大数据供应链：构建工业4.0时代智能物流新模式
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作者:
娜达·R·桑德斯
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出版社:
中国人民大学出版社
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ISBN:
9787300214559
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出版时间:
2015-07
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787300214559
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出版时间:
2015-07
售价
￥
12.59
2.3折
定价
￥55.00
品相
九品
上书时间2023-10-31
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商品描述：
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导语摘要
娜达·R·桑德斯编著的《大数据供应链：构建工业4.0时代智能物流新模式》用丰富的实例深入浅出地阐述大数据对供应链管理各个环节所带来的红利和挑战，并从其构架、模型、路径、分析方法来彰显作者对大数据时代供应链的变革和趋势的独特见解。
供应链因大数据的支撑变得更加精敏，而大数据的分析与运营又使得供应链更为智能。然而，大数据的形成需要建立起全程的供应链商务智能，同时通过对结构和非结构信息的清洗、整合、分析，来优化供应链运营体系。本书在这方面进行了详尽的分析和阐述，是目前不可不看的、兼具理论价值和实践意义的好书，是中国各行各业构建智能供应链的行动指南。
本书提供了系统地分析大数据供应链的科学方法，以及如何将数据转化为情报、帮助企业获得竞争优势的系统框架。
商品简介
**本大数据供应链落地之道的著作，优选*级供应链管理专家娜达·桑德斯博士聚焦传统供应链模式向大数据转型，助力工业4.0时代智能供应链构建。
在靠大数据驱动供应链处于*先地位的企业中，45% 是零售商，如沃尔玛、亚马逊，而22%是快消企业，如戴尔电脑。他们都**地掌控了自己的供应链。在库存管理、订单履行率、原材料和产品交付上具有更为广阔的视野。利用具有预见性的大数据分析结果，可以使供需达到平衡；利用新的计划性优势，可以优化销售渠道策略；优化供应链策略和竞争优先权；甚至可以发起一些新的尝试。如今，越来越多的企业开始重视大数据分析法在供应链管理中的应用。
在《大数据供应链》中，桑德斯博士对大数据分析法在供应链各个环节中的作用做了详细地讲述，指出向智能供应链转型的三大阻碍，并提供了一个系统地使用大数据的五步路线图。从中你能学到一些*佳的方法，你会学会分割和分析顾客，确定每部分竞争优先权，调整功能背后的策略，感知需求，做出更好决策，确定适当的指标来支持以上的行为。使用这些技巧，你就可以充分利用大数据，解决供应链中的许多问题。
作者简介
娜达·R·桑德斯（Nada R.Sanders）博士（作者），美国东北大学D’Amore-McKim商学院供应链管理教授，在预测与供应链管理研究领域享有很高的靠前声誉。在一项美国商学院研究成果调查中，她是全美排名前8%的运营管理作者。她已出版的著作有《供应链管理：优选化视野》、《运营管理》，其中《运营管理》目前已发行至第5版。
丁晓松，北京外国语大学靠前商学院管理科学与工程系教授，主要的研究领域包括库存管理、模糊决策分析、*优化算法、供应链绩效评估等。迄今为止，丁晓松教授已在靠前外知名学术期刊发表论文多篇，并出版专著/译著多部。
目录
**部分“大数据”驱动的供应链
第1章游戏规则的改变者
大数据概要
有何不同
它意味着什么
向大数据分析企业转型
数据驱动的供应链
第2章大数据推动供应链转型
贯穿供应链始末的四大部分
供应链系统
从生产源头到终端销售
协调整合
智能供应链
第3章大数据供应链实施的障碍
为什么不是每家企业都在应用大数据分析法
应用大数据分析法存在的障碍
占得先机
第二部分大数据分析法对供应链各个环节的影响
第4章大数据分析法对销售的影响
驱动供应链
一切为了顾客
优化定价
推销规划
基于地点的市场营销
营销组合优化的全景
第5章大数据分析法对制造的影响
制造我们销售的产品
产品设计与创新
改善制造流程
数字化工厂
由智能制造连接的价值链
第6章大数据分析法对物流的影响
运送销售货物
大数据如何影响物流环节
物流活动的整合
第7章大数据分析法对采购的影响
大数据与采购环节
企业到底有多需要大数据分析法
数据业务外包
风险管理
第三部分构建大数据智能供应链
第8章构建大数据智能供应链路线图
经验教训
精益求精
如何实现
拆分分区
战略联合
度量的重要性
大数据供应链进程
第9章发挥大数据分析法的作用
企业战略确定企业发展方向
分析法策略基石
根据成熟路线图发展
销售与运营规划
根据大数据做出决策的人力
**0章**企业大数据变革
必要转型
大数据变革的四个阶段
大数据时代的***
译者后记
内容摘要
第一本大数据供应链落地之道的权威著作，全球顶级供应链管理专家娜达·桑德斯博士聚焦传统供应链模式向大数据转型，助力工业4.0时代智能供应链构建。
在靠大数据驱动供应链处于领先地位的企业中，45％是零售商，如沃尔玛、亚马逊，而22％是快消企
业，如戴尔电脑。他们都前所未有地掌控了自己的供应链。在库存管理、订单履行率、原材料和产品交付上具有更为广阔的视野。利用具有预见性的大数据分析结果，可以使供需达到平衡；利用新的计划性优势，可以优化销售渠道策略；优化供应链策略和竞争优先权；甚至可以发起一些新的尝试。如今，越来越多的企业开始重视大数据分析法在供应链管理中的应用。
在《大数据供应链：构建工业4.0时代智能物流
新模式》中，娜达·R·桑德斯博士对大数据分析法在供应链各个环节中的作用做了详细地讲述，指出向智能供应链转型的三大阻碍，并提供了一个系统地使用大数据的五步路线图。从中你能学到一些最佳的方法，你会学会分割和分析顾客，确定每部分竞争优先权，调整功能背后的策略，感知需求，做出更好决策，确定适当的指标来支持以上的行为。使用这些技巧，你就可以充分利用大数据，解决供应链中的许多问题。
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