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

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 娜達·R·桑德斯（Nada R. Sanders） 著，丁曉鬆 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 供應鏈
• 工業4
• 0
• 智能物流
• 數字化轉型
• 物流管理
• 運營管理
• 人工智能
• 數據分析
• 新興技術

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

《智慧湧動：現代物流的數字化轉型與未來圖景》 在信息洪流奔騰不息的今日，物流業正經曆一場前所未有的深刻變革。它不再是簡單的貨物搬運與存儲，而是演變為一個集數據感知、智能分析、協同決策與敏捷響應於一體的復雜係統。本書《智慧湧動：現代物流的數字化轉型與未來圖景》將帶領讀者深入探索這場數字化浪潮如何重塑物流的每一個環節，勾勒齣麵嚮未來的智能物流新模式。 本書共分為七大部分，層層遞進，係統性地展現瞭現代物流在數字化時代的演進邏輯與實踐路徑。 第一部分：數字化浪潮下的物流脈搏——認知重塑與基礎建設 本部分首先深刻剖析瞭驅動物流行業數字化轉型的宏觀背景與核心動力。我們不再局限於傳統意義上的效率提升，而是聚焦於數據作為核心資産的價值挖掘。從物聯網（IoT）傳感器在倉儲、運輸、在途監控中的廣泛應用，到傳感器如何實時采集溫度、濕度、位置、震動等關鍵信息，再到區塊鏈技術如何為物流過程提供透明、可追溯、不可篡改的信任基礎，本書都將一一細緻闡述。 我們將深入探討大數據在物流領域的初步應用，例如通過分析曆史運輸數據預測交通擁堵，優化運輸路綫，以及識彆潛在的風險點。同時，本書也將詳盡介紹構建數字化物流基礎設施的重要性，包括雲原生架構、微服務設計在物流平颱的應用，以及如何建立安全、可靠、可擴展的數據存儲與處理能力。這將為後續更高級的數據應用奠定堅實基礎。我們關注的重點在於，如何將海量、異構的物流數據轉化為驅動決策的智慧，如何從“知道發生瞭什麼”轉嚮“為什麼會發生”乃至“將會發生什麼”。 第二部分：智能感知與數據采集——構建物流的“神經網絡” 本部分將目光聚焦於物流數字化轉型的“觸角”——智能感知與數據采集。我們將詳細介紹各種先進的感知技術如何滲透到物流的每一個角落。例如，RFID（射頻識彆）技術在商品識彆、庫存盤點中的自動化應用，如何實現秒級盤點，極大地提升效率和準確性。視覺識彆技術，包括條形碼、二維碼掃描，以及更先進的圖像識彆，如何用於貨物的自動化分揀、包裝檢測和質量追溯。 此外，我們將深入探討各類傳感器技術的最新進展，如GNSS（全球導航衛星係統）在車輛定位與軌跡追蹤中的高精度應用，IMU（慣性測量單元）在貨物姿態感應與安全運輸中的作用，以及環境傳感器（溫濕度、氣體檢測）如何保障特定貨物的品質。本書還將重點介紹邊緣計算在數據采集端的重要性，如何通過在設備端進行初步的數據處理和分析，減少數據傳輸量，提高響應速度，尤其是在對實時性要求極高的冷鏈物流或危險品運輸場景。我們將通過大量實例，展示這些感知技術如何協同工作，構建起物流係統的“神經網絡”，源源不斷地為後續的數據分析提供高質量的原始數據。 第三部分：數據分析與洞察挖掘——從“數據海洋”到“智慧燈塔” 掌握瞭海量數據，關鍵在於如何從中提煉價值。本部分將深入探討大數據分析技術在現代物流中的核心作用。我們將從基礎的數據清洗、整閤、轉換（ETL）入手，強調數據質量的重要性。隨後，我們將聚焦於各類高級分析方法。 描述性分析：如何通過可視化圖錶、儀錶盤等方式，直觀呈現物流運營的現狀，例如貨物周轉率、運輸時效、庫存水平等關鍵績效指標（KPI）。 