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內容簡介

　　供應鏈模型為供應鏈優化管理提供定量依據，幫助管理者站在供應鏈整體的角度進行企業決策管理，以有效改進供應鏈結構、提高供應鏈運行效果。供應鏈建模是支持供應鏈管理決策以獲得市場競爭優勢的有效方法和手段。《供應鏈建模/現代軍事物流叢書》在簡略分析供應鏈建模目的、原則、步驟及內容基礎上，歸納總結瞭供應鏈建模基本方法，研究瞭供應鏈網絡模型、供應鏈關係優化管理模型、供應鏈流程重組優化模型、供應鏈物流優化管理模型、快速反應供應鏈模型、供應鏈風險控製模型等主要供應鏈模型，並介紹瞭如何應用CAMS和SupplyChainGuru兩種軟件進行供應鏈建模。
　　《供應鏈建模/現代軍事物流叢書》應用供應鏈管理、博弈論、BPR、風險管理、復雜係統等相關理論對供應鏈建模係列問題進行瞭深入分析和論證，成果針對性較強，實用價值較高，既可作為研究生教材，也可作為現代供應鏈管理從業人員的參考用書。

內頁插圖

目錄

第一專題 供應鏈建模基本理論與方法
第1章 供應鏈管理及建模理論概述
1．1 供應鏈管理思想
1．1．1 供應鏈管理思想産生的必然性
1．1．2 供應鏈管理的基本思想
1．2 供應鏈管理基本理論
1．2．1 供應鏈的定義及其特徵
1．2．2 供應鏈管理定義
1．2．3 供應鏈管理原則
1．2．4 供應鏈管理內容
1．2．5 供應鏈管理實施的基本步驟
1．2．6 供應鏈管理中的“牛鞭效應”
1．3 供應鏈係統優化問題
1．3．1 供應鏈係統優化的目標
1．3．2 供應鏈係統優化的層次
1．4 供應鏈優化建模
1．4．1 供應鏈優化數學模型
1．4．2 供應鏈優化建模的原則
1．4．3 供應鏈優化建模的步驟
1．4．4 供應鏈優化建模的內容
第2章 供應鏈建模基本方法
2．1 數學規劃方法
2．1．1 綫性規劃
2．1．2 非綫性規劃
2．1．3 整數規劃
2．1．4 動態規劃
2．2 仿真方法
2．2．1 基於方程的建模仿真方法
2．2．2 基於離散事件仿真的建模方法
2．2．3 基於多智能自主體仿真的建模方法
2．3 圖形化建模方法
2．3．1 數據流圖法
2．3．2 甘特圖法
2．3．3 Petri網法
2．3．4 活動網絡圖
2．3．5 供應鏈運作參考模型（SCOR）
2．4 語義建模方法
2．5 人工智能優化方法
2．5．1 人工神經網絡
2．5．2 禁忌搜索
2．5．3 遺傳算法
2．5．4 模擬退火算法
2．5．5 群體智能方法
2．6 復雜網絡建模方法

第二專題 主要供應鏈優化模型
第3章 供應鏈網絡優化模型
3．1 供應鏈網絡優化概述
3．1．1 網絡的內涵
3．1．2 供應鏈網絡的內涵
3．1．3 供應鏈網絡的基本特徵
3．2 供應鏈設施網絡優化模型
3．2．1 供應鏈設施網絡節點規模優化
3．2．2 供應鏈設施網絡節點布局優化研究
3．3 供應鏈組織網絡優化模型
3．3．1 供應鏈組織網絡結構演化
3．3．2 供應鏈組織網絡協同結構
3．3．3 供應鏈組織網絡信息
3．3．4 單級供應鏈組織網絡協同結構優化模型
3．3．5 多級供應鏈組織網絡協同結構優化模型
3．4 供應鏈信息網絡優化模型
3．4．1 供應鏈信息平颱集成係統模型
3．4．2 供應鏈信息網絡任務協調模型
第4章 供應鏈關係優化管理模型
4．1 供應鏈關係管理概述
4．1．1 供應鏈關係管理的重要性
4．1．2 供應鏈關係管理的特徵
4．2 供應商關係管理模型
4．2．1 供應商關係管理概述
4．2．2 供應商評價與選擇灰色模型
4．2．3 供應商戰略閤作夥伴關係博弈模型
4．2．4 供應商戰略閤作夥伴關係協調模型
4．3 供應鏈客戶關係管理模型
4．3．1 供應鏈客戶關係管理概述
4．3．2 動態客戶關係管理的內涵
4．3．3 動態客戶關係管理的建模技術及求解思路
4．3．4 動態客戶關係管理的模型及應用
第5章 供應鏈流程重組優化模型
5．1 供應鏈流程重組概述
5．1．1 業務流程重組基本思想
5．1．2 供應鏈業務流程重組步驟
5．2 供應鏈參考模型（SCOR）簡介
5．2．1 SCOR模型的結構框架
5．2．2 SCOR模型的層次結構
5．2．3 SCOR模型的供應鏈度量指標
5．2．4 SCOR模型的具體實施
5．3 基於SCOR模型的供應鏈流程重組建模（以A公司為例）
5．3．1 供應鏈流程重組的原則
5．3．2 內部供應鏈流程重組的思路
5．3．3 供應鏈流程頂層的重組構建
5．3．4 供應鏈流程配置層的重組構建
5．3．5 供應鏈流程的流程層和部分實施層重組構建
5．3．6 企業職能結構重組設計
5．3．7 供應鏈流程評價體係的重組
5．3．8 供應鏈流程重組前後比較
第6章 供應鏈物流優化管理模型
6．1 供應鏈物流過程
6．2 優化采購模型
6．2．1 采購物流的基本理論
6．2．2 供應鏈環境下基於第三方物流的采購優化模型
6．2．3 基於多品種物資的中心倉庫聯閤訂購模型
6．3 優化運輸與配送模型
6．3．1 引言
6．3．2 不確定條件下多周期應急物流配送PVRP問題建模
6．3．3 不確定條件下多周期應急物流配送PVRP模型求解
6．4 優化庫存管理模型
6．4．1 引言
6．4．2 基於服務水平約束的多級倉庫協同庫存模型
6．4．3 基於時效性目標的倉庫協同庫存模型

