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數字化供應鏈:技術賦能與產業應用 版權信息
- ISBN：9787302665908
- 條形碼：9787302665908 ; 978-7-302-66590-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字化供應鏈:技術賦能與產業應用 本書特色
1.隨著數字化浪潮席卷全球，新興技術不斷迭代創新，客戶對產品和服務的需求呈現多元化、個性化特點。
2.傳統供應鏈已無法滿足企業大規模、高質量、高效率生產的要求，供應鏈數字化轉型被提上日程。
3.本書兼具豐富理論與翔實案例，能夠幫助讀者理解供應鏈數字化轉型的重點和難點，并掌握實用方法和技巧，為企業供應鏈數字化轉型提供助力。
4.供應鏈數字化轉型是一個由大膽試錯走向成熟的過程，但不應操之過急、盲目轉型，而應根據實際整合自身優勢資源，平穩度過轉型期。
數字化供應鏈:技術賦能與產業應用 內容簡介
隨著數字化浪潮席卷全球，供應鏈這一貫穿企業決策、采購、生產、存儲、運輸等多環節的功能網鏈面臨著新的機遇和挑戰，供應鏈數字化轉型迫在眉睫。 本書面向數字化時代各領域的企業，分析了傳統供應鏈的劣勢，為企業進行供應鏈數字化轉型提供戰略指導與方向指引；從核心技術角度出發，探討四大科技如何賦能供應鏈數字化轉型，給傳統供應鏈帶來顛覆性變革；聚焦供應鏈數字化實戰，系統分析供應鏈各環節數字化轉型的痛點與方向。 本書適合企業管理者、對供應鏈數字化轉型感興趣的人閱讀，幫助他們更好地進行供應鏈數字化實踐。
數字化供應鏈:技術賦能與產業應用 目錄
第1章 供應鏈數字化產業變革 002
1.1 數字化浪潮席卷全球 003
1.1.1 供應鏈數字化轉型面臨的困境 003
1.1.2 數字化供應鏈VS傳統供應鏈 004
1.1.3 供應鏈變革給企業帶來價值 006
1.2 供應鏈數字化創新模式 008
1.2.1 服務滲透型供應鏈 008
1.2.2 交易平臺聚合型供應鏈 009
1.2.3 生態型供應鏈 010
1.2.4 百勝中國：以負責任供應鏈領跑餐飲行業 012
第2章 供應鏈數字化轉型戰略與趨勢 014
2.1 升級思維模式，復盤經典戰略 015
2.1.1 四大戰略規劃意識 015
2.1.2 兩大經典戰略模式 016
2.2 推動戰略落地的必要條件 018
2.2.1 工具：供應鏈新模型DCM 018
2.2.2 由CEO領導執行團隊 020
2.2.3 讓創新和冒險成為文化 022
2.2.4 科爾尼：先進的供應鏈數字化戰略 023
2.3 供應鏈數字化未來趨勢 024
2.3.1 供應鏈數字化帶來“四新” 024
2.3.2 未來，供應鏈數字化的三大關鍵詞 026
2.3.3 企業如何順應趨勢 027 第3章 物聯網：物物相連，供應鏈物流智能化 030
3.1 智能物流：技術落地 全流程優化 031
3.1.1 EPC/RFID物品識別技術 031
3.1.2 EMCP物聯網云平臺 033
3.1.3 構建無縫化、可視化供應鏈 034
3.1.4 重藥集團：醫藥供應鏈物聯網平臺 037
3.2 物聯網應用存在挑戰 039
3.2.1 培訓供應鏈員工，提升工作技能 039
3.2.2 制定數據治理策略，挖掘大數據池價值 042
3.2.3 網絡安全不容忽視 043
第4章 人工智能：智能 算法，供應鏈平臺數智化 046
4.1 AI 邊緣計算：構建供應鏈智能化平臺 047
4.1.1 人工智能驅動：云端智能與邊緣智能 047
4.1.2 深度學習能力：供應鏈平臺升級 048
