现代物流信息技术

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页数:549
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出版时间:2008-11
价格:58.00元
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isbn号码:9787504729200
丛书系列:
图书标签:
  • 物流信息技术
  • 现代物流
  • 信息技术
  • 供应链管理
  • 物流管理
  • 电子商务物流
  • 物流系统
  • RFID
  • 条形码
  • 数据分析
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具体描述

《现代物流信息技术》全面阐述了构筑现代物流信息技术的关键技术原理及其在物流领域的应用,共分为十二章。物流信息是贯穿物流各环节的纽带,信息技术是实现物流信息系统化的前提。物流信息技术是现代物流的基础和灵魂,是一门跨学科的综合性技术,涉及物流理论与技术、信息理论与技术、空间信息系统技术、计算机软件和硬件技术、运筹学理论和方法以及模拟和仿真技术。由于物流信息技术涵盖的内容广泛,既有物流专用的理论、技术与方法,也有从其他领域中借鉴的很多技术与方法,而现实从事物流工作或学习物流专业的人员所掌握的知识体系中,信息技术的基础相对比较薄弱,因此为物流信息技术这门课程的学习和应用带来了气定的难度。《现代物流信息技术》一书在编写过程中充分考虑到各个层次学员的基础情况,既有基础性知识和理论,也结合了作者在相关领域的多年教学、实践经验及研究成果,具有一定的前瞻性。全书力图做到理论与实践相结合,信息技术与物流应用相结合,每章都附有应用的案例,便于读者有更直观的认识和体会。

《现代物流信息技术》一书,聚焦于支撑现代物流运作的关键信息技术应用与发展。本书旨在深入剖析物流行业在数字化、智能化浪潮下的演进路径,为读者提供一个全面而系统的技术认知框架。 在第一章 现代物流概述与信息技术基础中,本书首先界定了现代物流的核心要素,包括计划、采购、生产、仓储、运输、配送、售后服务等环节,以及其在供应链管理中的战略地位。随后,详细阐述了信息技术在现代物流中的基础作用,从早期的条形码、EDI(电子数据交换)到如今大数据、云计算、人工智能等,梳理了信息技术与物流融合发展的历史脉络。本章还会探讨物流信息化的基本概念,如信息流、物流流、资金流的整合,以及信息化对提升物流效率、降低成本、优化客户体验的重要性。 第二章 仓储管理信息系统 (WMS) 是本书的核心内容之一。本章将深入讲解WMS系统的功能模块,包括但不限于:入库管理(收货、质检、上架)、库存管理(盘点、移库、调拨、报损)、出库管理(订单处理、拣货、包装、发货)、库位管理、系统配置与权限管理等。本书还会重点介绍WMS系统如何通过条形码、RFID(射频识别)等自动识别技术,实现库存的实时、精准追踪,提升仓库作业效率和准确性。