具体描述
Supply chains don't manage themselves, although managers sometimes wish they did. For everything you'll need to know about analyzing supply chains, you'll need MODELING THE SUPPLY CHAIN. By using models to analyze the supply chain, you can quickly and effectively find ways to optimize its performance. And because this supply chain textbook is loaded with clear illustrations and practical study tools, this is the textbook that will help you be effective during test times as well.
供应链的动态视角：优化、韧性与可持续性 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探讨现代供应链管理的前沿领域，重点聚焦于如何通过先进的建模技术、数据驱动的决策以及战略性的风险管理，构建更具效率、韧性和可持续性的全球供应链网络。我们避免聚焦于传统教科书中对“建模”这一概念的纯粹理论阐述，而是将重点置于如何将复杂理论转化为实际可操作的商业智能和运营优化方案。 在当前地缘政治不确定性加剧、气候变化压力增大以及消费者需求快速迭代的背景下，企业面临的挑战远超传统的成本削减和效率提升。本书探讨的核心在于，如何利用数学规划、模拟技术以及人工智能的辅助工具，实时洞察供应链的脆弱性，并预先设计出具备快速恢复能力的系统架构。 --- 第一部分：供应链系统的深度解构与量化分析 本部分将供应链视为一个多层级、多变量的复杂系统，而非简单的线性流程。我们从基础的系统思维出发，强调理解各个环节（从原材料采购到最终交付）之间的相互依赖性和反馈回路。 第一章：现代供应链的拓扑结构与复杂性 我们将深入分析当前主流的供应链拓扑结构——从经典的线性模式（Sequential）到更具弹性的网络模型（Networked）。重点讨论“摩尔定律”式的信息流动速度与“牛鞭效应”在需求预测中的放大机制。内容涵盖： 多层级依赖性： 剖析一级、二级和三级供应商对最终产品交付的隐性影响，并提出一种基于图论的脆弱性矩阵分析方法，用于识别关键路径上的潜在瓶颈。 区域化与全球化张力： 探讨近岸外包（Near-shoring）、友岸外包（Friend-shoring）趋势对传统全球化分工模式的冲击，并量化不同布局策略下的总拥有成本（TCO）变化。 信息流与物料流的异步性： 阐述信息滞后如何扭曲库存决策，并介绍如何通过实时数据集成技术来减少这种异步性，提升预测准确率。 第二章：性能度量的新范式：超越成本与周期 本书认为，仅仅衡量成本和周期已不足以应对当前的商业环境。本章提出了一套更全面的供应链绩效评估框架，着重于前瞻性和弹性指标。 弹性指数（Resilience Index）： 开发一个综合指标，用于评估供应链在面对突发事件（如港口关闭、自然灾害）时的吸收能力（Absorption Capacity）、适应能力（Adaptive Capacity）和恢复速度（Recovery Speed）。 环境、社会与治理（ESG）集成度量： 探讨如何将碳足迹、劳工标准等非财务指标嵌入到日常的运营决策流程中。引入“绿色供应链效率”（Green Supply Chain Efficiency）的计算模型。 客户价值驱动的衡量： 从客户角度反推供应链设计，关注“完美履约率”（Perfect Order Fulfillment）的驱动因素，并将服务水平与库存持有成本进行动态平衡分析。 --- 第二部分：优化决策的进阶技术：集成与模拟 本部分超越了传统的线性规划（LP）方法，侧重于在高度不确定的环境下，如何运用随机优化和仿真技术来辅助战略决策。 第三章：不确定性下的库存策略与容量规划 库存管理是供应链优化的核心战场。