4.1.3 分析與模擬能力：信息共享與多環節預測 049
4.2 AI 智能化平臺：塑造供應鏈生態化組織 052
4.2.1 縱橫合作：跨部門 跨企業 跨行業 052
4.2.2 服務集成化，流程自動化 054
4.2.3 谷歌：數字孿生供應鏈 056
4.3 AI 生態化組織：強化供應鏈競爭優勢 058
4.3.1 智能互聯：各類主體共創價值 058
4.3.2 可持續發展：促進供應鏈綠色轉型 060
4.3.3 以動態求穩定：打造彈性供應鏈 061
第5章 大數據：數據剖析，供應鏈運營精細化 064
5.1 大數據賦能信息化工具 065
5.1.1 WMS4.0：提升倉儲工作效率 065
5.1.2 CRM系統：全渠道、精細化運營 067
5.1.3 沃爾瑪：大數據分析覆蓋供應鏈各組織 070
5.2 全面滲透：大數據技術賦能多個運營環節 071
5.2.1 營銷優化：以用戶需求為導向 071
5.2.2 運輸網絡：實現靈活多變的動態運輸 073
5.2.3 績效管理：助力企業降本增效 074
5.2.4 可口可樂：大數據優化供應鏈績效 076
第6章 區塊鏈：信息溯源，供應鏈數據安全化 078
6.1 “區塊鏈 供應鏈”意味著什么 079
6.1.1 多主體共享信息：共同維護數據安全 079
6.1.2 產品溯源：杜絕假貨流通 080
6.1.3 智能合約：提升企業信譽 082
6.2 “區塊鏈 供應鏈”經典案例 084
6.2.1 京東：區塊鏈賦能產品一鍵溯源 084
6.2.2 沃爾瑪 IBM：優化食品供應鏈 085
6.2.3 騰訊“微企鏈”：供應鏈金融服務平臺 086 第7章 決策數字化轉型 090
7.1 走近人機協同的智能決策 091
7.1.1 智能決策賦能傳統供應鏈優化 091
7.1.2 以AI、大數據為核心的智能決策技術 092
7.1.3 智能決策提升供應鏈“大腦”的運轉效率 094
7.2 應對智能決策的三大挑戰 096
7.2.1 供應不足時，智能決策如何兼顧公平與效率 096
7.2.2 面對復雜供應場景，智能決策如何發揮優勢 097
7.2.3 智慧零售時代，智能決策如何優化零售供應鏈 098
7.3 智能決策下的供應鏈數字化管理 099
7.3.1 智能決策是供應鏈數字化的核心 099
7.3.2 智能決策提升供應鏈柔性 101
7.3.3 華為：供應鏈數字化的5個評估維度 102
7.3.4 聯想：供應鏈數字化計劃 104
第8章 采購數字化轉型 107
8.1 采購數字化轉型勢在必行 108
8.1.1 痛點分析：傳統采購弊端不容忽視 108
8.1.2 數字化演進：從采購1.0到采購4.0 110
8.1.3 數字化采購與傳統采購有何區別 112
8.2 數字化思維下的新型采購模式 114
8.2.1 共享采購：推動規模經濟形成 114
8.2.2 集中采購：簡化流程 控制成本 115
8.2.3 協作采購：兼顧內部與外部協作 116
8.3 SRM系統的重要性 117
8.3.1 SRM在供應鏈數字化中的定位 117
8.3.2 SRM重要模塊之一：尋源管理 119
8.3.3 SRM重要模塊之二：供方管理 120
8.3.4 SRM 重要模塊之三：協同管理 121
8.4 數字化采購經典案例匯總 124
8.4.1 小米：爭做數字化采購先行者 124
8.4.2 海爾：打造互聯網采購平臺 125
8.4.3 用友：通過采購云平臺為企業賦能 127
第9章 生產與制造數字化轉型 129
9.1 信息化工具的短板 130
9.1.1 一直嘗試突破的ERP 130
