南京市物流指数研究报告

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页数:148
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出版时间:2010-4
价格:25.00元
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isbn号码:9787504733733
丛书系列:
图书标签:
  • 南京物流
  • 物流指数
  • 区域经济
  • 城市研究
  • 交通运输
  • 数据分析
  • 经济发展
  • 供应链管理
  • 行业报告
  • 宏观经济
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具体描述

《南京市物流指数研究报告(2009年)》内容简介:物流指数的研究在国际上刚刚兴起,国内在这方面还没有系统地研究过。在南京市人民政府的支持下,陈刚副市长和南京财经大学营销与物流管理学院的乔均教授带领他们的研究班子,经过长达一年的研究,推出了《南京市物流指数研究报告(2009年)》,该报告不仅弥补了我国物流指数研究的空白,而且也为国内其他城市研究区域物流指数提供了重要的参考依据。

好的,这是一份不包含《南京市物流指数研究报告》内容的、关于另一本书籍的详细简介。 --- 《全球供应链韧性与数字化转型:面向不确定性的战略布局》 书籍导言:新常态下的战略选择 在21世纪的第三个十年,全球经济环境正经历一场前所未有的结构性重塑。地缘政治冲突的加剧、极端气候事件的频发、以及后疫情时代的持续影响,共同将供应链的脆弱性暴露于聚光灯之下。传统上追求“敏捷”和“成本最优”的线性供应链模式,已然无法有效应对当前的“黑天鹅”与“灰犀牛”风险。面对持续的波动性与不确定性,企业迫切需要构建具有内在弹性和适应性的供应链体系。 本书《全球供应链韧性与数字化转型:面向不确定性的战略布局》正是基于这一时代背景而撰写。它并非停留在对现有供应链管理(SCM)工具的简单罗列,而是深入探讨如何通过战略性的韧性设计与颠覆性的数字化赋能,实现供应链从“被动应对”向“主动塑造”的范式转变。本书旨在为企业高层管理者、供应链战略规划师以及相关政策制定者提供一套系统化、前瞻性的理论框架与实操路径。 第一部分:韧性重构——从线性到网状的战略思维转变 本部分着重剖析“韧性”(Resilience)的内涵及其在现代供应链中的核心地位。韧性不再仅仅是库存冗余的简单堆砌,而是一种系统性的能力,涵盖了预见性、吸收性、适应性与快速恢复性。 第一章:韧性的多维度解析与量化评估 本章首先对供应链韧性进行多层次分解,包括源头采购的抗冲击性、制造环节的柔性调度能力、物流网络的冗余配置,以及信息系统的实时感知能力。我们引入“供应链风险暴露指数”(SRRI)模型,该模型结合了地理集中度、单一供应商依赖度、关键节点瓶颈指数等指标,帮助企业精确识别其供应链的薄弱环节。通过对不同行业案例的对比分析,展示了如何从战略层面而非战术层面提升韧性,例如在关键物料上推行“双源头、多区域”布局的成本效益分析。 第二章:地缘政治与贸易格局重塑下的供应链重构 随着“友岸外包”(Friend-shoring)和区域化生产的趋势升温,全球供应链的地理边界正在被重新定义。本章深入探讨了各国政府的产业政策如何影响跨国企业的布局决策。我们分析了“近岸化”(Near-shoring)和“回岸化”(Re-shoring)的经济驱动力与挑战,并提出了一套基于“政治风险-运营成本-市场准入”三维矩阵的区域布局优化模型。重点讨论了如何构建具有高度区域适应性的“模块化供应链”,以应对特定区域的政策突变或市场准入壁垒。 第三章:库存策略的范式转移:从精益到精智 精益生产的“零库存”哲学在面对剧烈中断时显示出局限性。本章主张转向“精智库存”策略,即在关键节点实施战略性缓冲(Strategic Buffering)。