现代物流解决方案设计原理

现代物流解决方案设计原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:人民交通出版社
作者:霍云福、刘洪斌、孙云早
出品人:
页数:277
译者:
出版时间:2005-5
价格:28.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787114054822
丛书系列:
图书标签:
  • 物流
  • 供应链管理
  • 解决方案设计
  • 现代物流
  • 仓储
  • 运输
  • 信息系统
  • 优化
  • 效率
  • 管理学
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具体描述

本书重点关注现代物流活动的基本问题,通过对库存概念的分析,揭示了物流管理的核心问题,并由此提出、构建了针对物流系统的规划设计理念、模型和流程方法,兼顾理论探讨和实际操作。本书堪称当代我国物流研究不可多得的佳作!

本书主要内容包括:物流解决方案设计重要性分析,现代物流的基本性质及其系统结构.物流系统的动力学特征,物流解决方案设计的概念模型、设计要素、设计流程与模板,物流客户原理、库存管理、供应管理、仓储管理和运输管理的流量、流速和流程分析与设计,物流服务的费用分析与成本核算,物流系统业绩指标分析与比较,物流解决方案的预算和报价,物流解决方案设计报告的形成等。重点关注现代物流活动的基本问题,通过对库存概念的分析,揭示了物流管理的核心问题,并由此提出、构建了针对物流系统的规划设计理念、模型和流程方法,兼顾理论探讨和实际操作。

本书可作为高等学校物流专业学生学习"物流系统规划与设计“课程的教学用书以及”物流买训"课程的指导用书,也可作为中高级物流管理人员、规划人员和技术人员的业务参考用书。

