具体描述
中小企业创新与发展，ISBN：9787500554936，作者：蒋明新 主编
《全球供应链重塑：数字化转型与韧性构建的战略路径》 内容简介 在当前复杂多变的全球经济格局下，供应链已不再仅仅是物流和库存管理的范畴，而是决定企业生死存亡和国家经济竞争力的核心战略资产。本书深度剖析了自21世纪初以来全球供应链的演变脉络，重点聚焦于近年来由地缘政治冲突、极端气候事件以及突发公共卫生危机所驱动的结构性变革。 本书的核心在于探讨“重塑”这一主题，即如何从传统的、追求效率最大化的“精益化”模式，转向更加注重“韧性”与“可持续性”的弹性网络。 第一部分：全球供应链的范式转移与挑战 第一章深入考察了全球化退潮背景下，供应链的区域化和本土化趋势。我们分析了“友岸外包”（Friend-shoring）和“近岸外包”（Near-shoring）的驱动因素及其对传统全球分工体系的冲击。本章详述了跨国公司在风险评估中，如何将地缘政治风险的权重提升至与经济成本同等重要的地位。 第二章则着眼于供应链的透明度与可见性危机。传统的信息孤岛和缺乏端到端数据共享，在危机爆发时使得企业对库存、在制品和潜在中断点的预警能力严重不足。本章探讨了物联网（IoT）、区块链技术在提升供应链可追溯性和实时监控方面的应用潜力与当前面临的集成难题。 第三章聚焦于“黑天鹅”与“灰犀牛”事件对供应链的冲击模型。我们不仅回顾了2020年全球停摆的经验教训，还引入了情景规划（Scenario Planning）的分析框架，指导企业如何构建多重应急预案，尤其是在关键零部件或稀缺资源供应被单一国家或企业控制时，如何设计替代路径和建立战略储备。 第二部分：数字化转型的核心驱动力 第四章深入探讨了工业互联网（IIoT）在优化供应链运营中的革命性作用。重点分析了数字孪生技术（Digital Twin）在模拟工厂布局、生产排程优化以及预测设备故障方面的实践案例。通过对多个制造业巨头的案例分析，本书展示了如何通过高保真度的虚拟模型，提前识别和解决生产瓶颈。 第五章着重讲解了人工智能（AI）和机器学习（ML）在需求预测和库存优化中的前沿应用。传统的统计预测方法已无法适应需求波动的加剧，本书介绍了基于深度学习的复杂时间序列模型，如何在多变量影响下，实现更精准的提前期（Lead Time）预测和安全库存水平的动态调整，从而在不牺牲服务水平的前提下，大幅削减库存成本。 第六章聚焦于自动化和机器人技术在仓储与分拣领域的落地。从全自动化立体仓库（AS/RS）到无人驾驶运输系统（AGV/AMR），本章评估了自动化投资回报率（ROI）的测算模型，并讨论了自动化在应对劳动力短缺和提升操作精密度方面的战略价值。 第三部分：构建韧性与可持续发展的战略路径 第七章系统阐述了供应链韧性的多维度构建。韧性不仅仅是快速恢复能力，更包含抵御冲击的能力（抗压性）和快速适应新环境的能力（适应性）。本章提出了一种“冗余与集中”的辩证平衡策略，即在关键环节保持必要的冗余（如多源采购），同时在非关键环节追求适度的集中以维持规模经济。 第八章是关于可持续发展和循环经济的深度剖析。我们分析了“从摇篮到坟墓”到“从摇篮到摇篮”的转变如何影响产品设计、材料选择和逆向物流。本书提供了量化环境、社会和治理（ESG）绩效的供应链指标体系，并展示了如何将碳足迹追踪整合到采购决策中。 第九章着眼于供应链生态系统的协同与治理。现代供应链的复杂性要求参与者之间建立深度的信任和信息共享机制。本章探讨了通过构建协作平台、风险共担协议以及建立行业标准，来提升整个生态系统韧性的治理模型。特别讨论了中小企业（SMEs）如何在巨型企业的供应链网络中，通过专业化和敏捷性，实现价值最大化。 结论：面向未来的敏捷供应链蓝图 本书最后总结了未来五年内，供应链管理将呈现的几个关键特征：超本地化制造、去中心化的网络结构、以及“需求驱动”而非“预测驱动”的生产模式。我们为决策者提供了一套实用的路线图，指导企业如何在不确定性常态化的新时代，将供应链从成本中心转化为战略竞争优势的源泉。 本书适合于企业高层管理者、供应链总监、运营战略规划师、以及对全球经济和技术前沿有浓厚兴趣的商学院学生和研究人员阅读。
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