介绍一本书:《大数据供应链:构建工业4.0时代智能物流新模式》

《大数据供应链:构建工业4.0时代智能物流新模式》


内容推荐:

第一本大数据供应链落地之道的权威著作,全球**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》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。     



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国际声誉。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:全球化视野》、《运营管理》,其中《运营管理》目前已发行至第5版。

丁晓松(译者)

北京外国语大学国际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、最优化算法、供应链绩效评估等。迄今为止,丁晓松教授已在国内外知名学术期刊发表论文多篇,并出版专著/译著多部。 



目录:


第一部分 “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115

物流活动的整合

第7章 大数据分析法对采购的影响127

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

第10章 引领企业大数据变革

必要转型

大数据变革的四个阶段

大数据时代的领导者

译者后记