具体描述
创新是企业提高竞争力和获取新的增长机会的源泉，但企业可能因不能成功创新，特别是不能正确把握创新的方向而走向失败。本书在总结近年来技术创新管理领域新的重要研究成果的基础上，提出基于技术、组织、市场相互关系的企业创新空间概念作为技术创新管理的框架，并通过创新经营过程进行技术战略管理。全书综合运用了企业理论、组织设计、知识管理、组织学习、战略联盟、知识网络、实物期权、战略管理等工具全方位地讨论了企业创新所面临的新问题，通俗易懂，包含了众多的中外企业案例分析。
本书可作为管理专业高年级本科生以及研究生的教材，也适合希望对企业创新有进一步了解的读者阅读。
好的，以下是一本关于《人工智能赋能的全球供应链优化与韧性构建》的图书简介。 --- 图书简介：人工智能赋能的全球供应链优化与韧性构建 核心主题： 本书深入探讨了在当前复杂多变的全球经济环境中，如何利用前沿人工智能（AI）技术，对传统供应链进行数字化转型、智能化升级，并构建起能够抵御突发冲击的卓越韧性体系。 目标读者： 本书面向供应链管理高层管理者、企业战略规划师、数据科学家、物流与运营优化领域的专业人士、高校相关专业的师生，以及所有致力于利用尖端技术提升企业竞争力的决策者。 第一部分：全球供应链的演变与AI驱动的变革浪潮 第一章：后疫情时代的全球供应链新范式 全球贸易格局正在经历百年未有之大变局。地缘政治冲突、气候变化带来的极端天气、以及突发的公共卫生事件，正以前所未有的速度和规模暴露传统供应链的脆弱性。本章将分析导致供应链“黑天鹅”事件频发的核心驱动力，并阐述企业必须从追求“效率至上”转向构建“敏捷与韧性并重”的新范式。我们将考察全球价值链的区域化、近岸化趋势，以及数字化基础设施在支撑这种转变中的关键作用。 第二章：人工智能在供应链中的战略地位重塑 人工智能不再是遥远的未来概念，而是重塑供应链决策流程的现实工具。本章将界定当前供应链领域中主流AI技术（包括机器学习、深度学习、强化学习和自然语言处理）的应用边界。重点分析AI如何从根本上改变传统的预测、库存管理和网络设计模式。讨论AI如何从基于历史数据的“滞后性分析”转向基于实时数据的“前瞻性洞察”，为管理者提供超越人类直觉的决策支持。 第二部分：AI赋能的供应链核心功能优化 第三章：需求预测的革命：从统计模型到深度学习 传统的时间序列分析方法在面对市场波动性剧增时往往失效。本章专注于介绍基于深度学习（如LSTM、Transformer模型）的先进需求预测技术。我们将详细拆解如何整合多源异构数据——包括社交媒体情绪、宏观经济指标、竞争对手动态——来构建高精度、低延迟的预测模型。内容涵盖“零库存”环境下的需求平滑策略与模型的可解释性（XAI）在建立决策信任中的重要性。 第四章：智能库存与动态定价：平衡服务水平与持有成本 库存管理是供应链成本控制的关键环节。本章将探讨如何应用强化学习（RL）算法来解决复杂的、多层级网络中的动态库存优化问题。通过模拟不同库存策略对服务水平和资本占用的影响，RL智能体能够实时调整安全库存水平和补货点。此外，我们将深入分析AI驱动的动态定价机制，探讨如何在需求波动中最大化收入，同时避免不必要的库存积压或缺货。 第五章：物流网络的实时可见性与路径优化 在“最后一公里”和复杂的跨境运输中，实时可见性是效率的基石。本章侧重于物联网（IoT）数据与AI的融合应用。介绍如何利用计算机视觉技术监控货物状态，利用图神经网络（GNN）优化复杂交通环境下的多式联运路径规划。讨论“数字孪生”技术在物流网络中的构建，以及如何通过模拟实现对突发拥堵或延误的即时响应。 第三部分：构建面向未来的供应链韧性体系 第六章：风险智能感知与早期预警系统 韧性（Resilience）要求企业在危机发生前就具备识别和预警的能力。本章详细介绍如何构建基于NLP和情感分析的全球风险情报平台。系统性地梳理地缘政治风险、供应商财务风险、自然灾害风险的量化指标。重点阐述利用贝叶斯网络和因果推断模型，进行风险事件的传播路径模拟和潜在影响评估，从而实现从“事后反应”到“事前干预”的转变。 第七章：供应商关系管理（SRM）的数字化转型与多源采购策略 供应链的韧性取决于其最薄弱的环节——供应商。本章探讨AI如何协助企业进行供应商的全面健康评估，包括财务稳定性、环境社会治理（ESG）合规性及交付能力。我们将深入分析如何利用AI算法进行“智能配对”，在保持成本效益的同时，构建冗余、多元化的采购组合，降低对单一来源的依赖。内容还包括使用区块链技术确保采购合同和原材料来源的透明性。 第八章：供应链的自动化决策与人机协作 随着AI模型的成熟，决策权限正逐步下放到自动化系统。本章讨论在生产计划、订单分配和异常处理等领域中，AI驱动的自动化工作流的实施路径。更重要的是，本章强调“人机协作”的哲学：如何设计用户友好的界面，让管理者能够有效监督、干预和修正AI的决策，确保自动化决策的最终责任和伦理边界。讨论“人机循环”在持续优化供应链模型中的作用。 第四部分：实施与治理：AI供应链转型的挑战与路径 第九章：数据治理、模型安全与AI伦理挑战 AI的有效性高度依赖于高质量的数据。本章聚焦于供应链数据治理的复杂性，包括数据清洗、标准化和跨系统集成。同时，本书严肃探讨AI模型可能带来的安全隐患，例如数据投毒攻击和模型偏见对采购决策的负面影响。我们将提供一套实用的AI伦理框架，指导企业确保预测和分配决策的公平性和透明度。 第十章：构建适应性学习型供应链组织 技术转型最终是组织能力的转型。本章为企业提供了实施AI供应链项目的路线图。内容涵盖所需的跨职能人才结构（如供应链工程师、数据产品经理的融合），变革管理策略，以及如何通过敏捷项目管理方法逐步部署AI解决方案。最终目标是使供应链组织具备持续学习和自我优化的能力，以应对永无止境的市场变化。 --- 总结： 《人工智能赋能的全球供应链优化与韧性构建》不仅是一本技术手册，更是一份面向未来的战略蓝图。它系统地将当代最前沿的AI工具与供应链管理的核心挑战相结合，为企业提供了一条清晰、可执行的路径，以在日益动荡的商业环境中，实现运营效率的飞跃，并铸就不可动摇的竞争优势。本书旨在帮助读者超越“数字化”的表层，真正实现供应链的“智能化”跃迁。
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