具体描述
《物流管理流程模拟实验》是《物流信息系统》、《物流管理概论》、《物流技术基础》或《物流工程与管理》等课程的配套实验教材。内容主要分为两部分：第一部分主要简单介绍了与物流管理流程模拟实验相关的一些基础知识和背景知识；第二部分则针对各种物流管理活动的业务流程进行模拟实验的指导，包括运输管理流程模拟、仓储管理流程模拟、码头管理流程模拟、货代管理流程模拟、第三方物流管理流程模拟等五个综合性实验项目。
《物流管理流程模拟实验》具有很强的操作指导性，紧密联系实际，并附有大量的相关知识点。学生可通过上机操作模拟实际的物流管理业务流程，熟练掌握相关流程的操作技能，并深入领会各项物流管理活动的主要流程。
现代供应链中的智能决策与流程优化：基于数据驱动与物联网技术的深度融合 （一本深入探讨前沿技术在现代物流管理中应用的书籍简介） --- 图书名称：现代供应链中的智能决策与流程优化：基于数据驱动与物联网技术的深度融合 【书籍定位与核心价值】 本书并非聚焦于传统的、基于规则和人工操作的物流管理流程，而是将视角完全投向未来——数据驱动的智能决策系统与物理世界实时连接的物联网（IoT）技术如何重塑现代供应链的运作模式与效率边界。它旨在为供应链管理者、流程设计师、技术实施人员以及高阶物流专业学生提供一套系统化的理论框架和前沿实践指南，使其能够驾驭数字化转型浪潮，构建具有韧性、敏捷性和超高透明度的智慧供应链。 本书的价值核心在于其对“连接”与“洞察”的强调。它详细阐述了如何通过海量实时数据的采集、清洗、分析，结合高级机器学习模型，实现对需求波动、库存积压、运输延误等复杂问题的预测性管理，而非传统的反应式补救。 【内容结构与章节要点（不含流程模拟实验内容）】 本书共分为六大部分，涵盖了从战略规划到战术执行的全面智能升级路径： 第一部分：供应链数字化转型的战略基石 本部分首先奠定了理解未来物流系统的战略基础。它探讨了工业4.0背景下，企业如何界定其数字化成熟度模型，并制定清晰的、以数据为中心的转型路线图。 第1章：从自动化到智能化：供应链范式的转变 深入分析了传统物流与智能供应链在核心驱动力上的区别，重点讨论了云计算、边缘计算对物流决策速度的影响。 第2章：数据治理与资产化：构建智能决策的血液系统 聚焦于物流数据的生命周期管理、数据质量的标准化（如EDI升级、API集成标准）以及如何将原始运营数据转化为可量化的战略资产。讨论了数据孤岛的打破策略。 第3章：韧性供应链的建模与风险感知 探讨了如何利用复杂网络理论和实时外部数据源（如天气、地缘政治指标）构建供应链的“数字孪生”初步框架，用以模拟和量化潜在的中断风险，而非单纯的流程路径优化。 第二部分：物联网（IoT）在物理世界中的赋能 本部分是理解实时可见性的关键，详细介绍了传感器技术、网络协议和边缘智能在仓储、在途运输中的具体应用。 第4章：高精度资产跟踪与环境监控 详述了超宽带（UWB）、低功耗广域网（LPWAN，如LoRaWAN）技术在实现高价值和温敏货物的室内外无缝跟踪中的技术选型与部署挑战。重点分析了环境参数（温湿度、震动）数据流如何直接触发质量控制预警。 第5章：智能仓储与“零接触”作业的实现 探讨了AGV/AMR集群的路径优化算法（不涉及流程实验中的手动路径规划），以及结合视觉识别和射频识别（RFID）技术对库存的实时盘点与防错机制，着重于数据采集的自动化。 第6章：车队管理与动态路径规划的算法演进 侧重于车辆车载单元（OBU）收集的实时数据（油耗、驾驶行为、拥堵指数）如何被送入云端，并利用强化学习模型进行分钟级的动态路线调整，而非静态的最短路径计算。 第三部分：数据驱动的预测性与规范性分析 这是本书的核心技术部分，详细介绍了如何利用先进的分析工具提升决策质量，实现从“应该做什么”到“将要发生什么”的飞跃。 第7章：需求预测的深度学习模型 介绍如何应用时间序列分析（如Prophet, ARIMA的深度扩展）和循环神经网络（RNN/LSTM）来处理高频、多变量的销售历史、促销活动、社交媒体情绪等非线性因素，以提高未来数周乃至数月的需求预测精度。 第8章：库存优化：安全库存的动态自适应计算 摒弃传统的ABC分类法和固定安全库存水平，转而介绍基于实时服务水平目标、预测误差分布和持有成本的动态优化模型，确保资本占用与缺货风险达到最优平衡点。 第9章：运力调配的约束规划与优化求解 讲解如何将复杂的运输资源（卡车类型、司机排班、交付窗口）作为约束条件，应用混合整数规划（MIP）模型来求解大规模的运力分配问题，最大化网络吞吐量。 第四部分：区块链技术在供应链信任与透明度中的应用 本部分关注如何利用分布式账本技术，解决多方协作中的信任缺失和信息延迟问题。 第10章：智能合约：自动执行的交易与合规性 详细阐述了智能合约在自动化支付结算、质量验收触发以及跨组织合规性验证中的具体逻辑设计与部署流程。 第11章：端到端可追溯性的构建与数据共享框架 讨论了如何构建一个去中心化的追溯体系，确保产品从原材料到消费者手中的每一个关键节点数据都得到不可篡改的记录，并分析了联盟链在供应链生态中的适用性。 第五部分：前沿技术融合与未来展望 第12章：数字孪生：集成模拟与实时控制的桥梁 深入探讨了如何将前述的IoT数据流和预测模型整合到一个统一的虚拟环境中（数字孪生），从而在不干扰实际运营的情况下，对流程变更或突发事件进行高保真度的预演和验证。 第13章：伦理、安全与可持续性 讨论了AI决策的偏见问题、数据安全协议的加固，以及如何利用物流网络优化来量化和降低供应链的碳足迹，实现绿色物流目标。 【本书特色总结】 本书的撰写风格严谨、理论支撑扎实，并辅以大量的技术框架图、数据模型示意图和前沿案例分析。它避免了对基础概念的冗长解释，而是直奔解决现代供应链复杂性挑战的技术核心。读者将获得一套构建、运行和持续优化高度智能化、数据驱动的物流生态系统的蓝图，而非仅仅停留在理论或单一工具的使用层面。本书致力于培养具备跨学科视野的供应链“架构师”。
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