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出版者:

作者:王悅 編

出品人:

頁數:285

译者:

出版時間:2010-3

價格:28.00元

裝幀:

isbn號碼:9787300111810

叢書系列:

圖書標籤:

• 企業管理
• 信息管理
• 數字化轉型
• 數據分析
• 信息係統
• 業務流程
• 管理信息係統
• 企業信息化
• 知識管理
• 決策支持係統

好的，這是一份關於一本名為《企業信息管理》的圖書的詳細簡介，內容聚焦於其核心主題和覆蓋範圍，旨在提供深入的洞察，且不包含任何您所指的“企業信息管理”這一特定書籍的內容。 --- 圖書簡介：《精益製造與供應鏈優化：麵嚮工業4.0時代的實戰指南》 導言：變革的浪潮與製造業的未來 在當今全球化和數字化浪潮席捲的背景下，傳統製造業正麵臨著前所未有的轉型壓力。消費者需求日益個性化、市場競爭白熱化、以及對可持續發展目標的嚴格要求，使得“效率”與“敏捷性”成為企業生存與發展的核心命題。本書《精益製造與供應鏈優化：麵嚮工業4.0時代的實戰指南》，正是在這一曆史交匯點上應運而生。 本書並非泛泛而談管理理論，而是聚焦於如何通過係統性的方法論——精益思想和先進的供應鏈管理技術——來重塑企業的生産、物流和價值創造流程。我們深入剖析瞭如何將這些理念與新興的工業互聯網（IIoT）、大數據分析和自動化技術（即工業4.0的核心要素）深度融閤，為製造企業提供一套可落地、可衡量的轉型藍圖。 第一部分：精益哲學的深度重構與實踐 精益製造（Lean Manufacturing）的精髓在於消除一切不增加客戶價值的浪費。本書將對精益理論進行一次徹底的現代演繹，使其不僅適用於裝配綫，更能滲透到研發、行政乃至服務流程中。 第一章：超越“精益七大浪費”的視野 我們將從“價值流圖”（Value Stream Mapping, VSM）的視角齣發，詳盡解析如何構建端到端的價值流分析框架。重點在於識彆隱藏的、跨部門的“係統性浪費”，例如信息壁壘導緻的等待時間，以及過度安全庫存帶來的資金沉澱。我們引入“第三代精益”的概念，強調人纔培養和文化變革是持續改善的基石，而非僅僅是工具的應用。 第二章：精益工具的數字化賦能 傳統精益工具如看闆（Kanban）、5S、自働化（Jidoka）如何在數字化環境中煥發新生？本章詳細探討瞭電子看闆係統（e-Kanban）如何實現實時拉動，以及如何利用物聯網傳感器對設備狀態進行實時監控，從而實現真正的“異常即停”——這是自働化的核心要求。對於生産現場的可視化管理，我們將展示如何利用增強現實（AR）技術輔助一綫操作員進行快速培訓和故障排除，確保精益標準得以固化。 第三章：小批量、多品種環境下的生産平衡 麵對快速變化的市場需求，混流生産和定製化需求日益增多。本書將重點介紹單件流和SMED（快速換模）技術的實戰應用。我們將提供詳細的換模時間分解與優化案例，並闡述如何通過工作單元設計和作業標準化，使得生産係統在保持低在製品（WIP）的同時，能夠靈活應對日內甚至小時級的需求變更。 第二部分：現代供應鏈的韌性與敏捷性 在後疫情時代，供應鏈的“韌性”（Resilience）與“敏捷性”（Agility）已成為企業的生命綫。本書將供應鏈管理提升到戰略層麵，強調其與企業整體運營的深度協同。 第四章：供應鏈風險識彆與預警係統構建 傳統的供應鏈風險管理側重於單一供應商的斷供。本書引入瞭多層級供應商風險評估模型，結閤地緣政治、氣候變化和網絡安全風險，構建一個動態的、基於概率的風險預警儀錶盤。我們將深入探討情景規劃（Scenario Planning）在供應鏈中的應用，確保企業在麵對“黑天鵝”事件時，能迅速激活替代方案。 第五章：需求驅動的預測與庫存策略 庫存是供應鏈中最昂貴的資産。本章摒棄瞭陳舊的基於曆史數據的預測方法，轉而介紹如何利用機器學習算法融閤銷售數據、市場情緒（來自社交媒體分析）和宏觀經濟指標，實現更精準的需求預測。在此基礎上，我們將詳細論述如何應用牛鞭效應分析，並在供應鏈的不同節點（原材料、在製品、成品）應用差異化的庫存策略，如基於服務水平的動態安全庫存計算。 第六章：物流網絡的智能化與綠色化 物流環節是成本控製和客戶體驗的關鍵。本書聚焦於智能倉儲係統（WMS）與運輸管理係統（TMS）的集成。內容包括自動化導引車（AGV/AMR）在揀選和搬運中的部署策略，以及路徑優化算法在最後一公裏配送中的應用。更重要的是，我們將探討如何量化和減少物流過程中的碳足跡，通過逆嚮物流（Reverse Logistics）的設計，支持産品的迴收、再製造和循環利用，實現可持續供應鏈的目標。 第三部分：工業4.0技術與運營集成 本書的價值核心在於指導企業如何將精益思想和供應鏈優化策略，落地到工業4.0的技術架構之中，實現物理世界與數字世界的無縫連接。 第七章：數據驅動的決策閉環 工業物聯網（IIoT）生成的海量數據是優化的燃料。本章指導讀者如何搭建運營數據湖，實現從車間傳感器數據到ERP/MES係統的有效集成。重點討論數字孿生（Digital Twin）技術在生産綫模擬、工藝優化和維護預測中的應用，如何通過虛擬驗證替代高成本的物理試驗。 第八章：預測性維護與資産性能管理（APM） 設備停機是精益生産的頭號敵人。本書詳細介紹瞭預測性維護（PdM）的實施路綫圖，包括振動分析、熱成像等非侵入式數據采集技術，以及如何利用AI模型提前數周預測設備故障。我們將展示如何將PdM結果自動反饋到工作任務管理係統，實現預防性維護任務的自動排程，從而最大化設備綜閤效率（OEE）。 第九章：構建跨職能的敏捷運營體係 真正的工業4.0轉型要求打破部門間的“數據孤島”和“流程壁壘”。本章探討瞭跨職能團隊（CFT）的構建方法，並強調瞭DevOps理念在生産運營管理中的藉鑒意義——即快速迭代、小步快跑、持續集成。本書旨在幫助企業領導者建立一個適應快速變化、數據驅動的、以客戶價值為導嚮的全新運營哲學。 結語：通往卓越運營的持續旅程 《精益製造與供應鏈優化：麵嚮工業4.0時代的實戰指南》不僅僅是一本書，它是一份麵嚮未來的行動綱領。它要求企業管理層以係統性的、批判性的眼光審視現有流程，並敢於利用前沿技術，將精益的“消除浪費”精神推嚮新的高度——在數字化的賦能下，實現前所未有的運營彈性、效率和可持續發展。本書適閤所有緻力於提升製造水平、優化物流網絡、並在全球競爭中占據優勢的企業高管、運營經理、工程師以及供應鏈專業人士閱讀與實踐。

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