本章聚焦于如何处理需求波动、供应延迟以及价格不确定性。 随机库存优化： 介绍基于随机变量和概率分布的库存策略，包括动态安全库存计算、多级协同库存（CSS）的部署，以及在多地点、多SKU环境下的优化求解方法。 机会约束规划在容量决策中的应用： 讨论在保证一定服务水平概率的前提下，如何最优地配置生产和仓储能力。这涉及到如何量化“不能满足需求”的风险成本。 基于成本与服务的协同优化： 建立一个集成的总成本模型，将运输、库存持有、缺货损失与服务水平目标在同一个优化框架内进行权衡。 第四章：供应链仿真与数字孪生应用 仿真技术是理解复杂系统行为的强大工具。本章侧重于如何构建可信赖的供应链数字孪生模型。 事件驱动模拟（DES）的构建： 详细介绍如何利用DES方法对复杂的物流网络、生产调度和跨职能流程进行建模，以测试不同运营策略的性能。 敏感性分析与情景规划： 演示如何通过大量的模拟运行，识别出最影响系统表现的关键参数（如交货提前期、季节性峰值），并为管理者提供明确的“如果-那么”决策支持。 集成系统仿真： 如何将财务模型、需求预测模型与物理流程模型耦合，构建一个端到端的仿真环境，用以评估投资决策（如新建仓库）的长期影响。 --- 第三部分：韧性构建与风险的量化管理 供应链的韧性不再是可选项，而是生存的必要条件。本部分深入探讨如何主动识别、量化并减轻系统性风险。 第五章：风险识别与网络脆弱性评估 传统的风险管理往往依赖历史数据，本书提出一种更具前瞻性的风险识别框架。 动态风险映射： 介绍如何利用关联性分析（Correlation Analysis）来识别那些看似不相关但实际耦合的风险源（例如，某关键原材料产地的政治风险与全球运费的关联）。 关键节点与路径的识别： 使用网络中心性度量（如介数中心性、特征向量中心性）来精确定位供应链网络中最关键的“单点故障”（Single Point of Failure）。 供应商风险的动态评分： 结合财务健康度、地理位置集中度和合规记录，构建一个随时间变化的供应商风险评分系统。 第六章：灾难恢复与供应链重新配置战略 当风险事件发生后，快速有效的恢复行动至关重要。 预先的恢复策略设计： 讨论在没有发生危机时，企业应如何预先设计替代资源池、灵活的合同条款和预批准的紧急物流方案。 快速决策支持系统： 介绍如何设计一套轻量级的决策支持系统，该系统能够在危机爆发的最初几小时内，根据实时数据和预设恢复目标，快速推荐最优的资源重新分配路径。 供应链的地理分散化与冗余设计： 量化建立冗余供应商或备用生产基地的“保险成本”与“风险规避价值”，帮助企业在成本和安全之间找到最佳平衡点。 --- 第四部分：面向未来的可持续与敏捷供应链 本书的最后部分展望了供应链的未来方向，重点是整合可持续性目标与数字化驱动的敏捷性。 第七章：循环经济与逆向物流的优化 企业对资源效率的要求日益提高，逆向物流和产品生命周期管理成为新的优化领域。 闭环供应链的设计： 探讨如何将回收、翻新和再制造流程无缝集成到正向物流网络中，最小化废弃物和原材料需求。 逆向物流网络的选址与调度： 应用设施选址模型来确定最优的退货处理中心和翻新工厂的位置，同时优化收集路径。 可持续性驱动的需求规划： 分析消费者对“可持续产品”的需求溢价，并将其纳入需求预测模型，指导生产和采购决策。 第八章：数字化转型与供应链的敏捷反应 本章聚焦于如何利用新兴技术加速供应链的响应速度和适应性。 物联网（IoT）与实时可见性： 探讨如何利用传感器数据流来监控货物状态（温度、湿度、位置），并将其转化为可执行的库存和运输调整信号。 预测性分析驱动的干预： 介绍如何使用机器学习算法来预测潜在的延误和质量问题，从而实现“在问题发生前干预”的敏捷管理模式。 平台化供应链与生态系统协作： 讨论共享数据平台和区块链技术在提升跨企业信任、加速交易结算以及实现端到端可追溯性方面的潜力，以构建更加柔性和互联的商业生态。 通过以上八个维度的深入探讨，本书为供应链专业人士、运营管理者和决策者提供了一套实用的、面向实战的分析工具和战略思维框架，以应对21世纪供应链所面临的复杂挑战。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有