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《现代物流运作管理(第2版)》第一版出版以来，得到了广泛的使用并在广大读者中受到好评。本次再版时沿袭第一版的体系和风格，结合这几年物流学科和物流行业的发展和体会，对第一版进行了修订。作者始终坚持认为，学以致用是学习物流运作管理知识的关键，只有避免“一叶障目”，才能加强学习和实践物流知识的效果。目前，许多市场意识敏锐的企业已把物流作为提高市场竞争能力和提升企业核心竞争力的重要手段。现代物流理念、先进的物流运作和现代经营模式已被引入国家、地方经济建设和企业经营与管理之中。现代企业通过整体的有效控制和管理，来实现产品供应链全过程的价值和经营行为的规范化，真正建立起低成本、迅速、准确地应对消费者需求的物流经营机制。现在，流通产业的变化引起了物流管理活动的飞跃性发展，即流通产业和生产系统的高度发展，使得多频度、少量化配送成为物流活动变革的标志。另外，物流活动跨产业化、企业经营的全球化、产品进出口扩大或全球化生产的普及，导致了国际物流活动的飞跃性发展。所有这些，都使得现代物流不仅仅是一种管理商品运输、保管的事务性活动，而是为了适应全球制造业的发展和社会生产的复杂化的需要，从生产经营实践中提炼出来的一种新型生产、经营组织管理模式，是为了满足顾客的需求，对供应商、制造商、分销商、最终用户之间的物质流、信息流、资金流进行有效控制与管理，以确保经营活动有效、低成本进行的管理科学。
现代人工智能驱动的供应链优化与风险管理：理论、模型与实践 图书简介 本书聚焦于在数字化和全球化背景下，如何利用前沿的人工智能（AI）技术，对复杂的现代供应链进行精细化管理、前瞻性风险预警以及持续的运作优化。它并非传统的物流操作手册，而是深入探讨如何将数据科学、机器学习、深度学习和强化学习等AI工具，融入到供应链规划、采购、制造、仓储和交付的每一个环节，以构建更具韧性、效率和可持续性的智能供应链系统。 本书结构严谨，内容涵盖了从理论基础到尖端应用的完整体系，旨在为供应链管理者、数据科学家以及相关领域的学者提供一套系统性的理论框架和实用的技术指南。 第一部分：智能供应链的理论基石与转型驱动力 本部分首先奠定了理解AI在供应链中应用的基础，并分析了驱动当前供应链范式转变的关键因素。 第一章：供应链的数字化转型与AI的战略定位 本章详细阐述了当前全球供应链面临的挑战，如需求波动性增加（牛鞭效应）、地缘政治不确定性、可持续发展压力以及消费者对速度和透明度的极致要求。随后，深入剖析了AI如何从根本上改变传统供应链的决策模式——从基于历史经验的反应式管理，转向基于实时数据和预测模型的主动式智能管理。重点讨论了大数据、物联网（IoT）和云计算作为AI落地的基础设施支撑。 第二章：数据基础与特征工程：智能决策的原料 任何AI系统的效能都取决于输入数据的质量和维度。本章详述了供应链中关键数据的采集、清洗与集成，包括ERP/MES系统数据、传感器数据、社交媒体情绪数据、宏观经济指标等。重点介绍针对供应链场景的数据特征工程技术，例如如何构建有效的需求波动特征、供应商绩效衰退特征以及库存健康度指标，为后续模型训练提供高质量的“燃料”。 第三章：运筹学与机器学习的融合：混合决策模型 本书强调，AI并非要取代传统的运筹学方法（如线性规划、模拟优化），而是要与之深度融合。本章探讨了“预测+优化”的混合模型构建思路。例如，使用时间序列预测模型（如Prophet、LSTM）来预测未来需求，然后将这些预测结果作为约束条件或目标函数输入到混合整数规划（MIP）模型中，实现更精准的生产计划和资源配置。 第二部分：核心供应链环节的AI驱动优化 本部分是本书的核心，详细介绍了AI技术在供应链各个具体功能模块中的创新应用与技术细节。 