具体描述
《第三方物流及其信息化管理模拟实验教程》总体上由物流模拟实验体系建设和具体的模拟实验两部分组成，每个模拟实验系统又由导读（或附录实务中的物流知识）和具体实验两部分组成。实验导读部分主要是对系统及其功能进行简单的介绍，并提出了实验分组、操作过程和实验报告的有关要求。实验部分将模拟系统安排了若干个具体的实验，通过模拟实验，学生能够更加熟悉第三方物流模拟系统的功能和业务流程，提高解决物流信息系统开发、应用问题的能力。
现代供应链运营与数字化转型实战指南 （副标题：从战略规划到精益执行的整合视角） 内容简介： 本书旨在为物流管理、供应链运营及企业信息系统领域的专业人士、研究人员以及高级院校学生提供一套全面、深入且极具实操性的知识体系和分析框架。它超越了传统单一环节的职能介绍，聚焦于当前全球商业环境中，供应链如何通过数字化转型和精益运营实现端到端的可视化、柔性和韧性。 第一部分：全球供应链的战略重塑与韧性构建 本部分深入探讨了后疫情时代及地缘政治不确定性下，全球供应链面临的结构性挑战和战略机遇。我们首先剖析了当前供应链环境的复杂性，包括贸易保护主义抬头、可持续发展压力增大、以及快速变化的市场需求波动。 全球供应链的战略选址与布局优化： 详细分析了“近岸外包（Nearshoring）”、“友岸外包（Friend-shoring）”等新趋势对传统供应链网络设计的影响。内容涵盖了多目标决策模型（如成本、风险、服务水平的权衡），以及如何利用先进的地理信息系统（GIS）工具进行网络动态模拟和弹性评估。 供应链风险管理与情景规划： 强调了从被动应对到主动预测的转变。我们将风险管理分解为识别（基于AI的早期预警系统）、量化（压力测试与蒙特卡洛模拟）和缓解（多源采购策略、库存缓冲策略）三个层面。重点介绍了供应链韧性（Resilience）的量化指标体系构建，例如恢复时间（Recovery Time）和容量冗余度。 可持续供应链与循环经济集成： 探讨了企业如何将环境、社会和治理（ESG）标准深度融入供应链运营。内容包括产品生命周期评估（LCA）、逆向物流的效益最大化设计，以及如何通过区块链技术确保原材料来源的透明度和道德合规性。 第二部分：精益化运营与流程效率的极限挖掘 本部分聚焦于优化供应链执行层面的效率和准确性，强调“消除浪费”和“流程标准化”的精益思想在现代仓储、运输及需求预测中的应用。 先进的需求预测与计划协同（S&OP/IBP）： 详细阐述了从传统的销售与运营计划（S&OP）向更集成、更具前瞻性的集成业务计划（IBP）过渡的实践路径。内容重点放在如何整合市场情绪数据（Social Listening）、AI驱动的预测模型（如深度学习时间序列模型）与库存策略的紧密联动，以减少“牛鞭效应”。 仓库运营的自动化与智能化升级： 深入分析了智能仓储（Smart Warehousing）的构成要素。内容覆盖了自动化立体仓库（AS/RS）、自主移动机器人（AMR）的部署策略、人机协作（Cobotics）在拣选环节的应用，以及如何设计最优的存储密度和出入库策略。同时，提供了衡量仓库效率的关键绩效指标（KPIs）体系，如订单履行周期（Order Fulfillment Cycle Time）和库存准确率（Inventory Accuracy）。 运输管理与最后一公里优化： 探讨了多式联运的集成优化技术。重点介绍了运输管理系统（TMS）的高级功能，包括动态路径优化（考虑实时交通和交付窗口）、运力协同平台的使用，以及如何通过数据分析优化承运商绩效管理。针对城市物流，本书提供了电动化车队管理和微型履行中心（Micro-Fulfillment Centers）的选址模型。 第三部分：供应链的数字化基石——技术赋能与数据治理 本部分是全书的技术核心，着重解析支撑现代供应链高效运作的关键信息技术架构及其在业务流程中的实际落地。 企业资源规划（ERP）的供应链模块深度应用： 并非简单介绍ERP功能，而是聚焦于如何通过配置和二次开发，使ERP系统成为供应链集成决策的核心。内容包括主数据管理（Master Data Management, MDM）的严格规范，以及如何利用ERP的流程引擎实现跨职能的自动化审批和工作流控制。 物联网（IoT）与数字孪生（Digital Twin）在供应链中的实践： 阐述了如何利用传感器数据（温度、湿度、位置）实现对在途资产的实时监控和预测性维护。重点介绍供应链数字孪生的概念，即在虚拟环境中模拟整个或部分物理供应链，用于测试新策略、评估系统更改的影响，从而在不中断实际运营的情况下进行“沙盘推演”。 区块链技术的信任机制与可追溯性： 详细分析了区块链技术如何解决供应链中的信任赤字问题，尤其是在食品安全、药品冷链和高价值商品防伪领域。内容涵盖了联盟链（Consortium Blockchain）的构建原则、智能合约在自动化支付和合规性验证中的应用。 数据分析与商业智能（BI）驱动的决策： 强调了从“数据收集”到“可行动洞察”的转化过程。内容包括构建供应链仪表板（Dashboard）的最佳实践、使用预测性分析工具识别瓶颈，以及如何建立一个持续改进的数据驱动文化。 本书的撰写风格严谨、逻辑清晰，避免空泛的理论阐述，每一章节都辅以详尽的案例分析（来自全球领先企业的真实场景重构）和关键操作步骤指南，旨在使读者能够立即将所学知识应用于复杂的商业环境中，真正掌握驱动现代企业成功的供应链运营与信息管理技术。
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