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Evan Porteus & 著

图书标签:

• 库存管理
• 随机过程
• 排队论
• 运筹学
• 供应链管理
• 概率论
• 统计学
• 数学模型
• 优化
• 库存理论

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出版社： Stanford Business Books

ISBN：9780804743990

商品编码：1093305908

包装：精装

外文名称：Foundations of Stochas...

出版时间：2002-08-09

页数：319

正文语种：英语

图书基本信息

Foundations of Stochastic Inventory Theory
作者： Evan Porteus;
ISBN13： 9780804743990
类型： 精装(精装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2002-08-09
出版社： Stanford Business Books
页数： 319
重量（克）： 625
尺寸： 24.3332 x 16.6624 x 2.0828 cm

商品简介

In 1958, Stanford University Press published Studies in the Mathematical Theory of Inventory and Production (edited by Kenneth J. Arrow, Samuel Karlin, and Herbert Scarf), which became the pioneering road map for the next forty years of research in this area. One of the outgrowths of this research was development of the field of supply-chain management, which deals with the ways organizations can achieve competitive advantage by coordinating the activities involved in creating products--including designing, procuring, transforming, moving, storing, selling, providing after-sales service, and recycling. Following in this tradition, Foundations of Stochastic Inventory Theory has a dual purpose, serving as an advanced textbook designed to prepare doctoral students to do research on the mathematical foundations of inventory theory and as a reference work for those already engaged in such research. The author begins by presenting two basic inventory models: the economic order quantity model, which deals with "cycle stocks," and the newsvendor model, which deals with "safety stocks." He then describes foundational concepts, methods, and tools that prepare the reader to analyze inventory problems in which uncertainty plays a key role. Dynamic optimization is an important part of this preparation, which emphasizes insights gained from studying the role of uncertainty, rather than focusing on the derivation of numerical solutions and algorithms (with the exception of two chapters on computational issues in infinite-horizon models). All fourteen chapters in the book, and four of the five appendixes, conclude with exercises that either solidify or extend the concepts introduced. Some of these exercises have served as Ph.D. qualifying examination questions in the Operations, Information, and Technology area of the Stanford Graduate School of Business.

