具体描述
《仓储与配送管理》根据高等职业教育物流管理专业教学大纲和物流是国家职业标准的要求，根据物流的流程系统地介绍仓储与配送管理的实务，包括储存与配送基础理论、仓库管理、存货作业、配送中心管理、库存控制以及共同配送等。
《现代物流系统规划与优化》图书简介 一、本书概述 《现代物流系统规划与优化》是一本深入探讨如何构建、评估和改进复杂物流系统的前沿专业著作。本书着眼于全球供应链日益动态化和复杂化的背景，系统性地阐述了从宏观战略布局到微观执行层面的系统化规划方法、先进的优化模型以及前沿的信息技术应用。本书旨在为物流工程师、供应链管理者、系统规划师以及相关领域的研究人员提供一套严谨、实用的理论框架和工具箱，以应对当前商业环境中对效率、柔性和成本控制的严苛要求。 二、核心内容板块 本书内容结构严谨，层层递进，分为六大部分，共十八章： 第一部分：现代物流系统理论基础与战略规划（第1-3章） 本部分奠定全书的理论基石。首先，系统梳理了现代物流的定义、演进历程及其在国民经济中的战略地位，强调了物流不再是简单的运输与仓储职能，而是企业核心竞争力的重要组成部分。接着，深入剖析了物流系统要素的构成，包括基础设施、信息流、物流流和资金流的相互作用机制。重点章节在于物流网络战略规划，详细介绍了如何基于市场需求预测、客户服务水平目标和资源约束条件，进行多级物流中心的选址（包括重心法、悬崖模型等经典方法及其在GIS环境下的应用扩展）、网络拓扑结构设计（星型、树状、全连接型）以及不同供应链模式（如敏捷供应链、柔性供应链）下的网络策略选择。 第二部分：需求预测与库存策略（第4-6章） 库存是物流成本和客户满意度的关键平衡点。本部分聚焦于不确定性下的管理。第四章详细解析了多种时间序列分析方法和机器学习方法在需求预测中的应用，特别关注了季节性、趋势性及异常值处理，并评估了不同预测模型的准确性指标（如MAPE, RMSE）。第五章深入探讨了库存控制理论，从传统的经济订货批量（EOQ）、再订货点模型（ROP）出发，扩展至考虑服务水平约束下的随机库存模型（如（s, Q）策略、（R, s）策略）。第六章则专注于高级库存策略，包括跨区调拨库存、延迟策略（Postponement）以及针对高价值、易腐烂物品的生命周期库存管理方法。 第三部分：运输管理系统与优化（第7-9章） 运输环节是物流成本占比最大的部分。本书第三部分将运输优化提升到系统工程的高度。第七章重点介绍了运输管理系统（TMS）的架构与功能模块，强调其在订单管理、运力整合和在途跟踪中的作用。第八章是本书的技术核心之一，详细阐述了车辆路径问题（VRP）的数学建模，涵盖了容量约束、时间窗约束（VRPTW）、多车型、多趟次等复杂变体，并介绍了启发式算法（如禁忌搜索、模拟退火）和精确算法（如分支定界法）的应用场景。第九章探讨了多式联运的协调与优化，包括集装箱化策略、货运站（CFS）的作业调度以及对“最后一公里”配送的创新解决方案（如无人机、自动导引车AGV在特定场景下的整合）。 第四部分：供应链信息技术与可视化（第10-12章） 在数字化时代，信息系统是物流高效运行的神经中枢。第十章全面梳理了物流信息系统的演进，重点分析了物联网（IoT）、射频识别（RFID）和移动计算技术在实时资产跟踪、货物状态监控（温湿度、振动）中的集成应用。第十一章深入探讨了供应链可视性的实现路径，包括数据采集标准、数据清洗与集成、以及构建端到端的“数字孪生”模型。第十二章关注大数据分析在物流决策中的应用，例如利用历史数据挖掘拥堵模式、优化装载率、以及预测设备故障，从而实现从被动响应到主动预防的转变。 第五部分：物流绩效评估与风险管理（第13-15章） 有效的管理依赖于科学的衡量。本书第五部分强调了绩效的量化与风险的规避。第十三章系统介绍了物流绩效指标体系（KPIs）的构建，涵盖了成本、时间、质量和服务四个维度，并详细解释了标杆管理（Benchmarking）在物流优化中的应用，如如何设置合理的订单履行周期目标。第十四章聚焦供应链风险的识别与量化，包括自然灾害、地缘政治、供应商破产等风险源，并介绍了情景分析和压力测试方法。第十五章则提出了供应链韧性（Resilience）的构建策略，如建立冗余库存、发展备用供应商网络以及利用动态重路由机制来快速应对中断事件。 第六部分：绿色物流与可持续发展（第16-18章） 面对日益严格的环保法规和企业社会责任要求，可持续性成为物流规划的内在要求。第十六章阐述了绿色物流的原则与技术，包括节能运输、低排放设备采购、包装材料的优化与回收。第十七章深入分析了逆向物流的设计与管理，涵盖了产品回收、再制造、翻新和报废处理的流程设计，并探讨了逆向物流网络与正向物流网络的集成挑战。第十八章则展望了未来物流技术趋势，如区块链在可追溯性中的潜力、人工智能在自动化决策中的深化应用，以及城市物流末端的微型配送中心（Micro-Fulfillment Centers）的规划原则。 三、本书特色 1. 理论与实践深度结合： 每章均配备了来自实际案例的研究分析，解释了复杂的数学模型如何在企业实际问题中得到应用。 2. 跨学科视野： 融合了运筹学、信息科学、经济学和环境科学的知识，提供全面的系统性视角。 3. 注重优化算法的应用： 对车辆路径、网络设计等核心难题，提供了可操作的算法选择和评估标准，而非仅仅停留在理论描述。 4. 面向未来： 大篇幅探讨了数字化转型、韧性供应链和可持续发展等当前行业热点和前沿议题。 本书是物流管理专业学生、希望系统提升供应链规划能力的行业中坚力量，以及致力于构建高效、绿色、智能物流体系的决策者不可或缺的参考资料。
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