大數據供應鏈：構建工業4.0時代智能物流新模式 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 娜達·R·桑德斯（Nada R. Sanders） 著，丁曉鬆 譯

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300214559

版次：1

商品編碼：11736905

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：236

內容簡介

　　本大數據供應鏈落地之道的著作，全球供應鏈管理專傢娜達·桑德斯博士聚焦傳統供應鏈模式嚮大數據轉型，助力工業4.0時代智能供應鏈構建。　　在靠大數據驅動供應鏈處於領先地位的企業中，45% 是零售商，如沃爾瑪、，而22%是快消企業，如戴爾電腦。他們都前所未有地掌控瞭自己的供應鏈。在庫存管理、訂單履行率、原材料和産品交付上具有更為廣闊的視野。利用具有預見性的大數據分析結果，可以使供需達到平衡；利用新的計劃性優勢，可以優化銷售渠道策略；優化供應鏈策略和競爭優先權；甚至可以發起一些新的嘗試。如今，越來越多的企業開始重視大數據分析法在供應鏈管理中的應用。　　在《大數據供應鏈》中，桑德斯博士對大數據分析法在供應鏈各個環節中的作用做瞭詳細地講述，指齣嚮智能供應鏈轉型的三大阻礙，並提供瞭一個係統地使用大數據的五步路綫圖。從中你能學到一些的方法，你會學會分割和分析顧客，確定每部分競爭優先權，調整功能背後的策略，感知需求，做齣更好決策，確定適當的指標來支持以上的行為。使用這些技巧，你就可以充分利用大數據，解決供應鏈中的許多問題。

作者簡介

　　娜達·R·桑德斯（Nada R.Sanders）博士（作者），　　美國東北大學D’Amore-McKim商學院供應鏈管理教授，在預測與供應鏈管理研究領域享有很高的國際聲譽。在一項美國商學院研究成果調查中，她是全美前8%的運營管理作者。她已齣版的著作有《供應鏈管理：全球化視野》、《運營管理》，其中《運營管理》目前已發行至第5版。
　　丁曉鬆（譯者），　　北京外國語大學國際商學院管理科學與工程係教授，主要的研究領域包括庫存管理、模糊決策分析、化算法、供應鏈績效評估等。迄今為止，丁曉鬆教授已在國內外知名學術期刊發錶論文多篇，並齣版專著/譯著多部。

目錄

第一部分 “大數據”驅動的供應鏈 / 1 /第1章 遊戲規則的改變者 / 3 /大數據概要 / 5 /有何不同 / 10 /它意味著什麼 / 14 /嚮大數據分析企業轉型 / 18 /數據驅動的供應鏈 / 21 /第2章 大數據推動供應鏈轉型 / 23 /貫穿供應鏈始末的四大部分 / 24 /供應鏈係統 / 26 /從生産源頭到終端銷售 / 30 /協調整閤 / 35 /智能供應鏈 / 37 /第3章 大數據供應鏈實施的障礙 / 43 /為什麼不是每傢企業都在應用大數據分析法 / 44 /應用大數據分析法存在的障礙 / 46 /占得先機 / 55 /
第二部分 大數據分析法對供應鏈各個環節的影響 / 57 /第4章 大數據分析法對銷售的影響 / 59 /驅動供應鏈 / 60 /一切為瞭顧客 / 66 /優化定價 / 73 /推銷規劃 / 74 /基於地點的市場營銷 / 75 /營銷組閤優化的全景 / 78 /第5章 大數據分析法對製造的影響 / 83 /製造我們銷售的産品 / 84 /産品設計與創新 / 91 /改善製造流程 / 96 /數字化工廠 / 100 /由智能製造連接的價值鏈 / 103 /第6章 大數據分析法對物流的影響 / 107 /運送銷售貨物 / 108 /大數據如何影響物流環節 / 115/物流活動的整閤 / 126 /第7章 大數據分析法對采購的影響 / 127/大數據與采購環節 / 128 /企業到底有多需要大數據分析法 / 134 /數據業務外包 / 139 /風險管理 / 142 /
第三部分 構建大數據智能供應鏈 / 147 /第8章 構建大數據智能供應鏈路綫圖 / 149 /經驗教訓 / 150 /精益求精 / 152 /如何實現 / 156 /拆分分區 / 157 /戰略聯閤 / 161 /度量的重要性 / 165 /大數據供應鏈進程 / 169 /第9章 發揮大數據分析法的作用 / 175 /企業戰略確定企業發展方嚮 / 175 /分析法策略基石 / 180 /根據成熟路綫圖發展 / 188 /銷售與運營規劃 / 192 /根據大數據做齣決策的人力 / 198 /第10章 引領企業大數據變革 / 201 /必要轉型 / 202 /大數據變革的四個階段 / 207 /大數據時代的領導者 / 216 /譯者後記 / 219 /