9.1.2 MES與APS的現狀 132
9.2 數字化生產激發供應鏈活力 134
9.2.1 四層變革：應用層 操作層 技術層 感知層 134
9.2.2 規模化敏捷開發成為企業的核心任務 136
9.2.3 供應鏈數字化下的生產路徑升級 139
9.3 智能制造是大勢所趨 140
9.3.1 建設迎合數字化趨勢的工程體系 140
9.3.2 高效協作，建立高響應力組織 144
9.3.3 打造現代感與科技感兼具的智能工廠 145
9.3.4 智造單元必不可少 146
9.4 數字化如何為生產制造賦能 147
9.4.1 優質的產品與服務提升制造價值 147
9.4.2 驚喜，機器也可以成為“工人” 149
9.4.3 平衡供應與需求之間的關系 150
9.4.4 培養和運用“生態鏈思維” 152
第10章 倉儲數字化轉型 154
10.1 倉儲正在大步走向數字化時代 155
10.1.1 數字化倉儲在供應鏈中的作用 155
10.1.2 社區化倉儲解決供應鏈末端痛點 157
10.1.3 打造數字化倉庫的技術依托 159
10.2 數字化庫存擁抱新時代 161
10.2.1 供應鏈數字化環境下的庫存控制措施 161
10.2.2 供應商管理庫存VS聯合管理庫存 162
10.2.3 自動化庫存預測與智能補貨 164
10.3 那些不可忽視的數字化轉型先鋒 165
10.3.1 亞馬遜：牢牢抓住數字化倉儲的未來 165
10.3.2 京東：天狼智能倉儲系統的巨大魅力 167
10.3.3 孩子王：以補貨數字化提升供應鏈效率 169
第11章 物流數字化轉型 173
11.1 智能設計全程運輸方案 174
11.1.1 解決傳統運輸問題 174
11.1.2 Forto：打造與眾不同的運輸管理系統 175
11.1.3 Flexport：積極整合技術與資源 176
11.2 物流透明化與實時追蹤 177
11.2.1 打造高能見度的物流系統 177
11.2.2 如何讓物流實現實時追蹤 179
11.2.3 德邦發展“互聯網 物流”，實現透明化 179
11.2.4 北國商城的物流升級之道 181
11.3 機器人流程自動化管理 184
11.3.1 什么是機器人流程自動化 184
11.3.2 壹沓科技：智能機器人戰略 186
11.3.3 順豐與海康機器人攜手推進供應鏈數字化 187
第12章 貨物交付分析與延期預警 189
12.1 傳統供應鏈的交付痛點 190
12.1.1 交付流程煩瑣，準時交付率低 190
12.1.2 難以認定的違約責任 192
12.1.3 需求具有變化性 193
12.1.4 預測與響應能力較差 194
12.2 如何實現交付的數字化升級 194
12.2.1 引進貨物ETA分析系統 194
12.2.2 智能識別并預警延期風險 196
12.2.3 全渠道交付大行其道 197
12.3 “數字化 交付”的代表性案例 199
12.3.1 日化企業：以打造全渠道供應鏈實現訂單交付 199
12.3.2 運易通：注重物流履約質量 201
12.3.3 西門子：供應鏈數字化賦能交付周期縮短 202
第13章 供應鏈金融數字化轉型 205
13.1 供應鏈金融變革：深度數字化 206
13.1.1 數字化轉型：供應鏈金融的定義與場景 206
13.1.2 供應鏈金融數字化轉型的價值 207
13.1.3 供應鏈金融數字化需要哪些技術 208
13.1.4 微眾銀行：以數字金融服務助力現代化體系建設 209
13.1.5 網商銀行：以“大雁系統”升級數字金融 211
13.2 實現數字供應鏈金融的要點 211
