O/R Production& Operations Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Education

作者:NAHMIAS

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-02-01

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780071145497

丛书系列:

图书标签:

• 运筹学
• 生产运营管理
• 排队论
• 优化
• 建模
• 仿真
• 库存管理
• 供应链管理
• 决策分析
• 运筹学方法

《O/R Production & Operations Analysis》：洞察卓越运营的深度剖析 本书并非简单罗列枯燥的理论，而是将复杂的生产与运营管理概念，通过严谨的分析框架与前沿的科学方法，转化为指导实践的强大工具。它是一次对现代企业核心竞争力——“O/R”（Operations Research，运筹学）在生产与运营领域深度应用的探索。本书的目标读者群广泛，包括但不限于： 企业管理者与决策者： 寻求提升企业整体运营效率，优化资源配置，实现利润最大化的领导者。 生产与运营经理： 希望掌握科学的管理方法，应对日常生产挑战，提升生产柔性与响应速度的实操者。 供应链与物流专业人士： 致力于优化从原材料采购到最终产品交付的整个流程，降低成本，提高客户满意度的专家。 数据分析师与管理科学家： 渴望将运筹学理论与实际生产运营场景相结合，解决复杂问题的研究者。 高等院校相关专业学生与教师： 学习和教授生产运营管理、运筹学、应用数学等课程的群体。 本书最大的亮点在于，它不仅仅停留在理论层面，而是以解决实际生产与运营问题为导向，将运筹学在这一领域的应用进行了系统性的梳理和深入的剖析。我们将运筹学中最具价值的工具和技术，如线性规划、整数规划、非线性规划、库存管理模型、排队论、模拟仿真、决策分析、项目管理技术（如PERT/CPM）等，与生产与运营管理中的关键环节紧密结合，展现它们如何成为提升企业绩效的“利器”。 本书结构与内容梗概： 本书分为四个主要部分，层层递进，构建起一个完整的分析体系： 第一部分：现代生产与运营管理概览与运筹学基础 本部分旨在为读者建立一个坚实的认知基础。我们首先会 概述现代生产与运营管理的核心理念、面临的挑战以及发展趋势。在信息技术飞速发展、全球化竞争日益激烈的今天，企业如何保持敏捷性、可持续性，并提供高质量的产品与服务，是运营管理永恒的课题。我们将探讨诸如精益生产、六西格玛、敏捷制造、服务科学等前沿思想，并分析它们与运筹学方法论的契合点。 紧接着，我们将 系统介绍运筹学在生产与运营管理中的基础知识和核心模型。这部分内容将以清晰易懂的方式呈现，即使是没有深厚数学背景的读者也能快速掌握。我们将从线性规划出发，讲解其基本原理、约束条件、目标函数以及在资源分配、生产计划制定等方面的应用。随后，我们将深入到整数规划，处理离散型决策问题，例如人员排班、设备选型等。非线性规划则会引导读者理解更复杂的优化问题，如成本效益分析、产品组合优化等。此外，我们还将触及动态规划，为解决序列决策问题提供思路。 第二部分：核心生产流程的运筹学分析与优化 本部分是本书的核心，我们将 聚焦于生产运营中的关键流程，并运用运筹学方法进行深入分析与优化。 生产计划与调度： 这一章节将是重中之重。我们将探讨如何利用运筹学模型来制定最优的生产计划，平衡生产能力与市场需求，确保按时交付。重点内容包括： 主生产计划（MPS）与物料需求计划（MRP）： 如何运用数学模型来优化这些计划，考虑产能限制、提前期、批次大小等因素。 车间作业调度： 介绍不同的调度规则（如FCFS, SPT, LPT等）及其优劣，并重点讲解如何利用整数规划、启发式算法等来解决复杂的车间调度问题，最小化在制品、减少等待时间、提高设备利用率。 甘特图与关键路径法（CPM）/计划评审技术（PERT）： 如何利用这些工具和技术来规划和监控生产项目，识别关键路径，管理时间和资源。 库存管理： 库存是影响运营成本和客户满意度的关键因素。