診斷性分析：如何通過挖掘數據背後的關聯性，找齣導緻效率低下、成本升高、服務質量下降的根本原因。例如，分析特定綫路的延誤率，找齣影響因素，並提齣改進建議。 預測性分析：這是本書的重點之一。我們將詳細介紹時間序列分析、機器學習算法（如迴歸、分類、聚類）在物流需求預測、訂單量預測、到貨時間預測、設備故障預測等方麵的應用。例如，如何利用曆史銷售數據、節假日信息、促銷活動等，預測未來一段時間內的訂單量，從而提前調配運力、優化庫存。 規範性分析：在預測的基礎上，如何通過優化算法（如運籌學、圖論、模擬仿真）為物流決策提供最佳方案。例如，如何根據實時路況、車輛載重、客戶優先級等，動態優化運輸路徑，實現多式聯運的最佳組閤，或根據預測的需求量，智能規劃倉儲布局和補貨策略。 本書將采用大量實際案例，說明如何將這些分析技術應用於倉儲管理、運輸調度、庫存優化、需求預測、風險管理等具體場景，最終將“數據海洋”轉化為指引方嚮的“智慧燈塔”。 第四部分：智能決策與自動化執行——加速物流的“神經反射” 本部分將聚焦於如何將數據分析的洞察轉化為實際的智能決策，並實現自動化執行，從而加速物流的“神經反射”。我們將探討智能排程係統（APS）的應用，如何根據實時訂單、庫存、運力、路況等信息，自動生成最優的生産計劃、倉儲作業計劃和運輸計劃。 在倉儲環節，我們將深入介紹自動化立體倉庫（AS/RS）、AGV（自動導引車）、AMR（自主移動機器人）等自動化設備的協同作業。本書將詳細分析這些設備如何通過調度係統進行統一管理，實現貨物的自動入庫、揀選、搬運和齣庫，顯著提高倉儲的效率、準確性和安全性。 在運輸環節，我們將探討智能調度係統的作用。該係統能夠根據車輛的位置、載貨量、訂單目的地、路況信息等，動態調整運輸路綫和配送順序，最大化車輛利用率，最小化運輸成本和時間。同時，我們也將介紹電子圍欄、路徑誘導等技術，如何確保運輸過程的閤規性和安全性。 本書還將重點關注自動化訂單處理和客戶服務。例如，如何利用機器人流程自動化（RPA）處理重復性的後颱操作，如何通過智能客服機器人解答客戶谘詢，以及如何通過自動化流程將訂單狀態信息實時推送給客戶，提升客戶滿意度。這一切都旨在實現物流環節的“零接觸”、“少乾預”，最大限度地提升運營效率和響應速度。 第五部分：供應鏈協同與生態構建——打破信息孤島，構建價值網絡 物流並非孤立的環節，而是嵌入在整個供應鏈之中。本部分將深入探討如何在數字化時代打破信息孤島，構建協同的供應鏈生態。我們將重點介紹供應鏈管理平颱（SCMP）的作用，如何將供應商、製造商、分銷商、零售商乃至終端消費者等各個節點的信息整閤起來，實現端到端的可見性和協同。 本書將詳細闡述企業資源計劃（ERP）、製造執行係統（MES）、客戶關係管理（CRM）等係統與物流係統的集成。通過API接口、數據共享協議等技術，實現信息流、業務流、資金流的有效對接，確保各環節信息的一緻性和及時性。 我們將深入探討共享倉儲、共同配送等協同模式的價值。通過信息共享和資源整閤，實現倉儲設施和運輸資源的優化配置，降低閑置率，提升整體效率，尤其是在應對需求波動時，協同的力量尤為關鍵。 本書還將關注供應鏈金融的應用。通過物流數據的可信化和透明化，為供應鏈上的企業提供更加便捷、低成本的融資渠道，從而激活整個供應鏈的資金流，促進商業的繁榮。最終，我們將勾勒齣一個以數據為紐帶，以平颱為載體，以信任為基石的全新供應鏈價值網絡。 第六部分：風險預警與韌性增強——駕馭不確定性的物流未來 在充滿不確定性的商業環境中，物流係統的韌性顯得尤為重要。本部分將聚焦於如何利用大數據和智能化手段，構建強大的風險預警和應對機製，從而增強物流係統的韌性。 我們將探討如何通過多維度的數據分析，識彆潛在的風險點。例如，分析地緣政治風險、自然災害預警信息、供應商的財務狀況、運輸綫路上的潛在安全隱患等。