13.2.1 挑戰與創新 211
13.2.2 規模與投入 212
13.2.3 收益與用戶體驗 213
13.2.4 預測與協同 213
13.2.5 組織與戰略 214
13.2.6 菜鳥：自主升級供應鏈金融服務 215
1.1 數字化浪潮席卷全球 003
1.1.1 供應鏈數字化轉型面臨的困境 003
1.1.2 數字化供應鏈VS傳統供應鏈 004
1.1.3 供應鏈變革給企業帶來價值 006
1.2 供應鏈數字化創新模式 008
1.2.1 服務滲透型供應鏈 008
1.2.2 交易平臺聚合型供應鏈 009
1.2.3 生態型供應鏈 010
1.2.4 百勝中國：以負責任供應鏈領跑餐飲行業 012
第2章 供應鏈數字化轉型戰略與趨勢 014
2.1 升級思維模式，復盤經典戰略 015
2.1.1 四大戰略規劃意識 015
2.1.2 兩大經典戰略模式 016
2.2 推動戰略落地的必要條件 018
2.2.1 工具：供應鏈新模型DCM 018
2.2.2 由CEO領導執行團隊 020
2.2.3 讓創新和冒險成為文化 022
2.2.4 科爾尼：先進的供應鏈數字化戰略 023
2.3 供應鏈數字化未來趨勢 024
2.3.1 供應鏈數字化帶來“四新” 024
2.3.2 未來，供應鏈數字化的三大關鍵詞 026
2.3.3 企業如何順應趨勢 027 第3章 物聯網：物物相連，供應鏈物流智能化 030
3.1 智能物流：技術落地 全流程優化 031
3.1.1 EPC/RFID物品識別技術 031
3.1.2 EMCP物聯網云平臺 033
3.1.3 構建無縫化、可視化供應鏈 034
3.1.4 重藥集團：醫藥供應鏈物聯網平臺 037
3.2 物聯網應用存在挑戰 039
3.2.1 培訓供應鏈員工，提升工作技能 039
3.2.2 制定數據治理策略，挖掘大數據池價值 042
3.2.3 網絡安全不容忽視 043
第4章 人工智能：智能 算法，供應鏈平臺數智化 046
4.1 AI 邊緣計算：構建供應鏈智能化平臺 047
4.1.1 人工智能驅動：云端智能與邊緣智能 047
4.1.2 深度學習能力：供應鏈平臺升級 048
4.1.3 分析與模擬能力：信息共享與多環節預測 049
4.2 AI 智能化平臺：塑造供應鏈生態化組織 052
4.2.1 縱橫合作：跨部門 跨企業 跨行業 052
4.2.2 服務集成化，流程自動化 054
4.2.3 谷歌：數字孿生供應鏈 056
4.3 AI 生態化組織：強化供應鏈競爭優勢 058
4.3.1 智能互聯：各類主體共創價值 058
4.3.2 可持續發展：促進供應鏈綠色轉型 060
4.3.3 以動態求穩定：打造彈性供應鏈 061
第5章 大數據：數據剖析，供應鏈運營精細化 064
5.1 大數據賦能信息化工具 065
5.1.1 WMS4.0：提升倉儲工作效率 065
5.1.2 CRM系統：全渠道、精細化運營 067
5.1.3 沃爾瑪：大數據分析覆蓋供應鏈各組織 070
5.2 全面滲透：大數據技術賦能多個運營環節 071
5.2.1 營銷優化：以用戶需求為導向 071
5.2.2 運輸網絡：實現靈活多變的動態運輸 073
5.2.3 績效管理：助力企業降本增效 074
5.2.4 可口可樂：大數據優化供應鏈績效 076
第6章 區塊鏈：信息溯源，供應鏈數據安全化 078
6.1 “區塊鏈 供應鏈”意味著什么 079
6.1.1 多主體共享信息：共同維護數據安全 079
6.1.2 產品溯源：杜絕假貨流通 080
6.1.3 智能合約：提升企業信譽 082
6.2 “區塊鏈 供應鏈”經典案例 084