我们详细阐述了基于预测不确定性波动的安全库存计算方法,并引入了“关键零部件预置”与“成品市场动态分配”相结合的混合策略。这要求企业必须精准识别哪些物料或产品具备最高的“中断影响系数”,从而实现库存投资的最优化。 第二部分:数字化赋能——构建全景可视与自主决策的神经中枢 韧性的实现,离不开对信息流的绝对掌控。本部分将焦点对准了支撑韧性战略的数字化技术集群,强调技术整合而非单一技术的应用。 第四章:数字孪生技术在供应链风险预演中的应用 供应链数字孪生(Digital Twin)是实现主动风险管理的核心工具。本章详细介绍了如何构建一个包含物理资产、流程规则和实时交易数据的端到端供应链数字模型。我们阐述了如何利用该模型进行“假设情景分析”(What-If Analysis),例如模拟港口关闭、主要供应商破产等极端事件对下游交期的连锁反应,并预先测试多种应急响应方案的有效性。书中附带了针对中型制造企业实施数字孪生模型的阶段性路线图。 第五章:物联网(IoT)与边缘计算:实时感知与本地决策 远距离、低频次的报告无法支持韧性需求。本章聚焦于物联网传感器技术在追踪在途货物状态(温湿度、震动、位置)以及生产设备健康状态方面的最新进展。更重要的是,我们探讨了边缘计算如何赋能供应链的“去中心化决策”。在网络延迟或中断时,本地的边缘节点可以依据预设的弹性规则,自主做出库存调拨或生产线切换的决策,从而显著缩短响应时间。 第六章:人工智能与机器学习驱动的预测性维护与需求规划 传统的需求预测往往滞后于市场变化。本书强调利用AI/ML技术处理海量、多源异构数据(如社交媒体情绪、宏观经济指标、天气预报)来提升预测的准确性和前瞻性。本章重点展示了基于深度学习的“需求波动模式识别”算法,以及如何将这些高精度预测结果无缝集成到生产计划与采购系统中,实现需求的弹性应对。 第三部分:生态协同与治理——韧性价值网络的构建 单一企业的韧性是有限的,真正的抗风险能力来源于整个价值网络的协同。 第七章:构建信任驱动的透明化协作生态 建立高度透明的供应链需要打破信息孤岛。本章探讨了区块链技术在保障交易数据不可篡改性、提高溯源效率方面的潜力。同时,我们强调了“信任契约”的重要性——在共享敏感运营数据的同时,如何通过技术手段(如零知识证明)保护核心知识产权,从而激励上下游伙伴参与到风险共担和信息共享机制中。 第八章:多层次风险共担机制与保险创新 韧性意味着成本,但成本必须合理分摊。本章分析了传统的合同条款在应对系统性风险时的不足。我们提出了基于“共同风险池”和“动态风险定价”的合作模式,探讨了基于参数的巨灾保险(Parametric Insurance)如何为供应链中断提供更快速、更确定的现金流支持。成功的案例研究表明,预先商定的风险分配机制是确保伙伴关系在危机中不瓦解的关键。 第九章:可持续性与韧性的内在统一 环境、社会和治理(ESG)因素已成为供应链韧性的重要组成部分。环境风险(如水资源短缺、碳排放监管)与运营中断之间存在直接关联。本章论证了“循环供应链”和“低碳物流”实践如何同时提升企业的社会形象和运营弹性。例如,减少对单一长距离物流的依赖,转向本地化的再制造和回收网络,不仅降低了碳足迹,也有效缩短了对外部冲击的敏感度。 结论:面向“持续适应”的未来运营范式 《全球供应链韧性与数字化转型》总结指出,未来的供应链不再是一个静态的优化目标,而是一个持续适应、不断学习的生命体。韧性与数字化是双螺旋结构,共同驱动企业在不确定性中发现新的竞争优势。本书提供了从战略愿景到具体技术实施的完整蓝图,旨在帮助读者超越眼前的挑战,构建面向未来十年乃至更长远发展的、能够穿越周期的强大供应链体系。 --- 适合读者对象: 企业首席运营官(COO)及高级供应链管理人员 负责企业风险管理与战略规划的部门负责人 政府经济发展机构及行业监管部门的研究人员 对复杂系统管理、工业工程与信息技术交叉领域感兴趣的学者与学生。

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