《全球供应链韧性与数字化转型:面向复杂环境的实战策略》 内容简介 在当前全球经济格局快速演变、地缘政治风险加剧以及技术迭代速度空前的背景下,传统物流与供应链管理模式正面临前所未有的挑战。企业迫切需要构建更具适应性、响应速度和抗风险能力的供应链体系。《全球供应链韧性与数字化转型:面向复杂环境的实战策略》一书,并非探讨单一环节的优化,而是聚焦于宏观层面的战略重塑与技术赋能,旨在为企业高层管理者、供应链总监以及战略规划师提供一套全面、可操作的复杂环境下的供应链韧性构建与数字化转型路线图。 本书深刻剖析了驱动当前供应链范式转变的五大核心力量:气候变化与可持续发展压力、地缘政治重构、消费者需求碎片化、劳动力结构变化,以及突破性技术(如AI、物联网、区块链)的成熟应用。它摒弃了教科书式的理论堆砌,转而采用案例驱动、模型解析和决策框架相结合的方式,深入剖析如何在不确定性中实现供应链的“强健”与“敏捷”。 全书内容结构严谨,共分为五大部分,层层递进,构建起一个完整的战略思考体系: --- 第一部分:重塑战略基石——韧性供应链的战略内涵与风险识别 本部分着重于从战略高度重新定义供应链的价值。它详细阐述了何谓“韧性”(Resilience),并将其分解为缓冲性(Buffering)、恢复性(Recoverability)、适应性(Adaptability)和预见性(Foresight)四大维度。 风险全景扫描: 深入剖析了“黑天鹅”与“灰犀牛”事件对全球供应链的冲击模式,特别关注了关键节点的单点故障风险(如港口拥堵、关键零部件供应中断、网络安全攻击)。 “在岸/近岸/友岸”的战略选择: 探讨了在当前地缘政治背景下,企业如何权衡效率(Efficiency)与安全(Security),制定多区域(Multi-regional)或双源(Dual-sourcing)的采购与制造布局。这不是简单的地理转移,而是基于长期风险成本的精确计算。 可持续性与韧性的融合(ESG驱动): 阐述了环境、社会和治理(ESG)目标如何反哺供应链韧性。例如,建立透明的碳足迹追踪系统不仅是合规要求,更是识别供应链环境脆弱性的关键手段。 --- 第二部分:数字化赋能:构建供应链的“神经系统” 本部分深入探讨了支撑韧性战略落地的关键技术架构。重点在于如何利用数据和智能系统来提升决策速度和精度,实现从“反应式”到“预测式”的转变。 数字孪生(Digital Twin)的供应链应用: 详细介绍了如何构建端到端的数字孪生模型,用于模拟突发中断(如疫情封锁、自然灾害)对整个网络流动的影响,从而在真实中断发生前进行预先的资源调配和路径重规划。 物联网(IoT)与实时可视化: 强调了从“可见性”(Visibility)到“可洞察性”(Insight)的飞跃。如何部署智能传感器网络,实时监控在途资产的位置、状态(温湿度、振动),以及识别“暗箱”地带,特别是对于高价值或高敏感货物的全程监管。 AI与预测性维护/需求: 分析了机器学习模型在预测性需求规划中的应用,如何通过融合宏观经济指标、社交媒体情绪等非结构化数据,提高预测准确率,减少牛鞭效应。同时,探讨了AI在维护生产设备、保障供应连续性中的作用。 区块链在可信协作中的潜力: 聚焦于区块链技术如何解决多方协作中的信任瓶颈,尤其是在跨境贸易结算、原产地证明和合规性审计方面的应用,加速信息流转,减少摩擦成本。 --- 第三部分:敏捷运营与网络设计——从线性到网状 面对快速变化的市场需求,供应链网络必须具备更高的敏捷性。本部分侧重于网络结构的设计优化和流程的快速切换能力。 模块化设计与平台化策略: 提出“产品平台化”和“供应链模块化”的概念,即通过标准化接口和组件,使企业能够快速地将现有网络重新配置,以应对新市场进入或需求波动,避免定制化带来的高昂切换成本。 动态库存策略(Dynamic Buffering): 批判了传统的安全库存模型,提出了基于实时风险溢价的动态缓冲策略。例如,在特定高风险路径上增加库存缓冲,而在低风险路径上则推行零库存策略。 “最后一英里”的弹性扩展: 针对电商和B2C业务的爆炸性增长,探讨了如何利用众包物流、微型履行中心(MFCs)以及自动化仓储系统,实现库存部署的去中心化和快速响应能力的弹性扩张。 --- 第四部分:协作生态系统与治理结构 现代供应链的韧性不再是单个企业的独角戏,而是整个生态系统的集体能力。 跨组织数据共享的治理框架: 解决了企业间共享敏感数据(如库存水平、产能状态)的信任和安全问题,提出了建立“中立数据池”或采用联邦学习等技术框架,以实现协作共赢。 供应商关系管理(SRM)的韧性升级: 如何从传统的“成本导向”的供应商关系转向“伙伴关系”,特别是如何与关键的二级、三级供应商建立共担风险、共享信息的机制,防止供应链“盲区”的出现。 供应链金融与风险共担: 探讨了利用供应链金融工具,如动态保理、基于绩效的预付款机制,来增强中小供应商的财务韧性,从而稳定整个链条的健康度。 --- 第五部分:构建韧性领导力与持续改进文化 技术的引入和战略的制定必须由组织文化和领导力来支撑。 跨职能的韧性仪表板(Resilience Dashboard): 设计和实施一套衡量供应链韧性的关键绩效指标(KPIs),包括恢复时间目标(RTO)、最大可接受中断时间(MAIT)等,确保管理层对系统健康状况的实时掌握。 情景规划与桌面推演: 强调定期的、跨部门的“压力测试”和“战争推演”,让团队在模拟的极端环境下演练决策流程,培养快速反应的肌肉记忆。 从学习到创新的循环: 总结了如何将被中断事件中学到的经验教训迅速转化为流程改进、系统升级和战略调整的固化流程,实现供应链的持续进化。 本书受众: 供应链与采购高管、运营总监、企业战略规划师、风险管理专家,以及所有致力于在不确定性中构建长期竞争优势的商业领导者。它是一份面向未来的行动指南,指导企业如何将危机转化为重塑竞争优势的历史性机遇。

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读后感

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用户评价

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这本书的行文风格极其干燥,像在阅读一份冗长且缺乏重点的政府报告。它缺乏任何引人入胜的故事性或案例支撑,导致我在阅读过程中需要反复查阅大量外部资料来理解作者试图构建的理论框架与现实场景的关联。例如,书中反复提及的“资源负荷动态调整矩阵”,虽然理论上听起来很高级,但由于缺乏一个清晰的、多阶段的模拟案例来展示这个矩阵是如何在不同约束条件下实时交互和反馈的,我完全无法想象如何在实际的WMS(仓库管理系统)或TMS(运输管理系统)中实现这一“设计”。读者需要的是那种“看了一眼就知道该怎么做”的清晰指引,而不是需要花费数倍时间去解码晦涩公式的挫败感。这本书给人的感觉是,它更像是一篇博士论文的未删减草稿,知识密度极高,但信息传达效率极低,完全没有考虑到目标读者群体的知识背景差异和信息吸收习惯。