此外,还将探讨WMS与ERP(企业资源计划)、TMS(运输管理系统)等其他系统的集成,构建一体化的物流信息平台。 第三章 运输管理信息系统 (TMS) 章节,将详细介绍TMS系统的功能与应用。内容涵盖:订单管理(订单接收、审核、拆分、合并)、运输计划优化(线路规划、车辆调度、载重优化)、在途跟踪与监控(GPS、北斗等定位技术)、运费结算与分析、承运商管理、风险预警等。本书将着重分析TMS系统如何通过先进的算法和模型,实现运输资源的优化配置,降低运输成本,提高运输准时率和客户满意度。同时,还会讨论TMS系统在多式联运、冷链运输等特定场景下的应用挑战与解决方案。 第四章 供应链管理系统 (SCM) 章节,将视角进一步拓宽,探讨信息技术如何支撑整个供应链的协同与优化。本书将深入讲解SCM系统的核心功能,包括:需求预测与计划、采购与供应商管理、库存策略优化、生产计划与协同、订单履行管理、风险管理等。重点将放在SCM系统如何通过信息共享和流程整合,实现供应链上下游企业之间的信息透明化和业务协同,提升整个供应链的响应速度和韧性。此外,还将分析SCM系统在应对市场变化、突发事件(如疫情、自然灾害)时的作用。 第五章 物流大数据与分析 章节,将聚焦于物流行业在大数据时代的机遇与挑战。本书将阐述物流大数据的来源(如订单数据、运输数据、仓储数据、客户反馈等),大数据处理的关键技术(如数据采集、清洗、存储、挖掘),以及大数据分析在物流领域的具体应用,包括:运输效率分析、库存周全率分析、客户行为分析、成本构成分析、潜在风险预测等。通过案例分析,展示大数据分析如何驱动物流决策的科学化和智能化,实现精益化管理。 第六章 物流人工智能与自动化 章节,将探讨人工智能(AI)和自动化技术在现代物流中的前沿应用。内容将涵盖:智能仓储(机器人拣选、自动导引车AGV、无人仓)、智能运输(自动驾驶、无人机配送)、智能预测(需求预测、异常预测)、智能客服(聊天机器人)、以及AI在流程优化、决策支持等方面的应用。本书将分析AI和自动化如何突破传统物流模式的局限,实现更高水平的效率和柔性。 第七章 物流信息安全与隐私保护 章节,是不可或缺的探讨。在信息技术广泛应用的背景下,物流信息的安全性和隐私性变得尤为重要。本章将分析物流信息面临的安全威胁,如数据泄露、系统入侵、信息篡改等,并介绍相应的防护措施,包括:网络安全防护、数据加密技术、访问控制、安全审计、以及相关法律法规的遵循。同时,将探讨如何平衡信息共享与隐私保护之间的关系。 第八章 物流信息技术发展趋势与挑战 章节,将展望未来。本书将探讨物联网(IoT)在物流中的深化应用、区块链技术在物流溯源和可信交易中的潜力、5G通信技术对物流实时性的影响,以及更深层次的智能化和绿色化物流发展方向。同时,也将分析物流信息技术发展过程中可能遇到的挑战,如技术标准统一、人才培养、投资回报等。 本书的编写旨在为物流从业者、信息技术人员、以及对现代物流感兴趣的读者提供一个全面、深入的技术视角,帮助他们理解和掌握推动物流行业向前发展的关键信息技术,从而应对日益复杂的市场环境,提升企业竞争力。