第三專題 供應鏈建模前沿成果分析
第7章 快速反應供應鏈模型
7．1 快速反應供應鏈研究背景
7．1．1 直接收益
7．1．2 間接收益
7．2 基於不確定需求的快速反應供應鏈設計
7．2．1 問題描述
7．2．2 符號說明
7．2．3 模型建立
7．2．4 實例分析
7．3 快速反應供應鏈物資配送模型及算法研究
7．3．1 問題描述
7．3．2 模型建立
7．3．3 模型求解
7．3．4 數值算例
7．3．5 結果分析
7．4 供應鏈快速反應的能力評價及模型研究
7．4．1 供應鏈快速反應能力影響因素
7．4．2 供應鏈快速反應能力三級評價指標的確立
7．4．3 模型建立
7．4．4 模型求解
第8章 供應鏈風險控製模型
8．1 供應鏈風險控製建模研究背景
8．1．1 供應鏈風險的概念
8．1．2 供應鏈風險管理的研究意義
8．2 供應鏈網絡風險控製問題描述
8．3 供應鏈網絡風險控製模型構建
8．3．1 符號說明
8．3．2 供應鏈網絡的IIM框架
8．3．3 數學模型
8．4 算例分析
8．4．1 算例描述
8．4．2 不可運作性風險和經濟損失評估
8．4．3 供應鏈網絡風險的多指標評價
8．4．4 供應鏈網絡風險削減策略

第四專題 供應鏈建模軟件及應用
第9章 GAMS軟件簡介與建模應用
9．1 GAMS軟件簡介
9．1．1 GAMS軟件簡介
9．1．2 GAMS軟件的特點
9．1．3 GAMS軟件的操作界麵
9．2 GAMS模型建立簡介
9．2．1 GAMS軟件模型的基本結構
9．2．2 利用CAMS軟件求解簡單運輸問題的實例
9．3 車輛路徑問題建模與求解
9．3．1 車輛路徑問題描述
9．3．2 模型建立
9．3．3 GAMS程序編程
9．3．4 求解結果及分析
9．4 配送中心選址問題建模與求解
9．4．1 配送中心選擇的問題描述
9．4．2 模型建立
9．4．3 GAMS編程
9．4．4 求解結果及分析
第10章 SupplyChainGuru軟件供應鏈建模指南
10．1 SupplyChainGuru軟件及建模方法簡介
10．1．1 軟件簡介及基本概念
10．1．2 SupplyChainGuru模型建立及主要工具簡介
10．2 模型建立實例
10．2．1 模型建立與節點可視
10．2．2 群組創建與可視窗建模
10．2．3 運輸費用的添加和情景的新建
10．2．4 模型優化與結果分析

前言/序言

　　隨著經濟和信息技術的迅猛發展，企業間的競爭已經轉變為協同運作的供應鏈與供應鏈之間的群體競爭，要求供應鏈管理必須能夠準確地體現這種閤作競爭關係，並予以精細化、定量化管理，以實現快速、高效、經濟的市場競爭目標。供應鏈建模可以幫助企業科學分析供應鏈結構、運作流程、客戶與供應商關係等，評價供應鏈整體性能和企業經營水平，發現供應鏈存在的問題，從而為供應鏈的改進完善提供解決方案。供應鏈建模是提升企業管理者供應鏈集成管理水平，增強企業供應鏈競爭能力的有效手段與方法。
　　本書緊貼供應鏈管理發展需求，應用係統論、博弈論、流程再造、風險管理、復雜係統等相關理論，對供應鏈管理的主要問題如供應鏈網絡優化、供應鏈關係管理、供應鏈流程優化、供應鏈中的物流管理進行瞭建模分析，並對快速反應供應鏈和供應鏈風險控製等供應鏈建模的前沿研究成果進行瞭介紹，建立起供應鏈建模較完整的理論體係。為促進供應鏈建模的全麵開展和深入實施，本書還對GAMS和SupplyChainGuru兩種供應鏈建模軟件進行瞭較詳盡介紹，為供應鏈建模從理論走嚮實踐奠定基礎。
　　本書是後勤工程學院現代物流研究所多年供應鏈建模研究成果的總結和提煉，具體撰寫分工為：第1、第2章（薑大立、劉洪娟），第3章（劉洪娟、方海洋），第4、第5章（伍嶽、劉洪娟），第6章（薑大立、林智崧），第7章（薑大立、漆磊），第8章（劉洪娟、江雨），第9、第10章（陳元文、薑大立）。全書由薑大立、劉洪娟、陳元文統稿。
　　在本書編寫過程中，得到瞭中國石化齣版社和作者所在單位領導和同事的大力支持與幫助，在此錶示衷心的感謝。此外，在編寫本書的過程中參考瞭大量的文獻資料，作者已盡可能在參考文獻中列齣，在此對這些研究者錶示真誠的感謝。同時也有可能因為多方麵的原因而有疏漏，若有這樣的情況發生，作者錶示萬分歉意，並願意在得知具體情況後予以糾正，在此先行錶示感謝。
　　因為我們的水平和經驗有限，書中錯誤和不妥之處在所難免，望讀者批評指正。
　　編著者

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