第四章：需求预测的深度学习方法与不确定性量化 传统统计方法在处理非线性和多变量交互影响时表现乏力。本章聚焦于深度学习模型（如Transformer架构、Seq2Seq模型）在复杂需求预测中的应用，特别是在处理新品上市、促销活动等“黑天鹅”事件对需求曲线的扰动时。此外，详尽介绍了如何利用贝叶斯深度学习或蒙特卡洛方法，对预测结果进行概率性量化，从而更好地管理预测误差带来的风险。 第五章：智能采购与供应商风险动态评估 本章关注如何利用自然语言处理（NLP）和文本挖掘技术，实时抓取和分析全球新闻、监管文件和供应商财务报告。通过构建供应商韧性评分模型，系统可以自动识别潜在的合规风险、财务危机或自然灾害影响，并推荐替代采购策略。内容包括基于知识图谱的供应商关系网络分析，以揭示隐藏的供应链依赖性。 第六章：动态仓储与库存管理的强化学习范式 在动态变化的库存环境下，静态补货策略已不再适用。本章深入探讨了强化学习（RL）在解决复杂库存策略问题上的优势。通过将库存决策视为一个马尔科夫决策过程（MDP），代理（Agent）通过与模拟环境的交互，学习最优的补货点、安全库存水平和动态分配策略，以最小化持有成本和缺货成本的总和，尤其适用于多级分销网络。 第七章：智能制造与生产排程的实时调度 本章探讨了AI在柔性制造系统中的应用。介绍了基于约束编程（CP）与深度学习结合的自适应生产调度系统。当车间发生设备故障或紧急订单插入时，系统能够快速评估后果，并生成最优的实时调整方案，确保生产节拍不受严重干扰。内容还涉及利用机器视觉和传感器数据进行预测性维护，将维护活动无缝集成到生产计划中。 第三部分：端到端可见性、韧性与可持续性 本部分将视野扩展到整个供应链网络，探讨AI如何提升端到端的透明度、构建抵御冲击的能力，并推动绿色物流实践。 第八章：区块链与AI结合的透明度与可追溯性 本章分析了区块链提供的信任基础如何与AI的分析能力结合。通过在区块链上记录的不可篡改的交易数据，AI模型可以构建出更精确的产品溯源路径和碳足迹报告。重点讨论了如何在保护商业敏感信息的同时，实现跨组织的数据共享和联合模型训练。 第九章：供应链韧性（Resilience）的建模与压力测试 韧性是现代供应链的核心指标。本章提出了基于图神经网络（GNN）的供应链网络拓扑分析方法，用于识别关键的单点故障节点和高风险路径。随后，通过引入先进的模拟技术，如基于主体的模拟（ABM），对网络在不同冲击（如港口关闭、关键部件短缺）下的表现进行压力测试，并利用AI优化预置的“Plan B”策略。 第十章：绿色物流与碳排放的优化路径 可持续性要求供应链运营必须考虑环境成本。本章探讨了如何将碳排放量作为优化目标之一。利用AI模型分析运输路线的实时交通、燃料消耗模式，并结合订单密度，推荐最低碳足迹的配送方案。此外，内容还涉及如何利用AI评估循环物流（Reverse Logistics）的效率，优化废弃物回收和产品再制造的流程。 第十一章：AI驱动的供应链治理与道德考量 最后，本章探讨了在部署高度自动化和智能化的供应链决策系统时所必须面对的治理结构和伦理挑战。这包括算法偏见（Bias）的识别与消除、数据隐私保护、以及在人机协作决策中的责任划分问题，确保AI系统的决策是公平、透明且可解释的（Explainable AI, XAI）。 本书的特色： 本书的核心价值在于提供了一个跨学科、技术导向的视角。它不仅解释了“做什么”（应用场景），更详细阐述了“如何做”（具体的算法选择、模型构建流程和数据处理技巧），为读者提供了从理论到实践的全面升级路径，以应对未来供应链的复杂性与不确定性。
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