本部分将详细介绍： 经典库存模型： 如EOQ（经济订货量）模型、ROP（再订货点）模型，并分析它们在不同情境下的适用性与局限性。 随机需求下的库存策略： 讨论如何在需求不确定时，利用概率论和统计方法来设定安全库存、服务水平，并介绍更先进的库存策略，如多级库存优化。 ABC分类法与VMI（供应商管理库存）： 如何结合实际情况，制定差异化的库存管理策略。 质量管理与过程控制： 质量是企业生命线。我们将探讨： 统计过程控制（SPC）： 如何利用控制图等工具来监控生产过程，识别异常波动，并及时采取纠正措施。 抽样检验计划： 如何设计最优的抽样方案，在保证质量的前提下，最小化检验成本。 可靠性工程： 分析设备故障模式，预测设备寿命，并制定预防性维护计划。 设备维护与资产管理： 设备是生产的基础。本部分将研究： 维护策略选择： 如事后维护、预防性维护、预测性维护，并分析其成本效益。 设备更新与替换决策： 如何运用经济学模型和运筹学方法，在恰当的时机替换老旧设备，最大化投资回报。 第三部分：供应链与服务运营的运筹学应用 随着企业边界的不断拓展，供应链的优化与服务运营的效率变得尤为重要。本部分将深入探讨： 供应链网络设计与优化： 选址问题： 如何科学决策工厂、仓库、配送中心的最佳选址，最小化运输成本，优化服务响应。 运输路线优化： 介绍车辆路径问题（VRP）及其变种，展示如何利用算法来设计最优的运输路线，降低物流成本。 供应链协同与风险管理： 探讨如何通过信息共享、库存策略协调等方式，提升供应链的整体韧性与效率。 服务运营管理： 排队论模型： 详细讲解不同排队系统（如M/M/1, M/M/c等）的应用，分析服务台数量、顾客等待时间、系统吞吐量等关键指标，以优化服务流程，提升客户体验。 服务能力规划： 如何根据需求波动，规划最优的服务资源配置。 呼叫中心与客户服务优化： 应用运筹学方法，解决座席排班、通话路由、问题解决效率等难题。 需求预测与市场分析： 时间序列分析： 介绍ARIMA、指数平滑等经典预测模型，并探讨其在生产与运营中的应用。 机器学习在需求预测中的应用： 简要介绍如何利用更复杂的算法来提高预测精度。 第四部分：高级主题与未来展望 本部分将带领读者超越基础，探索更高级的运筹学应用，并展望未来的发展方向。 模拟仿真技术： 离散事件仿真： 讲解如何构建和运行仿真模型，来测试不同运营策略的有效性，如新设备引入、流程变更等，特别是在复杂系统难以用解析模型求解时。 Agent-Based Modeling（基于智能体的建模）： 探索其在模拟复杂市场行为、供应链互动等方面的潜力。 多目标优化与决策支持系统： 如何处理多个相互冲突的目标： 例如，在降低成本的同时提高质量，在提高生产效率的同时减少环境影响。介绍如AHP（层次分析法）、DEA（数据包络分析）等方法。 运筹学在决策支持系统（DSS）中的集成： 说明如何将优化模型嵌入到决策支持工具中，为管理者提供实时、量化的决策依据。 可持续运营与绿色制造： 环境影响的量化与优化： 如何利用运筹学模型来衡量和降低生产过程中的碳排放、能源消耗等。 循环经济与逆向物流： 探讨产品生命周期管理、回收再利用等环节的优化策略。 人工智能与运筹学的融合： 机器学习与优化算法的协同： 展望AI如何在数据分析、模式识别方面为运筹学提供新的洞察，从而实现更智能的决策。 智能制造与工业4.0背景下的运筹学： 探讨运筹学在物联网、大数据、机器人等技术驱动下的新机遇。 本书的独特价值： 实操性强： 每一章都以实际生产运营场景为例，清晰地展示运筹学模型如何应用于解决现实问题。 方法论清晰： 深入浅出地讲解各种运筹学模型的建立、求解及结果解读，帮助读者掌握分析工具。 案例丰富： 结合不同行业（如制造业、服务业、物流业）的经典案例，展示运筹学应用的广泛性与有效性。 前瞻性： 关注行业发展趋势，探讨人工智能、可持续发展等新兴领域与运筹学的结合。 本书不仅仅是一本教科书，更是一份生产与运营管理领域的“攻略”。它将赋予读者一种全新的视角，一种基于数据和模型的科学决策能力，帮助企业在日趋激烈的市场竞争中，实现运营效率的飞跃，构建可持续的竞争优势。阅读本书，您将不仅仅是了解概念，更是掌握如何“算”出卓越， “算”出未来。