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我原本非常期待这本书能提供一套关于“设计”物流解决方案的通用方法论,一套可以跨越不同行业、不同规模企业的思考工具箱。我设想中应该包含需求分析的结构化方法、瓶颈识别的技术路线图,以及评估不同设计方案优劣的量化指标体系。然而,这本书似乎只提供了一把极其锋利的、但只适用于特定材料的瑞士军刀——它深入研究了某一种特定的优化技术,并将其视为解决一切问题的万能钥匙。书中对供应链的整体视角观察不足,更像是将物流过程拆解成了无数个独立的、可以被数学公式完全捕获的小模块,然后对这些模块进行了极度精细化的打磨。对于如何将这些打磨好的小模块整合为一个具有韧性和适应性的整体系统,这本书给出的指导几乎是空白的。它更像是一个“理论实验室指南”,而不是一本面向“现代工程实践”的设计手册,最终给读者的感觉是,虽然学到了很多精妙的数学技巧,但依然不知道如何去“设计”一个完整的、可运行的现代物流系统。

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这本书的装帧设计倒是挺有意思的,封面那深邃的蓝色调,配上一些抽象的几何线条,初看之下,给人一种严谨又不失活力的感觉。我本来是冲着对“现代物流”这个前沿领域的兴趣来的,想着能找到一些关于供应链优化、仓储自动化以及最后一公里配送的最新技术突破和实战案例。然而,当我翻开扉页,准备深入阅读时,才发现内容似乎完全偏离了我预期的方向。全书的语言风格非常学术化,充满了晦涩难懂的数学模型和理论推导,与其说是“解决方案设计原理”,不如说更像是一部高级运筹学教材的节选。比如,我期待看到无人机配送的成本效益分析模型,结果却花了大量的篇幅去讨论某种复杂的图论算法在资源分配上的收敛性问题,这对于一个期望获得操作性指导的读者来说,无疑是一种煎熬。而且,书中的图表制作也相当粗糙,很多流程图的逻辑跳转让人摸不着头脑,似乎作者更注重理论的完备性,而忽略了实际操作层面上的直观性和可读性。整本书读下来,我感觉自己像是在攀登一座理论的高峰,但山顶的景色却是我完全不感兴趣的纯理论风景,而不是我想要的、能够落地生根的实际应用蓝图。

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这本书的阅读体验简直是一场对耐心的极限考验。我花了整整一个周末的时间,试图从中挖掘出一些关于“设计原理”的精髓,但收获甚微。它的叙事节奏极其缓慢,仿佛作者在每一个技术名词的解释上都恨不得穷尽所有相关的历史渊源和哲学思辨。举个例子,书中用了十多页的篇幅来探讨“效率”这个概念在不同时代背景下的内涵演变,这对于一个急需了解如何利用物联网技术提升库存周转率的读者来说,简直是无用的冗余信息。我甚至怀疑作者是否真的接触过现代物流现场的实际运作。书中引用的案例,大多是上世纪八九十年代的经典理论模型,鲜有提及近年来云计算、大数据在需求预测中展现出的惊人准确性。更令人失望的是,关于绿色物流和可持续发展这一当下热点,全书几乎只是一笔带过,没有深入探讨可循环包装、新能源车队管理等具体的设计思路。读完后,我更像是在研读一本古老的哲学著作,而非一本聚焦于“现代”前沿技术的实用指南,知识的“新鲜度”严重不足。

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这份书的“深度”似乎完全用在了错误的维度上。它就像一辆配置了航空发动机,却只能在小区花园里缓慢行驶的跑车,性能过剩而应用错位。我对“解决方案设计”抱有的期望是看到系统性的思维框架,如何从宏观的商业目标出发,逐步分解并构建出可落地的物流网络拓扑。然而,这本书几乎完全聚焦于某种单一的、高度抽象化的“系统均衡”状态的数学描述。我尝试寻找任何关于风险管理、应急预案或者供应商协同平台的架构设计,但这些实际运作中至关重要的环节,在书中几乎找不到任何实质性的论述。取而代之的是大量关于如何证明某个算法的“最优解”的数学证明,这些证明本身或许严谨,但对于解决现实世界中充满了不确定性的复杂问题,帮助实在太有限了。仿佛作者认为,只要理论模型无懈可击,现实中的摩擦和变数都会自动消失,这是一种脱离实际的“理想主义”设计观,对实战指导意义微乎其微。

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