精彩書摘

　　嚮大數據分析企業轉型　　商業影響　　請看下列運用大數據分析法的企業：　　全球水泥巨頭西麥斯（CEMEX）成功地應用大數據分析法優化瞭供應鏈與交貨時間；　　沃爾瑪主要依靠分析法管理整條供應鏈；　　迪爾公司（Deere&Company;）在2000年到2005年期間，采用創新方法優化庫存，為公司節省瞭約12億美元的庫存成本；　　寶潔公司（Proctor&Gamble;）於20世紀90年代中期運用運籌學方法重新製定采購與物流方案，為公司節約瞭約2億美元成本；　　亞馬遜宣稱其最新的高級分析法能夠提前預測消費者的購買行為，公司能夠根據消費者搜索與光標停留在某一網站的時長，在實際購買行為發生之前將商品集中批量運送到物流中心。　　以往基於直覺與猜測的問題現在都可以得到客觀量化的解答。大數據分析法能夠迴答下列問題：　　企業前景如何？我們顧客的需求是什麼？　　我們為什麼會成功？我們的戰略有效嗎？　　我們未來應該怎麼做？應該投資哪些資源？　　我們應該怎樣使風險最小化？應該怎樣預防企業崩潰？　　改變現狀與未來　　解決上述問題就能夠改變整個商業的各個層麵，上述問題讓企業瞭解瞭現狀與未來。通過解決上述問題，企業不僅能夠更好地預測競爭與市場動態，提高自身競爭力，還能夠大大提升運營與供應鏈管理的服務質量。企業應用大數據分析法，能夠提高生産力，提高效率，優化質量，提高預防性維修設備能力，更好地管理供應商與消費者、物流與運輸，有效地評估戰略，提高預測的準確性與應對破産的能力。總而言之，運用大數據分析法能夠提高企業的風險管理能力。　　應用大數據分析法使得企業提高效率與效益，以最小成本獲得最大産齣，生産優質産品，增加産品與服務附加值成為可能。企業可以利用數據設計産品以更加迎閤消費者的口味，更不用說瞭解消費者的需求瞭。企業通過分析消費者在商店中的購買行為與微觀的消費者群體，能夠優化市場細分，確切瞭解消費者需求。實際上，大數據分析法正在推動商業嚮“購物者營銷”時代邁進，即論消費者身在何處，隻要他們在購物，企業都可以監控消費者的行為，為其打造全麵的購物體驗。例如，企業可以通過在綫服務瞭解在網上購物的消費者，通過定位追蹤在旅途中購物的消費者，通過店內監控瞭解在實體店購物的消費者。　　在使用的産品方麵，數據還可以用來提高産品性能。例如，一部手機若是能夠瞭解使用者的習慣與偏好，那麼其應用軟件、圖片和數據都會迎閤這個使用者的口味。因此，這部手機與未量身定製的同類設備相比時會更加具有價值。　　創造新商機　　數據包含的潛在信息正在創造著各種商機。例如，企業能夠獲取關於汽車零件在汽車行駛時使用情況的數據，這種數據可以用來優化零件設計，成為企業的巨大競爭優勢。讓我們來看看能夠獲取汽車地理信息的Intrix公司。2012年，該公司進行瞭一項試驗以分析汽車自動刹車係統在何時何地啓動。試驗假設在某一路麵上頻繁啓動防滑刹車係統（Anti-skid Brake System，ABS）錶明此時路況危險，因此，司機應該考慮改變行車路綫。基於此，該公司提供瞭更加周到的服務，為司機們推薦最短最安全的行車路綫，這在整個商業領域是全麵的創新。　　大數據也在推動新型商業的誕生，特彆是整閤與分析數據的商業。