管理运筹学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘洪伟

出品人:

页数:233

译者:

出版时间:2010-2

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787030267269

丛书系列:

图书标签:

• 专业－工商管理
• 运筹学
• 500社会科学类
• 运筹学
• 管理科学
• 优化
• 数学建模
• 决策分析
• 线性规划
• 整数规划
• 排队论
• 库存管理
• 仿真

《精益思维：如何以更少创造更多》 内容简介： 在当今瞬息万变的商业环境中，效率与创新成为企业生存和发展的关键。然而，许多企业却陷入了成本不断攀升、产出增长缓慢的困境。我们常常看到，企业在追求规模化和复杂性的过程中，不自觉地增加了不必要的环节、浪费了宝贵的资源，最终导致运营效率低下，难以应对市场的变化。 《精益思维：如何以更少创造更多》一书，正是为了破解这一普遍存在的难题而诞生。它不是一本关于宏大理论的说教，也不是一本充斥着复杂数学模型的工具书。相反，它是一本切切实实的行动指南，旨在帮助读者重新审视和重塑自身的思维模式，从而在日常工作中发现并消除浪费，以极简的流程和最少的资源，最大化地创造价值。 本书的核心在于“精益”——一种源自日本丰田生产方式的哲学和实践方法。然而，本书并非仅仅照搬丰田模式，而是将其精髓提炼升华，使其能够灵活应用于任何行业、任何规模的企业，甚至个人的工作和生活中。 精益思维并非神秘莫测，它是一种系统性地识别、分析并根除一切不为客户创造价值的活动（即“浪费”）的思维方式。 本书将带您深入了解： “浪费”的本质与识别： 我们将颠覆对“浪费”的传统认知。除了显而易见的库存积压、返工缺陷，本书将引导您识别那些隐藏在流程深处、不易察觉却极具破坏力的浪费，例如：等待、过度加工、不必要的运输、无效的沟通、创意受阻、人才未被充分利用等等。您将学会用一种全新的视角审视您的工作流程，如同扫描仪般精准定位每一个“痛点”。 价值流的构建与优化： 价值流是指从原材料到最终交付给客户的整个过程。本书将教您如何清晰地绘制出您当前的工作流程，并从中剥离出真正为客户创造价值的活动。您将学会如何识别价值流中的瓶颈，并运用一系列行之有效的工具和方法，如看板（Kanban）、准时化生产（Just-In-Time, JIT）的理念延伸、单件流（One-Piece Flow）等，来缩短交付周期，提升响应速度。 持续改进的文化塑造： 精益并非一次性的项目，而是一种持续演进的文化。本书强调“PDCA循环”（Plan-Do-Check-Act）在精益实践中的重要性，鼓励您建立一种全员参与、鼓励创新、勇于试错的改进机制。您将学习如何激发团队成员的积极性，让他们成为改进的主导者，从而实现企业内部的良性循环。 精益工具的实用落地： 本书将详细介绍并解释一系列经过实践检验的精益工具，但绝非简单罗列。我们将重点阐述这些工具背后的思维逻辑和应用场景，让您真正理解“为什么”要使用它们，以及“如何”才能使其发挥最大效用。您将接触到5S（整理、整顿、清扫、清洁、素养）如何提升工作环境的效率和安全性；价值流图（Value Stream Mapping, VSM）如何宏观地审视和优化整个流程；根本原因分析（Root Cause Analysis）如何深入挖掘问题的根源，避免“头痛医头，脚痛医脚”；防错法（Poka-Yoke）如何从设计上杜绝错误的发生。 精益思维在不同场景的应用： 本书的内容绝不局限于制造业。无论您身处服务业、IT行业、医疗保健、教育，还是公共管理部门，精益思维都将为您提供强大的支持。您将看到案例分析，了解如何将精益原则应用于软件开发、客户服务、项目管理、供应链优化、流程自动化等多个领域，实现跨行业的协同增效。 领导者与团队的角色： 精益的成功实施离不开领导者的支持和团队的协同。本书将探讨领导者在推动精益变革中的关键作用，包括如何树立榜样、提供资源、赋能团队。同时，也将指导团队成员如何理解和践行精益原则，培养主动解决问题、持续学习、协同合作的精神。 本书的独特之处在于： 强调“思维”的力量： 它不仅仅教授“术”，更侧重于“道”。精益的核心在于一种深刻的、以客户为中心的思维模式。一旦这种思维模式深入人心，改进将成为一种自然而然的行为。 实践导向： 理论与实践紧密结合，通过大量真实案例、情景模拟和可操作的步骤，让读者能够快速将所学知识应用于实际工作。 普适性强： 无论您的企业规模大小、所处行业如何，本书都将提供一套灵活且可定制的解决方案。 人性化视角： 精益不仅仅是流程优化，更是对人的尊重和赋能。本书关注如何在改进流程的同时，提升员工的满意度和成就感。 《精益思维：如何以更少创造更多》是一次思维的革命，一次效率的跃升，一次价值的重塑。它将帮助您摆脱无效的忙碌，拥抱高效的创新，最终以最少的投入，创造出最大的价值，让您的事业在竞争激烈的市场中脱颖而出，实现可持续的增长。准备好迎接一个更精简、更高效、更具创造力的自己了吗？这本书，将是您开启这段旅程的最佳向导。