6.2.1 京東：區塊鏈賦能產品一鍵溯源 084
6.2.2 沃爾瑪 IBM：優化食品供應鏈 085
6.2.3 騰訊“微企鏈”：供應鏈金融服務平臺 086 第7章 決策數字化轉型 090
7.1 走近人機協同的智能決策 091
7.1.1 智能決策賦能傳統供應鏈優化 091
7.1.2 以AI、大數據為核心的智能決策技術 092
7.1.3 智能決策提升供應鏈“大腦”的運轉效率 094
7.2 應對智能決策的三大挑戰 096
7.2.1 供應不足時，智能決策如何兼顧公平與效率 096
7.2.2 面對復雜供應場景，智能決策如何發揮優勢 097
7.2.3 智慧零售時代，智能決策如何優化零售供應鏈 098
7.3 智能決策下的供應鏈數字化管理 099
7.3.1 智能決策是供應鏈數字化的核心 099
7.3.2 智能決策提升供應鏈柔性 101
7.3.3 華為：供應鏈數字化的5個評估維度 102
7.3.4 聯想：供應鏈數字化計劃 104
第8章 采購數字化轉型 107
8.1 采購數字化轉型勢在必行 108
8.1.1 痛點分析：傳統采購弊端不容忽視 108
8.1.2 數字化演進：從采購1.0到采購4.0 110
8.1.3 數字化采購與傳統采購有何區別 112
8.2 數字化思維下的新型采購模式 114
8.2.1 共享采購：推動規模經濟形成 114
8.2.2 集中采購：簡化流程 控制成本 115
8.2.3 協作采購：兼顧內部與外部協作 116
8.3 SRM系統的重要性 117
8.3.1 SRM在供應鏈數字化中的定位 117
8.3.2 SRM重要模塊之一：尋源管理 119
8.3.3 SRM重要模塊之二：供方管理 120
8.3.4 SRM 重要模塊之三：協同管理 121
8.4 數字化采購經典案例匯總 124
8.4.1 小米：爭做數字化采購先行者 124
8.4.2 海爾：打造互聯網采購平臺 125
8.4.3 用友：通過采購云平臺為企業賦能 127
第9章 生產與制造數字化轉型 129
9.1 信息化工具的短板 130
9.1.1 一直嘗試突破的ERP 130
9.1.2 MES與APS的現狀 132
9.2 數字化生產激發供應鏈活力 134
9.2.1 四層變革：應用層 操作層 技術層 感知層 134
9.2.2 規模化敏捷開發成為企業的核心任務 136
9.2.3 供應鏈數字化下的生產路徑升級 139
9.3 智能制造是大勢所趨 140
9.3.1 建設迎合數字化趨勢的工程體系 140
9.3.2 高效協作，建立高響應力組織 144
9.3.3 打造現代感與科技感兼具的智能工廠 145
9.3.4 智造單元必不可少 146
9.4 數字化如何為生產制造賦能 147
9.4.1 優質的產品與服務提升制造價值 147
9.4.2 驚喜，機器也可以成為“工人” 149
9.4.3 平衡供應與需求之間的關系 150
9.4.4 培養和運用“生態鏈思維” 152
第10章 倉儲數字化轉型 154
10.1 倉儲正在大步走向數字化時代 155
10.1.1 數字化倉儲在供應鏈中的作用 155
10.1.2 社區化倉儲解決供應鏈末端痛點 157
10.1.3 打造數字化倉庫的技術依托 159
10.2 數字化庫存擁抱新時代 161
10.2.1 供應鏈數字化環境下的庫存控制措施 161
10.2.2 供應商管理庫存VS聯合管理庫存 162
10.2.3 自動化庫存預測與智能補貨 164
10.3 那些不可忽視的數字化轉型先鋒 165
10.3.1 亞馬遜：牢牢抓住數字化倉儲的未來 165
10.3.2 京東：天狼智能倉儲系統的巨大魅力 167