數據是企業的新型資産，但是，由於它增長快、規模大、發展迅速，大多數企業都法企及，也就法使之成為企業的核心競爭力。因此，很多非信息技術企業都會尋求方案供應商應對這一難題，其通常的做法是利用第三方的相關技術，這也就催生瞭“第三方分析法供應商”，其中包括不同的分析與信息技術專傢、數據代理商、軟件銷售商、方案谘詢師。第三方分析法供應商與第三方物流供應商相似，後者側重統籌實體商品，而前者則側重整閤、解讀大量數據。　　數據驅動的供應鏈　　大數據分析法改變瞭許多商業領域，但是沒有哪個領域的變化能夠與供應鏈管理發生的變化相匹敵。除非有突發狀況，例如，在網上訂購的商品沒有如期到貨，或者是想購買的宣傳商品已售罄，否則，多渠道銷售的零售商必須要在當天交貨，這一點早已經成為眾多消費者的期許。沒有大數據推動，點對點的運營模式、獲得全球供應鏈管理的競爭優勢就從談起。　　以特易購為例，該公司從消費者忠誠計劃中獲取瞭大量消費者數據，通過分析這些數據為其嚮戰略細分後的消費者群體進行促銷宣傳提供決策支持。亞馬遜同樣走在瞭大數據分析法的前沿，利用消費者的數據，亞馬遜采用一種稱為協同篩選的預測性模型使其推薦引擎更加智能化，可以顯示“你可能也喜歡……”。不僅如此，通過分析數據決策，亞馬遜不斷地鞏固其在同行業中的領導地位。沃爾瑪也很早就開始利用大數據來管理供應鏈。它讓零售店與供應商共享供求信息，實現供應鏈的決策最優化。例如，服務消費者、跟蹤庫存（像銷售點數據與射頻識彆感應器）、基於供應商的自動購買訂單等。　　供應鏈內感應庫存的射頻識彆標簽已經成韆上萬，據估計，射頻識彆標簽銷售量將從2011年的1 200萬個增長到2021年的2 090億個。供應鏈在不斷結閤不同係統中的數據，以協調整條供應鏈的運作。市場銷售通過零售店産生大量銷售點數據，這些數據在零售商與供應商之間實現共享，以實現對存貨的實時監控。射頻識彆標簽既跟蹤貨架上與運送中的貨物，又監控庫存量，以保證訂貨補給。通過計算機輔助設計、計算機輔助工程、計算機輔助生産、協同産品開發管理與數字化生産等方式增加數據，並將這些數據跨組織區域地連接到點對點的供應鏈中。　　若企業能夠從其他資源中整閤數據，則能夠獲取更多的價值。這些數據可能來自零售商，但又不局限於銷售數據，可能是促銷數據，例如，商品名、價格與摺扣；可能是商品投入市場數據，例如，某些特定的商品以及增加或減少其産量的計劃；也可能是庫存數據，例如，每個倉庫的存貨量、每個商店的銷售量。這些數據對於在供應鏈內將需求商品成功運送起著至關重要的作用。　　企業通過供應鏈協同管理與規劃，可以減小供應鏈的牛鞭效應①，從而促進供應鏈的各個環節流暢運行。目前，雖然許多企業將消費者數據據為已有，然而，也有許多成功的企業數據分享案例。例如，沃爾瑪允許其所有的供應商利用零售鏈（Retail Link）平颱，使得數據在不同企業之間實現交換與分享，提高瞭數據透明度，從而在不同企業之間實現瞭閤作。　　大數據分析法不僅改變瞭遊戲規則，也催生瞭智能供應鏈。　　……

前言/序言

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