具体描述
《浙江省高等教育重点建设教材•现代物流管理教程》共分13章，主要内容包括物流的基本概念与功能，物流运输与装卸搬运，仓储管理与库存控制，物流配送巾心与配送管理，物流信息处理，供应链管理，第三方物流与第四方物流，物流系统，物流网络，国际物流，物流成本，物流技术与物流装备，商晶检验、养护与包装。《浙江省高等教育重点建设教材•现代物流管理教程》作为浙江省高等教育重点建设教材之一，倾注了作者多年米从事物流理论研究与实践应用的经验和心血，内容涉及全面且具有一定的研究深度，是一本入门物流领域非常合适的教材，可作为高校物流管理、物流工程、电子商务、企业管理、国际贸易、信息管理与信息系统等专业的重点教材，也可以作为企业物流管理人员、物流科研人员、物流营销人员的主要参考用书。
好的，以下是一份针对一本假设名称为《现代物流管理教程》的书籍的详细图书简介，这份简介聚焦于其他物流领域知识，完全不涉及该假设书籍可能包含的内容。 --- 图书名称：供应链的数字化转型与智能运营 图书简介 在当今全球经济格局中，供应链已不再仅仅是连接生产与消费的物理管道，它已演变为企业核心竞争力的战略高地。随着第四次工业革命的浪潮席卷而来，数字化、智能化和可持续性正以前所未有的速度重塑着供应链的每一个环节。本书旨在为业界资深人士、高层管理者以及有志于投身现代供应链管理领域的专业人士，提供一套前瞻性、实操性极强的理论框架与实践指南，重点剖析如何驾驭新兴技术，实现供应链的端到端优化与价值重构。 第一部分：战略视野下的供应链重塑 本部分着眼于宏观战略层面，探讨在不确定性日益增加的商业环境中，企业如何构建更具韧性和敏捷性的供应链结构。 第一章：全球供应链风险与韧性工程 我们深入分析了近年来地缘政治冲突、贸易保护主义抬头以及极端天气事件对全球供应链造成的连锁冲击。本书详细阐述了风险识别、量化评估与情景规划的方法论。重点介绍“数字孪生”技术在供应链模拟与压力测试中的应用，以及构建“多源采购网络”和“区域化制造布局”以分散风险的实际案例。探讨如何通过建立跨组织的信息共享平台，提升供应链的早期预警能力，将被动应对转变为主动防御。 第二章：可持续发展与循环经济集成 环境、社会和治理（ESG）标准已成为衡量供应链绩效的关键维度。本章聚焦于如何将可持续性深度嵌入到采购、生产、分销乃至产品生命周期结束的全过程中。内容涵盖绿色采购标准制定、低碳足迹追踪技术（如区块链应用），以及逆向物流系统的优化，以实现材料的高效回收和再利用。我们将探讨“产品即服务”（PaaS）模式如何从根本上改变线性经济思维，推动企业向循环经济模式转型。 第三章：采购与供应商关系管理的进化 在数字化驱动下，采购职能正从成本控制中心转向价值创造中心。本章详细阐述了战略寻源（Strategic Sourcing）的高级战术，包括如何利用人工智能驱动的供应商绩效管理（SPM）系统，进行实时的合同合规性监控与谈判支持。重点分析了如何通过建立基于信任和共享数据的深度战略合作伙伴关系（Tier-N Visibility），共同开发创新产品与服务，超越传统的交易关系。 第二部分：数字化赋能与运营优化 本部分聚焦于新兴技术在供应链运营层面的落地应用，旨在提升效率、降低成本并实现前所未有的透明度。 第四章：物联网（IoT）与供应链可见性的实时构建 本章详述了物联网技术如何彻底改变资产追踪与状态监控。从智能传感器在集装箱、托盘乃至单个货物上的部署，到云平台的数据汇聚与分析，我们构建了一个端到端、毫秒级更新的可见性模型。内容包括利用地理围栏技术进行异常事件实时报警、预测性维护在运输工具上的应用，以及如何利用这些数据流来优化在途库存（In-Transit Inventory）的融资与保险策略。 第五章：区块链技术在可信交易与溯源中的应用 探讨区块链（DLT）如何解决供应链中固有的信任缺失和信息孤岛问题。本书集中分析了智能合约在自动化支付结算、合规性验证与知识产权保护方面的潜力。特别关注在冷链物流与高价值商品溯源场景中，区块链如何提供不可篡改的、共享的审计日志，显著增强消费者信心和监管效率。 第六章：高级分析与预测性决策引擎 本章深入讲解了大数据分析、机器学习（ML）在需求预测、库存优化与网络设计中的前沿应用。我们详细拆解了深度学习模型（如RNN和Transformer架构）如何处理非线性、高波动性的市场信号，实现比传统时间序列模型更精确的需求预测。同时，探讨了运筹学与人工智能的结合，用于求解复杂的动态路径规划与仓库布局优化问题。 第三部分：前沿技术与未来布局 本部分展望了未来五年内可能颠覆供应链格局的技术趋势，并提供了适应性强的组织变革指南。 第七章：自动化、机器人技术与“黑灯工厂” 分析了自主移动机器人（AMR）、自动化导引车（AGV）在仓储与分拨中心内部的集成策略。重点讨论了“黑灯仓库”的运营逻辑、投资回报率分析，以及人机协作（Cobotics）在新常态下的角色定位。内容还扩展到无人机与自动驾驶卡车在“最后一英里”配送中的测试与法规挑战。 第八章：数字孪生（Digital Twin）在供应链网络设计中的应用 数字孪生不再局限于单个资产，它正被用于构建整个供应链网络的虚拟模型。本章阐述了如何利用高保真度的数字孪生体来测试新的分销网络拓扑结构、评估新引入的自动化设备性能，以及模拟供应链中断的影响。这使得企业能够在不中断现有运营的情况下，进行大规模的“假设分析”（What-if Scenarios）。 第九章：组织能力构建与变革管理 最后，本书强调，技术部署的成功最终取决于人的能力和组织结构。本章提供了供应链人才结构转型蓝图，重点指导企业如何培养既懂业务流程又精通数据科学的复合型人才。探讨了敏捷组织结构在应对快速变化的市场需求中的优势，以及如何建立跨职能的“价值流团队”，打破传统职能壁垒，真正实现端到端的协同管理。 --- 目标读者： 供应链与物流领域的高级管理者、总监及部门负责人 寻求技术驱动转型的企业战略规划师 负责采购、运营、分销与信息系统的专业工程师和分析师 供应链管理、工业工程、工商管理等专业的研究生及博士生 本书特色： 前瞻性强： 聚焦于未来三到五年的核心技术趋势，而非对现有流程的简单回顾。 深度实践导向： 案例分析均来源于全球领先企业的真实部署经验，注重落地细节。 跨学科整合： 融合了运筹学、信息技术、风险管理和可持续发展等多学科知识，提供整体解决方案。
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