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出版者:中国海关出版社

作者:黄泰山

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2005-5

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787801653062

丛书系列:

图书标签:

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图书简介：《现代物流管理与供应链优化》 导读： 在当今全球化、信息化的商业环境中，企业的核心竞争力日益依赖于其物流和供应链的效率与韧性。《现代物流管理与供应链优化》一书，深入剖析了现代物流运作的复杂体系，并前瞻性地探讨了如何通过创新的供应链策略实现成本的最小化和客户价值的最大化。本书旨在为企业管理者、物流专业人士以及相关领域的学者提供一套系统、实用的理论框架与操作指南，以应对瞬息万变的全球市场挑战。 --- 第一部分：现代物流体系的基石与演进 第一章：物流的战略地位与概念重构 本章首先阐述了物流不再仅仅是“运输与仓储”的传统职能，而是作为企业核心竞争力的战略支撑点。我们探讨了从被动响应式物流向主动预测性物流的转变，强调了物流活动在价值链中的增值作用。内容涵盖了物流的功能要素（运输、仓储、包装、装卸、信息流和逆向物流）的相互作用，并引入了“第四方物流（4PL）”的概念，分析了其在资源整合和流程优化中的关键角色。此外，还详细对比了传统物流管理模式与敏捷物流（Agile Logistics）和精益物流（Lean Logistics）的差异与适用场景。 第二章：运输管理的关键技术与经济性分析 运输是物流活动中最耗费资源的部分。本章聚焦于多式联运、干线运输网络设计与优化。内容包括：不同运输方式（公路、铁路、水运、航空、管道）的成本结构分析、服务水平比较以及环境影响评估。重点讨论了运输路径优化模型（如旅行商问题在实际应用中的简化与启发式算法），以及如何利用智能调度系统（TMS）实现实时在途监控、负载最大化和燃油效率提升。本章还深入探讨了最后一公里配送的挑战，特别是城市配送网络规划中的“甜甜圈效应”与解决方案。 第三章：仓储与库存的精益化管理 本章深入探讨了现代仓库作为信息处理中心和分拨枢纽的角色。内容涵盖了仓库布局设计（U型、L型、I型布局的适用性）、自动化技术（如AGV、AS/RS系统）的投资回报分析。库存管理是本章的核心。我们详尽分析了各类库存控制模型，从传统的经济订货批量（EOQ）到更适应波动需求的随机需求模型。同时，本书强调了“零库存”理念在特定环境下的实践难度，并提出了基于需求预测准确度的动态安全库存计算方法，以平衡缺货成本与持有成本。 --- 第二部分：供应链的集成与优化策略 第四章：供应链流程的集成与协同 供应链的成功在于流程的无缝对接。本章将焦点从单个企业内部的物流职能扩展到跨企业的协同合作。内容涉及供应商关系管理（SRM）、客户关系管理（CRM）与供应链的深度融合。我们详细剖析了协同计划、预测与补货（CPFR）模型的实施步骤，强调了信息共享的透明度和信任机制在降低“牛鞭效应”中的决定性作用。此外，本章还探讨了横向协作（Horizontal Collaboration）的可能性，即竞争对手之间的非核心资源共享策略。 第五章：供应链风险管理与韧性构建 面对地缘政治冲突、自然灾害和突发公共卫生事件，供应链的韧性（Resilience）已成为管理者的首要考量。本章系统梳理了供应链中断的类型（需求中断、供应中断、流程中断），并提供了量化风险暴露度的工具。重点内容包括：多源采购策略（Dual Sourcing/Multi-Sourcing）的成本与效益权衡、战略库存缓冲点的设置、以及如何利用数字孪生技术模拟供应链中断情景并预演恢复计划。构建供应链韧性不仅仅是增加冗余，更是关于快速适应和恢复的能力。 第六章：全球化采购与国际贸易物流实务 随着全球化深入，国际采购和复杂的跨境物流成为常态。本章详细解读了国际贸易术语解释通则（Incoterms 2020）在合同执行中的实际意义，特别是DDP、FOB和CIP条款对风险和成本的转移效应。内容还包括：海关合规性管理、出口退税流程、以及如何利用保税区和加工贸易政策优化资金周转。本章特别强调了跨境电商物流中对逆向物流（退货处理）的高效要求。 --- 第三部分：技术驱动的供应链未来 第七章：信息技术在供应链中的赋能 信息流是现代供应链的血液。本章聚焦于推动供应链现代化的关键技术。内容涵盖了企业资源规划（ERP）系统在物流模块中的集成应用、供应链管理（SCM）软件的功能划分，以及物联网（IoT）技术在实时资产追踪和状态监控中的潜力。我们深入分析了电子数据交换（EDI）的局限性及其向API驱动的实时数据交换的演进。本章还探讨了区块链技术在提升供应链可追溯性、确保交易透明度和简化文书工作方面的实验性应用。 第八章：大数据与人工智能在需求预测中的应用 精准的需求预测是优化库存和生产计划的先决条件。本章从传统的移动平均法、指数平滑法出发，转向了基于机器学习的先进预测模型。内容详细介绍了时间序列分析（如ARIMA、Prophet模型）与外部变量（如天气、社交媒体情绪、宏观经济指标）结合的多元回归模型。重点讨论了如何利用深度学习（如LSTM网络）处理高度非线性的历史数据模式，从而显著提高短期和长期预测的准确率。 第九章：可持续发展与绿色供应链的实践 环境责任已成为企业运营的刚性约束。本章系统阐述了绿色供应链管理的原则，即如何设计一个环境友好且经济可行的物流网络。内容包括：碳足迹核算方法（Scope 1, 2, 3排放）、能源效率最高的运输模式选择。同时，本书详细介绍了逆向物流体系（Reverse Logistics）在产品回收、翻新和再制造中的核心作用，以及如何通过“闭环供应链”实现资源的最大化利用，这不仅降低了环境负荷，也创造了新的收入流。 总结与展望： 本书最后总结了未来十年供应链发展的趋势，包括超本地化（Hyper-localization）趋势、自主化决策系统的普及，以及人机协作的新范式。它不仅仅是一本教科书，更是一份指导企业在复杂多变的全球商业环境中，通过精细化的物流管理和高度优化的供应链网络，实现可持续增长和卓越运营的行动指南。

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