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读后感

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用户评价

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从排版和装帧的角度来看,这本书的整体设计感是比较现代的,封面简洁大气,字体选择也比较友好。但遗憾的是,这种视觉上的舒适感并没有延伸到内容的组织结构上。章节之间的逻辑跳跃性太强了,常常是前一节还在讨论云计算的基础架构,下一节突然就跳到了柔性制造系统的概念,两者之间的桥梁论述非常薄弱,显得像是把几篇独立的研讨会论文生硬地拼凑在了一起。特别是对于初学者而言,这种缺乏循序渐进的引导,很容易让人在概念的海洋中迷失方向,无法建立起一个完整的知识体系框架。如果作者能花更多篇幅来梳理技术模块之间的依赖关系,并提供一个清晰的知识演进路径图,这本书的实用价值会大大提升。目前的状态是,每个点都有提及,但点与点之间的“线”非常模糊,导致读者难以形成系统性的认知,只能零散地记住一些孤立的术语。对于需要通过自学构建知识体系的人来说,这种松散的结构无疑是学习效率的大敌。

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这本书的叙述风格,说实话,让我这个偏爱逻辑严谨、论证扎实的读者感到一丝丝的困惑和不适。它似乎更偏向于一种散文式的介绍,很多技术名词的引入显得有些随意,缺乏教科书应有的那种清晰的定义和严格的推导过程。举个例子,书中在讲解“供应链可视化”这一核心概念时,花费了大量的篇幅去描绘一个理想化的未来场景,那种描绘虽然充满诗意,但对于我这种需要理解其底层算法和数据结构的人来说,帮助微乎其微。我需要知道的是,驱动这种“可视化”背后的API调用机制是什么?数据清洗和标准化过程如何处理不同ERP系统间的数据冲突?是采用哪种分布式计算框架来支撑海量实时数据的并发处理?然而,这些关键的技术实现细节,在书中几乎是“真空”状态。读起来就像是看一幅未完成的油画,色彩和构图很美,但支撑起整幅画的骨架结构却在哪里也找不到,让人总有一种悬着、不踏实的感觉。我对技术的理解总是倾向于“How it works”而不是“What it is”,这本书显然没有满足我这种探索欲。

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这本书的语言风格,给我的感觉是过于“宏大叙事”和“官方腔调”,缺乏一种与读者进行真诚对话的温度。通篇充斥着一些诸如“构建协同增效的生态圈”、“实现价值链的动态重构”这类高频词汇,但这些词汇在实际应用层面究竟意味着什么操作步骤和技术选型,却是语焉不详。阅读体验上,就像是在听一场冗长、缺乏重点的政府工作报告,虽然听上去很正式、很全面,但你很难从中提取出任何一条可以立刻拿来改进你工作流程的具体指令。特别是当涉及到管理学和信息技术交叉的部分时,作者似乎更倾向于描述一种“理想的管理状态”,而不是给出达成这种状态所必须跨越的技术障碍和组织变革路径。我更欣赏那些敢于直面技术痛点、用朴实甚至略带“粗粝感”的语言描述复杂工程实践的书籍。这本书过于光滑和程式化的文字处理,反而削弱了它本应具备的说服力和实用性。

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这本《现代物流信息技术》的书,我本来是冲着它名字里“现代”二字去的,想着能学到点儿前沿的、能立刻用在工作上的新鲜玩意儿。结果翻开一看,内容深度更像是给刚入行的学生们准备的入门教材,对于我们这些在仓库和运输一线摸爬滚打了好几年的老手来说,很多概念都显得过于基础和理论化了。比如,关于RFID的应用,书中只是泛泛地提到了它的优势和几种常见的部署场景,却没有深入探讨在应对高货损率的复杂供应链中,如何根据实际的射频环境进行精准的标签选型和读写策略优化。又比如,对于数据可视化在运输路径规划中的实际效用,书里展示的图表都很标准、很“教科书式”,但真实世界里,我们面对的往往是实时的交通拥堵数据、临时性的天气变化和客户突发的需求变动,如何将这些非结构化的信息高效地集成到决策模型中,书里几乎没有涉及。我期待的是那种能让人醍醐灌顶,立马就能优化现有流程的实战技巧,而不是一堆优美的概念陈述。读完之后,感觉自己像是听了一场很好的理论宣讲,但手上却没拿到任何可以立即操作的工具箱。对于希望在信息技术领域寻求突破的专业人士来说,这本书的“干货”密度,老实说,有点稀薄,更像是一份合格的课程大纲,而非一本深入人心的技术指南。

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我购买这本书的初衷,是希望它能提供一些关于“黑科技”在物流领域应用的案例分析,尤其是在跨境电商和冷链物流这两个对时效性和可靠性要求极高的场景中的深度应用剖析。然而,书中所提供的案例研究显得非常保守和通用,大多是基于多年前已成熟的技术方案,例如简单的WMS(仓库管理系统)优化和基本的GPS追踪。我期待的是看到关于AI驱动的需求预测模型如何处理季节性波动和突发事件,或者区块链技术在构建全球供应链可信赖数据共享平台上的最新实践进展。书中对这些新兴技术仅仅是点到为止的介绍,缺乏实际项目的挑战、解决方案的设计思路、以及最终的量化绩效评估。这就好比,我们都知道跑车很快,但这本书只告诉我们“跑车有四个轮子和发动机”,却没告诉我们如何调校它的涡轮增压系统以应对高原赛道。对于追求前沿应用和技术突破的读者来说,这本书的内容深度,恐怕难以满足那种对“未来已来”的强烈渴求。

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