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《物流运输基础与实务》主要内容有：运输的基础知识、公路运输、铁路运输、水路运输、航空运输、多式联运、集装箱运输、其他形式的运输、运输保险、运输成本、物流信息技术。
现代供应链管理：理论、方法与实践 图书简介 本书深入剖析了现代供应链管理的复杂性、核心要素、关键流程以及前沿技术应用，旨在为读者构建一个全面、系统且具有实操指导意义的知识体系。在全球化竞争日益加剧、市场需求波动性增强的背景下，高效、敏捷且可持续的供应链已成为企业核心竞争力的决定性因素。本书不仅涵盖了传统供应链的经典理论基础，更紧密结合当前产业变革的脉搏，探讨了数字化转型、风险韧性构建和可持续发展在供应链管理中的战略地位和具体实施路径。 第一部分：供应链管理的基础与战略定位 本部分首先界定了现代供应链管理的范畴与内涵，强调了其从线性链条向复杂网络转型的趋势。我们详细阐述了供应链管理（SCM）与传统物流管理、生产管理之间的本质区别和有机联系。 1. 供应链的演进与战略意义： 追溯了供应链管理从最初的物流整合到如今强调端到端价值创造的过程。探讨了在不同商业模式下（如大规模定制、敏捷响应、精益生产），供应链所应承担的不同战略目标，并引入了供应链战略与企业整体竞争战略的协同框架。 2. 核心构成要素分析： 详细解析了供应链的五大关键要素：计划（Planning）、采购（Sourcing）、制造（Making）、交付（Delivering）与退货（Returning）。每一个要素都被置于全局视角下进行审视，强调流程间的无缝衔接与信息共享的重要性。 3. 供应链绩效衡量体系（SCOR模型深化）： 介绍并深入应用SCOR（Supply Chain Operations Reference）模型，不仅关注效率指标（如成本、周期时间），更侧重于有效性指标（如订单满足率、资产周转率）和敏捷性指标。我们提供了大量案例分析，指导读者如何根据行业特点定制和校准自身的绩效衡量体系。 第二部分：供应链规划与需求预测 精确的规划是高效供应链的基石。本部分聚焦于如何通过科学的方法论和先进的分析工具，实现对未来需求的可靠预测和资源的有效分配。 1. 需求预测的科学方法： 系统梳理了定性预测法（如德尔菲法、市场调研）和定量预测法（如时间序列分析、回归分析）。重点剖析了如何处理需求波动性（如季节性、趋势性、随机性）以及如何量化预测误差。 2. 集成业务规划（IBP）与销售与运营计划（S&OP）： 详细阐述了S&OP在打破职能壁垒、实现跨部门协同规划中的作用。本书特别构建了“从战术S&OP到战略IBP”的升级路径，展示了如何将财务目标、产能约束与市场需求进行高阶集成，确保长期战略的有效落地。 3. 库存优化策略： 探讨了库存的经济学意义及其在供应链中的双重角色（缓冲器与成本中心）。内容涵盖了经典经济订货批量（EOQ）模型的局限性，转向更适用于现代环境的风险导向型库存策略，如安全库存的动态计算、多级库存的集中化与分散化决策模型。 第三部分：采购与供应商关系管理（SRM） 采购不再是简单的价格谈判，而是价值链的起点。本部分深入探讨了如何构建稳健、透明且具备创新能力的供应商生态系统。 1. 战略寻源与品类管理： 区别于交易性采购，本书重点介绍战略寻源（Strategic Sourcing）的七步流程，强调基于品类的支出分析、市场研究和供应商潜力评估。 2. 供应商关系管理（SRM）的深度合作： 分析了供应商分类（如杠杆型、瓶颈型、战略型）及其对应的关系维护模型。重点讨论了供应商绩效评估的多维度体系（质量、交货、创新、可持续性），并提出了建立合作伙伴关系而非单纯买卖关系的实施框架。 3. 全球寻源与风险规避： 针对跨国采购的复杂性，本书详述了国际贸易条款（Incoterms）的应用、汇率风险管理，以及如何通过多元化采购地域和建立关键部件的第二供应源来增强供应链的抗风险能力。 第四部分：制造与运营优化 本部分聚焦于生产环节的效率提升与柔性化转型，这是实现快速响应市场需求的关键环节。 1. 精益生产与拉动系统： 系统回顾了丰田生产系统（TPS）的核心理念，如消除七大浪费、看板管理和Jidoka（自働化）。着重阐述了如何将精益原则成功移植到非连续性流程和高混合/小批量生产环境中。 2. 准时制（JIT）与安全库存的再平衡： 在 JIT 理论基础上，结合现代波动性管理，探讨了如何通过精确的节拍控制和供应商的地理位置优化，使 JIT 策略更具鲁棒性，而非陷入“零库存”的绝对误区。 3. 设施规划与容量管理： 涵盖了工厂选址的决策模型（考虑成本、市场、法规、资源），以及短期到中期的产能负荷平衡技术，确保生产资源能够平稳应对需求高峰。 第五部分：供应链的数字化转型与技术赋能 信息技术是重塑现代供应链的核心驱动力。本部分详细介绍支撑供应链高效运作的关键技术及其集成应用。 1. 企业资源计划（ERP）与供应链执行系统（SCE）： 阐述了作为核心信息平台的 ERP 在数据集成方面的作用，并区分了 WMS（仓储管理系统）、TMS（运输管理系统）等专业化 SCE 如何在执行层面实现精细化控制。 2. 大数据、人工智能与预测建模： 探讨了如何利用大数据分析优化路线规划、预测设备故障和改进库存策略。引入机器学习在非结构化数据（如社交媒体情绪）转化为需求信号方面的应用。 3. 区块链技术在可追溯性与透明度中的应用： 聚焦区块链技术如何解决供应链中的信任鸿沟问题，特别是在高价值产品、食品安全和原产地证明方面的应用前景和实施挑战。 第六部分：可持续供应链与风险韧性构建 在环境责任和社会合规日益重要的今天，可持续性与韧性已成为供应链管理的前沿焦点。 1. 绿色供应链管理： 深入分析了生命周期评估（LCA）在产品设计和采购决策中的应用。探讨了逆向物流在实现循环经济目标中的关键作用，包括产品回收、再制造和材料再利用的经济模型。 2. 供应链风险识别与管理： 提出了系统化的供应链风险矩阵，涵盖了自然灾害、地缘政治、网络安全和单一供应商依赖等风险类型。重点介绍了情景规划和“数字孪生”技术在模拟冲击与预演恢复策略中的效用。 3. 供应链韧性（Resilience）的构建： 韧性是吸收冲击并快速恢复的能力。本书提出从冗余设计（设计备用能力）、可见性提升和协作恢复机制三个层面，构建面向未来的弹性供应链架构。 本书内容结构严谨，理论阐述深入浅出，并辅以大量国际知名企业的实践案例和量化分析工具，旨在为供应链专业人士、企业管理者及高年级本科生、研究生提供一本兼具学术深度和行业指导性的参考著作。
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