动态调整库存部署、制造布局和交付网络，实现资源的最优化配置，避免“一刀切”的运营模式。 运营卓越的衡量体系构建： 介绍超越传统KPI的综合性绩效评估框架，如平衡计分卡（BSC）在运营层面的落地，以及如何设计“前瞻性指标”（Leading Indicators）来预警潜在的运营风险。 第二章：企业韧性与风险管理的系统构建 在“黑天鹅”事件频发的时代，供应链韧性（Resilience）已成为企业生存的关键。本章侧重于从系统角度构建抵御外部冲击的能力。 复杂系统理论在运营中的应用： 将运营网络视为复杂的自适应系统。探讨节点间的耦合度对系统整体稳定性的影响，以及如何通过引入冗余（适度的冗余而非低效的冗余）来增强系统的抗压能力。 多层次的风险识别与情景规划： 区分宏观风险（地缘政治、气候变化）、中观风险（供应商集中度、法规变动）和微观风险（质量波动、短期产能短缺）。详细介绍基于蒙特卡洛模拟的情景分析方法，用于量化不同风险情景下的财务和运营影响。 快速恢复机制（Recovery Mechanism）的设计： 重点讨论“快速切换”策略，包括建立替代供应商的认证流程、设计可快速重新配置的生产线，以及如何利用数字化工具实现供应链的实时可见性，从而缩短中断后的恢复时间。 第二部分：数据驱动的运营智能与决策 本部分将视角聚焦于如何利用先进的分析工具和方法论，将运营数据转化为可执行的商业洞察力，驱动预测、优化和自动化决策。 第三章：运营数据的结构化与治理 在开始任何高级分析之前，必须确保数据的质量、一致性和可用性。本章讨论了面向运营场景的数据准备工作。 运营数据的生命周期管理： 探讨从传感器、ERP、MES到CRM等不同系统中的数据采集、清洗、集成和存储的最佳实践。强调时间序列数据的准确性与一致性。 数据模型的建立： 介绍如何构建服务于运营优化的数据模型，例如需求预测模型的数据结构、库存优化模型的变量定义，以及绩效报告的数据立方体设计。 数据治理与合规性： 讨论在跨国运营中，如何遵守不同地区的数据隐私和安全法规（如GDPR），确保运营数据的合法使用。 第四章：预测分析与需求理解 准确的需求预测是所有运营计划的起点。本章深入探讨了超越传统时间序列方法的现代预测技术。 混合模型预测框架： 介绍如何结合基于因果关系的（如促销、价格弹性）和基于机器学习的（如深度学习对复杂模式的识别）模型，构建更稳健的预测体系。 不确定性量化： 强调预测的输出不应是单一数值，而应是一个概率分布。讲解如何利用预测区间来指导安全库存的设置和产能的缓冲规划。 协同与修正机制： 描述如何建立一个有效的“销售与运营规划”（S&OP）或“集成业务规划”（IBP）流程，将市场、销售、财务的输入有效地融入到最终的预测模型中，实现预测的迭代优化。 第五章：优化技术在资源配置中的应用 本部分侧重于利用数学规划和启发式算法解决运营中的资源约束优化问题。 线性与非线性规划在排程中的应用： 探讨如何使用规划求解器（Solvers）来解决复杂的生产调度问题（如车间作业调度，Job Shop Scheduling），目标是最小化延迟、最大化设备利用率。 库存优化的高级模型： 介绍随机动态库存模型，特别是针对具有长提前期或高需求波动性的物料。讨论“多级库存优化”（MEIO）的理论框架及其在复杂分销网络中的实践。 网络流与选址优化： 讲解如何利用网络流模型来分析和优化物流路径、仓储选址，以及确定最佳的供应源分配策略，确保在成本和响应速度之间取得平衡。 第六章：实现运营决策的自动化与智能化 本章探讨如何将分析洞察转化为自动化的业务行动，构建“自适应”的运营系统。 过程挖掘（Process Mining）在运营诊断中的角色： 不仅观察“应该发生什么”，而是真实记录“实际发生了什么”。利用事件日志来揭示实际流程与设计流程之间的偏差，从而精准定位效率低下的环节。 基于规则与智能体的自动化决策： 介绍如何为库存补货、紧急订单路由、质量异常报警等场景设计自动化决策引擎。重点讨论智能体（Agent-Based Modeling）在模拟复杂市场动态和测试控制策略方面的潜力。 数字化孪生（Digital Twin）在运营管理中的前沿应用： 阐述如何构建物理运营资产和流程的虚拟模型，用于实时性能监控、压力测试“假设”情景，并在虚拟环境中验证优化方案的有效性，大幅降低实际部署的风险。 全书以严谨的逻辑结构和丰富的案例分析为支撑，帮助读者理解如何从战略高度出发，结合现代数据科学与优化技术，构建面向未来的、具有高度适应性和竞争力的企业运营体系。

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