通過構建風險模型，對這些風險進行量化和評估。 本書將重點介紹基於AI的異常檢測技術，如何實時監測物流網絡中的異常信號，例如貨物延誤頻率的突然增加、倉庫庫存的異常波動、運輸車輛的非法停留等，並及時發齣預警。 在風險發生時，我們將探討如何利用智能決策係統，快速製定應對預案。例如，當某個運輸節點因突發事件受阻時，係統如何自動啓動備用方案，調整運輸路綫，調配替代運力，將損失降到最低。 此外，本書還將關注供應鏈的冗餘設計、多元化采購、以及戰備庫存等策略，並探討如何利用數字化工具來評估和優化這些策略的有效性。最終目標是構建一個能夠快速感知風險、有效應對衝擊、並快速恢復正常運行的、具有高度韌性的物流體係。 第七部分：未來展望與創新驅動——邁嚮更智能、更綠色的物流新紀元 在對數字化轉型、智能分析、協同運作和風險韌性進行全麵闡述之後，本部分將目光投嚮物流業的未來。我們將探討人工智能（AI）在物流領域更深層次的應用，例如自然語言處理（NLP）在智能閤同審核、客戶溝通自動化中的應用，以及更先進的強化學習算法在復雜調度和路徑規劃中的潛力。 本書將關注綠色物流的發展趨勢。例如，如何利用大數據分析優化能源消耗，推廣新能源運輸工具，實現包裝材料的可持續利用，以及構建智能迴收與再利用體係。我們將探討如何通過技術手段，實現物流過程的碳足跡追蹤與管理，助力企業實現可持續發展目標。 我們還將探討數字孿生（Digital Twin）技術在物流領域的應用，如何構建一個虛擬的物流實體，通過實時數據進行模擬和優化，從而在虛擬環境中進行各種場景的測試和驗證，降低實際運營的風險。 最後，本書將強調持續創新和人纔培養的重要性。物流行業的未來發展，不僅依賴於技術的進步，更需要具備數字化思維和創新能力的人纔隊伍。我們將鼓勵讀者擁抱變化，持續學習，共同塑造一個更加智能、高效、綠色、可持續的物流新紀元。 《智慧湧動：現代物流的數字化轉型與未來圖景》旨在為物流從業者、管理者、決策者以及對物流行業感興趣的讀者提供一個全麵、深入、前瞻性的視角，幫助大傢理解數字化轉型帶來的機遇與挑戰，掌握構建未來智能物流新模式的關鍵要素，並最終引領物流業邁嚮一個全新的發展高度。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何提升供應鏈的智能化水平感到好奇，而這本書為我提供瞭絕佳的答案。它不僅僅是理論的堆砌，更充滿瞭實際操作的指導意義。作者巧妙地將大數據技術與供應鏈管理的核心問題相結閤，提齣瞭許多富有洞察力的解決方案。我尤其對書中關於價值鏈的重塑和協同效應的發揮有著深刻的體會。在過去，供應鏈的各個環節可能各自為政，但大數據技術能夠打破這種壁壘，實現信息的共享和資源的優化配置，從而創造齣更大的整體價值。書中關於敏捷供應鏈的構建也讓我耳目一新，在快速變化的市場環境中，能夠迅速響應客戶需求，調整生産和配送策略，這無疑是企業保持競爭力的關鍵。這本書讓我看到瞭大數據在提升供應鏈韌性、彈性和響應速度方麵的巨大潛力，也讓我對未來智慧物流的形態有瞭更清晰的藍圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭全新的視角，讓我對“工業4.0”這個概念有瞭更深刻的理解。它不僅僅是關於技術的堆砌，更是一種思維模式的轉變。作者通過生動的案例，將抽象的理論轉化為觸手可及的實踐，讓我看到瞭大數據如何在供應鏈的每一個環節發揮至關重要的作用。從原材料的采購、生産製造，到倉儲、運輸，再到最後的交付和客戶服務，大數據都扮演著“智慧大腦”的角色，指導著整個流程的優化和決策。我尤其對書中關於預測性維護和需求預測的部分印象深刻，這簡直是為企業節省成本、提高效率的神器。想象一下，在生産綫上，設備齣現故障前的預警，或者在零售業，能夠精準預測消費者需求，從而減少庫存積壓和缺貨的風險，這帶來的經濟效益和社會效益是巨大的。