具体描述
本书从介绍仓库设置和规划入手，尽量涵盖各项仓储作业形式涉及的知识内容和具体操作，并注重其实际操作性。同时本书也尽量将现代管理的方法引入仓储管理中，并且利用现代工程技术和数量化的方法，规划和改进仓储和配送的各项运作，以提高运作的效率。本书在内容设计方面的特色在于既包括基础理论和前沿性内容，又包括仓储和配送实务方面的知识。考虑到现在仓库运作的信息化应用的不均衡性，本书也介绍了很多传统仓储作业，并行之有效的方法。
本书适合作为物流管理、物流工程、工业工程、电子商务和市场营销等专业的本科，大专和高等职业技术学院的学生学习之用，亦可供物流管理研究人员、企业单位相关管理人员业务学习使用。
《现代物流系统规划与优化》内容简介 本书聚焦于宏观视角下的现代物流系统设计、规划与持续优化，旨在为读者提供一套系统、前沿且具备高度实践指导意义的理论框架与工具集。它不直接探讨单一的仓储操作细节或具体的配送路线算法，而是深入剖析物流系统作为一个复杂集成体的运作逻辑、战略定位及其在供应链中的核心价值实现。 --- 第一部分：物流系统战略定位与需求分析 本部分是构建高效物流系统的基石，着重于从企业战略和市场需求层面理解物流的本质角色。 第一章：供应链背景下的物流系统演进 本章将系统梳理从传统运输、仓储职能分离到一体化现代物流的演变轨迹。探讨信息技术、全球化趋势以及客户期望变化对物流系统提出的根本性变革要求。内容涵盖物流在价值链中的战略地位，如何从成本中心转变为利润驱动力和竞争优势的来源。讨论精益物流（Lean Logistics）、敏捷物流（Agile Logistics）与韧性物流（Resilient Logistics）的设计哲学及其适用场景。 第二章：物流网络设计与宏观布局决策 本章侧重于物流基础设施的战略选址与网络拓扑结构设计。我们将详细分析影响网络布局的关键因素，包括市场集中度、客户密度、供应商地理分布、运输成本结构及政策法规环境。内容覆盖中心辐射型网络、区域分拨网络、前置仓网络等多种模型的设计原则，并引入设施选址优化模型（Facility Location Modeling）的初步概念，强调定性分析与定量模型的结合，以确定最优的仓库、配送中心及转运站的宏观数量与位置。 第三章：需求预测与服务水平定义 物流系统的性能直接受制于对未来需求的预测精度和服务承诺的设定。本章将深入探讨多元化的需求预测方法，包括时间序列分析、回归模型以及基于机器学习的预测技术在物流需求波动性分析中的应用。更重要的是，本章强调服务水平（Service Level）的战略性定义，分析不同服务等级（如订单履行速度、准确率、库存可见性）对运营成本和客户满意度的权衡关系。这包括建立基于风险和成本的服务水平矩阵模型。 --- 第二部分：物流系统集成与流程再造 本部分转向系统内部的集成化与流程优化，关注如何通过技术和管理手段实现跨职能的协同。 第四章：信息流与集成化平台架构 现代物流的神经中枢是信息系统。本章不描述具体的WMS或TMS功能，而是探讨物流信息系统的架构设计和集成策略。内容包括企业资源规划（ERP）、供应链管理系统（SCM）与前端执行系统（如物联网、传感器数据）之间的数据接口标准、集成模式（如API、EDI）以及数据治理的重要性。重点分析如何构建一个实时的、端到端的可见性平台，支持决策制定。 第五章：供应链协同与合作伙伴关系管理 物流系统很少孤立运行。本章探讨如何构建外部协同机制，包括与供应商、第三方物流服务商（3PL/4PL）以及渠道伙伴的深度合作。内容涉及协同规划、预测与补货（CPFR）的流程设计，以及如何通过契约设计、绩效评估体系来激励和管理外部合作伙伴，实现整个供应链的效率最大化。 第六章：物流流程再造与效率基准 本章关注对现有物流流程进行系统性的审视和再造。我们将引入流程挖掘（Process Mining）技术的基本概念，用以发现流程中的瓶颈、浪费和非预期路径。内容包括端到端流程映射（E2E Mapping）、价值流分析（Value Stream Mapping）在物流领域的应用，并建立一套涵盖时间、成本、资源利用率的物流绩效基准体系（Benchmarking System），用于持续改进。 --- 第三部分：风险管理、韧性与可持续发展 本部分关注物流系统面向未来挑战的适应性、弹性和社会责任。 第七章：物流系统风险识别与韧性构建 全球供应链的脆弱性日益凸显。本章系统性地识别物流系统面临的各类风险，包括自然灾害、地缘政治、技术故障和需求剧烈波动。内容重点在于韧性（Resilience）的量化指标和设计原则，例如冗余设计（Redundancy）、快速恢复能力（Recovery Speed）和自适应能力。讨论如何通过多渠道策略和动态库存策略来增强系统面对中断时的承受力。 第八章：绿色物流与可持续发展战略 本章探讨物流活动对环境和社会责任的影响，并提出可持续的解决方案。内容包括碳足迹核算在物流环节的应用、能源效率优化、包装轻量化设计以及逆向物流（Reverse Logistics）的系统性规划。强调构建循环经济模型，将退货、维修和回收流程无缝集成到主物流网络中，实现环境效益与运营效率的平衡。 第九章：新兴技术对物流系统的颠覆性影响 本章展望和分析前沿技术（如人工智能、区块链、先进自动化）对未来物流系统设计范式的改变。内容不是具体介绍某项技术的操作手册，而是分析这些技术如何重塑网络结构、优化资源配置和改变协作模式。例如，分析区块链如何提升交易透明度和可追溯性，或数字孪生（Digital Twin）技术如何应用于物流系统的仿真和预演。 --- 本书的读者对象是：物流规划师、供应链战略制定者、企业高层管理者、对现代物流系统设计有深入研究兴趣的学者及研究生。全书强调系统思维、战略决策和跨学科融合，致力于培养读者构建、评估和持续优化复杂物流生态系统的能力。
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