优化供应链决策与现代运营管理：面向复杂系统与动态环境的库存策略研究 图书简介 本书深入探讨了在当今高度不确定和动态变化的商业环境中，企业如何构建和实施最优化的库存管理策略。我们摒弃了传统、静态的库存模型假设，转而聚焦于面向复杂系统、随机需求波动以及供应链网络集成化的现代运营挑战。全书内容旨在为运营研究人员、供应链专业人士以及高级管理层提供一套严谨的理论框架和实用的决策工具，以期在成本控制、服务水平保证与资源有效配置之间取得最佳平衡。 第一部分：现代供应链环境下的库存挑战与理论基础重塑 本部分首先界定了当前全球供应链的特性：高波动性（Volatility）、不确定性（Uncertainty）、复杂性（Complexity）和模糊性（Ambiguity）——即“VUCA”环境对传统库存理论提出的根本性挑战。我们详细分析了为什么基于简单的独立需求、恒定提前期（Lead Time）的经典EOQ（经济订货批量）模型已不足以应对现实挑战。 1. 需求与提前期的随机性建模： 详细介绍了高阶统计方法在刻画实际需求分布中的应用，包括混合分布、间歇性需求（Lumpy Demand）及长尾效应的建模技术。对提前期的变异性如何通过卷积和传播效应影响系统性能进行了深入分析。 2. 库存系统的分类与性能指标： 建立了多层次的库存系统分类体系，涵盖单地点、多地点、集中式、分布式库存结构。重点阐述了比传统“服务水平”更精细的性能指标，如：周期性服务水平、订单完成率（Fill Rate）、机会成本分析（Lost Sales Costing）以及库存持有成本的真实核算体系。 3. 库存策略的演进与关键驱动因素： 分析了从“推式”（Push）到“拉式”（Pull）系统再到“推拉结合”（Hybrid）策略的演进路径。探讨了信息共享、需求预测准确性、以及供应链透明度对库存策略选择的决定性影响。 第二部分：面向复杂性的库存控制策略与优化算法 本部分深入研究了在库存网络中引入复杂约束和随机变量后的优化求解技术。重点关注非线性和动态优化方法的应用。 1. 多品项、多地点库存优化： 引入了联合库存控制的概念，探讨了如何通过集中信息和分散决策来管理异构产品组合。我们详细推导了基于均值-方差分析和风险价值（VaR）度量方法的联合安全库存配置模型，并展示了如何在网络节点间进行库存的有效平衡和转移（Transshipment）。 2. 提前期管理与供应链协同： 考察了供应商管理库存（VMI）和外包生产模式下，库存与提前期（或生产周期）之间的动态博弈。研究了如何通过合同设计和绩效激励来稳定上游供应，并利用提前期缩短带来的成本节约来优化整体安全库存水平。 3. 动态规划与自适应库存策略： 针对需求和成本参数随时间变化的场景，本章引入了马尔可夫决策过程（MDP）和动态规划原理。构建了库存状态依赖的最优补货策略（Policy Function），尤其关注在系统约束（如仓储空间限制、资金流动性限制）下的近似动态规划解法。 4. 系统仿真与性能评估： 鉴于许多复杂的库存系统难以求得封闭形式解，本部分详细介绍了离散事件仿真（DES）技术在库存系统建模中的应用。提供了建立高保真仿真模型的方法论，并指导读者如何利用仿真结果来验证和调整分析模型导出的库存参数。 第三部分：信息技术与新兴趋势对库存决策的影响 本部分探讨了信息技术革命，特别是大数据、物联网（IoT）和人工智能（AI）在库存管理实践中的落地应用与前沿趋势。 1. 预测模型的深度集成： 不再满足于时间序列分析，本章转向利用机器学习模型（如深度学习和集成学习）来捕捉非线性需求驱动因素，例如宏观经济指标、社交媒体情绪和竞争对手行为对需求的影响，并将其无缝嵌入库存补货决策流程中。 2. 实时库存可见性与敏捷响应： 探讨了物联网传感器和射频识别（RFID）技术如何提供接近实时的库存状态数据。分析了如何利用高频数据流来实施“事件驱动”的补货触发机制，从而将系统响应时间从天级缩短到小时级。 3. 面向需求的库存策略（Demand-Driven Inventory）： 重点介绍了精益库存管理（Lean Inventory）中的拉动信号机制（如看板系统）在面对更高波动性时的适应性改进。分析了如何通过解耦点（Decoupling Point）的选择和缓冲库存（Buffer Stock）的精细化管理，实现高响应速度与低在制品（WIP）的统一目标。 4. 可持续性与逆向物流中的库存管理： 考虑了环境责任和循环经济对库存策略的影响。研究了废品回收、翻新和再制造流程中的库存需求，以及如何将这些“逆向库存”的流动纳入整体供应链的优化框架中，以最大化资源利用率和最小化报废成本。 结论 本书最终强调，成功的库存管理不再是简单的数学计算，而是一个需要深厚业务理解、先进分析技术和持续技术整合的系统工程。通过掌握这些前沿理论和方法，企业能够构建出更具韧性（Resilient）和适应性（Adaptive）的运营体系，确保在充满不确定性的市场中保持竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书的价值体现在它提供了一种看待库存问题的“思维范式转变”。读完后，你不会仅仅觉得自己学会了一堆公式，而是真正理解了随机系统运行的内在逻辑。它的内容结构组织得极为精妙，从最基础的确定性模型作为铺垫，过渡到一维的随机过程，再扩展到多产品、多地点的复杂网络优化。这种由简入繁、逐步深化的结构，使得读者能够非常自然地跟随作者的思路进行知识的积累和拓展。对于那些希望从库存管理工程师转型为高级供应链策略师的人来说，这本书是不可或缺的基石。它不仅提供了解决眼前问题的工具，更重要的是，它培养了一种面对未来未知挑战时，敢于运用高级数学工具进行量化分析的勇气和能力，这份收获远超书本本身的定价。