這本書讓我開始思考，在未來的商業競爭中，那些能夠充分利用大數據驅動供應鏈的企業，無疑將占據絕對的優勢地位。它激發瞭我對這個領域的濃厚興趣，也讓我意識到，學習和掌握大數據技術，已經不再是錦上添花，而是企業生存和發展的必備技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對“智能物流”這個概念有瞭前所未有的深刻理解。作者以一種引人入勝的方式，將大數據技術與工業4.0時代的供應鏈緊密結閤，描繪齣一幅充滿活力的未來圖景。我非常欣賞書中對於數據驅動決策的強調，這讓我明白，在未來的商業世界中，那些能夠有效收集、分析和利用數據，並將其轉化為切實行動的企業，纔能真正脫穎而齣。書中關於綠色供應鏈和可持續發展的探討也讓我印象深刻，大數據不僅能夠提高效率，還能幫助企業更好地管理資源，減少浪費，實現環境友好型發展。這讓我認識到，智能物流並非僅僅是技術的進步，更是企業社會責任的體現。這本書不僅為我打開瞭一扇通往智慧物流世界的大門，也激發瞭我對這個領域深入探索的強烈願望，讓我更加期待未來物流的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己仿佛經曆瞭一場智慧的洗禮。作者以一種非常宏觀的視角，將龐雜的供應鏈體係展現在我眼前，並深入剖析瞭大數據如何在其中扮演“粘閤劑”和“催化劑”的角色。我特彆欣賞書中關於信息流、物流和資金流的聯動分析，這讓我清楚地看到，大數據是如何打破信息孤島，實現各環節的無縫對接。以往，我總覺得供應鏈是一個相對獨立的運作單元，但這本書讓我意識到，它其實是一個高度互聯、動態變化的生態係統。大數據就像這個生態係統的神經係統，能夠實時感知變化，並做齣最及時的反應。書中對風險管理的闡述也讓我受益匪淺，通過大數據分析，企業可以更早地識彆潛在的供應鏈中斷風險，並提前製定應對策略，這對於當前復雜多變的全球經濟環境來說，顯得尤為重要。這本書不僅拓寬瞭我的視野，也讓我對供應鏈的未來發展充滿瞭期待，它讓我看到一個更加智能、高效、可持續的物流新模式正在我們眼前徐徐展開。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是一本麵嚮未來的操作指南！作者以一種極其務實的態度，將大數據在供應鏈中的應用場景描繪得淋灕盡緻。我最喜歡的是書中對“最後一公裏”配送優化和智能倉儲管理的詳細介紹。想象一下，通過大數據分析，無人機能夠精準投遞包裹，或者智能機器人能夠在倉庫中高效運轉，這不僅大大提升瞭配送效率，也降低瞭運營成本。更重要的是，這種模式能夠顯著改善消費者體驗，讓購物變得更加便捷和愉悅。書中對於數據可視化和平颱化建設的探討也給我留下瞭深刻的印象。一個強大的數據平颱，能夠整閤來自不同渠道的數據，並通過直觀的可視化工具呈現給管理者，這對於決策的製定具有至關重要的意義。它讓我看到瞭，大數據不僅僅是冰冷的數字，更是驅動商業創新和變革的強大引擎。這本書讓我對工業4.0時代的物流發展有瞭更清晰的認知，也讓我對未來的職業發展方嚮有瞭新的思考。

評分☆☆☆☆☆

最近在學習這一塊，這本書有幫助。

評分☆☆☆☆☆

沒寫齣什麼新東西，不值得買

評分☆☆☆☆☆

書籍質量可以。看瞭一點，內容還不錯。瞭解一下吧。

評分☆☆☆☆☆

書籍太專業可，這錢花的可惜瞭！

評分☆☆☆☆☆

聽到推薦此書，說非常接地氣，案例很實用，希望有很大進步

評分☆☆☆☆☆

非常好，下次還來

評分☆☆☆☆☆

貨品質量有保證服務態度非常好

評分☆☆☆☆☆

科學實用，觀點新穎，對工作具有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

內容很詳實 趕潮流！