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这本书的篇幅相当可观，内容覆盖面很广，几乎涉及了从原材料采购到最终产品交付的每一个环节。我注意到作者在论述“质量管理”时，采取了一种非常侧重于“过程控制”的视角，而非传统意义上的结果检验。他似乎更倾向于将质量视为系统固有属性的体现，而不是一个独立的检查步骤。这种理念上的革新是值得肯定的。然而，在实际应用层面，例如在快速迭代的消费电子行业中，如何将这种“内化于心”的质量文化，高效地植入到跨地域、多供应商合作的复杂体系中，书中给出的具体方案略显单薄。我期待能看到更多关于跨文化团队协作中，如何维护统一运营标准的实践心得，或者更具操作性的培训模块设计。这本书的理论深度毋庸置疑，但其对实际操作层面的“温度”把握，似乎略显不足，更像是专家对专家的对话，少了一些对初学者或非核心专家的友好度。

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这本书的封面设计倒是挺引人注目的，那种深沉的蓝色调，搭配着简洁有力的字体，一看就给人一种专业、严谨的感觉。我原本是冲着书名里“Production & Operations”这些关键词来的，心里期待着能读到一些关于现代制造业流程优化、供应链管理前沿理论的真知灼见。翻开前几页，我发现作者对工业4.0背景下，企业如何实现柔性制造和大规模定制的探讨，着墨不少。他似乎在努力构建一个理论框架，试图解释在当前技术快速迭代的环境下，传统生产体系如何进行数字化转型。尤其是在探讨数据驱动的决策制定时，作者引述了一些案例，虽然比较宏观，但大致勾勒出了一个愿景：未来的工厂将是高度自治、自我学习的系统。不过，我得说，读完这部分内容后，我更像是被带入了一个高屋建瓴的宏观叙事之中，对于那些具体到车间层面、如何落地实施的“硬核”技术细节，比如具体的算法模型或者设备选型标准，涉及得相对较少，这让我这个更偏向实践操作的读者略感意犹未尽。总的来说，它更像是一份战略层面的纲领性文件，而非操作手册。

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我在阅读这本书时，最感兴趣的是其中关于风险管理和弹性运营的部分。当前全球供应链的脆弱性已经被反复证明，因此，如何构建一个能抵御突发冲击的生产系统，是摆在所有企业面前的难题。书中对“黑天鹅”事件在运营层面的潜在影响进行了详尽的分析，这部分内容写得相当到位，逻辑链条清晰，观点也很有启发性。作者不仅指出了风险点，还提出了一些建立“冗余”和“快速切换”能力的策略建议。然而，当我试图寻找一些关于如何量化这些风险的成本效益分析时，发现内容又转向了对哲学层面的探讨，关于“不确定性”本身应该如何被企业文化所接纳。这种从技术分析猛然转向哲学思辨的跳跃感，让我的阅读节奏被打乱了。我更希望看到一个平衡点，即在理论探讨之后，能够提供一些可供参考的量化评估工具或案例，来帮助企业决定在何种程度上为弹性支付溢价。

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这本书的行文风格非常学术化，大量使用了复杂的复合句和特定的行业术语，初读时确实需要花费一番精力去适应。我特别留意了其中关于“运营效率的非线性提升”这一章节的论述。作者似乎花费了大量篇幅来论证，在成熟的工业体系中，单纯依靠增加投入来提高产出边际效益正在递减，必须从系统结构层面寻找突破口。他引入了几个复杂的数学模型，试图量化不同运营策略之间的效能差异。坦白讲，对于我这种偏好直观案例和清晰逻辑推演的读者来说，这些模型的展示略显晦涩，如果能配上更详尽的图示或简化版的模拟实验数据来辅助理解，想必会大大提升阅读体验。毕竟，运营分析最终是要指导行动的，理论的严谨固然重要，但如何将高深的数学语言“翻译”成管理者和一线工程师都能理解的行动指南，是衡量一本专业书籍价值的关键。这本书在这方面的转化率，我觉得还有提升空间。

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总体而言，这本书的写作态度非常认真，看得出作者是下了苦功进行研究和梳理的。它成功地搭建了一个关于现代运营分析的宏大知识体系框架，对于理解行业趋势和建立高层次的战略思维极有帮助。特别是关于可持续发展目标（ESG）如何融入生产决策的章节，观点前瞻且具有社会责任感。但从读者的角度来说，阅读体验并非完全顺畅。有些段落的衔接显得有些生硬，仿佛是将几篇独立的研究报告强行整合在一起，缺乏一种浑然天成的叙事流动感。此外，书中的图表和数据可视化部分，在排版和清晰度上也有待加强，有些复杂的流程图甚至需要对照文字反复揣摩才能理解其意图。对于一本旨在指导复杂系统优化的书籍来说，清晰、直观的视觉辅助材料是不可或缺的润滑剂，遗憾的是，这本书在这方面做得比较保守。它更像是一份给资深研究人员的参考资料集，而不是一本能被广泛推广的教学用书。

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