评分☆☆☆☆☆

初翻这本书时，最让我感到震撼的是它在理论深度和实践可操作性之间搭建的完美桥梁。很多库存管理的专业书籍，要么过于学术化，读起来像是啃硬骨头，要么就是过于偏向商业案例，深度上总让人觉得意犹未尽。但这本书似乎找到了一个黄金分割点。它对于马尔可夫决策过程（MDP）在库存控制中的应用，讲解得清晰而有条理，即便是初次接触这类动态规划概念的读者，也能通过书中精心设计的例子逐步理解其复杂性。更让我欣赏的是，它没有止步于展示理论模型的求解过程，而是花了大量篇幅讨论模型的局限性、参数估计的难度，以及如何将理论结果转化为可以在企业ERP系统中运行的具体规则。这种对现实约束的充分考量，使得书中的每一个结论都显得沉甸甸的，而不是空中楼阁。我尤其喜欢其中关于供应链协同效应的部分，它揭示了单个节点的最优决策如何可能损害整个系统的效率，这一点对于那些正在构建多级分销网络的管理者来说，无疑是醍醐灌顶的宝贵经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦率地说，简直是为那些在供应链和运营管理领域摸爬滚打的人量身定做的圣经。我记得我刚接触到复杂的库存模型时，那种面对满篇希腊字母和随机微分方程时的无助感，简直让人想把书直接扔到一边。然而，这本著作的魅力就在于它并非只是枯燥地堆砌理论，而是用一种极其严谨又充满洞察力的方式，将随机过程的抽象概念，落地到了实际的库存决策上。它对不同需求模式下的最优补货策略的探讨，简直细致入微，无论是看作技术手册还是学术参考，都显得恰如其分。特别是它对那些经典模型的深入剖析，比如 $(s, S)$ 策略在不同成本结构下的表现，真的让我对传统的决定论模型有了更深刻的理解，意识到在现实世界的波动面前，引入随机性的必要性是多么迫切。读完这部分内容，我感觉自己像是从一个只知道用尺子量东西的人，瞬间升级成了一个懂得如何利用概率波动的工程师，那种掌控感是无与伦比的。它不仅告诉你“应该”怎么做，更解释了“为什么”必须这么做，这才是好书的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常独特，它带着一种老派数学家的严谨，但又不失对读者学习进度的关怀。它不像一些当代教材那样，上来就用最新的、最花哨的数学工具轰炸你，而是遵循着经典数学逻辑的层层递进。例如，在处理连续时间随机库存模型时，作者并没有急于跳到随机微积分，而是先用更直观的泊松过程和到达率的概念来建立直觉，然后才逐步引入更复杂的工具。这种“慢工出细活”的教学方法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我个人认为，正是这种对基础概念的扎实打磨，使得读者在面对更前沿的研究文献时，能够游刃有余地理解其背后的数学内核。书中大量的图表和插图，也起到了画龙点睛的作用，它们不是简单的装饰，而是对复杂动态过程的有效视觉辅助，帮助读者将脑海中模糊的随机游走过程具象化，这一点对我的学习效率提升起到了关键作用。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在处理“不确定性”这一点上，展现出了极高的哲学高度和技术精准度。我们知道，库存管理的核心困境就是对未来需求的不可预测性。这本书没有回避这种不确定性，而是将其视为问题的本质。它对库存周转率、服务水平与缺货成本之间的权衡分析，几乎达到了“微观”的程度。我记得有一章专门讨论了“稀疏需求”下的库存策略，这在小众产品或新产品推广阶段尤为常见。作者用非常巧妙的概率工具处理了那些长时间没有需求的“零库存”状态，并提出了在信息稀疏情况下的鲁棒性策略。这种对边界条件和极端情况的关注，体现了作者深厚的学术功底和丰富的行业经验。它教会我的不仅仅是如何计算一个安全库存量，更重要的是如何构建一个能够在信息不完备的现实世界中持续运转的决策框架。