10.3.3 孩子王：以補貨數字化提升供應鏈效率 169
第11章 物流數字化轉型 173
11.1 智能設計全程運輸方案 174
11.1.1 解決傳統運輸問題 174
11.1.2 Forto：打造與眾不同的運輸管理系統 175
11.1.3 Flexport：積極整合技術與資源 176
11.2 物流透明化與實時追蹤 177
11.2.1 打造高能見度的物流系統 177
11.2.2 如何讓物流實現實時追蹤 179
11.2.3 德邦發展“互聯網 物流”，實現透明化 179
11.2.4 北國商城的物流升級之道 181
11.3 機器人流程自動化管理 184
11.3.1 什么是機器人流程自動化 184
11.3.2 壹沓科技：智能機器人戰略 186
11.3.3 順豐與海康機器人攜手推進供應鏈數字化 187
第12章 貨物交付分析與延期預警 189
12.1 傳統供應鏈的交付痛點 190
12.1.1 交付流程煩瑣，準時交付率低 190
12.1.2 難以認定的違約責任 192
12.1.3 需求具有變化性 193
12.1.4 預測與響應能力較差 194
12.2 如何實現交付的數字化升級 194
12.2.1 引進貨物ETA分析系統 194
12.2.2 智能識別并預警延期風險 196
12.2.3 全渠道交付大行其道 197
12.3 “數字化 交付”的代表性案例 199
12.3.1 日化企業：以打造全渠道供應鏈實現訂單交付 199
12.3.2 運易通：注重物流履約質量 201
12.3.3 西門子：供應鏈數字化賦能交付周期縮短 202
第13章 供應鏈金融數字化轉型 205
13.1 供應鏈金融變革：深度數字化 206
13.1.1 數字化轉型：供應鏈金融的定義與場景 206
13.1.2 供應鏈金融數字化轉型的價值 207
13.1.3 供應鏈金融數字化需要哪些技術 208
13.1.4 微眾銀行：以數字金融服務助力現代化體系建設 209
13.1.5 網商銀行：以“大雁系統”升級數字金融 211
13.2 實現數字供應鏈金融的要點 211
13.2.1 挑戰與創新 211
13.2.2 規模與投入 212
13.2.3 收益與用戶體驗 213
13.2.4 預測與協同 213
13.2.5 組織與戰略 214
13.2.6 菜鳥：自主升級供應鏈金融服務 215
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數字化供應鏈:技術賦能與產業應用 作者簡介
榮賓，清華大學EMBA，本科就讀于北京大學。國家高級物流師，京東物流原高管和供應鏈AIoT資深專家，清華北大EMBA同學會發起人，榮獲“2021中國物聯網年度卓越人物獎”。專注于AIoT、機器人等新技術與供應鏈結合的發展趨勢研究以及創新應用打造，對供應鏈數字化有深刻理解，并打造出眾多成功的實踐案例。
趙韶翊，北京東土科技股份有限公司副總經理。北方華創供應鏈原首席專家，中物聯采購與供應鏈專家委員會委員。“供應鏈管理專家”（SCMP）教材編者，中國物流與采購聯合會“企業采購供應鏈數字化成熟度模型”評審專家。專注于離散制造業供應鏈管理的研究，擅長供應鏈計劃、戰略采購、庫存管理以及信息化、數字化系統的搭建與實施。
阮鵬，驛瑪科技（上海）有限公司副總裁。供應鏈產品技術專家，專注于電子商務及供應鏈領域20余年，在電商、跨境、生產制造、C2M等諸多領域的供應鏈數字化建設方面有豐富的理論基礎和實踐經驗。
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