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这本书在阐述决策科学的哲学基础和伦理考量方面，展现出一种罕见的思辨深度。它超越了纯粹的技术层面，探讨了“最优解”在现实中的局限性。在讨论多目标规划时，作者没有简单地给出帕累托最优集的概念，而是深入分析了决策者在不同目标冲突时的价值取向，以及如何通过权重分配来反映这种价值判断。这种对“偏好”的量化，是很多技术导向书籍忽略的软性要素。特别是对敏感性分析的讲解，它不仅是计算最优解变化范围，更是对模型假设稳健性的深刻反思，提醒读者，任何优化结果都建立在一系列关于未来的“猜想”之上。书中引用的几个跨学科案例，比如在公共卫生政策制定中应用决策分析，非常发人深省，它展示了管理运筹学如何成为连接技术理性与社会公平的桥梁。全书行文沉稳，逻辑严密，但字里行间流露出的对复杂世界保持敬畏的态度，使得这本书不仅仅是一部工具书，更是一部关于如何理性地面对复杂世界的哲学指南。

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这本书的叙事风格非常独特，它没有陷入纯粹的公式堆砌，反而更像是一位经验丰富的大师在与读者进行一场深刻的、关于“如何思考”的对话。我特别欣赏作者在介绍随机过程模型时所采用的叙述方式，他没有直接抛出复杂的概率分布，而是通过模拟一个日常生活中常见的排队系统——比如银行柜台或呼叫中心——来逐步引导读者理解其背后的马尔可夫链和泊松过程。这种“从现象到本质”的引导方式，极大地增强了阅读的代入感和趣味性。更令人称道的是，书中对决策树和博弈论的应用探讨，提供了极具洞察力的视角。它不仅仅是教你如何计算纳什均衡，更是引导你去理解对手的思维模式和潜在的策略冲突，这对于任何需要进行商业谈判或市场竞争分析的人来说，都是无价的智慧。全书的结构组织得如同精密的钟表，前后呼应，环环相扣，确保读者在学习新概念的同时，不会遗忘前序知识的铺垫。阅读完后，我感觉自己的思维框架被重塑了，看待问题不再是简单的直觉判断，而是多维度的、量化的权衡过程。

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我最近对时间序列分析和预测模型很感兴趣，这本书中关于时间序列分解和回归分析章节的深度令我印象深刻。作者似乎对如何处理现实世界中的“噪声”有着深刻的理解。他们详尽地解释了平稳性检验的重要性，并提供了多种平滑技术（如指数平滑法）的详细步骤和适用场景对比。读到这里，我感觉自己仿佛在一位统计学家的指导下，小心翼翼地清洗数据、选择合适的模型参数。书中对“过拟合”和“欠拟合”的讨论，以及如何使用交叉验证来评估模型的稳健性，是教科书中常常被一带而过的关键点，但在这里却得到了充分的展开和强调。此外，对于非线性模型的引入，如非线性规划的求解思路，虽然理论上较复杂，但作者通过几个巧妙的算例，展示了如何将其应用于成本曲线优化和非线性资源约束下的项目管理。总的来说，这本书在“预测未来”和“量化不确定性”这两个核心议题上，提供了一套既有理论深度又不失操作实操性的工具箱，让人受益匪浅。

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这部关于决策科学的经典著作，内容之广博令人叹为观止，它不仅仅是一本教科书，更像是一份通往高效管理思维的路线图。作者以极其严谨的逻辑，层层深入地剖析了诸如线性规划、整数规划以及网络流模型等核心概念。我记得书中对资源分配问题的阐述，简直可以用“庖丁解牛”来形容，它把那些看似杂乱无章的约束条件，通过简洁的数学语言精确地框定起来，让人瞬间茅塞顿开。特别是对于大型复杂系统的优化，书中详述了启发式算法和元启发式算法的实际应用案例，从供应链的库存优化到生产调度的实时调整，每一步都配有详实的数学推导和现实世界的商业背景。阅读过程中，我深切体会到作者对理论深度与应用广度之间平衡的精准拿捏。即便是初次接触运筹学概念的读者，也能通过书后附带的大量习题和案例分析，逐步建立起用数学模型解决实际问题的信心。它教会我的，是如何在信息不完全或资源有限的条件下，做出“最优”的那个选择，这在当今瞬息万变的商业环境中，无疑是一项核心竞争力。书中的图解部分也做得极为出色，复杂的模型通过可视化手段得以清晰呈现，大大降低了理解门槛。

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这本书的论述风格非常务实和工程导向，它似乎更关注于“如何落地”而非“如何推导”。我尤其欣赏其中关于仿真技术的部分。作者花了大量篇幅讲解离散事件仿真（DES）建模的流程，从确定仿真目标、构建逻辑框架到程序实现中的随机数生成和统计分析。书中列举的关于物流中心吞吐量分析和复杂制造系统瓶颈识别的案例，都具有极强的可复制性。它没有停留于理论介绍，而是深入到如何使用专业软件进行模拟实验设计，包括如何确定实验的运行长度和如何收集有效数据以避免辛普森悖论。这种实战化的讲解，使得原本抽象的仿真概念变得鲜活起来。对于我这种更偏向于应用和系统优化的读者而言，这种强调“实验设计”和“结果解释”的论述方式，远比纯理论推导来得更为受用。书后还附带了一个关于如何建立小型仿真模型的附录，这无疑是对读者实践能力的一次强力助推。

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和算法殊途同归啊

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