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| 內容簡介： |
数智化转型是供应链跨越式发展的新动能。供应链企事业单位，如何把握行业发展的时代大势？如何认清自身发展的阶段水平？如何解决转型变革的难点痛点？如何构建行业领先的架构体系？这些都是本书研究与回答的重要内容。
本书系统阐述了数智化时代供应链发展的理论指导、实施路线和方法指南，深入分析了数智化成熟度的评估模型，分阶提供了转型发展的策略选择，完整设计了数智聚能的架构体系，探讨研究了高新技术的应用案例，指导打造供应链数智化转型的最佳实践。
本书可为供应链领域的管理人士、研究人员及相关读者提供有益的借鉴参考。
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| 目錄：
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第一章 数智供应链发展综述
一、供应链发展的历史进程
（一）供应链概念
（二）现代供应链发展沿革
（三）数智技术注入供应链发展新动能
二、供应链发展的形势环境
（一）供应链建设上升为国家战略
（二）供应链成为国家竞争力的重要体现
（三）供应链呈现多元化发展格局
三、供应链发展的技术趋势
（一）供应链业务从线下走向云端
（二）供应链资源从实体走向数字
（三）供应链管理从人工走向智能
四、供应链发展的领域现状
（一）生产制造领域
（二）零售消费领域
（三）快递运输领域
（四）能源动力领域
（五）通信技术领域
（六）军事作战领域
第二章 数智供应链成熟度模型
一、成熟度等级模型
（一）基础应用级
（二）专业管理级
（三）流程协作级
（四）全域统筹级
（五）生态融合级
二、成熟度评价指标体系
（一）评价指标体系框架
（二）基础应用级指标
（三）专业管理级指标
（四）流程协作级指标
（五）全域统筹级指标
（六）生态融合级指标
三、成熟度评价方法
（一）评价原则
（二）评价方式
（三）权重划分
（四）计算方法
（五）结果定级
第三章 供应链数智化转型策略
一、数智化建设主要挑战
（一）战略目标牵引不足
（二）思想观念有待突破
（三）体制机制需要创新
（四）领导管理尚需加强
（五）专业队伍亟待培塑
（六）平台支撑仍需增强
二、数智化转型宏观指导
（一）转型策略
（二）转型思路
（三）转型维度
三、数智化建设实施步骤
（一）确定发展目标
（二）诊断业务痛点
（三）梳理建设需求
（四）研制系统平台
（五）出台配套政策
（六）推广系统应用
（七）组织反馈评估
四、数智化发展促进手段
（一）从业资质认定
（二）基层作业比武
（三）结对帮扶建设
（四）赛道综合评比
（五）定期张榜通报
（六）成果集中展示
（七）领导抽检问责
第四章 数智供应链体系设计
一、架构设计
（一）供应链数字化常用架构
（二）枢纽架构生态服务能力
（三）基于枢纽架构的数智聚能供应链
（四）数智聚能供应链的能力特征
二、决策指挥
（一）全息态势感知
（二）全局应急指挥
（三）全链运行分析
（四）全量资源可视
（五）全程监控预警
（六）全维绩效评价
三、管理中枢
（一）需求管理
（二）计划管理
（三）采购管理
（四）合同管理
（五）履约管理
（六）质量管理
（七）供应商管理
（八）运配管理
（九）仓储管理
（十）结算管理
（十一）回收管理
（十二）监督管理
四、专业执行
（一）招标采购
（二）商城选购
（三）质量监督
（四）仓储作业
（五）物资配送
（六）废旧物资拍卖
（七）结算支付
五、数据资产
（一）管理机制建设
（二）基础体系设计
（三）数据资源汇聚
（四）质量治理提升
（五）数据应用支持
六、基础支撑
（一）组织体系
（二）运行机制
（三）技术支持
第五章 数智聚能技术场景应用
一、物联网技术在供应链中的应用
（一）物联网技术概述
（二）货车运输过程监控
（三）货物运输在途监控
（四）司机驾驶行为监控
（五）智能仓储作业应用
（六）生产环节流程优化
二、区块链技术在供应链中的应用
（一）区块链技术概述
（二）物品防伪追溯
（三）电子单据应用
（四）供应链金融应用
三、大数据技术在供应链中的应用
（一）大数据技术概述
（二）智能仓储管理
（三）车货匹配应用
（四）运输路线优化
四、数字孪生技术在供应链中的应用
（一）数字孪生技术概述
（二）生产过程监管
（三）库房三维可视
五、计算机视觉技术在供应链中的应用
（一）计算机视觉技术概述
（二）货物分类分拣
（三）货物外观测量
（四）货物损坏检测
六、超自动化技术在供应链中的应用
（一）超自动化技术概述
（二）任务流程自动化
（三）机器作业自动化
七、无人化技术在供应链中的应用
（一）无人化装备技术概述
（二）无人仓库应用
（三）无人配送应用
八、大模型在供应链中的应用
（一）大模型技术概述
（二）供应链资源查询
（三）供应链统计分析
（四）供应链自主决策
九、边缘计算技术在供应链中的应用
（一）边缘计算技术概述
（二）物联网设备管理
（三）生产设备预测性维护
（四）车货安全隐患监控
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